Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические основы конвергенции 14
1.1. Основные понятия теории конвергенции 14
1.1.1. Типы конвергенции 15
1.1.2. Механизмы конвергенции 24
1.2. Обзор основных подходов к исследованию конвергенции 27
Глава 2. Экономико-математические модели процесса конвергенции 37
2.1. Модели экзогенного роста 38
2.1.1. Моделирование конвергенции при убывающей отдаче от масштаба. Модель Солоу 38
2.1.2. Моделирование конвергенции с учетом предпочтений потребителей. Модели Рамсея и пересекающихся поколений 42
2.1.3. Моделирование конвергенции с учетом человеческого капитала. Альтернативные версии модели Солоу 45
2.2. Модели эндогенного роста 47
2.2.1. Модель АК 47
2.2.2. Модель Ромера и модели, объясняющие темпы НТП 49
2.2.3. Модель эндогенного роста с учетом предпочтений потребителей 51
2.3. Влияние убывающей отдачи от масштаба и технологического обмена на скорость конвергенции 55
Глава 3. Эмпирические подходы к моделированию процесса конвергенции 64
3.1. Измерение уровня неравенства в развитии регионов и анализ его динамики 65
3.2. Эконометрические подходы к анализу конвергенции 70
3.2.1. Применение моделей анализа временных рядов для исследования конвергенции 71
3.2.2. Моделирование бета-конвергенции на основе пространственных выборок 77
3.2.3.Применение моделей пространственной автокорреляции к анализу конвергенции 84
3.2.4. Панельный подход к анализу конвергенции 88
3.2.5. Возможности анализа клубной конвергенции на основе моделей бинарного выбора 93
3.3. Некоторые особенности эмпирического анализа регионального неравенства и конвергенции 94
3.3.1. Проблема смещенности оценок абсолютной бета-конвергенции 95
3.3.2. Проблема корректировки региональных различий в уровнях цен 97
3.3.3. Преимущества и недостатки использования национальных и региональных дефляторов 98
3.3.4. Особенности использования валового регионального продукта как показателя уровня развития региона 98
3.4. Использование метода декомпозиции в анализе конвергенции 99
3.4.1. Декомпозиция конвергенции по отраслям экономики 100
3.4.2. Факторная декомпозиция 103
3.4.3. Эконометрическая реализация метода декомпозиции 104
Глава 4. Эконометрические анализ конвергенции между российскими регионами 106
4.1. Исходные статистические данные 107
4.2. Эмпирический анализ скорости конвергенции российских регионов 112
4.2.1. Сигма-конвергенция 112
4.2.2. Бета-конвергенция на всем временном промежутке 131
4.2.3. Погодовая бета-конвергенция 137
4.3. Эконометрический анализ клубной конвергенции 149
4.3.1. Выявление однородных групп регионов на основе методов многомерной классификации 149
4.3.2. Моделирование бета- конвергенции для разных групп регионов 155
4.3.3 Моделирование вероятностей межгрупповых переходов с помощью моделей
бинарного выбора 159
4.4. Эконометрический анализ бета-конвергенции на основе метода декомпозиции... 162
4.5. Оценка эффективности региональной политики и выработка общих рекомендаций по ее оптимизации 168
4.6. Выводы 171
Заключение 174
Список литературы 177
Приложение №1
- Обзор основных подходов к исследованию конвергенции
- Моделирование конвергенции с учетом человеческого капитала. Альтернативные версии модели Солоу
- Моделирование бета-конвергенции на основе пространственных выборок
- Выявление однородных групп регионов на основе методов многомерной классификации
Введение к работе
С начала 1990-х гг. экономика России находится в состоянии структурной перестройки и перехода к новым методам ведения хозяйства. Во времена СССР экономика страны была плановой, необходимые объемы производства «спускались» на предприятия сверху, существовала централизированная система распределения ресурсов и выпущенной продукции. Распад Советского Союза, с одной стороны, привел к разрыву традиционных народнохозяйственных связей (потеря традиционных поставщиков и покупателей), с другой стороны, изменились условия хозяйствования (предприятия теперь сами должны определять свои объемы производства, ассортимент выпускаемой продукции, самостоятельно искать источники сырья и проводить сбытовую политику). Изменилась и отраслевая структура экономики России и ее регионов. До начала 1990-х гг. в народном хозяйстве преобладали отрасли тяжелого машиностроения, ВПК, добывающая промышленность. С началом перехода к рыночным отношениям и кризиса, затронувшего все без исключения отрасли, в структуре экономики начала повышаться доля добывающих, перерабатывающих отраслей и сферы услуг, а после 1998 года - легкой и пищевой промышленности, производства товаров потребления.
Период рыночных реформ можно разделить на два этапа. Первый, с конца 1980-х гг. по 1998 г., характеризуется экономическим спадом, развалом традиционных хозяйственных связей, экономическими реформами и стремительным переходом экономики к рыночному функционированию. Второй этап с 1999 г. по настоящее время -период экономического роста и восстановления экономики, продолжения становления рыночных отношений и структурных изменений.
Процессы, происходившие в экономике России в последние годы, по-разному сказались на развитии российских регионов. Если экономический спад затронул все субъекты федерации (одни в большей мере, другие, в частности, добывающие энергоресурсы, в меньшей), то влияние благоприятной экономической конъюнктуры, сложившейся после 1998 г., было дифференцированным. Многие регионы сумели успешно перестроиться, и в настоящее время наблюдается их экономический рост, а уровень жизни населения приближается к развитым странам, другие по-прежнему, находятся в состоянии экономической стагнации. Таким образом, в последние годы наблюдается рост регионального неравенства, что создает ряд проблем для государства: замедление экономического роста, обусловленное необходимостью направлять часть ресурсов на региональное выравнивание, а не на стимулирование развития; повышение социальной напряженности; усиление сепаратистских настроений и дезинтеграционных процессов. В связи с этим на первый план выходит необходимость исследования динамики регионального неравенства, определение ее особенностей и выявление факторов ее снижения.
