,-81 8--

(1)

Ljubljana, oktober 2000

t. 4/letnik IX/2000

EKONOMETRIÈNA ANALIZA GIBANJA INVESTICIJ V OSNOVNA SREDSTVA

V SLOVENIJI mag. Vesna TRASER

DELOVNI ZVEZEK

Zahvala

Za portvovalno pomoè pri pridobivanju potrebnih podatkov se zahvaljujem naslednjim sodelavcem Urada: Cirman- Nagliè Bibijani, Èesen Tanji, Konda Jasni, Kovaèiè Sai, Markiè Joetu, Seènik Ani, Vasle Botjanu, Vesnaver Luki in

igman Marjeti. Prav tako se e posebej zahvaljujem Èesen Tanji, Kajzer Alenki in Zakotnik Ivanki za koristne nasvete pri razumevanju podatkov, Rink Ireni za uspeno pridobivanje teko dostopne tuje literature ter vsem ostalim sodelavcem, ki so na tak ali drugaèen naèin z nasveti in moralno podporo prispevali k nastajanju tega delovnega zvezka.

(2)

IZDAJATELJ: Urad Republike Slovenije za makroekonomske analize in razvoj, Ljubljana, Gregorèièeva 27

FAKS: 01/478 10 70 TELEFON: 01/478 10 12

UREDNICA ZBIRKE: Ana TRELIÈ

Razmnoevanje v 200 izvodih.

GRAFIÈNO OBLIKOVANJE: Tina KOPITAR LEKTORIRANJE: Julijana ÈUFER

ODGOVORNA OSEBA: doc. dr. Janez POTOÈNIK

Pisna naroèila za zbirko ali publikacijo sprejemamo na naslov izdajatelja.

KLJUÈNE BESEDE: investicije, Slovenija, analiza, povpraevanje, ekonometrija, modeli.

(3)

KAZALO

POVZETEK/SUMMARY ________________________________________________ 5 UVOD ________________________________________________________________ 7 1 PREGLED OBSTOJEÈIH MODELOV INVESTICIJ V OSNOVNA SREDSTVA __ 8 1.1 SPLONI OKVIR IN DEFINICIJE ________________________________________ 8 1.2 PREDSTAVITEV TEORETIÈNIH MODELOV ______________________________ 10

1.2.1 Akceleratorski model investicijskega povpraevanja ________________________ 10 1.2.2 Model investicijskega povpraevanja preko denarnega toka __________________ 11 1.2.3 Neoklasièni model investicijskega povpraevanja ___________________________ 12 1.2.4 Tobinov q model _____________________________________________________ 13 1.2.5 Model na podlagi upotevanja prilagoditvenih strokov ______________________ 14 1.2.6 Model na podlagi efektivne davène stopnje in model

upotevanja strokov financiranja _______________________________________ 15 1.2.7 Model vektorske avtoregresije __________________________________________ 16

2 EKONOMETRIÈNA ANALIZA INVESTICIJ V OSNOVNA SREDSTVA V

SLOVENIJI __________________________________________________________ 18 2.1 PROBLEMI OCENJEVANJA IN NAPOVEDOVANJA INVESTICIJ Z

EKONOMETRIÈNIMI MODELI V SLOVENIJI _____________________________ 18 2.2 KRITIÈNA OCENA OBSTOJEÈEGA MODELA OBNAANJA INVESTICIJ V

SLOVENIJI __________________________________________________________ 20 2.3 MODEL INVESTICIJ V OSNOVNA SREDSTA _____________________________ 23

2.3.1 Enaèba plaèil za investicije na podlagi podatkov, izraenih v kvartalnih

stopnjah rasti ________________________________________________________ 27 2.3.2 Model plaèil po investicijah z modelom vektorske avtoregresije (VAR) oz.

modelom vektorske korekcije napak (VEC) _______________________________ 27 2.4 REZULTATI __________________________________________________________ 28

2.4.1 Rezultati modela s podatki, izraenimi v stopnjah rasti ______________________ 29 2.4.2 Rezultati modela VEC _________________________________________________ 34 2.4.3 Ocena in napoved vrednosti investicij v osnovna sredstva ___________________ 39

SKLEP _______________________________________________________________ 43 PRILOGA ____________________________________________________________ 45 OPOMBE _____________________________________________________________ 61 SEZNAM VIROV PODATKOV ___________________________________________ 62 SEZNAM UPORABLJENE LITERATURE __________________________________ 62

(4)

SEZNAM UPORABLJENIH SPREMENLJIVK

I realna izplaèila za investicije, v cenah industrijskih izdelkov iz leta 1992, v mio SIT, vir: APP IR kvartalne stopnje rasti realnih izplaèil za investicije

ISURS realna vrednost investicij v osnovna sredstva, v cenah iz leta 1992, v mio SIT, vir: SURS BDP realni bruto domaèi proizvod, v cenah iz leta 1992, v mio SIT, vir: SURS

BDPR kvartalne stopnje rasti realnega bruto domaèega proizvoda

DT realni denarni tok, v cenah industrijskih izdelkov iz leta 1992, v mio SIT, vir: APP DTR kvartalne stopnje rasti realnega denarnega toka

DOB realni davek na dobièek (v drobnoprodajnih cenah iz leta 1992), v mio SIT, vir: APP DOBR kvartalne stopnje rasti davka na dobièek

DUMMY slepa spremenljivka, ki je v letu 1996 enaka niè, v ostalih letih pa je enaka ena GRAD vrednosti gradbenih del (v cenah industrijskih izdelkov iz leta 1992), v mio SIT, vir: SURS GRADR kvartalne rasti realnih vrednosti gradbenih del

MPLA realna masa plaè (v drobnoprodajnih cenah iz leta 1992), v mio SIT, vir: APP MPLAR kvartalne stopnje rasti realne mase plaè

OMG aktivne realne dolgoroène obrestne mere gospodarstvu

OMGR kvartalne stopnje rasti aktivnih dolgoroènih obrestnih mer gospodarstvu OP povpreèni indeks rasti obsega industrijske proizvodnje, vir: SURS

POVP prièakovano skupno povpraevanje, kvartalno povpreèje, v %, vir: SURS U realni uvoz opreme (v cenah iz leta 1992), v mio USD, vir: SURS

UR kvartalne stopnje rasti realnega uvoza opreme

(5)

POVZETEK

Namen delovnega zvezka je predstaviti ekonometrièni model za ocenjevanje in napovedovanje gibanja investicijskega povpraevanja po osnovnih sredstvih v Sloveniji. Investicijsko povpraevanje je ena najpomembnejih determinant gospodarske rasti, zato je razumevanje obnaanja le-te kljuènega pomena, ne samo za uspeno oceno bodoèe gospodarske rasti, ampak tudi pomembno vodilo pri vodenju ekonomske politike.

Ker je spremljanje determinant investicijskega povpraevanja v Sloveniji

e precej slabo raziskano podroèje, je osnovni cilj tega delovnega zvezka, s pomoèjo ekonometriènega modela, osvetliti dejavnike, ki vplivajo na gibanje investicij v Sloveniji in na njihovi podlagi podati napoved gibanja investicij v letu 2000. Poleg tega v prispevku posveèamo e posebno pozornost podatkovnim omejitvam ocenjevanja in napovedovanja investicij v Sloveniji ter podajamo predloge za izpopolnitev prikazanih modelov v prihodnosti.

Zaradi pomanjkljive podatkovne podlage temelji predstavljeni model investicijskega povpraevanja v osnovna sredstva v Sloveniji na kvartalnem ocenjevanju enaèbe plaèil za investicije. Predstavljamo dve inaèici enaèb plaèil za investicije, ki se med seboj razlikujeta predvsem po ekonometrièni metodi ocenjevanja (model na podlagi stopenj rasti in model vektorske regresije). Kljub podatkovnim omejitvam smo uspeli dobiti relativno zadovoljivo oceno plaèil za investicije, na podlagi katere smo za leto 2000 izraèunali 9.7% rast investicij v osnovna sredstva.

SUMMARY

This Working Paper presents an econometric model for estimating and forecasting trends in investment demand for capital assets in Slovenia.

Investment demand is one of the most important elements of economic growth, which is why the understanding of its behaviour is crucial not only for accurate projections of economic growth, but also for conducting economic policy.

