Cím:

A közepes fejlettség és a tudásvagyon kapcsolata

Relationship between Medium Level Development and Knowledge Assets

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Csath Magdolna

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

DSc, Pázmány Péter Katolikus Egyetem,

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

csath.magdolna@ppke.hu
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A gazdag országok nem azért ruháznak be

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

az innovációba és a tudásba,

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

mert gazdagok, hanem azért gazdagok,

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

mert ezekbe ruháznak be.
 
Összefoglalás
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A cikk elemzi a közepes jövedelmi csapda elméletek főbb megállapításait, és amellett érvel, hogy a valós gazdasági-társadalmi előrehaladást nem lehet a jövedelmi mutatókkal mérni. Ezért új elméleti megközelítésre tesz javaslatot, amely alkalmasabb lehet a fejlettségi szint mérésére. Majd néhány kiválasztott tudás- és társadalmi mutató segítségével közelítő leírást ad a magyar gazdaság és társadalom fejlettségi állapotáról a V4-országok között, illetve az EU27 átlagához és Ausztriához viszonyítva. Összefoglalásként javaslatot tesz arra, hogy a magyar gazdaság és társadalom hogyan kerülhetné el a közepes fejlettségi csapdába kerülést.
 
Abstract
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

The paper analyses the key findings of the middle income trap theories, and argues that it is not possible to describe real economic-social progress with income based indicators.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Therefore the article suggests a new theoretical approach which may be more appropriate for measuring development levels. Then it offers an approximate description of the development level of the Hungarian economy and society among the V4 countries and compared to the EU27 average and the Austrian values based on a few selected knowledge and social indicators. In conclusion the paper puts forward recommendations related to how the Hungarian economy and society could avoid falling into the medium development trap.
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Kulcsszavak: közepes jövedelmi csapda, közepes fejlettségi szint, nemzeti vagyon, tudásvagyon
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Keywords: middle income trap, medium level of development, national wealth, knowledge assets
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

DOI: 10.1556/2065.182.2021.4.3
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