Необходимо отметить, что региональное неравенство было, есть и будет. Невозможно полностью устранить дифференциацию, так как уровень развития регионов зависит от большого числа объективных (природные условия, наличие ресурсов, экономико-географическое положение и др.) и субъективных факторов (сложившаяся структура экономики, качество институтов власти и степень их коррумпированности, качество трудовых ресурсов и др.). Существующая региональная дифференциация -результат специфики исторически сложившихся и современных факторов. Неравенство в экономическом развитии российских территорий начало складываться в 18-19 вв. В это время основными факторами развития выступали заселенность территории, удаленность от западных границ, климатические условия, в меньшей степени, обеспеченность природными ресурсами. В годы ускоренной индустриализации (1930-е гг.) толчок к стремительному развитию получили те территории, где создавались крупные промышленные комплексы. Сильное влияние на распределение производительных сил, а следовательно, и на экономический потенциал краев и областей оказала Великая отечественная война, когда многие крупные предприятия были эвакуированы на восток, что в послевоенное время способствовало снижению регионального неравенства. Начиная с 1950-х гг., динамика регионального развития определялась крупными всесоюзными стройками: каскады ГЭС в Сибири, разработка крупных энергетических месторождений, БАМ и т.п. Ведущую роль в планировании размещения производительных сил по территории страны играл Госплан СССР. Однако, как отмечено в работе Пчелинцева [41], «схемы развития и размещения производительных сил строились на предложениях отраслевых министерств, без проверки на сбалансированность по ресурсам. Основное внимание в них уделялось отраслям добывающей промышленности и первичной обработки; для все более разраставшейся отрасли машиностроения (не говоря уже об отраслях группы «Б») и сферы услуг достойного места не находилось». Важным моментом здесь является то, что в советское время за исключением двух непродолжительных периодов 1917-1932 и 1957-1965 гг., политика размещения производительных сил носила не региональный, а отраслевой характер, т.е. все решения принимались в профильных министерствах, а не органами, координирующими региональное развитие. Все перечисленные выше факторы определили сложившуюся к началу 1990-х гг. структуру регионального неравенства. Усиление региональной дифференциации пришлось на первую половину 1990-х гг. С тех пор нового резкого ее нарастания не наблюдалось. В первые годы реформ развитие регионов зависело от их отраслевой структуры и способности этих отраслей адаптироваться к новым условиям хозяйствования. Динамика регионального неравенства в период с 1994 по 2005 г., ее факторы и особенности анализируются в настоящем исследовании. Чтобы подчеркнуть практическую значимость и необходимость исследования регионального неравенства приведем слова академика Гранберга: «неоднородность, или дифференциация, экономического пространства оказывает значительное влияние на государственное устройство, структуру и эффективность экономики, стратегию и тактику институциональных преобразований и социально-экономической политики1». Следовательно, возникает необходимость оценить оптимальный уровень неравенства с точки зрения устойчивого развития как регионов по отдельности, так и всей экономики России в целом. Результаты, полученные в данном исследовании, могут быть использованы при оценивании оптимального уровня дифференциации.
Актуальность выбранной темы связана также с большим вниманием, которое в настоящее время уделяется в России вопросам региональной политики. «Межрегиональные сопоставления социально-экономического положения регионов необходимы как государству (в лице федеральных органов управления) для обеспечения региональной политики, так и регионам (прежде всего в лице региональных администраций), результаты (оценки) которых служат ориентирами в изменившихся условиях внешней среды, межрегиональных и межуровневых отношений»2. Выравнивание уровней социально-экономического развития регионов вызвано необходимостью снизить напряженность в отношениях между бедными и богатыми субъектами федерации. Неравномерность социально-экономического развития может привести к сепаратистским настроениям как в богатых, так и в бедных регионах. Любое государство, каким бы либеральным оно не было, и какой бы самостоятельностью не обладали его территориальные единицы, несет ответственность за территориальную целостность страны, за избежание различных конфликтов и кризисов (экономических, экологических и т.п.), а также за стабильное и сбалансированное развитие его территорий и высокий уровень жизни населения. Особенно важно осознавать эту ответственность в периоды коренной ломки сложившихся и формирования новых устоев жизни общества. Именно в такие моменты времени государства подвергаются самым сильным территориальным напряжениям и находятся под воздействием дезинтеграционных процессов. Проведенное в настоящей работе исследование позволит оценить
[12] 2 [49] эффективность российской региональной политики с точки зрения регионального развития и снижения неравенства и выработать рекомендации по ее повышению.
В последние 15-20 лет во всем мире тема выравнивания уровней развития стран и регионов стала очень популярной. Под конвергенцией понимается сближение уровней развития стран или регионов во времени. Существует два основных подхода к моделированию данного процесса - исследование динамики дифференциации развития стран и регионов ( т -конвергенция) и анализ зависимости темпов экономического роста от первоначального уровня развития (у?-конвергенция). Понятие конвергенции появилось в 1960-х гг. после опубликования модели экономического роста Солоу, одним из основных понятий которой является «стационарное состояние» или такое состояние, при котором капиталовооруженность труда находится на постоянном уровне. Следствием из модели Солоу является положительная зависимость темпов экономического роста от удаленности страны от стационарного состояния. При этом в случае одинакового стационарного состояния у всех государств, бедные страны будут иметь более высокие темпы экономического роста и, тем самым, сокращать свое отставание от богатых.
