Макрорегиональные модели и индикаторы экономического роста: оценки влияния

Ольга Владимировна Валиева
кандидат экономических наук,
старший научный сотрудник лаборатории
моделирования и анализа экономических процессов,
Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН
630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 17,
Интерэкспо Гео-Сибирь
№1 2017

Современные теории экономического роста концентрируют свое внимание на различных концептуальных факторах, закладывающих основные детерминант экономического развития. Классические и неоклассические теории концптуализируют эндогенные факторы роста, исключая из рассмотрения качественные изменения в институциональной среде. Модель эндогенного роста Солоу рассматривала линейную связь между значимыми производственными факторами [Solow, 1956], но показатели нормы сбережений и амортизации, рост населения, технический прогресс являлись в этой модели экзогенно заданными. Намного позже эти факторы были эндогенизированы и учтены инвестиции в человеческий капитал [Romer, 1990; Lucas, 1988; Grossman, Helpman, 1991].

Влияние экономических институтов на рост обозначил в своих работах Дарон Аджемоглу, который утверждает, что экономические институты являются фундаментальной причиной в различиях экономического роста. Они имеют значение, поскольку формируют стимулы для ключевых экономических субъектов в обществе, влияют на объем инвестиций в физический и человеческий капитал и технологий, а также в организацию производственных процессов [Acemoglu, Jonson, Robinson, 2005]. Экономические институты гарантируют права собственности, поддерживают исполнение контрактов и доступ к новым технологиям. Способность экономических институтов использовать потенциал инклюзивных рынков, поощрять технологические инновации, инвестировать в человеческий капитал - это необходимое условие экономического роста [Аджемоглу, Робинсон, 2016, с. 111]. Вместе с тем, растущие процессы глобализации и интернационализации мировой экономики видоизменили роль экономических институтов, их влияние отчасти стало наднациональным.

Существование региональных и местных социально-институциональных особенностей доказывает важность благоприятных условий для развития, которое является результатом специфического сочетания правил, норм и социальных отношений, поощряющих и облегчающих распространение и эксплуатацию знаний. Можно предположить, что локализованный характер процессов развития и инновационной деятельности связан с возникновением пространственного неравенства в уровнях развития. Понимание причин и характера различий в уровнях и темпов роста доходов по регионам очень важно, поскольку даже небольшие различия в темпах роста, если они накапливаются в течение длительного периода времени, могут оказать существенное влияние на уровень жизни населения [Barro, Sala-i-Martin, 1995].

Существующие теории регионального роста предпочитают говорить о сходимости и региональной конвергенции в контексте растущей интернационализации мировой экономики. Кроме того, экономическая дивергенция также может быть объяснена теорией эндогенного роста [Romer 1986, Lucas 1988] и новой моделью экономической географии [Krugman, 1991]. Из-за отсутствия уменьшающейся отдачи в капитал, в отличие от неоклассических моделей, крупные страны всегда более конкурентоспособны и могут лучше использовать устранение несовершенства рынка, чем небольшие страны. Кроме того, крупные страны получают больше от интеграции рынков, причем не только в абсолютном, но и в относительном выражении. То же самое относится к моделям новой экономической географии, в которых пространственная концентрация экономической деятельности и снижение транзакционных издержек приводят к эффектам агломерации, благоприятствующим экономике, внутренний рынок которой является более привлекательным. Благодаря центростремительным силам большая экономика привлекает большую долю фирм и вместе с ней капитал и труд. Гипотеза о сходимости была проверена исследователями с использованием различных источников данных, методологий и статистических методов. Для большой выборки стран (с различными социально-экономическими структурами) большинство эмпирических исследований не способствуют абсолютной конвергенции. Иными словами, такое поведение поддерживается только для более мелких «однородных групп» в определенных географических регионах. Например, Барро и Сала-и-Мартин отвергают абсолютную конвергенцию для разнообразной группы стран в глобальном контексте, но не отвергают ее появление в таких странах, как страны ОЭСР, где технологии, предпочтения и другие социальные структуры более или менее схожи. В целом большинство исследований указывают на условную конвергенцию.

Наше исследование построено на базе данных Всемирного банка за 1996-2014 гг. для двух межрегиональных/межконтинентальных моделей и контекста России, как страны, имеющей границы как с Европейским¹, так и с Азиатским континентом². Все показатели были разбиты на три блока. Первый блок - показатели, характеризующие общеэкономическое и инновационное развитие. Второй - уровень участия государства в экономике, финансы и экспорт. Третий блок - показатели, характеризующие экономическую структуру. Все показатели представлены средними значениями за 19 лет и темпами роста.

¹ Европа и Центральная Азия: Албания, Андорра, Армения, Австрия, Азербайджан, Беларусь, Бельгия, Босния и Герцеговина, Болгария, Дания, Дания, Израиль, Фарерские острова, Гибралтар, Греция, Гренландия, Венгрия, Исландия, Ирландия, остров Мэн, Италия, Казахстан, Косово, Кыргызская Республика, Латвия, Лихтенштейн, Литва, Люксембург, Македония, Молдова, Монако, Черногория, Нидерланды, Норвегия, Польша, Португалия, Румыния, Российская Федерация, Сан-Марино, Сербия, Словацкая Республика, Словения, Испания, Швеция, Швейцария, Таджикистан, Турция, Туркменистан, Украина, Великобритания, Узбекистан.