As the monitoring of elements determining investment demand is a rela- tively unexplored area, this Working Paper aims to shed some light on the factors that shape investment trends in Slovenia by means of an econometric model, and to give a forecast of investments in 2000 on the basis of these findings. The Paper also gives particular attention to the problem of limited data availability which constrains investment forecasts in Slovenia, and proposes solutions for improvement of the model in the future.

Because the database is incomplete, the model of investment demand for capital assets in Slovenia is based on the quarterly assessment of the investment outlays equation. We present two variants of investment outlays equation, which differ in the econometric assessment method (a model based on growth rates and vector avtoregression model). Despite the data availability constraints, our assessment of investment outlays was rela- tively satisfactory. On the basis of this, we forecast a 9.7%-rise in investment in capital assets in 2000.

POVZETEK

(6)

(7)

UVOD

Namen delovnega zvezka je predstaviti model za ocenjevanje in napovedovanje gibanja investicijskega povpraevanja po osnovnih sredstvih v Sloveniji. Motivacija za analizo, ki je pred nami, izhaja iz dejstva, da je investicijsko povpraevanje ena najpomembnejih determinant gospodarske rasti. To velja tudi za Slovenijo, kjer investicije v zadnjih letih predstavljajo najhitreje rastoèo komponento bruto domaèega proizvoda (BDP), njihov dele v strukturi BDP pa se vztrajno poveèuje (leta 1999 je ta dele znaal

e 26.9)¹.

Vpliv investicijskega povpraevanja na gospodarsko rast poteka po kanalih agregatne ponudbe in agregatnega povpraevanja. Povzeto po Berndtu (1991), investiranje v osnovna sredstva poveèuje potencialno kapaciteto ponudbe in hkrati prinaa novo tehnologijo in znanje. Vplivi na kapaciteto ponudbe so dolgoroène narave, oz. trajajo celotno ivljenjsko obdobje osnovnega sredstva. Po drugi strani pa izdatki za investicije poveèujejo povpraevanje po industrijski proizvodnji, kar ima posredne uèinke na zaposlenost in s tem na prihodke prebivalstva ne samo v panogi, kjer se investira, ampak se ti uèinki prelivajo tudi v ostale dele ekonomije.

Tradicionalno je investicijsko povpraevanje v primerjavi z ostalimi komponentami BDP izredno variabilno, kar ima pomembne posledice na gibanja agregatne ponudbe in povpraevanja (in s tem posredno na gospodarsko rast). Zato je razumevanje determinant investicijskega povpraevanja kljuènega pomena ne samo za uspene ocene bodoèe gospodarske rasti, ampak tudi pomembno vodilo pri vodenju ekonomske politike.

Ker je spremljanje determinant investicijskega povpraevanje v Sloveniji

e precej slabo raziskano podroèje², je prvi cilj delovnega zvezka s pomoèjo ekonometriènega modela osvetliti dejavnike, ki vplivajo na gibanje investicij v Sloveniji. Drugi cilj delovnega zvezka je povezan z napovedovanjem gibanja investicij v osnovna sredstva v Sloveniji. Trenutne metode napovedovanja namreè ne temeljijo na ekonometriènem modelu, zato je na cilj predstaviti alternativno metodo napovedovanja gibanja investicijske potronje. Naloga, ki je pred nami, predstavlja precejen izziv ne samo zaradi variabilne narave investicijskega povpraevanja, temveè tudi zaradi omejene podatkovne podlage, ki smo jo imeli na voljo za analizo.

V nadaljevanju bomo najprej na kratko predstavili teoretièni okvir analize investicij s poudarkom na kvaliteti napovedovanja posameznih modelov investicijskega povpraevanja. Glede na preprièanje, da bi moral vsak ekonometrièni model temeljiti na eksplicitni teoretièni zgradbi, je pregled tovrstne literature neobhoden zato, ker slui kot osnovno vodilo za izbor determinant in funkcijske oblike slovenske enaèbe investicijskega povpraevanja. Z vidika aplikacije teorije na slovenske podatke pa je pregled e posebej zanimiv zaradi primerjave teorije z enaèbami, ki po naih analizah predstavljajo najbolji opis gibanja investicij v Sloveniji. Kot bomo videli v nadaljevanju, se je direktna aplikacija teoretiènih modelov na gibanje slovenskih investicij pokazala precej neuporabna³.

V drugem poglavju bomo predstavili ekonometrièni model investicijskega povpraevanja v osnovna sredstva v Sloveniji, ki poteka preko kvartalnega ocenjevanja enaèbe plaèil za investicije. V poglavju predstavljamo dve inaèici enaèb plaèil za investicije, ki se med seboj razlikujeta predvsem

(8)

po ekonometrièni metodi ocenjevanja. V poglavju se bomo najprej podrobno lotili problemov ocenjevanja in napovedovanja investicij v Sloveniji (e.g., pomanjkanje podatkov, nizka frekventnost obstojeèih serij, nekonsistentnost podatkov). S tem v zvezi bomo potem izpostavili problematiènost rezultatov Krianièeve in Oplotnikove tudije ter po opisu podatkov predstavili model investicijskega povpraevanja. Poglavje bomo zakljuèili s predstavitvijo rezultatov in njihovim komentarjem z vidika kakovosti ocene in napovedi modelov gibanja investicijskega povpraevanja.

V tretjem poglavju zakljuèimo analizo, podamo predloge za izpopolnitev prikazanih modelov in nakaemo smernice za ekonometrièno modeliranje investicij v prihodnosti.

1. PREGLED OBSTOJEÈIH MODELOV INVESTICIJ V OSNOVNA SREDSTVA

1.1 SPLONI OKVIR IN DEFINICIJE

Namen tega poglavja je predstavitev razliènih modelov investicijskega povpraevanja. Pri pregledu bomo posebej poudarili diskrepanco med teoretiènimi in empiriènimi modeli, ki nikjer v makroekonomiji ni tako oèitna kot v primeru agregatne investicijske funkcije (Blanchard v Saphiro, 1986, str.153). Namen tega poglavja je predvsem v kratkem povzeti obirne teoretiène in empiriène literature s podroèja investicijskega povpraevanja, brez spuèanja v kompleksne matematiène podrobnosti posameznih pristopov pojasnjevanja oblikovanja investicij. Le-te lahko bralec po potrebi najde sam v vrsti odliènih sinteznih èlankov kot npr. Berndtu 1991⁴, Caballeru 1999 in 2000, Chirinku 1993 in Olinerju, Rudebuschu in Sichelu 1995.

Preden se lotimo prikaza posameznih modelov, si oglejmo nekaj definicij investicij in notacijo osnovnih spremenljivk, ki jih bomo uporabljali v tem poglavju. Po Berndtu (1991) v agregatu investicijskega povpraevanja najpogosteje loèujemo med tremi sestavnimi deli: investicije v stanovanjsko gradnjo (angl. residential construction), spremembe zalog (angl. changes in business inventories) in investicije v osnovna sredstva (angl. fixed business investment). Od treh navedenih kategorij predstavljajo najveèji dele investicije v osnovna sredstva, ki zajemajo investicije v nestanovanjsko gradnjo, proizvodne obrate in opremo, in so tudi najbolje raziskana kategorija. Tudi v naem pregledu se bomo osredotoèili na prikaz modelov, ki pojasnjujejo gibanje investicij v osnovna sredstva, saj se to direktno nanaa na predmet nae analize v naslednjem poglavju. Literatura za drugi dve komponenti ni tako pogosta, saj smo uspeli najti le en èlanek, ki se ukvarja z ocenjevanjem investicij v stanovanjsko gradnjo. Sicer pa so investicije v stanovanjsko gradnjo namenjene za uporabo prebivalcem in so predvsem odvisne od gibanja obrestne mere. Spremembe zalog so najmanja, a najbolj variabilna komponenta agregata investicij in sluijo predvsem za prilagajanje podjetij nihanjem v prodaji. V slovenskih podatkih sta v nacionalnih raèunih v agregatu investicij loèeno prikazani le kategoriji investicij v osnovna sredstva in spremembe zalog, ker je stanovanjska gradnja zajeta e v kategoriji investicij v osnovna sredstva (glej tabelo 28.1 v Statistiènem letopisu 1999, str. 453-454).