 
Bevezetés és rövid irodalmi áttekintés
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A fejlődés-gazdaságtannal foglalkozó elemzők a kétezres évek elején figyeltek fel arra, hogy egyes országok, amelyek egyenlő egy főre jutó bruttó hazai termék (GDP) szintről indultak, egy idő után eltérő úton haladtak tovább. Egyes országok gazdasági növekedése lelassult, esetenként stagnált, másoké viszont gyors növekedésnek indult. A Világbank két szakértője, Indermit Gill és Homi Kharas először 2007-ben megjelent tanulmányában használta a ’közepes jövedelmi csapda’ (middle income trap) fogalmat (Gill–Kharas, 2007). Kelet-Ázsia országainak gazdasági fejlődési útjait elemezve azt tapasztalták, hogy a csapdahelyzet elkerülését az endogén, a belső erőkre összpontosító, az innovációt és a tudásberuházásokat választó gazdaságfejlesztési modell tette lehetővé. Ez megnyilvánult a szabadalmak rohamosan növekvő számában is. A téma iránti érdeklődés megélénkült a 2008–2009 évi válság után. A két szerző is visszatért a témára, és új tanulmányt készített (Gill–Kharas, 2015), amelyben arra figyelmeztetnek, hogy a világ lakosságának háromnegyede közepes jövedelmű gazdaságokban él, és mégsem sikerült egy olyan növekedési elméletet kidolgozni, amely segítené ezeket az országokat abban, hogy átlépjenek a magas jövedelmű országok csoportjába. Abban megegyeztek az elemzők, hogy az alacsony bérekkel való versenyzés a külföldi tőkebefektetésekért gátolja, a helyi innováció pedig támogatja a magasabb szintre lépést. Mások (Agénor et al., 2012) a közepes jövedelmi csapdába kerülést az egy főre jutó GDP stagnálásával és a gazdasági növekedés lassulásával jellemezték, okát pedig a termelékenység csökkenésében látták. Megoldásként a modern infrastruktúra kiépítését, a tudásba való beruházást és a helyi innováció erősítését javasolták. Az Ázsiai Fejlesztési Bank szerzői (Felipe et al., 2014) már azt is felvetik, hogy jó-e a közepes jövedelmi csapdahelyzet elemzésére használt módszertan. Meg kell jegyezni azt is, hogy az elemzők nem tudtak megegyezni arról sem, hogy mely GDP/fő értéken való megrekedést és mekkora GDP-lassulást kell közepes jövedelmi csapdahelyzetnek tekinteni, és jók-e ugyanazon értékek minden országra. De az is probléma, hogy az elemzések megmaradtak a GDP alakulásának elemzésénél. Ennek a szemléletnek a legfőbb gyengesége, hogy a GDP olyan pénzügyi mutató, amely a környezetre káros folyamatokat, például környezetszennyező beruházásokat vagy a társadalmi problémák megnövekedésével is kapcsolatba hozható börtönépítést is eredménynek tekinti. Úgy fogalmazhatnánk, hogy a GDP növekedése negatív társadalmi-környezeti externáliák mellett is megvalósulhat. Természetesen igaz ez az egy főre jutó GDP-mutatóra is. De azért is félrevezető a GDP-mutató, mert növekedhet úgy, hogy a növekedést egy országon belül csak néhány régió alapozza meg, míg mások lemaradnak. E mögött a fejlettségi szintek különbségei húzódnak meg. A GDP és az egy főre jutó GDP tehát pénzügyi növekedést mér, amely nem biztos, hogy a társadalmi-gazdasági fejlődés mértékét is objektíven tükrözi. Ezért indokolt, hogy ne csak a közepes jövedelmi, hanem a közepes fejlettségi csapdahelyzetbe kerülés jelenséget és annak okait más mutatókra alapozva is vizsgáljuk, és például összefüggésbe hozzuk a nemzeti vagyon alakulásával.
 
A közepes fejlettség és a nemzeti vagyon kapcsolata
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A közepes fejlettségi szintet mérni talán még nehezebb, mint a közepes jövedelmi szintet. Különböző nemzetközi elemzések mérik az emberi és társadalmi fejlettséget. Ismert a United Nations Development Programme (UNDP, Az ENSZ Fejlesztési Programja) emberi fejlődési indexe (Human Development Index), amely harminc éve 170 országban vizsgálja a képzettségi szintet, a jövedelmi különbségeket, a várható élettartamot és az egyéb, úgynevezett emberi fejlődési mutatókat. Michael E. Porter, Scott Stern és Michael Green megszerkesztette a társadalmi haladás indexet (social progress indicator), amely az alapvető emberi szükségletek kielégítésének szintjét, a jólét1 mértékét és a társadalmi lehetőségeket méri összesen ötven mutatóval (URL1).

