Das „learning by doing“- oder „learning by doing“-Modell ist ein endogenes Wachstumsmodell, bei dem technischer Wandel durch die Ansammlung von Erfahrungen, die aus Investitionen in Sachkapital gewonnen werden, stattfindet.
Im Solow-Modell wurde der Koeffizient A als exogene Daten genommen und als „technologischer Wandel“ verstanden. In diesem Modell entsteht durch die Ansammlung von Erfahrungen in Unternehmen ein technologischer Wandel, der die Faktorproduktivität erhöht.
Diese Idee wurde von Kenneth J. Arrow in dem Artikel geschrieben "Die wirtschaftlichen Auswirkungen des Learning by Doing" (1962) und später folgten weitere Ökonomen.
Entwirren des Learning by Doing Modells
Nach dieser Theorie ist der Erfahrungszuwachs auf Investitionen zurückzuführen, da eine neue Maschine in der Lage ist, die Produktionsumgebung zu verändern. Wenn wir davon ausgehen, dass die Technologie mit der Investitionsrate wächst, können wir sagen, dass ein Indikator für die Erfahrung die kumulierten Investitionen, also der Kapitalstock, sind. Außerdem wird davon ausgegangen, dass sich ein Gut, wenn es produziert wird, unbegrenzt in der gesamten Wirtschaft ausbreitet.
Kombiniert man die beiden vorherigen Annahmen, so wächst der Wissensbestand der Wirtschaft parallel zum Kapitalbestand. Betrachten wir die Anhäufung von Investitionen und Wissen vom Anfang der Zeit bis heute, so kommen wir zu der Gleichung, wo K ist das Grundkapital:
Dieser Bestand erzeugt positive externe Effekte, da Unternehmen beim Kauf von Maschinen die Produktionsweise in ihrer Umgebung ändern. Es ist nicht dasselbe für ein Unternehmen, sich an einem einsamen Ort zu befinden, sondern in einem Gebiet, in dem es andere (ähnliche) Unternehmen gibt, die die Technologie ständig aktualisieren, um im Wettbewerb zu bestehen. Darin liegt die Bedeutung von Agglomerationen oder Clustern.
Lösungen zum Learning by Doing Modell
Wir haben die Produktionsfunktion im Modell dezentral durch den Markt (1) und zentralisiert durch den Planer (2)
wobei wir eine Funktion beobachten, die dem im Solow-Modell verwendeten Cobb-Douglas sehr ähnlich ist. Die einzige Änderung besteht darin, dass Unternehmen im dezentralisierten Modell K als exogener Parameter; aber im zentralisierten Modell verinnerlicht der Planer K.
Es gibt auch eine intertemporale Nutzenfunktion als
Und wie wir im Ramsey-Modell beschrieben haben, lösen wir mit dem Hamilton-Operator und kommen zu folgenden Ergebnissen:
Somit erhalten wir die Konsumtrajektorien, die den Nutzen maximieren, und es kann festgehalten werden (durch das Vorhandensein von L), dass das Wachstum einer Volkswirtschaft langfristig von der Bevölkerung des Landes abhängt.
Die in der vorherigen Tabelle erläuterten Unterschiede haben zwei Gründe: Wer trifft die Entscheidung und wie beeinflusst dies die Produktionsfunktion. Im Marktmodell treffen Unternehmen ihre Investitionsentscheidungen dezentral und können keinen Einfluss nehmen K. Im Gegensatz dazu nimmt der Planer im zentralisierten Modell K als Entscheidungsgröße und auf die sie Einfluss nehmen kann.
Daraus schließen wir aus den Ergebnissen, dass die Kapitalrenditen in einer zentralisierten Gesellschaft höher sind als in einer dezentralisierten. Die Hauptursache für dieses Ergebnis lässt sich in einem Wort zusammenfassen: Externalitäten.
Schließlich weisen wir darauf hin, dass Arrows Modell als Grundlage für das Romer-Modell von 1986 diente, in dem er erklären würde, dass der technische Wandel auf die durch den physischen Kapitalstock erzeugten Externalitäten zurückzuführen sei, und ab 1990 seine Erklärung des Bestands von Ideen.
Verweise:
Sala-i-Martin, X. (2000) Hinweise zum Wirtschaftswachstum. (2zu hrsg.). Barcelona: Antoni Bosch.