Диссертация (1137888), страница 26
Текст из файла (страница 26)
Другими словами, только непрерывающиеся экспортныепотокиспособствуютэкономическомуросту.Вэтойсвязи,результато статистически незначимом влиянии экстенсивного роста экспорта являетсясвидетельством незначимого влияния инвестиций в новые активы для развитиямеждународной конкурентоспособности экспортных товаров (в том числепоявления новых товаров и повышения конкурентоспособности прежнихэкспортных товаров на новых рынках), что, вероятно, связано с наличиемсущественныхограниченийвроссийскойэкономикедляразвитияпредпринимательской деятельности в экспортном секторе.Среди прочих объясняющих переменных выявлено статистически значимоеположительное влияние лагового значения валового регионального продуктана последующие темпы роста.
Увеличение валового продукта на 1% связанос увеличением экономического роста в последующий период на 1%, данныйрезультат устойчив во всех спецификациях, оцененных системным ОММ. Крометого, в модели, оцененной системным ОММ, найдено, что рост населения на 1%связан со снижением темпов экономического роста в регионе на 0,6-0,8%.Таким образом, изначально более крупные российские регионы растут болеебыстрыми темпами. При этом регионы, в которых наблюдается больший ростнаселения, растут медленнее. Данный результат, в целом, также подтверждаетсярезультатами оценивания модели с фиксированными эффектами. Влияниечеловеческого капитала и инвестиций в регионе оказалось незначимо дляэкономического роста.
Следуя логике [Halter, Oechslin, Zweimüller, 2014], можноутверждать,чтоэффектыулучшениячеловеческогокапиталамогутреализовываться с некоторых лагом во времени, превышающим один год. То жесправедливо и для капитальных инвестиций, имеющих долгосрочный характери положительно связанных с темпами экономического роста с временным лагом.Важно, что во всех моделях, оцененных системным ОММ, результаты тестаАреллано-Бонда свидетельствуют об отсутствии автокорреляции второго порядка,135что позволяет говорить о корректности используемых моментных условий. Крометого, результаты теста Хансена на переопределенность свидетельствуюто релевантности используемых инструментальных переменных.Проведенное исследование вносит существенный вклад в эмпирическуюоценку влияния роста экспорта на экономический рост по следующим причинам.Первое, данное исследование значительно расширяет имеющиеся работыпосредствоманализавлиянияотдельныхкомпонентовростаэкспортана экономический рост, что в настоящее время является малоизученной областьюи, насколько известно автору, представлено лишь одной работой по данным 64стран мировой экономики.
Использование в качестве прокси переменныхинтенсивного и экстенсивного роста вместо традиционной переменной торговойквоты в модели экономического роста, позволяет углубить анализ эффектов ростаэкспортанаэкономическийрост.Крометого,данноеисследованиеконцентрируется на проблемах эконометрического анализа модели и, в отличиеот ряда недавних эмпирических работ, оценивающих влияние роста экспортана экономический рост, рассматривает основные проблемы оценивания с учетомсовременных методов эконометрического анализа.Второе, данное исследование, в целом, соответствует полученным ранеерезультатам о том, что, с одной стороны, расширение экспорта (измеряемоеэкспортной квотой) связано с ускорением темпов экономического роста до 1%[Brückner, Lederman, 2012; Noguer, Siscart, 2005] и даже до 2,1-1,9% [Dollar, 1992;Edwards, 1993] и, с другой стороны, в среднем, до 80% роста экспортаосуществляется за счет расширения в рамках существующих экспортных потоков(интенсивного роста экспорта) [Amurgo-Pacheco, Pierola, 2008; Brenton, Newfarmer,2007; Chen, 2013; Evenett, Venables, 2002].
Полученные в настоящем исследованиирезультаты о том, что увеличение доли (вероятности сохранения) существующихэкспертных потоков в экспортной корзине региона на 1% связано с увеличениемтемпов экономического роста на 3,1-7,5% позволяют определить, что результатыпредыдущих исследований свидетельствовали о значительно меньшем влиянии136экспорта на экономический рост.
Это, в частности, согласуется, с [Busse, Königer,2012], которые отмечали недостатки использования переменной экспортной квоты.Полученные результаты свидетельствуют о том, что экономическому ростуспособствует расширение экспорта прежних товаров на прежние рынки, в то времякак инвестиции в создание новых товаров, конкурентоспособных на мировомрынке(увеличениетоварногоразнообразияэкспорта)илиповышениеконкурентоспособности существующих товаров и выход на новые рынки(увеличение географического разнообразия экспорта) не связаны с экономическимростом.