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Valamennyi mutató, közvetve vagy közvetlenül, kapcsolatban van a gazdasági fejlettséggel is. Például szerepel a mutatók között az iskolai végzettség, az egészségi állapot vagy az internethasználók aránya. De fontosak a környezet állapotát mérő mutatók is, mint például a légszennyezettség vagy az üvegházhatású gázok kibocsátásának mértéke. A nemzeti vagyon mérésének fontosságát elsősorban a fenntartható fejlődés kutatói vetik fel. Úgy érvelnek, hogy nem lenne szabad olyan gazdasági növekedési döntéseket hozni, amelyek – akár rövid, akár hosszabb távon – negatív hatással vannak a nemzeti vagyonra. Abban azonban nincs egyetértés, hogy mit értsünk nemzeti vagyonon. Egy tanulmány (Kunte et al., 1998) a fizikai vagyontárgyak mellett – amelyeket létrehozott erőforrásoknak hív (produced assets) – a természeti és humán vagyont tekinti a nemzeti vagyon részének, és felhívja a figyelmet arra, hogy a nemzeti vagyont nemcsak megőrizni, hanem gyarapítani is kell. A humán vagyon esetén ez a képzésbe és az egészségbe való befektetést jelenti. Partha Dasgupta (2012) a létrehozott (megtermelt) tőke (épületek, utak, berendezések stb.), a humán tőke (népességszám, tudásszint és egészségi állapot) és a természeti tőke (a föld felszínén és a föld alatt lévő értékek, ökoszisztémák) együttesét tekinti nemzeti vagyonnak, és összeköti a nemzeti vagyon megőrzésének és gyarapításának fontosságát a fenntartható fejlődéssel.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Az IMF (International Monetary Fund, Nemzetközi Valutaalap) 2018-ban elemezte a nemzeti vagyon fogalmát és elemeit (IMF, 2018). Úgy érvelt, hogy a pénzügyi mutatók nem adnak objektív képet egy nemzetgazdaság valódi állapotáról, ezért mérni kell a nemzeti vagyon mindenkori állapotát is. Módszertanként egy, a közszektorra készített mérleg (balance sheet) elkészítését javasolta. A mérlegben, a pénzügyi eredmények mellett, figyelembe veszi az úgynevezett nem pénzügyi vagyonelemeket is, mint például a természeti erőforrásokat, az állami tulajdonban lévő vállalatok értékét, de a lakosság számának alakulását is. A nemzeti vagyonelemek és a GDP értékének alakulása eltérhet egymástól. A GDP-vel mért gazdasági növekedés, ha az környezeti ártalommal jár, csökkenti a nemzeti vagyon értékét. Az olcsó munkaerőre építő gazdaságbővítés nem igényel tudást, nem teremti meg az emberi fejlődés lehetőségét, vagyis nem növeli a humán vagyont, és a háromműszakos munkarend – egyes kutatások szerint – egészségkárosító hatással lehet a humánvagyonra. Ezért a valós probléma nem az, ha egy ország közepes jövedelmi, hanem ha közepes fejlettségi csapdába is kerül, ami egyben a fenntartható fejlődést is megakadályozza. A gazdasági-társadalmi fejlettség egyik legfontosabb tényezője pedig a humán vagyon. Szintjét és változását tudás-, innovációs és egészségügyi helyzetet leíró állapot (stock) és változást is érzékeltető, dinamikus (flow) mutatókkal jellemezhetjük.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A következő pontban, nemzetközi összehasonlításban vizsgálunk néhány kiemelt mutatót, amelyek nem írják le teljes egészében egy ország humán vagyonának állapotát. Egy ilyen mutatószámrendszer kidolgozása további kutatásokat igényel. A kiválasztott mutatók csupán annak érzékeltetését segítik, hogy a fejlettségi csapdaveszély fennállhat-e Magyarországon, annak ellenére, hogy az egy főre jutó GDP tekintetében 2019-ben Magyarország már elérte az EU27 átlagértéke 73%-át.
 
Humán fejlettségi mutatók
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A kiválasztott mutatók értékét a V4-országokra és Ausztriára, illetve, ha rendelkezésre áll, az EU27 átlagára hasonlítjuk össze. Ausztriát azért választottuk, mivel egyrészt erősek a történelmi-gazdasági kapcsolataink, másrészt Ausztriát szokta a gazdaságpolitika behozandó célállamként megjelölni. Továbbá, ahol elérhető, ott megadjuk a dél-koreai adatokat is, mivel ez az a mintaország, amely elkerülte a közepes fejlettségi csapdahelyzetet. Az állapotmutatók közül a gazdaság két tudásalapú ágazatában foglalkoztatottak arányát és két oktatási-képzési helyzetet bemutató, továbbá egy, a tudásteremtés eredményét tükröző mutatót választottunk. Végül egy, a humán vagyon egészségi állapotával összefüggő adatsort vizsgálunk. A kiválasztott mutatók valamennyien kiemelkedően, bár nem kizárólagosan fontosak a gazdasági-társadalmi fejlődés, azaz a közepes fejlettségi szintre szorulás elkerülése szempontjából.
 
