Page 10 - IDEA Studie 11 2019 Navratnost vydaju na vyzkum

NÁVRATNOST SOUKROMÝCH A VEŘEJNÝCH VÝDAJŮ NA PODNIKATELSKÝ VÝZKUM A VÝVOJ V ČESKÉ REPUBLICE 2019
lze kvantifikovat pomocí klasických input-output tabulek.5 Míru propojenosti odvětví potom vyjadřuje relativní důležitost vzájemných dodávek, respektive odbytů mezi odvětvími. Za tímto přístupem stojí předpoklad, že nepřímé efekty VaV kapitálu jsou přenositelné jak po, tak proti směru výrobního řetězce.
Koeficienty β nelze interpretovat jako návratnost VaV kapitálu. Vyjadřují, o kolik procent se v rámci odvětví změní přidaná hodnota v reakci na změnu příslušné proměnné o 1 %.6 Například růst fixního kapitálu o 1 % je spojeno se změnou β2 procent v přidané hodnotě. Pokud je úroveň výzkumného kapitálu nízká, jeho velký percentuální nárůst odpovídá relativně malému objemu investice. I nízký regresní koeficient tak může mít velký ekonomický význam. V této studii proto prezentujeme hrubou mezní návratnost, kterou získáme vynásobením odhadů elasticit poměrem přidané hodnoty a VaV kapitálu (Hall et al., 2010). Tyto výsledky pak představují absolutní roční přírůstek přidané hodnoty spojený s dodatečným korunovým výdajem na VaV.
Přímá návratnost je spojena s vlastním výzkumným kapitálem Rti a vztahuje se k přidané hodnotě odvětví, kde VaV výdaje probíhají. Nepřímá návratnost je založena na sdíleném kapitálu Sti a popisuje jeho vliv na přidanou hodnotu ve všech ostatních odvětvích. Podrobný postup výpočtu VaV kapitálu i míry návratnosti je uveden v přílohách A1  a A2 .
Data
ČSÚ každoročně realizuje dotazníkové šetření mezi firmami, kde zjišťuje jejich aktivity na poli VaV (ČSÚ, 2017). Jedná se o census všech subjektů, o kterých se ČSÚ domnívá, že se věnují VaV aktivitám. V letech 1995–2015 na šetření odpovědělo více než šest tisíc firem. Návratnost dotazníků přesahuje 84 %. Na základě těchto dat jsou soukromé výdaje v podnikatelském sektoru v roce 2015 odhadnuty na 42,3 miliard Kč. V posledních letech tyto výdaje stabilně rostou.
Databáze poskytuje unikátní vhled do objemu a struktury investičních i neinvestičních VaV výdajů, počtu zaměstnaných výzkumníků i celkové výše vládní podpory VaV, kterou čerpaly firmy skrze různé dotační programy jako IMPULS a TIP na Ministerstvu průmyslu a obchodu (MPO) anebo ALFA na Technologické agentuře České republiky (TA ČR). Protože časové řady nejsou úplné, odhadujeme chybějící hodnoty pomocí lineární interpolace. K takovému postupu se ale uchylujeme pouze u velkých firem (s více než 500 zaměstnanci), a jen pokud mezi dostupnými pozorováními není mezera více než tři roky.
Protože se v této studii soustředíme na vliv VaV kapitálu na přidanou hodnotu, bylo třeba k těmto datům připojit údaje o zaměstnanosti, fixním kapitálu a právě přidané hodnotě. Ty však ČSÚ neposkytuje na úrovni firem, ale pouze na úrovni odvětví. Z tohoto důvodu byla firemní data o VaV použita pouze ke spočítání odvětvových proměnných a následná analýza byla provedena na odvětvové úrovni.7 Zaměřujeme se pouze na nefinanční podniky v podnikatelském sektoru, konkrétně pak na zpracovatelský průmysl a vybraná odvětví služeb.8 Díky tomu je výsledný
5 Input-output tabulka popisuje provázanost jednotlivých odvětví pomocí kvantifikace vstupů a výstupů mezi všemi páry všech odvětví.
6 V ekonomické terminologii představují koeficienty odhady elasticity, tedy o kolik procent se zvýší výsledná proměnná s nárůstem
nezávislé proměnné o jedno procento.
7 Dle klasifikace ekonomických činností NACE 120. Jedná se o kombinaci „2-digit“ a „3-digit“ NACE Rev.2 klasifikace. Do roku 2005 se používala klasifikace NACE Rev. 1. 1. Pro harmonizaci odvětví v datech o VaV jsme použili převodníky používané ČSÚ a OECD.
8 Zpracovatelské odvětví Výroba koksu a rafinovaných produktů (kód 190) není do analýzy zařazeno z důvodu extrémních výkyvů cenového indexu. Stejné odvětví ze své studie vyřadili například i Eberhardt et al. (2013).
8