(9)

SPLONIOKVIRINDEFINICIJE

Teorija obnaanja investicijskega povpraevanja izhaja iz teorije optimalne akumulacije kapitala, saj investicije dejansko pomenijo prirast novega kapitala in obnovo obstojeèega kapitala v doloèenem èasovnem obdobju.

V tem kontekstu razdelimo investicije v neto (i.e., nove) investicije in obnovitvene investicije. Obnovitvene investicije so tisti del investicij, ki so potrebne za nadomestitev kapitala, ki se je pokodoval ali kako drugaèe potroil. Matematièno to izrazimo z:

pri èemer je Iot, oznaka za obnovitvene investicije v èasu t, ät pomeni stopnjo obrabe kapitala v èasu t, Kt-1 pa je zaloga kapitala v èasu t-1.

Neto investicije so neto prirast kapitala med dvema zaporednima èasovnima obdobjema, kar matematièno zapiemo takole:

Celotne investicije v obdobju t, i.e., bruto investicije (It), neto investicije in obnovitvene investicije so med seboj povezane z naslednjo identiteto:

Veèina teorij investicijskega obnaanja povezuje povpraevanje po novih osnovnih sredstvih z zapolnjevanjem vrzeli med optimalno - eljeno zalogo kapitala v doloèenem obdobju, oznaèeno s K^*,in dejansko zalogo kapitala K, pri èemer velja posebna pozornost spremljanju hitrosti zapolnjevanja te vrzeli, oznaèimo jo z ë. Neto investicije v èasu t so potem enake:

kjer K^*t predstavlja eljeno zalogo kapitala ob koncu obdobja t, Kt-1 je zaloga kapitala ob koncu predhodnega obdobja (t-1), ë^t pa je hitrost prilagajanja dejanskih neto investicij eljenim investicijam. Iz tega sledi najpogosteja definicija bruto investicij, ki ima naslednjo obliko:

(5)

(10)

1.2 PREDSTAVITEV TEORETIÈNIH MODELOV

Obravnavali bomo naslednje modele: akceleratorski model, model na podlagi denarnega toka (angl. cash flow model), neoklasièni model, Tobinov q model, model na podlagi Eulerjeve enaèbe, model vektorske avtoregresije (angl. vector autoregressive models oz. VAR modeli), model na podlagi davkov (angl. effective-tax-rate model) ter model upotevanja strokov financiranja (angl. return-over-cost model). Kot podlaga za predstavitev modelov nam je sluila predvsem naslednja literatura: Berndt 1991, Chirinko 1993 in Oliner, Rudebusch in Sichel 1995.

1.2.1 AKCELERATORSKI MODEL INVESTICIJSKEGA POVPRAEVANJA Za razliko od kasnejih modelov akceleratorski model kot eden prvih (razvil ga je J. M. Clark leta 1917) pristopov pojasnjevanja investicijskega povpraevanja ne temelji na optimizacijskem postopku, temveè gradi na predpostavki, da velja med eljenim kapitalom in realnim narodnim dohodkom (Y) fiksno razmerje ì :

Iz tega sledi, da so investicije po tem modelu odvisne neposredno od narodnega dohodka, pri èemer imajo ostali dejavniki, ki sicer vplivajo na investicije - npr. cene kapitala, dobièek, davki, plaèe le posreden vpliv.

Osnovno enaèbo bruto investicij v tem modelu dobimo tako, da kombiniramo enaèbi (5) in (6) ter nato uporabimo Koyckovo transformacijo⁵:

Investicijsko povpraevanje se torej giblje v odvisnosti od sprememb narodnega dohodka in svoje lastne odloene vrednosti. V primerjavi z enaèbo (5) je kvaliteta te enaèbe v tem, da se izogne spremenljivki zaloga kapitala, za katero je zanesljive podatke pogosto teko pridobiti.

Iz ekonometriènega vidika lahko enaèbo (7) ocenimo v njeni originalni obliki z metodo najmanjih kvadratov (OLS) ob upotevanju avtoregresivne komponente modela, It-1. Iz tako ocenjenih koeficientov lahko izraèunamo vrednosti stopnje obrabe kapitala (ä), hitrost prilagajanja investicij eljeni zalogi kapitala (ë) in razmerje med kapitalom in narodnim dohodkom

) (ì ^.

Veliko pogosteje pa se ocenjuje verzija modela, ki vkljuèuje e veè odlogov neodvisnih spremenljivk (npr. t-2, t-3, t-4, ), tako imenovani model porazdeljenih odlogov (angl. distributed lag model):

logiko ter probleme njihove praktiène aplikacije.

ë)I . - (1 ä)ìëY +

- (1 ìëY -

=

,

(8)

ì Y

=

K

t

*

t (6)

(11)

PREDSTAVITEVTEORETIÈNIHMODELOV

pri èemer smo dodali konstanto á, i je tevilo odlogov, koeficient â predstavlja teo oz. vpliv posameznega odloga spremenljivke Y, ã je koeficient spremenljivke odloenih investicij, u je rezidual in t èas. Gre za to, da je odziv investicijskega povpraevanje na spremembe neodvisnih spremenljivk postopen oz. da je vpliv narodnega dohodka na investicijsko porabo porazdeljen skozi veè obdobij. Empirièni raziskovalci uporabljajo razliène specifikacije porazdeljenih odlogov, pri èemer je najpogosteja oblika Almonova polinomska struktura porazdeljenih odlogov. Za to strukturo je znaèilno, da â koeficienti leijo na polinomu doloèene stopnje, ki jo doloèi raziskovalec sam; prav tako mora raziskovalec doloèiti tevilo odlogov, oboje na podlagi eksperimentiranja z razliènimi specifikacijami.

Ne glede na izbor metode ocenjevanja modela akceleratorja meni veèina ekonomistov, da je model pomanjkljiv, ker ni dovolj kompleksen, in da je predpostavka fiksnega razmerja med kapitalom in narodnim dohodkom preveè restriktivna (Berndt 1991). Modela sicer ni teko oceniti, problem pa je v tem, da so koeficienti ponavadi nestabilni in ne pojasnjujejo dovolj velikega delea gibanja investicij ter zato dajejo nezanesljive napovedi.

Preizkusili smo ga tudi na podatkih za Slovenijo, rezultati pa so, v veliki meri tudi zaradi pomanjkljivih podatkov, zelo skromni⁶ in neprimerni za napovedovanje, zato jih ne predstavljamo.

1.2.2 MODEL INVESTICIJSKEGA POVPRAEVANJA PREKO DENARNEGA TOKA

Modeli investicij preko denarnega toka temeljijo na ideji, da je nivo investiranja podjetij v veliki meri odvisen od dostopnosti podjetij do virov sredstev, pri èemer imajo notranji viri pomembnejo vlogo kot zunanji.

Tako v tem modelu vrednost eljenega kapitala (in s tem investicij) ni odvisna od velikosti narodnega dohodka (kot pri akceleratorskem modelu), paè pa od spremenljivk, ki zajemajo gibanje trenutnega in prièakovanega dobièka oz. trno vrednost podjetja. Kategorija, ki je prevzela mesto najboljega priblika za merjenje gibanja dobièka, je interni denarni tok podjetij, ki je definiran kot razlika med dobièki, davki in plaèili za dividende.

Izraz za eljeni kapital postane:

I t

p) / F ( + á

=

*

K (9)

kjer á predstavlja konstanto, F_t je nominalna vrednost denarnega toka v èasovni enoti t, p^I_t pa je indeks nakupnih cen novega kapitala. Tudi za model na podlagi denarnega toka obstaja veè izvedenk, najpogosteje testirana pa je formulacija z uporabo porazdeljenih odlogov, ki jo dobimo kar z neposredno kombinacijo enaèb (5) in (9):

pri èemer imajo á,â,ã,u, i, m in t enak pomen kot v toèki 1 tega poglavja.

Naa naloga je oceniti koeficiente á^,âi in ã.

