Page 8 - IDEA Studie 11 2019 Navratnost vydaju na vyzkum

NÁVRATNOST SOUKROMÝCH A VEŘEJNÝCH VÝDAJŮ NA PODNIKATELSKÝ VÝZKUM A VÝVOJ V ČESKÉ REPUBLICE 2019
Nicméně takové pokusy se v reálné ekonomice dají dělat jen velmi těžko, a tak se i ty metodicky nejlepší studie spoléhají na kvazi-experimenty umožněné například změnami podmínek vládní podpory (Bloom et al., 2013). Pokud ani toto nelze využít, nezbývá než vyčíslit alespoň hrubé efekty, což je i případ této studie.
Naším cílem je otevřít seriózní diskusi na toto téma na základě regresních odhadů. Spoléháme se na v zahraničí prověřené ekonometrické metody, které sledují vývoj v čase na základě panelových dat (Rogers, 2009; Verspagen, 1995). S jejich pomocí sice nelze kauzální vztah mezi VaV výdaji a přidanou hodnotou s jistotou určit, ale lze mezi nimi odhadnout závislost, která poslouží jako orientační bod pro další studie. O situaci v Česku se doposud totiž neví téměř nic, pokud nepočítáme metodicky pochybně koncipované odhady, které hovoří o extrémně vysoké, více než 250%, návratnosti veřejných investic do podnikatelského VaV (Česká televize, 2013).3 Je překvapivé, že se tímto tématem během téměř tří dekád tržního hospodářství v Česku doposud seriózně nezabýval ani výzkum akademický, ani analýzy na podporu veřejných politik. Přitom v zahraničí se návratnost veřejné podpory podnikatelských výdajů na VaV bedlivě sleduje (např. Koehler, 2018).
Pro interpretaci návratnosti VaV investic používáme metriku mezní míry návratnosti neboli vnitřního výnosového procenta, pro zjednodušení dále jen „návratnost“. Takto definovaná návratnost VaV výdajů odpovídá rychlosti, s jakou se investice do VaV kapitálu vrátí cestou vyšší přidané hodnoty. Takže například při 50% návratnosti přinese 1 Kč investovaná do VaV za rok 50 haléřů v zisku, mzdách či odpisech. Nelze navíc opomíjet dopady VaV investic v jednom odvětví na odvětví ostatní. Protože vládní podpora často cílí na projekty s výsledky s širokou použitelností, takové nepřímé dopady mohou představovat nezanedbatelnou část její návratnosti. V této studii tudíž odhadujeme (i) přímé dopady soukromě a veřejně financovaných VaV investic v rámci odvětví a (ii) jejich nepřímé dopady na zbytek ekonomiky.4
Za tímto účelem používáme odvětvová data ze zpracovatelského průmyslu a vybraných odvětví služeb. Naše studie tímto mimo jiné dokazuje, že základní odhady dopadů veřejné podpory podnikatelského VaV, byť s jistými omezeními, je možné provádět na odvětvové úrovni i s použitím veřejně dostupných údajů. Nejsou tedy nutně potřeba firemní data, ke kterým je v Česku stále velmi omezený až nemožný přístup. V naší analýze jsou data na firemní úrovni použita pouze z šetření Českého statistického úřadu (ČSÚ) o výzkumu a vývoji, která úřad běžně poskytuje pro výzkumné a analytické účely, a to výhradně ke spočítání odvětvových proměnných. Ty jsou pak propojeny s dalšími údaji na odvětvové úrovni. Naše výpočty tedy může poměrně snadno zopakovat kdokoliv znalý použité metodologie.
3 Jak upozornil již Chýla (2013), tento v minulosti zveřejněný údaj byl založen na podílu výnosů z VaV zakázek, licenčních poplatků apod. a výše veřejné podpory, takže do jmenovatele nebyly započítány soukromé VaV výdaje, což návratnost několikanásobně nadhodnotilo. Navíc cílem podnikatelského VaV je zlepšení výsledků podniku jako celku, nikoliv pouze generování příjmů z transferu technologií, jako tomu může být u výzkumných organizací, takže takový jednoduchý podíl nemůže podstatu problému nikdy vystihnout. Naše komplexnější metoda tyto nedostatky řeší.
4 V této studii se nezabýváme efektem veřejné podpory VaV v akademické sféře, jako jsou vysoké školy či Akademie věd České republiky, na produktivitu podnikatelských subjektů. Tomuto tématu se věnuje například Agrawal & Cockburn (2003).
6