1. táblázat. A tudományos és műszaki ágazatban dolgozók aránya a teljes foglalkoztatásból (%) (KSH)
Ország
2010
2019
Változás (százalékpont)
Magyarország
3,6
3,7
+0,1
Csehország
4,1
4,9
+0,8
Lengyelország
3,1
3,8
+0,7
Szlovákia
3,3
3,5
+0,2
Ausztria
5,3
6,2
+0,9
EU27-átlag
4,7
5,5
+0,8
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Az 1. táblázatban azt látjuk, hogy az EU-átlaghoz és Ausztriához viszonyítva Magyarországon alacsony a tipikusan tudásalapú, tudományos és műszaki ágazatban foglalkoztatottak aránya az összes foglalkoztatottból, ami arra utal, hogy kicsi az ilyen munkahelyek száma. Az is figyelemre érdemes, hogy a vizsgált időtávon nálunk nőtt a legkevésbé az ilyen munkahelyek száma, pedig a tudással való versenyzés fontos feltétele lenne, hogy egyre több tudásalapú munkahely jöjjön létre.
 
2. táblázat. A tudásintenzív szolgáltatásokban foglalkoztatottak aránya a teljes foglalkoztatásból (%) (Eurostat)
Ország
2010
2019
Változás (százalékpont)
Magyarország
35,1
34,9
–0,2
Csehország
31,8
33,5
+1,7
Lengyelország
30,1
31,7
+1,6
Szlovákia
32,3
35,1
+2,8
Ausztria
37,2
38,8
+1,6
az EU27 átlaga
37,2
39,0
+1,8
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A 2. táblázat azt bizonyítja, hogy bár 2010-ben a tudásintenzív szolgáltatásokban foglalkoztatottak arányát tekintve Magyarország a vizsgált országok között jó pozícióban volt, az ilyen munkahelyek létrejötte lelassult. 2010-ről 2019-re egyedül Magyarországon csökkent a tudásintenzív szolgáltatásokban foglalkoztatottak aránya. A tudásintenzív munkahelyek számának alakulása nyilván függ a mindenkori gazdaságpolitikától, attól, hogy az milyen ágazatok, tevékenységek meghonosodását ösztönzi. De függ attól is, hogy mit tesz azért, hogy a szükséges tudás rendelkezésre álljon.
 
3. táblázat. A felsőfokú oktatásban részt vevők aránya az össznépességből (%) (KSH)
Ország
2013
2018
Változás (százalékpont)
Magyarország
3,63
2,19
–1,44
Csehország
4,07
3,10
–0,97
Lengyelország
5,00
3,93
–1,07
Szlovákia
3,87
2,65
–1,22
Ausztria
4,99
4,87
–0,12
Dél-Korea
6,63
6,11(2017)2
–0,52
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A 3. táblázat adatai szerint bár a tudásteremtő felsőoktatásban részt vevők aránya az össznépességben valamennyi vizsgált országban csökkent, a magyar csökkenés a legnagyobb, és 2018-ban3 a legalacsonyabb értéket mutatja a vizsgált országok között. Mint korábban említettük, Dél-Korea azzal került be a fejlett országok közé, hogy kialakította az erős helyi tudásszektort, beleértve ebbe az erősen támogatott felsőoktatást, és, mint később látni fogjuk, a kutatás-fejlesztést is. A tudásvagyon állandó szinten tartásának fontos területe a felnőttképzés. A felnőttképzés feladata lenne például a digitális tudás vagy a nyelvtudás fejlesztése, mivel mindkettő feltétele a társadalmi-gazdasági fejlődésnek.
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