∑

= m

i 0

βi

=

β

,

I

t

= = ⁺ ∑

= m

i 0

ß

i

(F/ p

^I

)

t-i

+

γ

K

t-1

+ u

t, (10)

(12)

1.2.3 NEOKLASIÈNI MODEL INVESTICIJSKEGA POVPRAEVANJA Odgovor na pomanjkljivosti prejnjih dveh modelov je neoklasièni model (razvil ga je D. Jorgenson leta 1963), ki je od vseh najpogosteje uporabljan model ocenjevanja in napovedovanja investicijskega povpraevanja. Za razliko od prejnjih dveh modelov je neoklasièni model tudi prvi, ki izhaja iz eksplicitnega (statiènega) optimizacijskega postopka. To je e dodatno prispevalo k njegovi popularnosti glede na prevladujoèe miljenje ekonomistov, da bi morala vsaka ekonometrièna enaèba temeljiti na rigorozni matematièno-teoretièni osnovi.

Model temelji torej na klasiènem optimizacijskem postopku, kjer podjetje maksimizira svoj trenutni dobièek ⁽ð^t) ki je funkcija dohodka, stroka delovne sile in stroka kapitala:

glede na omejitvene parametre neoklasiène proizvodne funkcije:

kjer je P cena proizvoda, Y kolièina proizvodnje, w cena delovne sile, L delovne ure, c cena kapitala, K kolièina uporabljenega kapitala in t èas.

Ob standardnih (neoklasiènih) poenostavitvah reevanja sistema (11) - (12) (npr. popolna konkurenca, neupotevanje strokov prilagajanja dejanskega kapitala eljenemu, statièna vloga tehnologije) in upotevaje Cobb-Douglasovo produkcijsko funkcijo (Y_t=K_t^a L_t^(1-a)), je rezultat optimizacije naslednja funkcijska zveza med eljenim kapitalom in ostalimi parametri sistema:

Operativna neoklasièna enaèba za oceno investicijskega povpraevanja ima po kombinaciji enaèb (5) in (13) in ob upotevanju strukture porazdeljenih odlogov naslednjo obliko:

Kljub splono priznanem vplivu prièakovanih dobièkov in s tem prihodnji vrednosti podjetja nasploh na gibanje investicijskega povpraevanja pa obstajajo nesoglasja med ekonomisti, kako pomemben je ta vpliv in èe je smiselno zgraditi celotno teorijo le na tej spremenljivki⁷. Enaèba se ponavadi ocenjuje na podlagi panelnih podatkov (angl. panel data), zbranih za podjetja v doloèeni dravi, manj pogosto pa se uporablja za ocenjevanje investicij kot agregata. Preizkusi enaèbe (ocene in napovedi) dajejo meane rezultate dobre v enih dravah in slabe v drugih⁸, tako da jo je veljalo preizkusiti tudi na slovenskih podatkih. Kljub eksperimentiranju z razliènimi dolinami odlogov model denarnega toka zelo slabo pojasnjuje gibanje investicijskega povpraevanja, kar je delno tudi posledica kratke serije podatkov. Serija denarnega toka je namreè na voljo le od leta 1996 naprej.

Tudi rezultatov te regresijske enaèbe iz tega razloga ne predstavljamo.

= m

i 0

a

βi

(cY)

t-i

+

δ

K

t-1

,

(14)

(13)

potrebujemo e oceno cene strokov kapitala, kar ni preprosta naloga, ker cena kapitala, ki ga podjetja nabavljajo, ni neposredno na voljo (tako kot na primer cena delovne sile - plaèa). Zato je treba ceno kapitala nekako oceniti. Tako je prevladala naslednja formulacija strokov kapitala:

kjer imajo spremenljivke naslednji pomen: p^I_t je indeks cene novega kapitala, rt je realna obrestna mera, ä^t je stopnja obrabe kapitala, mt je stopnja davène olajave za investiranje, zt je trenutna vrednost odbitkov v davèni napovedi podjetja na denarno enoto investicije, dt je stopnja davka na poslovni dohodek, podpis t pa oznaèuje vrednost spremenljivke v obdobju t. Iz enaèb (12) in (13) je torej razvidno, da neoklasièni model povee povpraevanje po investicijah z dohodkom in posredno preko cene kapitala e z obrestno mero in davki.

Kljub kompleksni naravi investicijske funkcije in neposrednejemu upotevanju pomembnih spremenljivk, kot sta obrestna mera in davèna stopnja, pa je tudi neoklasièna investicijska funkcija delena precejnje kritike. Le-ta se nanaa na njeno teoretièno konsistentnost⁹ in tudi praktièno aplikacijo. Z empiriènega vidika je funkcija problematièna iz veè razlogov.

Na eni strani je zelo teko pravilno oceniti vrednost spremenljivke c_t oz.

njenih komponent. Po drugi strani pa ocene kaejo zelo slabo odzivnost investicij na spremembe strokov kapitala, kar je v nasprotju z miljenjem velikega tevila ekonomistov, ki menijo, da igrajo komponente strokov kapitala dosti pomembnejo vlogo, kot pa jo namigujejo rezultati neoklasiène investicijske enaèbe (glej npr. rezultate analize v Shapiro 1986). Tudi sicer so ocenjeni parametri velikokrat nestabilni in so zato napovedi modela lahko zelo nenatanène. Neoklasiènega modela na slovenskih podatkih nismo preizkusili zaradi pomanjkanja podatkov, potrebnih za izraèun spremenljivke ct_.

1.2.4 TOBINOV Q MODEL

Teorija q, ki jo je leta 1936 prvi predstavil J. M. Keynes in leta 1968 nadgradil J. Tobin, predstavlja nekakno nadgradnjo modela denarnega toka v smislu, da za pojasnjevanje gibanja investicij eksplicitno vkljuèi informacije iz finanènih trgov. V modelu so neto investicije odvisne od razmerja med trno vrednostjo poslovnega kapitala (V_t) in nadomestno vrednostjo trenutnega kapitala (p^I_tK_t), tako imenovanega razmerja povpreèni q:

Intuicija modela temelji na logiki opazovanja gibanja mejnega razmerja q (katerega vrednosti ne poznamo, zato ga merimo s povpreènim q), ki mora biti v ravnovesju enak ena. Z drugimi besedami to pomeni naslednje:

kot ponudbeno ceno podjetja, saj je oblikovana na podlagi strokov proizvodnje, le ti pa se ponavadi merijo z oceno vrednosti trenutnega kapitala. Èe je torej razmerje med ponudbeno in povpraevalno ceno podjetja enako ena, potem podjetje paè nima motiva za investiranje, saj je v ravnovesju. Kakor hitro podjetje ugotovi, da je mejna vrednost razmerja q veè kot ena, kar pomeni, da bi s poveèanjem investicij za eno enoto uspelo poveèati svojo trno vrednost za veè kot eno enoto, bo podjetje investiralo tako dolgo, dokler se q spet ne izenaèi z ena. Èe je q manji od ena, je za racionalno podjetje bolje, da dezinvestira. Na podlagi te logike zapiemo naslednjo investicijsko enaèbo s porazdeljenimi odlogi:

Kljub privlaèni teoretièni podlagi q modela pa je njegova empirièna implementacija zelo problematièna predvsem zaradi teavne ocene parametra q. Morda so prav zato njegovi empirièni rezultati e najslabi od vseh predstavljenih modelov. Veèina testov tega modela kae, da param- eter q pojasnjuje izredno majhen del gibanja investicijskega povpraevanja.

Na slovenskih podatkih modela nismo preizkusili zaradi pomanjkljive podatkovne osnove za oceno vseh spremenljivk enaèbe (17).

1.2.5 MODEL NA PODLAGI UPOTEVANJA PRILAGODITVENIH STROKOV Model prilagoditvenih strokov predstavlja pomemben odklon od logike modelov, predstavljenih v toèkah 1 do 4 tega poglavja. Medtem ko le-ti temeljijo na pojasnjevanju gibanja investicij posredno preko determinant optimalne kolièine eljenega kapitala (glej izhodièno enaèbo (5), se ta model zraven optimalnega kapitala loti tudi neposrednega pojasnjevanja samih (optimalnih) investicij. Druga pomembna lastnost modela je, da z metodo dinamiène optimizacije¹⁰ uspe eksplicitno upotevati pomembni determinanti dinamike gibanja investicij: prièakovanja in tehnoloki ok.

