Факторы экономического роста в странах интенсивного
advertisement
Факторы экономического роста в странах интенсивного природопользования: к вопросу о роли институтов Погодаева Т.В., Сенченко Н.В. Последний год прошел под знаком падения цен на сырьевых рынках, что в очередной раз проиллюстрировало риски «сырьевой» модели экономики. Вопрос о факторах экономического роста в странах интенсивного природопользования в настоящее время вызывает нетривиальный интерес. Почему ряд стран из данной группы развиваются более высокими темпами, повышают уровень и качество жизни, а другие не могут выбраться из «омута бедности», несмотря на наличие природных ресурсов? Эмпирические данные по экономическому развитию разных групп стран с сырьевой моделью экономики говорят о том, что ответ на данный вопрос лежит не в плоскости обеспеченности природными ресурсами, а в качественных характеристиках институциональной среды. В последнее десятилетие изучение взаимосвязи между качеством институтов и показателями социально-экономического развития получило широкое распространение среди экономистов и исследовалась как с теоретической, так и с практической стороны. Дуглас Норт назвал институты «правилами игры» (North 1990), тем самым подчеркнув, что институты служат регуляторами среды, в которой принимаются экономические решения, производятся инвестиции в физический и человеческий капитал, создаются товары и услуги. Такие экономисты, как Нэк, Кифер, Родрик и Олсон также разделяют его мнение и указывают в своей работе на то, что качество институтов – это один из наиболее важных факторов экономического роста и существования разрыва в развитие стран (Knack and Keefer, Rodrick and Olson, 1995). В работе «Институты и экономические показатели: кросс-страновое тестирование с использованием институциональных индикаторов» («Institutions and Economic Performance: Cross-Country Tests Using Alternative Institutional Indicators» Knack and Keefer, 1995) Нэк и Кифер доказали эмпирически, что защищая права собственности институты имеют решающее значение для экономического роста и инвестиций. Таким образом, безопасность прав собственности влияет не только на величину инвестиций, но и на эффективность, которую они приносят впоследствии. Для своего исследования Нэк и Кифер использовали институциональные показатели, предлагаемые двумя частными международными организациями: International Country Risk Guide (ICRG) и Business Environmental Risk Intelligence (BERI). Экономисты доказали свое предположение на примере США, где прослеживается значительное повышение дохода при добавление переменных прав собственности в регрессию роста. Таким образом, эти результаты могут быть взяты во внимание при обсуждение выбора стратегии экономической политики. Подобный вывод, подтверждающий важность институциональной среды для Филиппин, был сделан Толо в исследовании «Детерминанты экономического роста Филиппин: новый взгляд» («The determinants of economic growth in the Philippines: a new look»Tolo, 2011). Панельная регрессия показывает, что политическая неопределенность, открытость торговли и сальдо счета текущих операций являются одними из детерминантов экономического роста, так как эти факторы были ключевыми для повышения абсолютной и относительной производительности всех стран. Поэтому в связи с отставанием данных показателей, Филиппины не показывали стабильного экономического роста в течение долгого времени. Тридико же преследовал цель провести исследование для стран с переходной экономикой, в работе под названием «Детерминанты экономического роста стран с переходной экономикой: компаративный анализ» («The determinants of economic growth in emerging economies: a comparative analysis» Tridico, 2007). На основе проведенного сравнительного анализа экономист выяснил, что результаты проводимой политики (т. е. снижения детской смертности, роста ожидаемой продолжительности жизни в период 19702000 гг.) совместно с качественным управлением выражаются двумя показателями Всемирного банка – эффективность правительства и повышение политической стабильности, потому что они коррелируют с динамикой переменных социальноэкономического развития. Это навело ученого на мысль, что они служат предпосылками роста, так как высокие значения положительных