Конвергенция стала объектом пристального внимания после выхода в свет в начале 90-х гг. двух основополагающих работ по данной теме: Mankiw, Romer, Weil [147] и Barro, Sala-i-Martin [62]. Они заложили основу для всех последующих исследований конвергенции. Ни одна современная публикация не обходится без ссылок на эти две работы. Одни авторы соглашаются с ними, другие опровергают их выводы. В российской экономической литературе проблемам регионального неравенства и выравниванию уровней развития регионов посвящено много работ. Однако основной акцент в исследованиях делается на описании статистических данных, типологизации регионов, Есть публикации, посвященные анализу дифференциации регионов России и экономическому росту. Основное внимание в российских исследованиях концентрируется на т -конвергенции. Анализу зависимости темпов роста от первоначального уровня развития регионов уделяется недостаточно внимания. В работах, где исследуется /?-конвергенция, анализ носит поверхностный характер. Авторы ограничиваются определением ее наличия или отсутствия, не выявляя ее факторы и особенности. Таким образом, несмотря на значительное количество попыток анализа проблемы регионального неравенства, многое в ней остается неясным. В связи с этим возникает необходимость в более подробном исследовании межрегиональной конвергенции в России.
Одной из важнейших составляющих проводимого анализа является использование экономико-математического инструментария, позволяющего объективно описывать происходящие процессы, делать количественные оценки и строить прогнозы. Широкие возможности в данном направлении предоставляют методы эконометрического моделирования, которые на базе различных типов статистических данньк (временных рядов, пространственных выборок и панельных данных) позволяют изучать зависимости между социально-экономическими показателями, выявлять детерминанты изучаемых процессов, учитывать экономико-географическое положение стран и регионов и т.п. Их использование повышает адекватность полученных результатов и научную обоснованность сделанных выводов. В исследованиях, посвященных проблемам межрегионального неравенства и конвергенции в России, эконометрическии инструментарий не получил достаточного распространения, что обедняет проводимый анализ. Определенный теоретический и прикладной интерес в изучении процессов межрегиональной конвергенции в России представляет выявление возможности использования эконометрических моделей, разработанных в последние годы, в частности моделей пространственной автокорреляции, панельных данных и бинарного выбора.
Целью исследования является моделирование и анализ межрегионального неравенства и конвергенции в России с использованием эконометрического инструментария. В соответствии с этой целью были поставлены и решались следующие задачи исследования:
• На основе проведенного обзора существующих научных публикаций, посвященных анализу конвергенции, выявить основные факторы, оказывающие влияние на данный процесс.
• Представить систему моделей экономического роста, служащих теоретической базой для анализа конвергенции и дать теоретическое обоснование вида соответствующих эконометрических уравнений.
• Проанализировать возможность применения различных эконометрических подходов к моделированию конвергенции, выделить их преимущества и недостатки, дать рекомендации по их использованию.
• Сформировать статистическую базу данных по показателям, характеризующим социально-экономическое развитие российских регионов.
• Дать количественную оценку степени регионального неравенства и скорости конвергенции российских регионов с использованием статистических характеристик дифференциации и современных эконометрических методов.
• Оценить скорость конвергенции внутри однородных по уровню социально-экономического развития групп регионов (клубов). Построить модель вероятностей переходов регионов между группами с целью прогнозирования будущей структуры конвергенционных клубов. • Для выявления направлений снижения межрегионального неравенства произвести отраслевую декомпозицию конвергенции, позволяющую выявить отрасли, оказывающие наибольшее влияние на данный процесс.
• Оценить эффективность российской политики регионального развития и снижения неравенства; сформулировать рекомендации по ее совершенствованию.
Объектом исследования является социально-экономическое развитие регионов России в период с 1994 по 2005 гг.
Предмет исследования - анализ механизмов и факторов межрегиональной конвергенции в Российской Федерации по различным показателям социально-экономического развития.
Методологической и теоретической базой исследования послужили публикации российских и зарубежных ученых в области исследования межстрановой и межрегиональной конвергенции, особенностей экономического развития субъектов Российской Федерации (А. Грандберг, Н. Михеева, Р.Мельников, Б. Лавровский, О. Пчелинцев, Е. Шильцин, Л. Анселин, Р. Барро, X. Сала-и-Мартин, В. Баумоль, А. Бернард, Ч. Джонс, А. Де ла Фуенте, П. Эванс, Н. Ислам, Г. Мэнкью, П. Ромер, Д. Уэйл, Д. Ква, Р. Тамура, В.-К. Вонг и др.).
Информационная база исследования основывается на статистическом материале Федеральной службы государственной статистики. Источником данных являются ежегодные сборники Росстата «Регионы России», «Население России» и «Российский статистический ежегодник» за 1997-2006 гг., а также сайты www.budgetrf.ru (проект «Бюджетная система РФ») и www.undp.ru (российское отделение ПРООН). Выборка охватывает период с 1994 по 2005 гг.
Эконометрические расчеты проводились в программных пакетах EViews 4.0 и 5.0, Stata 8.0, Statistica и GeoDa095i.
Научная новизна исследования состоит в следующем:
• Дана системная классификация факторов (механизмов), оказывающих влияние на процесс конвергенции стран и регионов. До настоящего времени такие факторы в разных работах рассматривалось по отдельности.
• В отличие от исследований других авторов представлено последовательное и полное обоснование вида эконометрических уравнений, используемых для оценивания скорости конвергенции, основанное на их связи с теоретическими моделями экономического роста, в частности с моделью Солоу. Попытки показать данную связь предпринимались и раньше, но они носили незавершенный характер. • Обоснованы и использованы для исследования конвергенции между российскими регионами методы анализа панельных данных и модели пространственной автокорреляции, которые до настоящего времени практически не встречались в отечественных работах. Панельные данные, в отличие от пространственных, позволяют за счет увеличения объема выборки повысить надежность полученных результатов и учесть индивидуальные особенности регионов. Модели пространственной автокорреляции учитывают расположение регионов в пространстве и их взаимное влияние.