Dinamièni aspekti tehnologije in prièakovanj na vpliv investicij se v tem modelu upotevajo preko predpostavke, da v èasu, ko podjetje investira, nastajajo tako imenovani prilagoditveni stroki (npr. stroki zaradi motenj v trenutni proizvodnji, stroki izobraevanja delavcev ipd.), katerih komponenta je tudi tehnoloki ok. Prilagoditveni stroki so konveksna naraèajoèa (i.e., kvadratna) funkcija investicij in kapitala in se merijo z vrednostjo tekoèe proizvodnje, ki se ji je moralo podjetje odreèi zaradi usmerjanja sredstev v investicijo. Naraèajoèa narava mejnih prilagoditvenih strokov prisili podjetje v previdnost pri investiranju, da, na eni strani, ne akumulira preveè kapitala naenkrat (ker bi to bilo zelo drago), po drugi strani pa bi prepoèasno akumuliranje kapitala pomenilo izgubo potencialnega dobièka (Chirinko 1993).

Obstaja veliko variant konènih empiriènih enaèb teh modelov, kar je odvisno od izbrane funkcijske oblike enaèb proizvodne funkcije, prilagoditvenih strokov in specifikacije prièakovanj. Na podlagi prièakovane proizvodnje (zajete s proizvodno funkcijo Y(It,Kt:ôt)) prièakovanih cen proizvodnih faktorjev (zajetih v izrazih w_t L_t in p^I_t I_t) in naraèajoèih mejnih prilagoditvenih strokov (zajetih v funkciji C(It,Kt:ôt)) z uporabo metode dinamiène optimizacije dobimo (Eulerjevo) enaèbo, ki pove, kakna je optimalna dinamika investicijskega povpraevanja, da bi podjetje maksimiziralo svoj prièakovani dobièek ðt:

I

t

= = + ∑

= m

i 0

ß

i

(q-1)

t-i

K

t-i-1

+

_δ

K

t-1

+ u

t

.

(17)

(15)

kjer ô^t predstavlja tehnoloki ok. Podjetja maksimizirajo (18) tako, da v vsakem obdobju t simultano izbirajo nivo I_t, K_t, in L_t, upotevaje naslednjo omejitev - identiteto, ki smo jo enkrat e zapisali (glej enaèbo (3)¹¹):

Eulerjeva enaèba, ki jo dobimo, ko reimo sistem (18) (19), opisuje optimalno gibanje investicij kot neposredno funkcijo mejne produktivnosti kapitala (MPK), prièakovanih sprememb cen novega kapitala (p^I_t p^I_t+1), parametrov funkcij Y in C ter obrabe kapitala. Tehnoloki ok (ô^t)ⁱⁿ napake prièakovanj so v enaèbo vkljuèeni posredno preko reziduala, obrestne mere pa posredno preko izraza za MPK. Zaradi njene kompleksne strukture, in ker bi to zahtevalo pojasnjevanje podrobnosti, ki so posledica reevanja sistema dinamiène optimizacije, bomo zapis Eulerjeve enaèbe na tem mestu izpustili¹².

Empirièno ocenjevanje Eulerjeve enaèbe zahteva uporabo kompleksnejih ekonometriènih metod, kot so uporaba instrumentalnih spremenljivk in procedure splone metode momentov (Generalized Method of Moments, GMM). Sicer pa je za njegovo uspeno uporabo kljuènega pomena izbira primernih instrumentalnih spremenljivk, na kar se nanaa tudi glavna kritika tega modela. Tudi pri tem modelu so investicije dosti obèutljiveje na spremenljivke, povezane z dohodkom, kot pa na razliène cene, ki nastopajo v modelu. Kljub precej meanim rezultatom napovedovanja in velikokrat komplicirani interpretaciji le-teh, je ta vrsta modela trenutno na vrhu raziskovalne liste investicijskih modelov. To je predvsem zaradi tega, ker velja splono preprièanje, da so prejnji modeli preveè preprosti, da bi lahko zajeli tako dinamièna gibanja, kot jih imajo investicije, in da je to mono predvsem z vpeljavo dovolj zapletene strukture. Tudi tega modela na slovenskih podatkih nismo ocenili zaradi neustrezne podatkovne podlage.

1.2.6 MODEL NA PODLAGI EFEKTIVNE DAVÈNE STOPNJE IN MODEL UPOTEVANJA STROKOV FINANCIRANJA

δ

) K

t-1

.

(19)

(16)

Tudi model upotevanja strokov financiranja je razvil Feldstein in je podoben prejnjemu v tem, da povpraevanje po neto investicijah povee z istim indikatorjem kolièine proizvodnje (IKP), a ga kombinira s preprostim mehanizmom tehtanja razlike med potencialnim neto dohodkom investicije (MPND) in prièakovanimi stroki finanènih sredstev zanje (SF):

Èe so potencialni dohodki veèji od strokov financiranja, se bo podjetje odloèilo za investicijo, kar bo pozitivno vplivalo na rast neto investicij, sicer pa ne.

Oba Feldstainova modela sta doivela velike kritike. Èeprav v nasprotju z neoklasièno teorijo avtor sam najde zelo moèno povezavo investicij s spremenljivkami cene kapitala (i.e., RNK_t-1 in MPND_t-1 SF_t-1), so neodvisni testi drugih ekonomistov njegove rezultate ovrgli (Chirinko 1993). Prav tako modela ne temeljita na novi eksplicitni teoriji, ampak predvsem redefinirata kategorije, ki so jih upotevali e prejnji modeli. Modela na slovenskih podatkih nismo preizkuali iz istih razlogov kot prej, to je, nerazpololjivih podatkov.

1.2.7 MODEL VEKTORSKE AVTOREGRESIJE

Modeli vektorske avtoregresije oz. VAR modeli predstavljajo najnovejo in najmanj raziskano skupino modelov investicijskega povpraevanja. Bistvo VAR modelov je v njihovem nestrukturnem pristopu, ki gradi na dejstvu, da kljub kompleksni strukturi zgornjih modelov, le-ti niso sposobni zadovoljivo specificirati dinamiènosti gibanja investicij. Zagovorniki nestrukturnega pristopa trdijo, da je eden od razlogov za to v enostranskem dojemanju odvisnosti investicij od kategorij, ki naj bi nanje vplivale. Ni namreè nujno, da gre smer odvisnosti od BDP, dobièka, cen, povpraevanja in davkov k investicijam, temveè velja tudi obratna povezava, to je, da ima tudi gibanje investicij vpliv na zgoraj natete spremenljivke. To pomeni, da so vse spremenljivke endogene in da je vsaka spremenljivka v sistemu funkcija svojih lastnih odloenih vrednosti in odloenih vrednosti vseh drugih spremenljivk v sistemu. Matematièno sploni VAR model zapiemo takole:

t

= ∑

= m

i 1

A

i

y

t-i

+ Bx

t

+ u

t, (22)

(17)

spremenljivka lahko nazorno pokae svoj vpliv posredno preko katere druge endogene spremenljivke, vkljuèene v model, èetudi nima neposrednega vpliva na investicije. Na primer, pri Tobinovem q modelu smo omenili, da v nasprotju s prièakovanji spremenljivka q nima posebnega vpliva na investicije, z VAR modelom pa so raziskave pokazale, da q vendarle ima pomemben posredni vpliv na investicije (glej Chirinko 1993, str. 1882). Z VAR modelom se prav tako ognemo potencialnim nepravilnim specifikacijam investicijske funkcije, èe le-ta izvira iz katerega koli procesa optimizacije. Za reitev taknih sistemov moramo namreè ekonomisti uporabiti tevilne vpraljive poenostavitve in predpostavke, ki imajo za posledico nepravilne formulacije modelov.

VAR model je doivel zelo malo empiriènih testov, ki nam neposredno niso bili dostopni. Zato tudi ne komentiramo o njihovi kvaliteti. Zaradi njegove svobodne strukture pa smo ocenili, da bi bil model VAR zelo uporaben za ocenjevanje slovenskih investicij. Rezultate bomo predstavili in komentirali v poglavju 2.