1. ábra. A felnőttképzésben részt vevők aránya (2019 év utolsó négy hete) a 25–64 éves korcsoportban (Eurostat)
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Az 1. ábrán azt látjuk, hogy bár Magyarország a V4-országok között nincs rossz pozícióban a felnőttképzésben részt vevők aránya tekintetében, de az EU-átlaghoz és Ausztriához képest jelentős az elmaradása. Ez pedig gyors változások esetén, amelyek korunkat jellemzik, jelentősen akadályozhatja a gazdasági szerkezet modernizációját. A tudásteremtés eredményeit méri a bejelentett szabadalmak száma is.
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

2. ábra. A nemzeti úton tett hazai eredetű szabadalmi bejelentések száma Magyarországon (KSH)
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A 2. ábra, amely csak a magyar adatokat tartalmazza, 2018-ra jelentős, a 2010-es értékhez képest 37%-os csökkenést mutat a nemzeti úton tett hazai szabadalmi bejelentések számát vizsgálva. Kisvállalati vélemények szerint ennek egyik oka, hogy a mikro- és kisvállalati körben a szabadalmaztatás, illetve a szabadalmak fenntartása nehezen finanszírozható költséget jelent. Természetesen a kevesebb megszülető új találmány is okozhatja ezt a tendenciát.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Végül az egészségi állapottól is függő várható élettartam pedig azért fontos humán fejlettségi mutató, mivel egyrészt jelzi a várhatóan rendelkezésre álló munkaerőt, másrészt érzékelteti, hogy a mindenkori gazdasági működésnek lehetnek az egészségi állapotra negatívan ható következményei.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A Központi Statisztikai Hivatal (KSH) regionális statisztikája, amely már a 2019. évi adatokat is tartalmazza, rámutat a jelentős regionális különbségekre. A 4. táblázat szerint 2010-ben és 2018-ban egyaránt a vizsgált országok között Magyarországon a legalacsonyabb a várható élettartam. A regionális különbségek szintén figyelmet érdemelnek. Míg 2019-ben Budapesten a férfiak születéskor várható átlagos élettartama 75 év, a nőké pedig 80,21 év volt, Borsod-Abaúj-Zemplén megyében ezek az értékek 70,11 és 77,87 év, Nógrád megyében pedig 70,54 és 77,55 év.
 
4. táblázat. A születéskor várható átlagos élettartam nemzetközi összehasonításban, 2010, 2018 (év) (KSH)
Ország
2010
2018
Változás (év)
Magyarország
74,7
76,2
+1,5
Csehország
77,7
79,1
+1,4
Lengyelország
76,4
77,7
+1,3
Szlovákia
75,6
77,4
+1,8
Ausztria
80,7
81,8
+1,1
Dél-Korea
80,1
82,6
+2,5
EU27-átlag
79,8
81,0
+1,2
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A vizsgált fejlettségi mutatók azt bizonyítják, hogy a magyar pozíciók legtöbbször még a V4-ek között is gyengék, és a „célország” Ausztriához vagy az EU27-átlaghoz viszonyítva jelentős lemaradást mutatnak.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Az állapotmutatók alakulását természetesen befolyásolják a ráfordítási mutatók is, amelyek hosszabb távon, dinamikusan fejtik ki hatásukat.
 
Ráfordítási mutatók
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A humán vagyon mindenkori állapotát befolyásolja a fejlesztését támogató befektetések nagysága. Ezen mutatók közül néhány oktatási és kutatás-fejlesztési, valamint egészségügyi ráfordítási mutató értékének alakulását vizsgáljuk. Ezek a következők: oktatási ráfordítások az oktatás szintje szerint, kutatás-fejlesztési ráfordítások országos szinten euró/fő értékben, a GDP százalékában és a felsőoktatásban, valamint az egy főre jutó egészségügyi kiadások. Ezek a dinamikus mutatók – bár időbeli eltolódással – jelentősen befolyásolják a jövőbeli állapotváltozók értékét.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Az 5. táblázatban a magyar adatok alakulását látjuk 2010 és 2018 között. Az tűnik ki, hogy az oktatás valamennyi szintjén csökkentek a ráfordítások. Az alap- és középfok külön elemzésére nincs lehetőség, ugyanis 2014-ről már csak az összesített adatot közli a KSH. Ezért nem tudható, hogy a 19,8 százalékos aránycsökkenés melyik szinten, mekkora csökkenésből adódott. A 17,5 százalékos aránycsökkenés a felsőoktatásban nyilván nem növeli a közepes fejlettségi csapda elkerüléséhez szükséges egyik fontos feltétel, a színvonalas felsőoktatás létrejöttének esélyét. Meg kell jegyeznünk, hogy a tanulmány készítésekor még csak a 2018. évi adatok álltak rendelkezésre. Hasonlóképpen fontos tudásberuházás az euró/fő és a GDP-arányos K+F-ráfordítás is.
 