• Сформирована база данных социально-экономических показателей развития российских регионов, структура которой ориентирована на работу не только с пространственными выборками и временными рядами, но и с панельными данными. Статистика охватывает двенадцатилетний период с 1994 по 2005 гг., причем, данные за 2004 и 2005 гг. впервые используются для анализа межрегиональной конвергенции в России.
• Уровень регионального неравенства и его динамика оценены с использованием различных статистических характеристик дифференциации и для широкого набора показателей социально-экономического развития. Скорость межрегиональной конвергенции оценена на промежутке с 1994 по 2005 гг. и по каждому году из промежутка в отдельности, а также для однородных по уровню социально-экономического развития групп регионов. Оценивание проведено с использованием различных эконометрических подходов, в частности моделей регрессионного анализа пространственных выборок, пространственной автокорреляции и панельных данных. Это позволило вьщелить преимущества и недостатки различных современных эконометрических подходов и сформулировать рекомендации по их применению.
• В рамках анализа клубной конвергенции предложено и апробировано на реальных данных использование моделей бинарного выбора для анализа вероятностей перехода регионов между однородными группами. Существующие на настоящий момент подходы не позволяют прогнозировать эти вероятности. В исследовании показано, что модели бинарного выбора, лишенные этого недостатка, не только выявляют факторы, оказывающие влияние на процесс перехода, но и указывают на те регионы, переход которых в другую группу наиболее вероятен. Тем самым, федеральные и региональные власти получают инструмент для управления данным процессом.
• Впервые на российских данных проведена декомпозиция конвергенции по отраслям экономики, которая позволяет не только определить наличие конвергенции, но и выявить те отрасли, развитие которых может ускорить экономический рост в регионе и снизить региональное неравенство.
• Применение различных эконометрических методов позволило научно обосновать степень эффективности российской региональной политики и сформулировать рекомендации по ее совершенствованию. До настоящего исследования результаты эконометрического моделирования практически не учитывались в отечественных работах.
Теоретическая значимость исследования состоит в обосновании вида эконометрических уравнений, описывающих процесс конвергенции, и их связи с моделями экономического роста; в совершенствовании методики применения эконометрического инструментария для анализа конвергенции (дана классификация и проанализирована возможность использования различных эконометрических подходов для исследования конвергенции: выделены их преимущества и недостатки, указаны условия применимости); а также в том, что предложено и обосновано применение моделей бинарного выбора для исследования клубной конвергенции.
Практическая значимость исследования заключается в том, что полученные результаты моделирования межрегиональной конвергенции в России, в т.ч. оценки скорости и выявленные факторы экономического роста, могут быть использованы для формирования концепции развития регионов и для обоснования процессов слияния регионов. Проведенное эконометрическое исследование динамики регионального неравенства позволяет оценить эффективность проводимой региональной политики, с точки зрения выравнивания уровней развития субъектов федерации. Осуществленная декомпозиция процесса конвергенции указывает на те отрасли, чье развитие способствует не только экономическому росту, но и сближению уровней развития регионов. Применение моделей бинарного выбора дает возможность прогнозировать переходы регионов из одних однородных групп в другие, что позволяет властям регулировать данный процесс, а следовательно, и динамику регионального развития и неравенства.
Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на международных конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2005», «Ломоносов-2006» и «Ломоносов-2007», на научно-практической конференции аспирантов Московского экономико-лингвистического института в 2007 г., а также на научном семинаре «Макроэкономические исследования» Экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова в 2006 и 2007 гг. Основные положения диссертации опубликованы в 6 работах, объемом 2,3 п.л. Одна из них опубликована в журнале, входящем в Перечень ведущих научных журналов и изданий, выпускаемых в Российской Федерации.
Решение указанных выше задач определяет следующую структуру работы. Работа состоит из четырех глав, введения, заключения, приложения и списка литературы.
Первая глава «Теоретические основы конвергенции» посвящена определению понятия конвергенции, классификации ее типов, выявлению факторов, оказывающих влияние на данный процесс, и обзору существующих подходов к ее исследованию. Данная глава закладывает основу для всего последующего анализа и определяет его основные направления.
Во второй главе «Экономико-математические модели процесса конвергенции» рассматриваются модели экономического роста, на основе которых прогнозируется наличие или отсутствие конвергенции и оценивается ее теоретическая скорость. К их числу относятся модели экзогенного и эндогенного роста. Первый класс моделей предсказывает наличие конвергенции. Однако этот вывод не всегда подтверждается эмпирически. В связи с этим встает вопрос о применении моделей эндогенного роста. Их основными отличиями являются постоянная отдача от масштаба и эндогенное определение параметров модели, а не их задание извне. В главе показано, как на основе двух классов моделей можно теоретически оценить скорость конвергенции. Конечно же, теоретические модели не в полной мере отвечают на вопрос о наличии конвергенции в каждой конкретной выборке, но их значимость для анализа заключается в том, что они служат базой для вывода эконометрических уравнений конвергенции. В конце главы приводится модель, демонстрирующая влияние убывающей отдачи от масштаба и технологического обмена на процесс конвергенции. Анализ механизмов позволяет определить меры политики снижения межрегионального неравенства.
В третьей главе обсуждается методика применения различных эконометрических подходов к анализу конвергенции, выделяются их преимущества и недостатки. Так для моделирования межрегиональной конвергенции в России в наилучшей степени применимы модели анализа пространственных выборок, в меньшей степени - панельные модели. Использовать анализ временных рядов в настоящее время не представляется возможным из-за недостаточного числа наблюдений. В главе обсуждается возможность применения моделей с пространственной автокорреляцией остатков и моделей бинарного выбора для анализа конвергенции. В конце главы даются два метода декомпозиции конвергенции по отраслям экономики и факторам экономического роста. Подобная декомпозиция может быть использована при проведении политики регионального развития, так как она позволяет определить не только отрасли-точки роста, но и отрасли, чье развитие будет способствовать снижению регионального неравенства.