S tem zakljuèujemo pregled alternativnih teorij investicijskega povpraevanja.

e samo veliko tevilo le-teh morda kae na to, kako teko je zadovoljivo spremljati dinamiko investicij. Rezultati teorij so meani in za nobeno ni mogoèe trditi, da je absolutno bolja od druge¹³. Njihova kvaliteta je moèno odvisna od kvalitete samih podatkov in tudi èasovnih obdobij, v katerih raziskovalec modele testira. Na splono bi kljub temu lahko rekli, da imajo spremenljivke, povezane s kolièino ali vrednostjo proizvodnje, obèutno veèji vpliv na gibanje investicij kot pa spremenljivke, povezane s ceno kapitala (Chirinko 1993). Pomembna znaèilnost empiriènih testov zgornjih modelov je tudi ta, da dobra ocena modela ne pogojuje dobre napovedi.

Veliko testov je namreè pokazalo na velik razkorak med oceno modelov in njihovo sposobnostjo napovedovanja.

Morda se je prav zaradi vseh problemov èistih teoretiènih modelov (slaba kvaliteta ocene in napovedovanja, komplicirani postopki regresije, nepopolni podatki) za praktiène aplikacije investicijskih modelov razvilo veliko modelov, ki poenostavljeno kombinirajo ideje zgornjih teorij in dodajo e spremenljivke, za katere raziskovalec oceni, da so pomembne.

Na primer, Faini in Schiantarelli za Italijo (v Weiserbs, 1985) pojasnjujeta gibanje investicij v osnovna sredstva z naslednjimi spremenljivkami:

prièakovana stopnja rasti proizvodnje, trenutna kapaciteta proizvodnje, masa plaè, cena investicijskih dobrin, obrestna mera, tevilo delovnih ur in odloene investicije. Weiserbs (Weiserbs, 1985) za potrebe napovedovanja investicij po razliènih dravah Evropske Unije razvije enaèbo, kjer kombinira ideje neoklasiènega modela z dodatnimi spremenljivkami. Investicije so tako funkcija razliènih odlogov spremenljivk vrednosti proizvodnje, razmerja med investicijskim deflatorjem in dodano vrednostjo, izkorièenosti kapacitet proizvodnje, delea plaè v dohodku in preteklih investicij.

V nadaljevanju bomo predstavili poizkuse ekonometriènega modeliranja slovenskih agregatnih investicij. Predstavili bomo dva modela, ki bi ju, kar se izbora spremenljivk tièe, prav tako lahko uvrstili v pravkar omenjeno skupino modelov poenostavljenih kombinacij natetih teorij. Èeprav smo se pri izbiri spremenljivk seveda zgledovali po opisanih modelih, je bil izbor odvisen izkljuèno od razpololjivosti ustrezne frekvence podatkov.

Tudi definicije razpololjivih spremenljivk smo prilagodili slovenskim podatkom.

(18)

2 EKONOMETRIÈNA ANALIZA INVESTICIJ V OSNOVNA SREDSTVA V SLOVENIJI

2.1 PROBLEMI OCENJEVANJA IN NAPOVEDOVANJA INVESTICIJ Z EKONOMETRIÈNIM MODELOM V SLOVENIJI

Kvaliteta ekonometriène analize je odvisna od treh dejavnikov: modela, metode ocenjevanja modela in kvalitete podatkov. Velikokrat so prav podatki tisti, ki predstavljajo najbolj omejujoèo komponento analize. Ker je to za primer slovenskih investicij e posebej oèitno, smo to toèko v celoti posvetili podatkovni problematiki. V grobem bi te probleme lahko uvrstili v naslednje skupine: nizka frekvenca razpololjivih serij, nerazpololjivost serij, nekonsistentnost serij in nestabilnost serij.

Ker so statistiène zakonitosti, na katerih temelji vsa ekonometrièna analiza, izpeljane iz obnaanja velikega vzorca brezhibnih podatkov, je za pravilnost ekonometriènega modela velikost serije podatkov e posebej pomembna.

Veèina modelov investicijskega povpraevanja iz literature, ki nam je bila na voljo, je zgrajena na letnih podatkih. Èe jih je dovolj, nam takni podatki ponavadi dajo najbolj konsistentne rezultate pa tudi razpololjivost podatkov je najveèja na letni ravni. Slednje velja tudi za Slovenijo, vendar za analizo slovenskih investicij v osnovna sredstva podatki na letni ravni ne pridejo v potev, saj bi v tem primeru operirali le s serijo najveè devetih podatkov (od leta 1991 do 1999). Pri prehodu na meseène ali kvartalne podatke pa se takoj sreèamo s problemom nerazpololjivosti serij. Problem je najakutneji prav pri spremenljivki investicije v osnovna sredstva. Za agregatne bruto investicije v osnovna sredstva je namreè na voljo le letni podatek Statistiènega urada republike Slovenije (v nadaljevanju SURS)¹⁴. Ker bi za kakrnokoli resno ekonometrièno analizo potrebovali kvartalne podatke, smo se morali ozreti po alternativnih virih podatkov za spremljanje investicijskega povpraevanja po osnovnih sredstvih. Najbliji pribliek, ki nam je na voljo, je meseèni podatek Agencije za plaèilni promet (v nadaljevanju APP) plaèila za investicije. Zaradi tega so vsi naslednji modeli zgrajeni na ocenjevanju vrednosti bruto investicij v osnovna sredstva posredno preko ocenjevanja plaèil za investicije. Ker je razlika med tema dvema podatkoma precejnja, predstavlja to resen problem za uspeno ocenjevanje in napovedovanje gibanja agregata investicij.

Razlika med podatkoma je vrednostne in vsebinske narave. Vrednost bruto investicij v osnovna sredstva po SURS-u je dejanska vrednost investicij ob njihovi uresnièitvi ne glede na denarna sredstva, ki bodo ali ki so bila izplaèana v ta namen. Podatek APP, plaèila za investicije, pa so denarna sredstva izplaèana v namen investiranja ne glede na èas graditve ali nabave.

Podatki o vrednosti investicij zajemajo (povzeto iz Statistiènega letopisa 1999, str. 451):

- nakupe lastnih osnovnih sredstev v tekoèem letu (dokonèane in nedokonèane gradnje, izdelavo in nakup zgradb, opreme in drugega), ne glede na to, ali so bili v poroèevalskem letu plaèani ali ne;

- lastno izgradnjo in pridobitev osnovnih sredstev;

- nabavno vrednost osnovnih sredstev v finanènem zakupu (lizing).

(19)

EKONOMETRIÈNAANALIZAINVESTICIJVOSNOVNASREDSTVAVSLOVENIJI

V plaèila za investicije pa tejejo (povzeto iz Statistiènega biltena 11, 1999, str. 66):

- izdatki z iro in drugih raèunov pravnih oseb za pridobitev opredmetenih osnovnih sredstev;

- izdatki za pridobitev neopredmetenih dolgoroènih sredstev;

- plaèila za investicije iz investicijskih posojil bank.

Pomembna razlika med podatkoma je tudi ta, da je medtem ko plaèila za investicije obsegajo podatke, zbrane iz raèunov pravnih oseb, v vrednost investicij v osnovna sredstva, zbrana iz poroèevalskih enot zasebnega sektorja, pravnih oseb v drubeni in zasebni lasti ter obsega tudi stanovanjsko gradnjo obèanov. Plaèila za investicije so torej vsebinsko dosti revneji podatek od podatka o vrednosti investicij tudi zato, ker zajemajo dosti manjo poroèevalsko bazo in zato ne dajo dovolj informacij o prirastu novega kapitala v gospodarskem sistemu. Gibanje njunih realnih vrednosti in realnih stopenj rasti je razvidno iz tabele 1 in pripadajoèih slik 1a in 1b.

Podroben ogled plaèil za investicije kae na neprièakovano velik porast plaèil v letu 1996, kar je posledica dveh dejavnikov: spremembe ifriranja podatkov za investicije pri APP in vkljuèevanja nakupov lastnikih deleev podjetij, ki so se prikazovala kot plaèila za investicije, èeprav z makroekonomskega vidika niso bila¹⁵. Tako velik skok predstavlja veliko motnjo v kontinuiteti èasovne vrste in e bolj oteuje problem napovedovanja investicijskega povpraevanja posredno preko plaèil za investicije. Problem je najoèitneji na letnih podatkih, ker se vplivi motnje na podatkih z veèjo frekvenco porazdelijo po èasovnih obdobjih in so zato manj oèitni. Ne glede na to pa smo teavo v vseh modelih morali omiliti, kar smo naredili z uvedbo slepe spremenljivke.