5. táblázat. Oktatási ráfordítások az állami költségvetésből az oktatás szintje szerint a GDP százalékéban (2010–2018) (KSH)
Év
Összesen
Óvoda
Alap- és középfok4
Felsőfok
2010
4,75
0,73
2,62
0,97
2011
4,34
0,66
2,33
0,97
2012
4,08
0,66
2,20
0,88
2013
3,93
0,71
2,02
0,84
2014
4,21
0,74
2,08
0,79
2015
4,31
0,77
2,25
0,77
2016
4,32
0,74
2,37
0,85
2017
4,30
0,73
2,16
0,84
2018
4,28
0,71
2,10
0,80
2018/2010 (%)
90,10
97,30
80,20
82,50
 
6. táblázat. Kutatás-fejlesztési ráfordítások euró/fő értékben és a GDP %-ában (Eurostat)
Ország
Euró/fő
Változás (euró)
(K+F)/GDP (%)
Változás (százalékpont)
2010
2019
2010
2019
Magyarország
112,4
 220,9
+108,50
1,10
1,48
+0,38
Csehország
200,3
 408,3
+208,00
1,30
1,94
+0,64
Lengyelország
 68,6
 185,6
+117,00
0,70
1,32
+0,62
Szlovákia
  7,2
 142,5
+135,30
0,60
0,83
+0,23
Ausztria
965,9
1432,3
+466,40
2,70
3,19
+0,49
EU27-átlag
490,8
 685,6
+194,80
1,97
2,19
+0,22
Dél-Korea
577,7
1278,7(2018)
+701,00
3,32
4,52(2018)
+1,20
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A 6. táblázat alapján azt látjuk, hogy mindkét érték esetén, mindkét évben másodikak vagyunk a V4-ek között, viszont az EU-átlaghoz és Ausztriához képest jelentős a lemaradásunk. Ismét fel kell figyelnünk a dél-koreai adatra, amely még az EU27-átlagot is jelentősen meghaladja.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A felsőoktatásban kutatás-fejlesztésre rendelkezésre álló összegek nagyságát külön is érdemes megvizsgálni.
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

3. ábra. K+F-ráfordítások a felsőoktatásban (euró/fő, 2019) (Eurostat)
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A 3. ábra szerint a felsőoktatásban Magyarország fordított 2019-ben a legkevesebbet kutatás-fejlesztésre a vizsgált országok között. Az EU27 átlagától és Ausztriától mért távolság különösen jelentős.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Végül, a 7. táblázat a várható élettartam állapotot nyilván befolyásoló, egy főre jutó egészségügyi kiadásokat tartalmazza a nemzetközi összehasonlításban.
 
7. táblázat. Egy főre jutó egészségügyi kiadások (vásárlóerő paritáson, USD) (KSH)
Ország
2010
2018
Változás
Magyarország
1666
2047
381
Csehország
2001
3058
1057
Lengyelország
1423
2056
633
Szlovákia
2010
2290
280
Ausztria
4257
5395
1138
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Magyarország a V4-ek között 2010-ben még a harmadik helyen volt, 2018-ban azonban már az utolsó. Az osztrák értékhez képest viszont mind a négy ország messze le van maradva. Amint azt a 4. táblázatban láthattuk, Magyarország 2018-ban a várható élettartam tekintetében is az utolsó helyen van a V4-országok között. Ausztria pedig mind a négy V4-es országot messze megelőzi. A bemutatott ráfordítási mutatók alakulása azt bizonyítja, hogy a közepes fejlettségi csapdába kerülés általában a humán vagyonba és különösen a tudásba történő beruházások alakulása tükrében nem kizárható.
 