институциональных переменных могут служить надлежащими стимулами для накопления знаний, капитала экономическими агентами, свидетельствуя о безопасности. Тем не менее, переменная «Право голоса и Подотчетность» (Voices and Accountability) в совокупности с «Эффективностью работы правительства» (Government Effectiveness), объясняют динамику ИЧР на 57% (R-squared 57%). В самом деле, плюрализм и государственные вливания, такие как расходы на здравоохранение, образование, генерируют больше возможностей для населения. При этом верховенство закона, политическая стабильность и борьба с коррупцией не оказывают сильного влияния. Таким образом, более совершенные институты, чья деятельность направлена также на достижение каждым гражданином достойного уровня жизни, сглаживание различий между слоями населения и помощь незащищенным группам, в большей мере объясняют рост в данных экономиках. В теории также социо-экономическая модель государственного устройства, подразумевающая под собой корпоративный капитализм, государственные инвестиции в инфраструктуру, конкурентоспособность, оказание социальной поддержки населению и т. д., положительно влияет на рост экономики. Хотя, на практике страны с переходной экономикой не приняли единого решения, а развиваются по различным экономическим моделям, но их рост при этом не коррелирует с переменной, отражающей принятую ими модель. Подобный анализ был проведен для 21 страны ОЭСР, которые, как известно, считаются развитыми, учеными Бассанини и Скарпетта за период 1971-1998 в работе «Движущие силы экономики: панельных данных для стран ОЭСР» («The driving forces of economic: panel data evidence for the OECD countries» Bassanini and Scarpetta, 2001). Для эконометрического анализа были использованы переменные, измеряющие развитие финансовых рынков (кредиты частных банков, предоставляемые частному сектору, в процентах от ВВП, капитализация фондового рынка в процентах от ВВП), а также подверженность воздействию внешней торговли (в расчете средневзвешенной интенсивности экспорта и доли импорта). В итоге, было установлено, что политика и институциональные переменные влияют только на уровень экономической эффективности, а не на стабильные темпы роста. Кроме того, не возникает эффект взаимодействия переменных, так как результаты исследования показали изменчивость коэффициентов для используемых данных. Более того, исследование позволяет охватить влияние фискальной политики с учетом только расходной части государственного бюджета. И стоит отметить, что данная модель показала отрицательный коэффициент для данной переменной на государственное потребление. Таким образом, экономисты пришли к выводу , что фокусирование на одной стороне бюджета приводит к систематическим отклонениям, связанным с предположительным «скрытым бюджетным финансированием». Кроме того, было высказано мнение о том, что параметры фискальной политики могут повлиять исключительно на выходе и только на рост в среднесрочной перспективе, но не изменяя его цикличность. В частности, «в случае образования дефицита государственного бюджета и отсутствия возможности выделения трансфертных расходов, мы часто слышим традиционный аргумент в пользу так называемой «разумной политики» - снижение государственных вливаний позволит избежать эффекта вытеснения инвестиций частного сектора в экономику. Несмотря на это, фактором, оказывающим наибольшее влияние на государственный бюджет, являются доходы, так как деятельность правительства зависит, в первую очередь, от субъектов экономики, в противном случае будет нечего перераспределять. Доходы государства стран богатых ресурсами формируются преимущественно за счет деятельности сырьевого сектора экономики. Однако, последний известен своей нестабильностью цен или так называемой волатильностью, так как цены формируются рынком, и их коэффициент вариации 0,7 (Gelb, 2010). Например, с начала 1970-х годов ни одно резкое колебание цен на нефтяном рынке не было спрогнозирована, а прогнозы на начало 1980-х годов предсказывали устойчивый рост цен, в действительности же они оказались очень далеки от реальной картины нефтяного рынка того времени. Во время недавнего нефтяного бума, цены фьючерсов просто следовали за ценами спот, и по всем прогнозам их высокий уровень должен