В четвертой главе «Эконометрический анализ конвергенции между российскими регионами» проводится предварительный анализ используемых статистических данных, делаются априорные предположения относительно направления влияния рассматриваемых показателей на темпы экономического роста. Сигма-конвергенция анализируется как для ВРП на душу населения, так и для других показателей социально-экономического развития регионов. Выявляются факторы роста регионального неравенства. Оценивание скорости конвергенции (абсолютной и условной) проводится с помощью нескольких эконометрических методов: анализа пространственных выборок, пространственной автокорреляции, панельного подхода. Исследование конвергенции проводится как на всем рассматриваемом промежутке времени, так и в отдельности по каждому году. С целью анализа конвергенции внутри однородных групп регионов проводится типологизация последних по уровню социально-экономического развития и моделируется конвергенция внутри них. Для анализа вероятностей перехода из группы в группу применяются модели бинарного выбора. В связи с неоднородностью влияния отраслей на конвергенцию осуществляется декомпозиция данного эффекта по основным отраслям экономики: промышленность, сельское хозяйство, строительство, транспорт, торговля и общественное питание.
В заключении сформулированы выводы, полученные на основе эмпирического анализа. Также анализируется эффективность региональной политики, и формулируются рекомендации по ее оптимизации.
Обзор основных подходов к исследованию конвергенции
Исследованию конвергенции посвящено большое число работ. Вопрос о наличии конвергенции между богатыми и бедными странами возник в 60-е - 70-е гг. 20 века после появления модели экономического роста Р.Солоу, одним из следствий которой являлся вывод о более высоких темпах экономического роста в странах, находящихся далеко от стационарного состояния, по сравнению со странами, лежащими ближе к нему. Тем самым, отстающие экономики постепенно догоняют развитые.
Рост интереса к проблемам экономического роста, вызванный работами Лукаса [145] и Ромера [175], посвященными эндогенному росту, привел к появлению большого числа исследований по данной теме. Эта литература в основном концентрируется на, так называемой, «гипотезе конвергенции». В то время, как данная гипотеза может быть формально описана несколькими способами, на самом деле, она предполагает, что сравнительные отличия в подушевом доходе между двумя странами будут временными, если у них одинаковые технологии, предпочтения и темпы роста населения. Гипотеза конвергенции основывается на одном из основных предположений теории эндогенного роста - существовании различий между странами во времени. В соответствии с первоначальными формулировками Ромера и Лукаса, исходные различия могут расти безгранично во времени благодаря рассмотрению капитала в широком смысле, которое приводит к неубывающей отдаче от масштаба.
Наибольший интерес к конвергенции возник в начале 90-х гг. после появления двух работ Mankiw, Romer, Weil [147] (далее MRW) и Barro, Sala-i-Martin [62] (далее BS). Данные работы заложили теоретическую основу для всех последующих исследований данного феномена.
В первой работе из модели Солоу выводится гипотеза о наличии конвергенции, которая проверяется на согласованность с реальными данными. Рассматривается расширенная модель Солоу, в которой наряду с физическим учитывается человеческий капитал, выступающий в качестве одного из факторов производства. Эмпирическая проверка показала: вывод о наличии конвергенции между странами подтверждается именно для расширенной модели Солоу. Особенностью данной работы является то, что MRW рассматривают также и модели эндогенного роста.
В работе BS рассматривается неоклассическая модель роста с эндогенной нормой сбережения, являющейся решением задачи максимизации функции полезности домашнего хозяйства (аналог модели Рамсея). BS исследуют конвергенцию в выборке, состоящей из американских штатов, за период с середины 19 в. по середину 20 в. Таким образом, они проводят региональный анализ. В качестве эконометрического инструментария используются методы анализа пространственных выборок. Авторы сравнивают межрегиональные темпы конвергенции с межстрановыми. В обоих случаях BS получили наличие конвергенции. Однако есть одно существенное отличие: в то время, как между государствами конвергенцию удается обнаружить только после введения в уравнение дополнительных параметров, региональный анализ не требует этого. Это позволяет BS говорить о наличии условной конвергенции в выборке, состоящей из разных стран, и абсолютной между регионами одной страны. Как и MRW, BS анализируют возможность применения моделей эндогенного роста для анализа конвергенции. Авторы утверждают, что поскольку данный класс моделей, в отличие от моделей экзогенного роста, предполагает постоянную отдачу от масштаба, то это не позволяет на их основе предсказать на теоретическом уровне наличие конвергенции.
Интересно, что подавляющее большинство теоретических работ посвящено моделям, генерирующим дивергенцию, а большинство эмпирических работ указывают на наличие конвергенции. Барро [65] и MRW доказали на практике, что страны с первоначально низким доходом растут быстрее, чем страны с более высокими доходами при поправке на нормы сбережения и темпы роста населения. Этот вывод используется для доказательства существования конвергенции и согласованности неоклассических моделей с действительностью, в отличие от эндогенных. Однако данные работы, в свою очередь, породили массу литературы, опровергающей полученные выводы на основе использования других эконометрических методов.
Например, в работе Bernanke, Gurkaynak [72] рассматриваются модели как экзогенного, так и эндогенного роста. Авторы показывают, что модель Солоу хорошо подходит для описания развития экономик, находящихся на стационарной траектории. Они отмечают, что методология эмпирического тестирования моделей экономического роста, предложенная MRW, применима не только для модели Солоу. Это позволяет авторам протестировать на адекватность с помощью методологии MRW и модели эндогенного роста. В работе предложена методика эмпирической верификации модели Солоу. Все расчеты проводятся при предположении нахождения экономик на траекториях стационарного развития, что является недостатком, так как в реальности страны не находятся на путях своего стационарного развития. Одним из результатов данной работы является демонстрация сильной корреляции между нормой сбережения и долгосрочными темпами роста.