Összefoglalás és következtetések
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

A cikk arra szerette volna felhívni a figyelmet, hogy a közepes jövedelmű csapdába kerülés esélyének a GDP- és a GDP/fő mutatók alakulásával való mérése nem ad elég átfogó és objektív képet a gazdasági-társadalmi fejlettségről. Éppen ezért további, a fejlettség különböző területeit is leíró mutatók értékét is célszerű kiszámítani. Közöttük különösen fontosak a humán vagyon jellemzői, illetve a rendelkezésre álló tudásalapú munkahelyek aránya. A fejlettséget leginkább jól megragadó mutatóegyüttes kimunkálása további kutatómunkát igényel. A fejlettségi szint megragadását segítené továbbá a nemzeti vagyon mérési módszertanának kidolgozása és annak vizsgálata, hogy hogyan lehetne jól modellezni a növekedés és a nemzeti vagyonnal mért fejlődés időbeli együtt mozgását, illetve esetenként ellentétes alakulását. Azonban néhány fontos irányt már az eddigi kutatások alapján is kijelölhetünk. Ezeket látjuk a 4. ábrán.
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

4. ábra. A közepes fejlettségi csapda elkerülését segítő néhány gazdaságfilozófiai változtatás
(saját szerkesztés)
 
Irodalom
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Agénor, P. R. – Canuto, O. – Jelenic, M. (2012): Avoiding Middle-income Growth Traps. No. 98, Nov. 2012. The World Bank, https://bit.ly/37oUZKY

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Dasgupta, P. (2012): National Wealth. Population and Development Review, 38, DOI: 10.1111/j.1728-4457.2013.00562.x, https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/j.1728-4457.2013.00562.x

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Felipe, J. – Kumar, U. – Galope, R. (2014): Middle Income Transitions: Trap or Myth? ADB Economics Working Paper Series. No. 421. Metro Manila: Asian Developmnent Bank, https://www.adb.org/sites/default/files/publication/149903/ewp-421.pdf

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Gill, I. – Kharas, H. (2007): An East Asian Renaissance. Ideas for Economic Growth. Washington, DC.: World Bank, https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/6798/399860REPLACEM1601OFFICAL0USE0ONLY1.pdf?sequence=1

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Gill, I. – Kharas, H. (2015): The Middle-Income Trap. Turns Ten. Policy Research Working Paper. 7403. Washington, DC.: World Bank Group

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

International Monetary Fund (IMF) (2018): Fiscal Monitor: Managing Public Wealth. Oct. 2018. Washington: IMF

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

Kunte, A. – Hamilton, K. – Dixon, J. – Clemens, M. (1998): Estimating National Wealth: Methodology and Results. Jan. 1998. Washington DC.: World Bank, http://documents1.worldbank.org/curated/en/411171468741363762/pdf/multi-page.pdf

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

UNDP – United Nations Development Programme (2019): Human Development Report 2019. New York: UNDP, http://hdr.undp.org/en/2019-report
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépjen be!

URL1: Social Progress Imperative: Social Progress Index 2020. https://www.socialprogress.org/
 
1 Ez nem az anyagi jólétet, hanem a sokféle szempontot mérő jóllétet (well-being) méri.
2 Korábbi adat nem áll rendelkezésre.
3 Ez a legutolsó rendelkezésre álló KSH-adat.
4 A két érték azért együtt szerepel, mert 2014-től már csak az összesített adat áll rendelkezésre a KSH-ban.
A közepes fejlettség és a tudásvagyon kapcsolata • Relationship between Medium Level Development and Knowledge Assets