была сохраняться в течение ближайшего десятилетия. В действительности же сейчас мы наблюдаем цену за баррель нефти марки Brent, колеблющуюся в диапазоне 30-40$ за баррель. Поэтому, к примеру, экономика России в настоящее время испытывает негативное влияние волатильности цен на нефть в совокупности с другими, в том числе политическими причинами. Таким образом, текущая низкая цена на сырье не может обеспечить государству необходимые налоговые поступления, высокие доходы крупным компаниям данного сектора, а также стабильный обменный курс валюты, что сказывается также на малом и среднем бизнесе и население через снижение их реальных доходов и потребления. Следовательно, может возникнуть вопрос испытывает ли наша страна так называемое «ресурсное проклятие», которое, как считается, может привести к таким последствиям, как: 1. Тяжелые искажения в экономике, деиндустриализации и слабый экономический рост (Sachs and Warner, 1995; Karl, 1997); 2. Становление автократического режима, подрыв демократии (Karl, 1997; Jensen and Wantchekon, 2004; Aslaksen, 2010; Ramsay, 2011); 3. Возникновение и сохранение гражданского конфликта (Humphreys, 2005). И вопрос о том, какой из трех сценариев Россия может пережить, остается открытым. В целом же, нельзя отрицать, что природное богатство может создавать ущерб для развивающихся стран. Это говорит о том, что должен быть элемент, обеспечивающий разумное макроэкономическое управление, нацеленное на поддержание стабильности, которая так важна для развития несырьевых секторов. Несмотря на принципы свободного рынка, правительство должно создавать необходимую инфраструктуры, а также осуществлять контроль над экономическими агентами. Весьма широкое распространение последнее время получило мнение, что различия в качестве институтов лежат в основе расходящихся путей роста успешных и менее успешных богатых природными ресурсами стран. В качестве доказательства, Мехлум и др. (Mehlum, 2006) говорят о том, что качество институтов имеет решающее значение при определении возможности избежать «ресурсного проклятия». Тем не менее, мы не можем отрицать, что не только экономические и институциональные переменные влияют на экономический рост, но и особенности, события культурной среды. Таким образом, мы полностью согласны с Аузаном относительно его мнение о так называемом «Эффекте колеи» (Auzan, 2014) .Под данным термином подразумевается такой сценарий как страна выбрала неправильный путь развития в самом его начале. Экономист делает свои выводы на основе анализа базы данных Мэддисона, а также обращается к работе Дугласа Норта «Институты и экономический рост: введение в историю» («Institutions and economic growth: An historical introduction» North, 1989) и высказанной им идеи о первичной ошибке выбора институциональной модели развития. В этом случае страна не сможет развиваться экономически, технически и в других сферах на полную мощность, так как неправильный институциональный режим препятствует верному распределению ресурсов и затормаживает развитие своим чрезмерным вмешательтсвом или наоборот полным отсутствиям такого, хотя стимулирующее воздействие пошло бы во благо общественному развитию. Кроме того, могут существовать и другие барьеры, такие как специфические особенности менталитета, культуры, разрыв между официальными институтами и неформальной практикой, политика элиты и т.д. Это было доказано в исследовании «Доход и демократия» («Income and Democracy» Acemoglu, Johnson, Robinson and Yared, 2008). При работе с панельными данными за период 500 лет (1500 - 2000 гг.) было выявлено, что множество переменных, в том числе демократия и исторический путь развития оказывают влияние на экономический рост. Для нашего исследования мы использовали данные 28 стран с ресурсной экономикой за период 1990 – 2013 гг. Наиболее релевантные предпосылки для выбора стран, по нашему мнению, были предложены экономистами МВФ в работе «Рамки макроэкономической политики для развивающихся стран с ресурсной экономикой» («Macroeconomic policy frameworks for resources-rich developing countries», IMF, 2013). Для включения страны в данную группы, ей необходимо было соответствовать следующим критериям: 1. Как минимум 20% экспорта – натуральные ресурсы или же как минимум 20% доходов