Tabela 1.: Bruto investicije v osnovna sredstva in plaèila za investicije v letih 1990 - 1999 (v mio SIT in cenah iz leta 1992)

Vrednost

investicij Rast vrednosti

investicij, v % Plaèila za

investicije Rast plaèil za investicije, v %

1990 245,905

1991 217,620 -11.5

1992 187,450 -13.9 58,068.2

1993 209,941 12.0 70,272.3 21.0

1994 239,601 14.1 86,347.2 22.9

1995 279,883 16.8 96,134.5 11.3

1996 305,613 9.2 171,373.7 78.3

1997 340,278 11.3 167,276.8 -2.4

1998 377,913 11.1 180,279.2 7.8

1999 438,725 16.1 214,054.0 18.7

Vir: SURS, APP.

Dotaknimo se e problema nerazpololjivosti podatkov oz. nizke frekventnosti podatkov drugih spremenljivk, ki smo jih sreèali pri opisu teoretiènih modelov v poglavju 1.2. Pri tem imamo v mislih spremenljivke zaloga kapitala (K), stroki kapitala (c), Tobinov q, izkorièenost proizvodnih kapacitet, neto donos kapitala, stopnja dobièka, investicijski deflator.

Podatki, kot so kapital in dobièek, na katerih temelji izraèun veliko drugih

(20)

Slika 1a: Realne stopnje rasti bruto investicij v osnovna sredstva in plaèil za investicije

Slika 1b: Bruto investicije v osnovna sredstva in plaèila za investicije

spremenljivk, so sicer na voljo, vendar samo na letni ravni. Za pridobitev njihovih vrednosti na kvartalni ravni bi morali njihovo kvartalno dinamiko nekako oceniti. Ker menimo, da bi bila takna ocena preveè arbitrarna (in dolgotrajna), smo te spremenljivke iz analize izpustili in gradili model na podatkih, ki so nam bili na voljo na kvartalni ravni. al je bil zato izbor spremenljivk moèno okrnjen in rezultati morda temu primerno skromneji.

2.2 KRITIÈNA OCENA OBSTOJEÈEGA MODELA OBNAANJA INVESTICIJ V SLOVENIJI

e v uvodu smo omenili, da v slovenskem prostoru e obstaja tudija, ki se ukvarja z raziskovanjem determinant investicijskega povpraevanja. To je tudija avtorjev Krianièa in Oplotnika (v nadaljevanju le tudija, glej seznam uporabljene literature) z naslovom Model investicijskega obnaanja v pogojih liberalizacije menjave in gibanja kapitala v Evropi. Namen tega poglavja je podati njeno kritièno oceno in s tem argumentirati potrebo po nadaljnjem raziskovanju tako pomembnega podroèja, kot je povpraevanje po investicijah. Èeprav je tema tudije ira kot tukaj, je osnova analize model investicijskega povpraevanja in na komentar se nanaa le na ta del tudije (na poglavje 3.2).

-20 0 20 40 60 80 100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999

Vrednost investicij Plaèila za investicije

0 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 300,000 350,000 400,000 450,000 500,000

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999

Vrednost investicij 1992=100 Plaèila za investicije, cene 1992

(21)

KRITIÈNAOCENAOBSTOJEÈEGAMODELAOBNAANJAINVESTICIJVSLOVENIJI

Bralcu, ki ni seznanjen s podrobnostmi te tudije, na kratko povejmo, da gre za model investicijskega povpraevanja zgrajenega na meseènih podatkih, na podlagi katerega avtorja testirata obnaanje agregata investicij in nekaterih drugih kategorij v razliènih pogojih mednarodne menjave v Evropi. Model agregatnega investicijskega povpraevanja je sestavljen iz enajstih enaèb: enaèbe, ki pojasnjuje gibanje vrednosti agregatnih investicij kot determinante plaèil za investicije, investicij v stanovanjsko gradnjo fiziènih oseb in spremembe zalog; enaèb, ki pojasnjujeta gibanje plaèil za investicije in investicij v stanovanjsko gradnjo; in ostalih osem enaèb, ki pojasnjujejo gibanje razliènih endogeniziranih spremenljivk, ki so sicer kot eksogene vkljuèene v enaèbi za plaèila za investicije in za investicije v stanovanjsko gradnjo. Ta zadnji sklop enaèb se nanaa na endogenizirane spremenljivke, kot so vrednost gradbenih del, obseg proizvodnje za investiranje v industriji, uvoz investicijske opreme in sklop spremenljivk tujih tokov financiranja (neposredne tuje investicije, portfeljske nalobe, vloge prebivalstva v tuji valuti, finanèna posojila bank in podjetij, pridobljena v tujini in komercialni krediti, dani uvoznikom v tuji valuti).

Zaènimo z oceno pri podatkovni problematiki, obravnavani v prejnjem poglavju, nizka frekventnost podatkov. Le-to sta avtorja reila na precej dvomljiv naèin, tako z vidika spremljanja dinamike sistema kakor tudi z ekonometriènega stalièa. Ker celotna tudija gradi na meseènih podatkih, sta avtorja problem poenostavila tako, da sta razpololjive letne in kvartalne podatke spremenila v meseène tako, da sta izvorne podatke enostavno razdelila na odgovarjajoèe tevilo èasovnih obdobij. Menimo, da je takna poenostavitev zelo vpraljiva iz dveh razlogov. Prvi tièi v smiselnosti ekonometriène analize na podatkih z umetno dinamiko, ki je poenostavljena celo do te mere, da gibanje spremenljivk prisili v stopnièasto obliko, doline, odvisne od razpololjivosti izvornih podatkov. Smisel ekonometriène analize je v tem, da pojasni kompleksno dinamiko odvisne spremenljivke z dinamiko gibanja neodvisnih spremenljivk, in èe je le-ta umetna, potem je rezultat analize vpraljiv ali celo nepravilen. Drugi razlog pa tièi v smislu spremljanja investicij na nivoju meseène dinamike nasploh. Èe odmislimo pomanjkanje podatkov, je glede na visoko stopnjo variabilnosti investicij, na kompleksno povezanost z ostalimi ekonomskimi kategorijami (glej poglavje 1) in tudi na tranzicijsko naravo razpololjivih podatkov v Sloveniji (ki imajo tudi sicer najveè uma na meseèni ravni), spremljanje investicij na meseèni ravni neprimerno, ker ne zajame njihove dolgoroène dinamike dovolj natanèno. Zato je primerneja analiza na letni oz. kvartalni ravni, kar je razvidno tudi iz tudij v tuji literaturi.

Drugi problem tudije se prav tako nanaa na obravnavanje podatkov v modelu. Iz enaèb ekonometriènega modela in opisa uporabljenih spremenljivk je razvidno, da se v modelu hkrati uporabljajo nominalne in realne vrednosti spremenljivk. Na primer, enaèba za oceno agregatnih investicij ima za odvisno spremenljivko vrednost investicij po tekoèih cenah, za neodvisne pa so izbrane spremenljivke: deflacionirana in desezonirana plaèila za investicije, tevilo dograjenih stanovanj in sprememba zalog podjetij, merjena v tekoèih cenah. Iz povedanega sledi, da je model grajen na nekonsistentnih podatkih. Zakljuèki, temeljeèi na analizi, kjer nominalno vrednost odvisne spremenljivke ocenjujemo na podlagi delno realnih in delno nominalnih podatkov, so vpraljivi, nenatanèni in z veliko verjetnostjo nepravilni.

Tretji sklop kritike se nanaa na izbor spremenljivk s pomenskega in ne

(22)

s podatkovnega vidika. Pri tem imamo v mislih predvsem spremenljivke tako imenovanih komponent tujih finanènih tokov v enaèbi plaèil za investicije. Razen povrne definicije spremenljivk¹⁶ menimo, da njihova vkljuèitev v model ni zadostno argumentirana. Te komponente so v model vkljuèene z argumentom, da pojasnjujejo vir financiranja (spremenljivke kaejo, ali je oblikovanje kapitala (K) financirano preteno s tujim ali domaèim kapitalom, oziroma ali so financirane investicije z dolnikimi ali lastnikimi instrumenti finanènega trga), Krianiè in Oplotnik, 1999, str.