² Восточная Азия и Тихий океан: Американское Самоа, Австралия, Бруней-Даруссалам, Камбоджа, Китай, Фиджи, Французская Полинезия, Гуам, Гонконг (Китай), Индонезия, Япония, Кирибати, Корея (Народная Демократическая Республика), Лаосская Народно-Демократическая Республика, Макао (Китай), Малайзия, Маршалловы Острова, Микронезия, Монголия, Мьянма, Науру, Новая Каледония, Новая Зеландия, острова Северной Марианны, Палау, Папуа-Новая Гвинея, Филиппины, Самоа, Сингапур, Соломоновы Острова, Таиланд, Тимор-Лешти, Тонга, Тувалу, Вануату, Вьетнам

Таблица 1. Общеэкономические и инновационные показатели

В таблице 1 представлен первый блок показателей. Из данных следует, что Россия на начало 2014 г. показывала впечатляющие результаты как по темпам роста ВВП, так и по среднедушевом его значению. При этом показывая весьма скромные показатели развития по всем остальным параметрам, как будет показано ниже. Необходимо учесть, что в таблице представлены среднеконтинетальные значения по всей совокупности страны, входящих в Европейскую и Азиатскую (исключая Индию) часть. Показатели экспорта высокотехнологичной продукции у нас составляют 11% всего экспорта, тогда как в условной Европе, вместе со среднеазиатской частью - 16,7%, а в Восточной Азии, драйверами развития которой являются сразу несколько стран - Китай, Сингапур, Малайзия, Вьетнам - 28,27% (табл. 1). При численности ученых ниже российского уровня в первом случае на 30%, а во втором в 2,7. Можно предположить, что в нашей стране, основная часть исследователей занята в государственном некоммерческом секторе и продуцирует фундаментальные знания, на связанные с реальным сектором экономики. Этим и объясняется низкая патентная активность.

В табл. 2 показана доля участия государства в различных секторах экономики, а также показатели, характеризующие финансовый сектор и степень ориентации экономики на экспорт. При достаточно высоких темпах экономического роста и подушевго ВВП за период с 1996 по 2014 гг. в России весьма скромные государственные расходы на здравоохранение - 3,6 % ВВП против 6,71 и 4,57 в континентальных срезах (табл. 2).

Таблица 2. Показатели государственного участия в экономике, финансового и производственного секторов

При этом страна резко выбивается из среднеконтинентальных значений по расходам на оборону (3,72 против 1,89 и 1,54% ВВП), а также демонстрирует сокращения государственных расходов. Мы сознательно ушли от абсолютных значений, что бы продемонстрировать сравнительные показатели и в последующим использовать их в многомерном статистическом анализе.

Данные табл. 3 показывают структурные отличия в экономиках. Россия резко отличается высокими значениями ресурсной нефтяной рентами при низких значениях удельного веса промышленного производства (табл. 3).

Таблица 3. Показатели структуры экономик

После анализа статистических показателей мы провели регрессионный анализ методом Веримакс, в котором использовали все те данные Всемирного банка за 19-летний период.

В табл. 4 представлены основные показатели регрессионного анализа. Для азиатских стран на подушевней ВВП положительно влияют иностранные инвестиции и отрицательно плата за использование ИС. На темпы экономического роста положительное влияние оказывает только нефтяная рента. Для европейских стран и стран центральной Азии на подушевой ВВП положительно влияет только ресурсная рента, а отрицательное оказывает доля аграрного сектора в экономике. При анализе детерминант экономического роста выявлено более широкое влияние различных показателей. Согласно модели положительное влияние на рост оказывают три параметра: валовые сбережения, доля промышленного производства и валовое накопление капитала. Однако выявлено отрицательное влияние на темпы роста показателя валового накопления основного капитала.

Параметры уравнений регрессии

Для России значимыми параметрами для повышения подушевого ВВП, согласно модели, являются патентная активность резидентов, плата за использование ИС и объём иностранных инвестиций, при отрицательном значении доли аграрного сектора. На темпы экономического роста из выбранных показателей значимое влияние оказал только один - совокупное накопление (уточнённый коэффициент дисперсии - 0,642).

Библиографический список

1. Аджемоглу Д., Робинсон Дж. А. Почему одни страны богатые, а другие бедные. Происхождение власти, процветания и нищеты / пер. с англ. Литвинова Д., Миронова П., Сановича С. - М. : Издательство АСТ, 2016.

2. Acemoglu D., Jonson S., Robinson J.A. Institutions as a Fundamental cause of Long-Run Growth // Handbook of Economic Growth / Volume 1, Part A, Pages 1-1060, I1-I46 // Edited by Philippe Aghion and Steven N. Durlauf, Elsevier, 2005.

3. Barro R., Sala-i-Martin X. New York: McGraw-Hill, 1995.

4. Grossman G., Helpman E. Innovation and Growth in the Global Economy. Cambridge, MA: MIT Press, 1991. Ch. 3-4. P. 43-111.

5. Krugman P.R. Increasing Returns and Economic Geography // Journal of Political Economy, 1991. Vol. 99. P. 483-499.

6. Lucas R.E. On the Mechanics of Economic Development. // Journal of Monetary Economics, 1988, 22, p. 3-42.

7. Romer P.M. Increasing Returns and Long-run Growth // Journal of Political Economy, 1986, 94, p. 1002-1037.

8. Romer P.M. Endogenous Technical Change // Journal of Political Economy. 1990. Vol. 98. N 5.P. 71 -102.

9. Solow R. A contribution to the theory of economic growth // The Quarterly Journal of Economics, 1956, Vol. 70, 65-94.