от экспорта составляли доходы от экспорта сырья (использовались данные 2006-2010 гг.); 2. Включение в классификацию Всемирного Банка по уровню доходов. В данной работе МВФ использовалась предыдущая классификация, вследствие чего в своем исследование мы использовали классификацию на основе Валового дохода на душу населения (GNI per capita) 2010 г. В итоге, нами были получены следующие группы: Таблица 1 Страны с ресурсной экономикой в соответствие с классификацией Всемироного Банка по уровню дохода Страны со средним уровнем дохода (MIC) Эквадор Албания Алжир Страны с высоким уровнем дохода (HIC) Бахрейн Бруней Даруссалам Тринидад и Тобаго 4 Страны с низким уровнем дохода (LIC) Сьерра-Леоне Мадагаскар Мозамбик Центрально-Африканская Республика Иран 5 6 7 8 Уганда Того Киргизия Гватемала Перу Азербаджан Ботсвана Казахстан Саудовская Аравия Объединенные Арабские Эмираты Норвегия Россия № 1 2 3 9 10 11 12 Suriname Мексика Чили Венесуэла В таблице 2 представлена описательная статистика роста ВВП на душу населения 21 страны с сырьевой экономикой в соответствие с классификацией Всемирного Банка по уровню дохода. Таблица 2 Описательная статистика роста ВВП на душу населения групп стран с сырьевой экономикой по уровню дохода Период Года 19902013 1 19901993 2 19941997 3 19982001 4 20022005 5 20062009 6 20102013 Все страны 0.016 (0.056) 0.016 (0.056) 0.016 (0.056) 0.016 (0.056) 0.016 (0.056) 0.015 (0.057) 0.015 (0.057) LIC 0.009 (0.059) 0.009 (0.062) 0.010 (0.060) 0.011 (0.060) 0.012 (0.059) 0.011 (0.057) 0.010 (0.057) MIC 0.023 (0.061) 0.025 (0.060) 0.025 (0.060) 0.024 (0.061) 0.025 (0.062) 0.025 (0.062) 0.025 (0.062) HIC 0.008 (0.044) 0.012 (0.042) 0.010 (0.041) 0.011 (0.041) 0.007 (0.045) 0.008 (0.045) 0.008 (0.045) Динамику также можно проследить на графике 1 ниже. Как мы видим, группа стран со средним уровнем дохода (MIC) показывает наиболее стабильный рост ВВП на душу населения, равный в среднем 2,5% в 1990-2013 гг. Тогда как экономики с высоким уровнем дохода (HIC) имеют тенденцию к снижению данного показателя: средний рост ВВП на душу населения в первый период (1990 - 2013 гг.) был 1,2%, в 2010 - 2013 гг. – 0,8%, а ВВП над душу населения группы с низким уровнем дохода к росту (LIC) колеблется на уровне 0,9 – 0,12% в соответствие колебаниям мирового экономического цикла. График 1 Средний темп роста ВВП на душу населения 3 % в период 2.5 2 1.5 1 0.5 0 0 1 MIC 2 LIC 3 HIC 4 Linear (MIC) 5 6 Linear (LIC) 7 8 Linear (HIC) 9 Методология эконометрического анализа Как известно, экономисты не ограничены в свободе выбора метода анализа данных, так как нет какой-либо теоретической работы, которая бы смогла определить рамки того, как проводить эмпирические исследования на тему экономического роста. Также нет единого мнения при ответе на вопрос, какие показатели должны быть включены в модель в роли регрессоров при анализе экономического роста. В данной работе мы использовали Байесовский метод усреднения (BMA) для выявления взаимосвязи между темпом роста ВВП на душу населения и широким спектром потенциальных объясняющих переменных. На основе результатов BMA был отобран набор переменных для включения в последующий анализ панельных данных. BMA имеет сравнительные преимущества при работе с неопределенностью и позволяет включать в анализ широкий спектр потенциальных объясняющих переменных. Идея байесовского подхода заключается в переходе от априорных знаний (или точнее незнаний) к апостериорным с учетом наблюдаемых явлений. BMA рассматривает параметры и модели в качестве случайных величин и обобщает неопределенность в отношении модели с точки зрения распределения вероятностей по пространству всех возможных моделей. Допустим, нас интересует неизвестный параметр ɵ из набора данных D, можно выделить значительное количество возможных статистических моделей M1, …, Mk. Если рассматривать только линейные модели регрессии, при условии, что не известно, какие ρ регрессоры возможно включить, количество рассмотренных моделей составит 2ρ. Согласно правилу Байеса, апостериорное распределение параметров является средневзвешенным всех возможных условных апостериорных плотностей с весами, заданными апостериорной вероятностью каждой из возможных моделей. Так апостериорное распределение ɵ: p( D) k 1 