Тестирование конвергенции между регионами проводилось во многих работах (см. Таблицу 1.3). В большинстве случаев была обнаружена абсолютная конвергенция, что позволило авторам сделать вывод о наличии данного типа конвергенции внутри стран в отличие от выборок, состоящих из разных государств. По нашему мнению, здесь есть одна неточность, заключающаяся в том, что в данном случае не учитывается разница между тестированием гипотезы о наличии абсолютной конвергенции и проверкой предпосылки о совпадении фундаментальных характеристик у регионов, входящих в выборку. В результате, сделанные выводы оказываются ближе к предположению о совпадении фундаментальных характеристик регионов, чем к тестированию гипотезы абсолютной конвергенции. Проводимый анализ основывается на уверенности авторов в том, что регионы похожи друг на друга. Таким образом, это позволяет им считать большинство ненаблюдаемых факторов постоянными между регионами (чего нельзя делать в межстрановом анализе), и исследователи получают полное право говорить о наличии абсолютной межрегиональной конвергенции, хотя они лишь смогли доказать однородность регионов. В итоге результаты и сделанные на их основе выводы, полученные во многих исследованиях, могут быть поставлены под сомнение.
Всю совокупность зарубежных работ, посвященных конвергенции, можно разделить на несколько групп по следующим критериям: межстрановой или же внутристрановой межрегиональный анализ, использование пространственных выборок или же панельный подход. Также работы можно классифицировать по используемым моделям экономического роста. В основу классификации в данном исследовании положены модели экономического роста и объекты анализа.
Моделирование конвергенции с учетом человеческого капитала. Альтернативные версии модели Солоу
Модификацией модели Солоу, часто встречающейся в работах, посвященных конвергеции (см., например, MRW), является вариант с экзогенным трудосберегающим технологическим прогрессом. Так как t является возрастающей во времени функцией, то \n{kt) снижается во времени для случая (2.30) и растет для случая (2.29). Причем в обоих случаях ln(k,) асимптотически стремится к стационарной прямой. Основываясь на результатах анализа можно сделать вывод, что экономика сходится к своему стационарному пути развития вне зависимости от исходных значений к0,А0.
Аналитический вывод скорости конвергенции в данном случае очень сложен. Основным объектом критики экзогенного подхода стала несогласованность теоретических выводов, сделанных на основе данного класса моделей и эмпирических результатов. Несмотря на то, что теоретически предсказывалась конвергенция между бедными и богатыми странами, эмпирически это не было подтверждено. Однако внутри групп богатых и бедных стран по отдельности наблюдалась конвергенция.
Несогласованность неоклассических моделей с действительностью привела к появлению нового класса моделей - моделей эндогенного роста.
Как было сказано выше, не все теоретические выводы неоклассических моделей роста были подтверждены эмпирически, в том числе и вывод о наличии конвергенции между бедными и богатыми странами. Данная несогласованность породила поиски новых моделей, лучше описывающих действительность. К их числу относятся модели эндогенного роста, в основе которых лежат предпосылки, об определении основных параметров внутри модели, а не их задании извне.
Численность населения и рабочей силы совпадает и постоянна. В момент t совокупный запас человеческого капитала составляет LHt. Таким образом, изменения объема использованного труда зависят только от изменения уровня человеческого капитала на одного работника. Производственная функция имеет постоянную отдачу от масштаба. Нормы амортизации физического и человеческого капитала совпадают. Движение запасов физического и человеческого капитала описывается следующим образом: К = 1К -SK, H = I" -SH.
Это и есть АК модель. Ее особенностью является постоянная отдача от использования дополнительной единицы капитала. Это связано с тем, что под К понимается капитал в широком смысле, т.е. он включает в себя как человеческий, так и физический капитал.
В отличие от моделей экзогенного роста АК модель в силу указанных выше особенностей предсказывает отсутствие конвергенции. Однако, введение в модель такого механизма, как убывающая предельная производительность капитала позволяет на теоретическом уровне показать наличие конвергенции, что будет показано дальше.
В АК модели используется расширенное понятие капитала (физический + человеческий). Ромер в 1986 году предложил рассматривать расширенный капитал как комбинацию физического капитала и инвестиций в НИОКР.
Производственная функция в экономике имеет следующий вид: (2.39) Yt=K?l};aAf, где А, - уровень технологий в экономике, растущий с ростом общего уровня знаний, а следовательно, и с ростом Kt, так как предполагается, что фирмы обучаются на опыте и могут заимствовать технологии у других фирм. Поскольку А, - латентный показатель, то в модели он апроксимируется общим запасом капитала, т.е. At=K,, и модель принимает следующий вид: (2.39 ) Yt=Kf&aKf, 0 а 1,р 0.
В экономике наблюдается растущая отдача от масштаба. Представленные ранее модели объясняют природу экономического роста за счет модификации понятия капитал. Однако они не объясняют природу научно-технологического прогресса. Введение в модель экзогенного технологического прогресса не дает ответа на этот вопрос. Следующие три модели преодолевают указанный недостаток".
В модели растущего разнообразия товаров предполагается, что фирмы несут фиксированные издержки по созданию нового товара, после чего они получают постоянную монополию на этот товар.
В модели ступенек качества предусматривается возможность замены старых продуктов новыми. Монопольная власть производителя на товар теряется с появлением его нового заменителя, так как старый товар перестает производится. Как и в предыдущей модели норма сбережений постоянна. Поскольку старые товары заменяются новыми, то разнообразия товаров постоянно. Все три модели, в отличие от рассмотренных ранее, предполагают, что фирмы действуют в условиях монополистической конкуренции. Темп роста в данной модели равен темпу роста качества и совпадает с темпом роста из модели растущего разнообразия товаров.