Последнее, вероятно, является свидетельством высоких издержек входа нарынки, высоких издержек доступа и мобильности факторов производства, чтов значительной степени ограничивает развитие новых экспортных потоков. Данноеутверждениетребуетдополнительнойэмпирическойпроверкифакторовинтенсивного роста, что будет осуществлено в параграфе 3.3.3.3 Эмпирический анализ факторов интенсивного роста экспорта российскихрегионов в 2002-2010 годахМетодика эмпирического анализа основана на модели Кокса [Cox, 1972],широко распространенной в анализе продолжительности существования. Проверкаустойчивости результатов осуществляется посредством использования пробитмодели.Далее параграф структурирован следующим образом.
В первой частипредставлена методика эмпирического анализа продолжительности существованияиописаныгруппыпеременных,включенныхврегрессиюфакторовпродолжительности существования экспорта российских регионов. Во второйчасти рассмотрены основные проблемы, связанные с анализом продолжительностисуществования.
В третьей части описана база данных и рассматрены особенностипродуктовогоигеографическогоразнообразиявпродолжительностисуществования экспортных потоков. В четвертой части представлены результаты137эмпирического анализа. Пятая часть рассматривает основные недостатки методикианализа продолжительности существования и представляет проверку полученныхрезультатов с использованием методики пробит оценивания. В шестой частипредставлены основные выводы.Методика эмпирического анализа факторов интенсивного роста экспортаФакторы интенсивного роста экспорта, а именно факторы продолжительностисуществования экспортных потоков, будут оценены с применением методикипродолжительности существования.
В соответствии с методикой анализа, рискисчезновения h(t) рассчитывается как отношение вероятности исчезновенияк вероятность выживания h() =исчезновения,()(), где, соответственно, f(t) – вероятностьS(t) – вероятность выживания торгового потока. В случаенепрерывного времени риск исчезновения может быть проинтерпретирован какриск некоторого события в момент времени t, а в случае дискретного времени этоусловная вероятность события в момент времени t, учитывая, что событиене происходило ранее.Как отмечается в одной из недавних работ по анализу выживаемостиприменительно к экспорту [Федюнина, Кадочников, 2016а], к настоящему моментуизвестно большое число моделей продолжительности существования, которыемогут быть использованы для анализа моделей с дискретным временем. Наиболееобщая версия модели риска выражается следующим образом:ℎ (, ()) = ℎ0 ()exp(()′ ()),(3.3.1)где () – вектор зависящих от времени ковариаций, представляющих собойхарактеристики индивидуального объема i в момент времени t, () – векторзависящих от времени коэффициентов, отражающих эффект характеристикв момент времени t (так, что эффект ковариаций различается во времени).Как отмечается, в рамках семейства моделей продолжительности существованиямодель Кокса [Cox, 1972] имеет преимущество обусловленное отсутствиемтребования о спецификации распределения функции выживания и, таким образом,подходит для случаев, когда необходимо оценить влияние объясняющих138переменных на уровень риска.
Уровень риска в модели Кокса оцениваетсяследующим образом:ℎ () = ℎ0 ()exp(′ ),(3.3.2)где ℎ0 () – базовая функция риска, которую модель Кокса рассматривает какнеизвестную и оставляет без параметров67, – вектор переменных,представляющих собой характеристики объекта i, β – вектор коэффициентов,учитывающий эффекты от характеристик. Логарифмирование уравнения позволяетполучить следующую лог-линейную форму для оценивания:log (ℎ ()ℎ0 ()Отдельноследуетотметить) = ′ (3.3.3)особенностьинтерпретациирезультатовоценивания. Интерпретация коэффициентов объясняющих переменных зависит отспецификации модели и отлична от интерпретации линейной модели. Знаккоэффициента отражает направление эффекта переменной на риск, испытываемыйв момент t.
Процентное изменение риска наступления события исчезновенияторгового потока в нашем случае будет выражено в виде:∆%ℎ() = 100 ×Посколькувсе ×1− ×0 ×0коэффициенты= 100 × ( ×1 − 1)вмодели(3.3.2)(3.3.4)представленыв экспоненциальной форме, значение коэффициента меньше 0 будет означатьотрицательный эффект на уровень риска: более высокое значение показателя будетснижать риск и, таким образом, означать более высокую продолжительностьэкспортного потока. Аналогично, значение коэффициента больше 0 будет означатьположительный эффект на уровень риска, соответственно, более высокое значениепеременной будет приводить к повышению риска пропасть торговому потоку.Значение коэффициента равное 0 будет означать, что переменная не оказываетэффекта на уровень риска.В качестве независимых переменных выделяются несколько групп факторов.67Базовая функция риска ℎ0 () обозначает риск в момент времени t, при котором () = 0139Первое, гравитационные переменные.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