p( D,M k ) p(M k D) K где p( D, M k ) - апостериорное распределение ɵ согласно модели Mk, а p(M k D) - апостериорная вероятность модели. Апостериорное распределение параметра ɵ, согласно модели BMA, является средневзвешенным апостериорных распределений каждой из моделей M1, …, Mk, взвешенных по их апостериорной вероятности. По классической формуле Байеса, апостериорная вероятность модели: p(M k | D) p( D | M k ) p( M k ) K i 1 где p( M k ) p( D | M i ) p( M i ) , - априорная вероятность модели. Для тестирования гипотезы о значимости институтов и их влияния на экономический рост в странах интенсивного природопользования были включены две группы регрессоров, в число фокусных переменных вошли факторы неклассической теории (детерминанты модели Солоу), в группу вспомогательных регрессоров: роста прямые иностранные инвестиции (чисты приток в % от ВВП), экспорт товаров и услуг в % от ВВП, официальный обменный курс (единиц национальной валюты за 1 долл. США), индекс гражданских свобод, индекс политических прав, индекс автократии и индекс демократии. В таблице 3 представлена описательная статистика указных показателей. Таблица 3 Описательная статистика показателей, включенных в исследование Обозначение показателя Ln_GDPpercap-1 Grfcapform Labforce Meanschooly_Index FDI_netinflow GandS_export Autoc Democ CivilLib Politrights Показатель Натуральный логарифм ВВП на душу населения с лагом в 1 период Валовое накопление основного капитала (% ВВП) Экономически активное население (100 чел.) Индекс среднего количества лет обучения в школе Прямые иностранные инвестиции, чистый приток (% ВВП) Экспорт товаров и услуг Институциональн ая Автократия Институциональн ая Демократия Гражданские свободы Политические права Среднее значение 8480.55 Минимально е значение 175.89 Максимально е значение 69094.75 Источник 14.70 5.00 38.84 World Bank 73152.70 210.07 467260.44 International Labour Organization 0.46 0.05 0.85 3.47 -19.78 45.15 Рассчеты на основе данных UNESCO World Bank 35.94 7.06 115.56 World Bank 4.70 0.00 125.00 Polity IV 3.01 0.00 30.00 Polity IV 3.49 -1.00 66.00 6.25 0.00 46.00 Freedom House Freedom House World Bank of of Необходимо остановиться на индексе среднего количества лет обучения в школе. Данный индекс был рассчитан по методологии, используемой при расчете ИЧР. Нами было принято решение не использовать последний, потому что один из компонентов ИЧР – ВВП на душу населения, в связи с чем высок риск корреляции данного показателя с зависимым. Расчет осуществлялся в соответствие с формулой, представленной в разделе «Технических примечаниях» доклада ИЧР 2015 (Human Development Report, UNDP, 2015): Meanschy_I Vi Vmin Vmax Vmin , где Meanschy_I – Индекс среднего количества лет обучения в школе, Vi – количество лет обучения в школе в i году, Vmin – минимальное количество лет обучения в школе в i году в разрезе всех стран, Vmax – максимальное количество лет обучения в школе в i году в разрезе всех стран. Также использовались показатели качества институтов, для отбора которых были проанализированы различные рейтинги, их методология и преистория, в результате были выбраны следующие: 1. Индекс институциональной демократии (Democ), индикатор которой состоит из следующих компонентов: a. Наличие институтов и мероприятия, позволяющих гражданам высказать свои предпочтения об альтернативном политическом курсе или лидерах; b. Присутствие давление со стороны институтов исполнительной власти; c. Гарантия гражданских свобод всем гражданам в их ежедневной жизни и обеспечение их политического участия. 2. Индекс институциональной автократии (Autoc): высокие значения свидетельствуют об отсутствие политической конкуренции и целеполагания институтов об обеспечение гражданских свобод. 3. Индекс гражданских свобод (CivilLib): наличие таковых говорит о возможности беспрепятственно выразить собственное мнение и убеждения, организовать ассоциацию граждан, при этом соблюдается верховенство закона, личной автономии без вмешательства со стороны государства. Степень предоставления и защиты гражданских свобод оценивается независимой организацией Freedom House, шкала оценок от 1 до 7, где 1 – наиболее высокая оценка. 