32. Iz spremljanja podatkov o financiranju nalob v Sloveniji, ki so na voljo v Statistiènem letopisu (1999, str. 454), je razvidno, da so finanèni krediti med leti 1993 in 1997 v povpreèju prispevali le 15.3% sredstev, medtem ko se je veèina investicij financirala iz lastnih sredstev (75.8% v povpreèju za isto èasovno obdobje).

Èeprav to e ne pomeni, da podjetja ne elijo investirati iz dolnikih virov, saj jim morda le-ta niso dostopna (ker so predraga ali ker podjetje ne izpolnjuje pogojev, ki jih postavlja kreditor), menimo, da je zato spremljanje odvisnosti investicij od monosti financiranja zelo pomembno¹⁷, vendar s preudarno izbranimi spremenljivkami. Le-te bi morale zajeti monosti dolnikega financiranja podjetij ne samo v tujini, ampak tudi doma. S temo vpliva finanènih omejitev in vlogo likvidnosti na povpraevanje po investicijah se ukvarja vrsta novejih èlankov (npr.

Chirinko 1996, Caballero 2000), saj problematika predstavlja enega najnovejih razvojnih dogodkov v raziskovanju investicij. V literaturi obstaja

e precej nejasnosti, s katerimi spremenljivkami korektno meriti finanène omejitve, pri èemer se najpogosteje uporabljata denarni tok kot merilo razpololjivega notranjega kapitala in cena kapitala kot mera strokov zunanjega financiranja.

Dotaknimo se e enaèbe investiranja prebivalstva, ki je bila v modelu spremljana preko stanovanjske gradnje fiziènih oseb. Tudi ta spremenljivka je vkljuèena v model pod napaènim imenom, saj dejansko, sodeè po primerjavi podatkovne priloge in uradnih statistiènih podatkov, predstavlja povrino dograjenih stanovanj fiziènih oseb. Sicer pa tudi izbor spremenljivk v tej enaèbi zahteva kritièno oceno, pri èemer je e posebej vpraljiv vpliv spremenljivk obsega industrijske proizvodnje in neposredne tuje investicije na gibanje povpraevanja prebivalcev po stanovanjih. Vpraljivi sta tudi spremenljivki donos podjetij in aktivne obrestne mere. Namreè, èe je namen enaèbe spremljati investiranje prebivalstva, potem vkljuèevanje spremenljivke donosa podjetij ne najde pravega mesta. Ker avtorja sama nista posebej argumentirala nobene spremenljivke v tej enaèbi, je to prepuèeno bralcu samemu. Mona razlaga za vkljuèitev indikatorja donosa podjetij bi torej bila, da s tem posredno merimo dohodke prebivalstva kot izvor potencialnih finanènih sredstev za investicijo v stanovanje. V ta namen pa je v enaèbo e vkljuèena primerneja spremenljivka masa plaè, kar pomeni, da avtorja merita isto stvar z dvema spremenljivkama. Prav tako bi v kontekst enaèbe investiranja prebivalstva namesto aktivne obrestne mere bolj ustrezala obrestna mera za dolgoroèna posojila za stanovanjsko gradnjo prebivalstvu.

Enaèb endogeniziranih spremenljivk ne komentiramo, ker jih nismo tako podrobno preuèili, saj niso direktno povezane s predmetom tukajnje analize.

Zadnja kritika gre na raèun tehniène izvedbe ekonometriène analize. S

(23)

MODELINVESTICIJVOSNOVNASREDSTVA

tega vidika vidimo problem v dejstvu, da model gradi na podatkih, ki niso (vsi) stacionarni. Nestacionarnost je resen problem, skoraj praviloma prisoten pri analizi èasovnih vrst, in èe se ne odpravi, ima za posledico nepravilne rezultate (angl. spurious results). Nestacionarnost se ponavadi odpravlja s transformacijo podatkov, pri èemer je najpogosteja oblika diferenciranje podatkov, to je transformacija s prvo razliko (npr. namesto absolutnih podatkov, y_t,y_t-1,, operiramo z njihovo prvo razliko, y_t-y_t-1,y_t-1-y_t-2,), lahko pa jo odpravljamo tudi z logaritmiranjem podatkov ali s transformacijo z razliko vije stopnje. Èeprav so vse spremenljivke, upotevane v tudiji, logaritmirane, pa smo preverili, da jih veliko ni stacionarnih, kar e dodatno zmanjuje relevantnost rezultatov.

Iz povedanega sledi, da obstaja kar nekaj razlogov za vpraljivost rezultatov Krianièeve in Oplotnikove tudije. Delno je to razvidno tudi iz indikatorjev kvalitete ocene enaèb (R²), ki so, kljub upotevanemu velikem tevilu pojasnjevalnih spremenljivk in njihovi preteni statistièni znaèilnosti dokaj slabi (v povpreèju je R²znaal 65%).

Sledi model investicijskega povpraevanja, v katerem se bomo ognili gornjim pomanjkljivostim in predstavili model, ki bo bolj konsistenten in s tem primerneji za napovedovanje.

2.3 MODEL INVESTICIJ V OSNOVNA SREDSTVA

Primarni cilj nae analize je podati ustrezno oceno in napoved gibanja investicij v osnovna sredstva. Ker imamo za to na voljo le letne podatke, smo vrednost investicij v osnovna sredstva ocenjevali preko spremenljivke plaèila za investicije, ki se v enaèbi investicij v osnovna sredstva pojavlja kot endogenizirana eksogena spremenljivka. To pomeni, da je ocenjevanje in napovedovanje vrednosti investicij potekalo v dveh fazah. Najprej smo ocenili kvartalno enaèbo plaèil za investicije in iz napovedi, ki smo jih pri tem dobili, izraèunali plaèila za investicije na letni ravni. V drugi fazi smo potem ocenili enaèbo vrednosti investicij v osnovna sredstva (ISURS) naslednje oblike:

Vidimo, da ima zgornja enaèba le dve neodvisni spremenljivki: odloene vrednosti spremenljivke vrednost investicij (ISURS) in ocenjena plaèila za investicije (I). Ker je enaèba ocenjena na podlagi serij, ki vsebujejo le osem podatkov (od leta 1992 do 1999) in ki niso stacionarne, so njeni rezultati vpraljivi. Kljub temu smo tak pristop uporabili zato, ker nismo nali primerneje metode za aproksimacijo gibanja plaèil za investicije na gibanje vrednosti investicij v osnovna sredstva. Odloeno vrednost ISURS smo v model vkljuèili zato, ker je analiza korelograma pokazala, da je spremenljivka korelirana prve stopnje¹⁸. Jedro modela investicij v osnovna sredstva je torej ocena enaèbe plaèil za investicije.

e v poglavju 1.1 smo omenili, da investicije v osnovna sredstva zajemajo tudi stanovanjsko gradnjo, zato bi naèeloma v enaèbi (23) morali upotevati tudi to kategorijo. Vendar te spremenljivke kot endogenizirane eksogene v model (23) nismo vkljuèili zato, ker bi bila ocena enaèbe povpraevanja po stanovanjih zelo teavna zaradi pomanjkanja pomembnih pojasnjevalnih spremenljivk. Te so, na primer, indeks strokov stanovanjske gradnje kot

ISURS

_t

= C

₁

ISURS

_t-1

+ C

₂I~

.

(23)

,-81 8--

KAZALO

I

=

K

,

I

= K

-K

I

I

+ I

= K

- K

+

K

= K

- (1 -

) K

.

I

=

(K

- K

),

I

=

(K

-K

) +

K

=

K

+ (

-

)K

.

ë)I . - (1 ä)ìëY +

- (1 ìëY -

=

I

I

=

+

Y

+

Y

+

Y

+….+

I

+ u

I

=

+ ∑

Y

+

I

+ u

,

ì Y

=

K

∑

=

,

I

= = + ∑

ß

(F/ p

)

+

K

+ u

= P

Y

- w

L

- c

K

,-81 8--

= = ⁺ ∑