же, модель чогось не враховує. Це – науковотехнічний про
грес. З врахуванням цього показника і випуск продукції, і
капітал можуть зростати з часом швидше робочої сили.
Постійний потік інновацій в змозі, якщо не нейтралізувати, то
послабити та посунути в часі дію закону убуваючої продуктив
ності. Таким чином, випливає один із найбільш важливих вис
новків, зроблених на основі моделі Р. Солоу – це провідна
роль досягнень науковотехнічного прогресу в економічному
зростанні, яке б в його відсутність залежало б виключно від
темпів зростання робочої сили, а зростання доходу на душу на
селення переривалось. Тобто можна говорити про існування
двох можливих типів політики, націленої на економічне зрос
тання: заходи, що призводять до зростання знань, і заходи, на
правлені на збільшення частки сукупного продукту, що йде на
акумулювання фізичного та людського капіталу.
Існує багато моделей економічного зростання, але завжди
критерієм оцінки внеску теорії економічного зростання у
розв’язання економічних проблем була і залишається її спро
можність або неспроможність відповісти на питання, безпосе
редньо пов’язані з економічним розвитком. Особливої акту
альності набула ця проблема на початку ХХI ст. і викликана
вона збільшенням розриву у рівні розвитку провідних
індустріальних країн та рештою світу. Пошук відповідей
призвів до прагнення визначити існування деякого універ
сального рецепту забезпечення стійкого довгострокового зро
стання. До того ж, коли мова йде про країни, що розвиваються,
нерідко постає питання про формування умов для досягнення
темпів зростання в 1012%, щоб населення більшості з них
змогло вирватися із злиднів [7].
Завжди припускається, що темпи науковотехнічного про
гресу можуть змінюватись, і навіть значно, в тому числі під
впливом економічних факторів. Сучасні моделі передбачають,
що якщо не буде знайдено спосіб постійного прискорення
НТП, то всі одноразові заходи лише тимчасово прискорять
економічне зростання і після поглинання цих заходів, май
бутній темп зростання знову буде обмеженим темпом зростан
50
ÑÓ×ÀÑͲ ÊÎÍÖÅÏÖ²¯ ÌÅÍÅÄÆÌÅÍÒÓ