4. Индекс политических прав (Politrights), наличие которых позволяет людям свободно участвовать в политическом процессе, в том числе иметь право свободно голосовать в законных выборах, выдвигаться на государственные должности, вступать в политические партии и организации. Степень предоставления и защиты гражданских свобод оценивается независимой организацией Freedom House, шкала оценок от 1 до 7, где 1 – наиболее высокая оценка. В таблице 4 приведены результаты оценивания BMA, включающие 11 переменных. Во втором столбце представлены значения коэффициентов, усредненных по всем моделям, включая модели, в которые переменная не включалась (коэффициент был равен нулю). Важность переменных в объяснении данных приводится в столбце PIP (сумма апостериорных вероятностей включения переменной). Полученные результаты иллюстрируют важную роль двух факторов из группы вспомогательных регрессоров, а именно, прямые иностранные инвестиции (чистый приток в % от ВВП) и индекс гражданских свобод. Каждая из этих переменных имеет t-значение больше единицы по абсолютному значению. Таблица 4 Результаты BMA оценивания (зависимая переменная – темпы роста ВВП на душу населения) Коэффициент (стандартное отклонение) Регрессор -0.44758 (0.20662) -0.00216 (0.05069) 0.20743 (0.12582) 5.0146 (2.40255) 0.27013 (0.05209) 0.00396 (0.01325) 0.00001 (0.00005) -0.00278 (0.01301) 0.00278 (0.02367) 0.07549 (0.04733) 0.00149 (0.01315) Ln_GDPpercap-1 Grfcapform Labforce Meanschooly_Index FDI_netinflow GandS_export Exchrate Autoc Democ CivilLib Politrights t PPI -2.17 1.00 -0.04 1.00 1.65 1.00 2.09 1.00 5.19 1.00 0.30 0.13 0.28 0.12 -0.21 0.09 0.20 0.09 1.59 0.80 0.11 0.07 На втором этапе использовался обобщенный метод моментов (GMM), основанный на методе Ареллано–Бонда (Arellano, Bond, 1991; Blundell, Bond, 1998). Использование данного метода мотивировано наличием проблемы эндогенности регрессоров. В качестве инструментов использовались лаги следующих переменных: валовое накопление основного капитала (% ВВП), прямые иностранные инвестиции, чистый приток (% ВВП), индекс институциональной автократии, индекс институциональной демократии, индекс гражданских свобод. (Ln_GDPpercap-1) был Показатель взят в начального качестве уровня ВВП на предопределяющего. душу В населения соответствии с результатами оценивания BMA из модели были исключены экспорт товаров и услуг (в % к ВВП), обменный курс, индекс политических прав. Для устранения влияния цикличности мы использовали временные ряды средней величины периодом в 4 года. Данный метод широко используется в исследованиях на тему эконометрического роста, в частности, в работах «Почему Китай так быстро вырос? Роль формирования физического и человеческого капитала» («Why has China grown so fast? The role of physical and human capital formation» Ding, Knight, 2009), «GMM оценка эмпирический моделей роста» («GMM Estimation of Empirical Growth Models» Bond, Hoeffler, Temple, 2001), «Эмпирика роста: Подход панельных данных» («Growth Empirics: A Panel Data Approach» Islam, 1995). Преимуществом данного метода можно назвать то, что он позволяет снизить влияние временных факторов, таких как цикличность. А также метод общих средних позволяет заменить пропущенные данные средним, вычисленным по всему ряду. С другой стороны, сокращается количество периодов выборки в сравнение с интервальностью в год. Результаты анализа панельных данных методом GMM приведены в таблице 5. Для группы стран с низким уровнем дохода можно сделать следующие выводы. Валовое накопление основного капитала и численность экономически-активного населения являются значимыми факторами экономического роста и оказывают положительное влияние на темпы роста ВВП на душу населения. Уровень развития человеческого капитала, для оценки которого использовался индекс среднего количества лет обучения в школе, оказывает значимое влияние на темпы роста ВВП на душу населения. Стоит отметить, что данный фактор имеет самое высокое значение коэффициента, что свидетельствует о необходимости повышения уровня образования для ускорения темпов экономического роста. В число значимых переменных вошел индекс гражданских свобод, таким образом, ключевым направлением институциональных преобразований в странах с низким уровнем дохода выступает обеспечение возможности беспрепятственно выражать собственное мнение, верховенства