Ни одна из рассмотренных в данном параграфе моделей не предсказывает наличие конвергенции. Поскольку целью данной работы является эконометрическое моделирование конвергенции и оценка ее скорости, то приводить доказательство отсутствия конвергенции на теоретическом уровне здесь не имеет смысла. Его можно посмотреть, например, в [50]. Стоит только отметить, что модификации моделей, объясняющих рост НТП, учитывающие ограничения на рост запасов, уровень технологий, позволяют предсказать наличие конвергенции. Данные модификации здесь не рассматриваются в виду их сложности и отсутствии значимости для последующего эконометрического моделирования, которое, в основном, базируется на моделях экзогенного роста.
Как было показано выше, базовые модели эндогенного роста не предсказывают наличие конвергенции, однако, их модификации, учитывающие убывающую отдачу от использования дополнительной единицы капитала, ограничения на рост запасов товаров и уровень технологий, предсказывают ее наличие. Однако ни одна из рассмотренных моделей не рассматривала предпочтения потребителей. В данном параграфе представлена модель эндогенного роста, учитывающая функцию полезности потребителей . Она включает в себя дополнительно образовательный сектор и выбор между распределением временных ресурсов между производством агрегированного товара, образованием и отдыхом.
Моделирование бета-конвергенции на основе пространственных выборок
В данном пункте мы приведем теоретическое обоснование эконометрических уравнений конвергенции, с помощью которых на основе реальных статистических данных оценивается скорость конвергенции между странами и регионами. Будет показана связь этих уравнений с теоретическими моделями экономического роста, в частности с моделью Солоу.
На настоящий момент существует разрыв между теоретическими моделями и эконометрическими уравнениями. Практический анализ конвергенции предполагает исследование динамики неравенства в развитии стран и регионов. В случае снижения неравенства наблюдается конвергенция, если же оно растет - дивергенция. Как было показано во второй главе, теоретические модели описывают процесс приближения страны к ее собственному стационарному состоянию. Если у стран общее стационарное состояние, к которому они стремятся, то с течением, времени различия между ними должны исчезнуть. В то же время, при разных стационарных состояниях речь о конвергенции между странами и регионами на теоретическом уровне не идет.
Попытки доказать связь между теорией и практикой предпринимались и раньше (например, в работах MRW [147] и Bernanke, Gurkaynak [72]), но они носили незаконченный характер: из уравнения (2.15) арифметически выводилась отрицательная зависимость темпов роста от первоначального уровня развития в форме (3.14), чем и подтверждалось наличие конвергенции между странами и регионами. Однако в них отсутствовал подробный анализ случаев абсолютной и условной конвергенции и не формулировались предпосылки, позволяющие оценивать данное уравнение на основе статистических данных. В настоящем исследовании данное доказательство будет доведено до конца, будут устранены указанные недостатки. Таким образом, предлагается две процедуры, показывающие неразрывную связь между моделями экономического роста и эконометрическими уравнениями. В четвертой главе на основе статистических данных по российским регионам будет проведено эконометрическое оценивание параметров этих уравнений.
Пусть у - стационарное состояние, общее для всех стран. В этом случае In у в уравнении (3.15) является константой. Поскольку экономика - сложная система, в которой отсутствуют детерминированные связи между объектами, то логично предположить стохастический характер уравнения (3.15). Для эконометрического оценивания его параметров нам необходимо иметь статистические данные. Пусть имеется выборка, состоящая из п стран или регионов. Поскольку выборка является пространственной, то предполагается, что наблюдения не зависят друг от друга (в следующем пункте мы откажемся от этого предположения). Наложим следующие условия на поведение случайной ошибки: Е, іл.сі.(0,о 2). От условия постоянства дисперсии также можно отказаться. Перечисленные условия позволяют оценивать эконометрическое уравнение в форме (3.16) (аналог уравнения (1.1)) с помощью обычного МНК, а полученные оценки в теории будут несмещенными, состоятельными и эффективными. (3.16) lnyi(t2)-\nyl(ti) = r- -e-fi)\nyi(t1) + si,i = \..n, где / = (\-e )lny . На наш взгляд, у абсолютного подхода есть ряд эконометрических недостатков, не позволяющих использовать его для эмпирического анализа процесса конвергенции.
Эконометрические оценки параметров уравнения (3.16) будут смещенными. Так как в реальности у не является постоянной величиной и меняется от наблюдения, а в уравнение она входит в качестве константы, то фактически она исключена из анализа, и в уравнение регрессии не включен регрессор, оказывающий значимое влияние на зависимую переменную. А с эконометрической точки зрения это ведет к получению смещенных оценок, и возникает так называемая проблема пропущенных переменных (omitted variables). Причиной данного смещения является коррелированность пропущенной переменной с включенными в модель регрессорами. Знак смещения может быть получен с помощью стандартной формулы расчета данного смещения. Поскольку между \пу и. первоначальным ВРП на душу населения связь должна быть неотрицательной, а из уравнения (3.23), представленного ниже, следует, что ожидаемый знак коэффициента перед lnj больше нуля, то смещение является отрицательным. Таким образом, скорость конвергенции Р является смещенной в сторону отсутствия конвергенции. Указанные недостатки не позволяют в полной мере доверять эконометрическим оценкам параметров уравнения (3.15). Однако в зарубежных и отечественных исследованиях постоянно предпринимаются попытки оценить абсолютную конвергенцию и сделать содержательные выводы на основе полученных результатов. О том, что оценки [89] смещены открыто никто не говорит, но некоторые авторы пытаются преодолеть указанные недостатки. Например, BS в работе [62], не получив значимых оценок для абсолютной конвергенции в чистом виде, включают в уравнение регрессии бинарные переменные, позволяющие разделить американские штаты на 4 группы. После этого они получают значимые оценки. Но, во-первых, они по-прежнему смещены, во-вторых, это уже не абсолютная конвергенция, а условная, т.к. была сделана попытка отличить регионы друг от друга. Это также может являться одной из причин того, что полученные результаты расходятся с теоретическими значениями скорости конвергенции, полученными на основе модели Солоу, за что последнюю сильно критикуют.