закона, личной автономии без вмешательства со стороны государства. Таблица 5 Результаты оценивания панельных данных методом GMM Регрессор Константа GDP per capita annual growth-1 Ln_GDPpercap-1 Grfcapform Labforce Meanschooly_Index FDI_netinflow CivilLib Democ Autoc Количество наблюдений Wald chi2 Prob > chi2 LIC Коэф. Robust SE 215,53*** 62,31 MIC Коэф. 74,85*** Robust SE 25,01 -0,216*** 0,058 0,370*** -40,64*** 0,287** 0,002** 52,46*** -0,127 -0,245*** 0,083 0,026 11,68 0,132 0,0006 19,37 0,221 0,043 0,137 0,033 -10,37*** 0,058 0,0002** -33,19 0,211** 0,111 0,323** - HIC Коэф. 63,00 Robust SE 27,26 0,092 0,471*** 0,043 3,80 0,038 0,0001 27,34 0,097 0,084 0,161 - -4,83** -0,038 -0,0003** 19,23** 0,098 0,009 2,87** -1,47 2,38 0,089 0,0001 9,65 0,103 0,019 1,37 1,403 64 66 101 25600,23 0,000 9251,08 0,000 2142,78 0,000 Анализ полученных результатов по группе стран со средним уровнем дохода свидетельствует о высокой значимости индекса институциональной демократии и прямых иностранных инвестиций для обеспечения экономического роста. Иностранные инвестиции позволяют странам повысить объемы капитала, преодолеть его нехватку на внутреннем рынке, обеспечивают доступ к необходимым технологиям. Значимость данного фактора также косвенно отражает важность институциональных условий хозяйствования, которые являются ключевой составляющей инвестиционного климата в стране. Индекс институциональной демократии, оказывающий значимое влияние на темпы экономического роста, также иллюстрирует важность развития формальных институтов и развитость институциональных структур, обеспечивающих выражение общественных интересов. Оценки качества институтов в странах со средним уровнем дохода по данным Polity IV, Polcon or Freedom of House иллюстрируют относительно невысокие позиции, более того, согласно оценкам рейтингов, этим странам присуща забюрократезированность и подверженность мнениям групп лоббирования при принятие политических решений. Последний факт также отмечен в работе Гелба, по мнению автора, лоббирование интересов малочисленных, но влиятельных групп сводится к «более внешне ориентированной горизонтальной политике, обеспечивающей привилегии сетевым компаниям, стремящимся поддерживать свой доступ к сырьевой ренте» (Gelb, 2010). Следовательно, именно институциональной повышение среды уровня обладают развития значительным институтов и потенциалом качества ускорения экономического роста в странах со средним уровнем дохода. Согласно результатам анализа данных стран с высоким уровнем дохода, в качестве значимых факторов экономического роста можно выделить индекс институциональной демократии и количество экономически-активного населения, причем, первый фактор оказывает положительное влияние на темпы роста ВВП на душу населения, а второй – отрицательное. Стоит отметить, что значение коэффициента индекса институциональной демократии в данной группе стран выше, чем в странах со средним уровнем дохода, что подтверждает нашу гипотезу о том, что по мере росту уровня доходов в стране все большая значение для обеспечения экономического роста имеют именно институциональные факторы. Негативное влияние численности экономически-активного населения может быть проявлением альтернативных издержек экономического роста. Страна должна использовать больше капитала для оснащения растущей рабочей силы, и, следовательно, меньше возможностей для накопления капитала, в результате более медленный рост капиталовооруженности приводит к более медленному росту ВВП на душу населения. В свою очередь, качественные характеристики рабочей силы (индекс среднего количества лет обучения в школе) оказывают положительное влияние на рост ВВП на душу населения. Полученные результаты анализа панельных данных, в частности зависимость темпов роста ВВП на душу населения от начального значения ВВП на душу населения прошлого периода по группам стран, позволяют говорить об абсолютной дивергенции и условной конвергенции. Мы выяснили интересную закономерность для экономического роста: страны с низким уровнем дохода не росли быстрее, чем те, которые обладают более высоким доходом, но они склонны к сближению устойчивых темпов роста. В этом случае может быть минимум два объяснения. Во-первых, страны с низким уровнем дохода существенно отстают от других групп по количеству и качеству физического и человеческого капитала. Еще одной причиной подобных результатов может выступать неэффективность институтов и наличие проблемы институционального голода, что подтверждается ростом влияния институциональных переменных на экономический рост по мере роста уровня дохода в стране. Таким образом, если страна стремится войти в группу с высоким уровнем дохода, то ей необходимо проводить реформирование институциональной структуры и повышать качество институциональной среды. Тем самым, ресурсный характер экономики не должен быть фактором, который негативно сказывается на экономическом развитии стран. При наличии качественных институтов в странах с сырьевой моделью экономики ресурсные доходы могут предоставлять дополнительные возможности для социально-экономического развития. References 1. Acemoglu, D., Johnson, S., Robinson, J. and Yared P., 2008. Income and Democracy, American Economic Review 2008, 98:3, pp. 808-842. 2. Aslaksen, S., 2010. Oil and Democracy: More Than a Cross-Country Correlation? Journal of Peace Research 47(4): 421-431. 3. Auzan, A., 2014. Path-dependence problem, PostNauka, [online] Available at: <http://postnauka.ru/longreads/35754> [Accessed 14 September 2015]. 4. Bassanini, A. and Scarpetta, S., 2001 The driving forces of economic: panel data evidence for the OECD countries OECD, Economic Studies N 33, 2001/11. 5. Bond, S., Hoeffler, A. and J. Temple. (2001). GMM Estimation of Empirical Growth Models. CEPR discussion paper no. 3048. 6. Ding, S. and Knight, J., 2009. Why has China grown so fast? The role of physical and human capital formation, Oxford: Department of Economics University of Oxford. 7. Gelb, A., 2010 Economic Diversification in Resource Rich Countries, Working Paper International Monetary Fund. 8. Hamilton, J., 2008. Understanding Crude Oil Prices, NBER Working Paper No. 14492. November 2008. JEL No. Q3, Q4. 9. Humphreys, M., 2005. Natural Resources, Conflicts, and Conflict Resolution: Uncovering the Mechanisms, The Journal of Conflict Resolution 49(4): 508-537. 10. ILO, Online Database, [online] Available at: <http://www.ilo.org/global/statistics-anddatabases/lang--en/index.htm> [Accessed 10 August 2015]. 11. Islam, N. (1995). Growth Empirics: A Panel Data Approach. The Quarterly Journal of Economics, 110 (4), 1127-70. 12. Jensen, N. and Wantchekon, L., 2004. Resource Wealth and Political Regimes an Africa, Comparative Political Studies 37(7): 816-841. 13. Karl, T., 1997. The Paradox of Plenty: Oil Booms and Petro States, California: 26, University of California Press. 14. Knack, S. and Keefer, P., 1995 Institutions and Economic Performance: Cross-Country Tests Using Alternative Institutional Indicators, Economics and Politics, Vol. 7, No. 3 1995 ed. pp. 207-228. 15. Macroeconomic policy frameworks for resource-rich countries, IMF-World Bank 2013 Spring Meetings. CSO Policy Forum. 16. North, D, 1989. Institutions and economic growth: An historical introduction, World Development, Elsevier, vol. 17(9), pages 1319-1332. 17. North, D., 1990. Institutions, Institutional Change and Economic Performance, Cambridge: Cambridge University Press. 18. Ramsay. K., 2011. Revisiting the Resource Curse: Natural Disasters, the Price of Oil, and Democracy, International Organisation 65(03): 507-529. 19. Sachs, J. and Warner, A., 1995. Natural Resource Abundance and Economic Growth, Cambridge: Harvard Institute for International Development. 20. The QOG Institute, The Quality of Government Dataset, 2015. 21. Tolo, W., 2011). The determinants of economic growth in the Philippines: a new look, Working Paper International Monetary Fund. 22. Tridico P., 2007. The determinants of economic growth in emerging economies: a comparative analysis, Working Paper University Degli Studi. 23. UNDP, Human Development Report, [online] Available at: <http://hdr.undp.org/sites/default/files/2015_human_development_report.pdf> [Accessed 10 August 2015]. 24. World Economic Outlook, Statistical Database, International Monetary Fund, [online] Available at: <http://www.imf.org/en/Data> [Accessed 3 August 2015]. 25. World Bank, Online Database, [online] Available at: <http://data.worldbank.org/> [Accessed 8 August 2015].