Из всех этих аргументов наиболее значимым, на наш взгляд, является первый. Однако предположение о неизменности предпочтений является дополнительным ограничением. В общем случае специфическая для каждой страны величина є должна коррелировать с уровнем сбережений и темпами роста населения в данной стране. На эвристическом уровне, поскольку А(0) определяется не только в узком смысле производственной технологии, но и включает обеспеченность ресурсами, институтами и т.п., то очевидно, что сбережения и рождаемость подвержены влиянию всех факторов, входящих в Л(0).
Отметим, что в рамках пространственной регрессии, предположение о независимости является эконометрической необходимостью. Оценки МНК являются хорошими только при этом предположении. Другим вариантом является учет корреляции между регрессорами и использование инструментальных переменных. Однако выбор инструментов для /4(0), которые должны коррелировать с объясняющими переменными и не коррелировать с А(0), затруднен. Это делает призрачной возможность использования данного метода. В то же время, панельный подход позволяет лучше и более естественно контролировать специфическую для каждой страны et.
Выявление однородных групп регионов на основе методов многомерной классификации
В настоящее время российская региональная политика имеет два существенных недостатка. Первый заключается в небольшом числе инструментов проведения данной политики. Главенствующую роль здесь играет финансово-бюджетный механизм -выравнивание бюджетной обеспеченности регионов путем выделения федеральных трансфертов. А вот созданию фундаментальной основы развития регионов уделяется мало внимания. В последние годы началась смена ориентиров региональной политики в сторону осуществления, так называемых, «региональных проектов». Однако последние охватывают не все субъекты федерации, а следовательно, проводимая политика не может рассматриваться как замена существующему финансовому механизму. Вторым недостатком является одинаковый подход к развитию регионов, который заключается в том, что при проведении региональной политики недостаточно учитьшаются особенности субъектов федерации, что сказывается на ее эффективности.
В связи со сказанным выше, задачей данного параграфа является определение степени обоснованности применения одинаковых мер политики регионального развития ко всем регионам. Возможно, необходим дифференцированный подход при проведении политики регионального развития, пусть даже не к каждому субъекту в отдельности, а к их группам. Поэтому проводится анализ наличия/отсутствия и особенностей процесса конвергенция внутри однородных групп регионов. Подобное исследование впервые проводится на российских данных, в отличие от зарубежных работ, где он является объектом пристального внимания . Проводимый анализ разделен на две части: определение наличия клубной конвергенции и моделирование вероятностей перехода регионов между группами на основе моделей бинарного выбора. В связи с этим используются два подхода к типологизации регионов: построение однородных групп для всего промежутка в целом и для каждого года в отдельности.
При анализе клубной конвергенции мы исходим из того, что существуют однородные группы регионов, требующие к себе дифференцированного подхода. Для подтверждения данной гипотезы необходимо провести типологизацию российских регионов, что и делается в настоящем пункте.
Методами классификации субъектов РФ занимались многие исследователи. Все они получали разные результаты в зависимости от применяемых методов кластеризации и используемых данных. Так, коллектив ИЭПП [1], применяя большое число методов, добился разделения регионов на группы, чей состав является устойчивым во времени. Для нашего исследования, а именно, определения наличия или отсутствия клубной конвергенции, данная классификация подходит, поэтому в пункте 4.3.2 анализ проводится на ее основе40. В то же время, для моделирования вероятностей межгрупповых переходов необходимо провести типологизацию для каждого года в отдельности, что и делается ниже.
Как было отмечено в третьей главе, важное, но недостаточно изученное как в России, так и зарубежом место в исследовании клубной конвергенции занимает вопрос о причинах и факторах переходов стран и регионов между группами. Существующие на настоящий момент подходы к изучению данного вопроса являются техническими в том смысле, что они ищут ответы на него, опираясь, в основном, на апостериорные вероятности и имитационное моделирование, т.е. не учитывают влияние фундаментальных факторов на процесс перехода. Это может негативно сказаться на прогнозировании вероятности смены группы в случае кардинальных изменений в условиях хозяйствования. В этом мы видим ограниченность существующих подходов, поэтому в рамках данного исследования предложено использовать модели бинарного выбора для моделирования зависимости вероятностей переходов от фундаментальных факторов.
Для проверки работоспособности данного класса моделей предлагается разделить все регионы на три группы: бедные, регионы-середняки и наиболее развитые регионы41. Теоретически возможно моделировать вероятности перехода и для большего и меньшего числа групп, но это не является задачей настоящей работы. Здесь проверяется возможность использования моделей бинарного выбора для анализа клубной конвергенции.
Существует большое число способов разбиения регионов на однородные группы. С теорией многомерной классификации можно ознакомиться в учебнике Айвазяна, Мхитаряна и работе коллектива Института экономики переходного периода (ИЭПП) [1], с практическим применением в ИЭПП [1] и Мельникове [36].
В данной работе в качестве признаков группирования регионов рассматривались основные параметры социально-экономического развития, которые были выбраны на основе анализа исследований, посвященных типологизации российских регионов. Они характеризуют такие стороны развития регионов как уровень жизни населения, состояние здоровья населения, степень расслоения населения по уровню доходов, структуру производства, инвестиционную активность.
