Диссертация (1145567), страница 37
Текст из файла (страница 37)
Данный анализ позволяет решитьследующие задачи. Во-первых, установить место и роль, которую занимает группаисследований, посвященных анализу вертикальных внешних эффектов от ПЗИ в общейгруппе исследований, посвященных анализу внешних эффектов от ПЗИ. Во-вторых,анализируя различные методики оценки внешних эффектов от ПЗИ, сформулироватьсобственную модель для эмпирической оценки.Ниже представлен авторский подход, в соответствии с которым выделены триэтапа исследования внешних эффектов от прямых зарубежных инвестиций. На первомэтапе внешние эффекты исследуются с использованием метода пространственногорегрессионного анализа. Для второго этапа характерно исследование внешних эффектов сиспользованием панельных баз данных.
Особенностью третьего этапа являетсярассмотрение вертикальных внешних эффектов от ПЗИ.1735.1.1. Первый этап эмпирических исследований (1974–2000 гг.): использованиепространственных регрессий.В основе большинства эконометрических работ, оценивающих внешние эффектыот ПЗИ на принимающую экономику, лежит одинаковая базовая схема анализа.Упрощенно она выглядит следующим образом. Микроэкономической основой оценкивыпуска является производственная функция Кобба – Дугласа, в которой выпуск зависитот труда и капитала ( Q = Lα K β ).
Зависимой переменной является производительностьтруда или общая производительность факторов производства. К числу независимыхпеременных добавляются материальные затраты, а также различные отраслевыехарактеристики – уровень концентрации фирм в отрасли, отдача от масштаба,экспорториентированность отрасли, уровень присутствия иностранных инвесторов вотрасли и т. п. Уровень присутствия иностранцев в отрасли обычно измеряется какотношение выпуска предприятий с ПЗИ к общему выпуску отрасли.В результате регрессионного анализа в первую очередь устанавливаетсястатистическая зависимость между независимой переменной «доля ПЗИ в отрасли» ипроизводительностью местных фирм, принадлежащих к этой отрасли. Если зависимостьположительная и статистически значимая, то делается вывод о положительном влиянииПЗИ на местные фирмы, а значит, и на принимающую экономику в целом.Для анализа внешних эффектов от ПЗИ важным является тип данных,используемый для регрессионного анализа.
Если база данных состоит из одномоментныхнаблюденийнадпредприятиямиилиотраслями,тотакойанализназываетсяпространственным. Если имеется база данных из наблюдений за одними и теми жепредприятиями (отраслями) в течение продолжительного периода времени, то появляетсявозможность использовать панельный регрессионный анализ. Метод панельной регрессиипоявился в начале 90-х годов ХХ в. – в период интенсивного развития эконометрическихметодов анализа.Первые два этапа предлагаемой классификации исследований, посвященныхвнешним эффектам от ПЗИ, выделяются на основе типа используемых данных –пространственных или панельных.Пионерными работами в эмпирической оценке внешних эффектов от ПЗИявляются работы Кейвза [Caves, 1974] и Глобермана [Globerman, 1979].
Кейвз на базеданных по предприятиям австралийской промышленности 1966 г., а Глоберман напримере канадской экономики 1972 г. исследуют влияние ПЗИ на принимающую174экономику. Критерий наличия положительных эффектов от ПЗИ в обоих случаях – ростэффективности местных фирм вследствие прихода в национальную экономикуиностранных компаний.
В работе Глобермана эффективность местных фирм измеряетсякак отношение добавленной стоимости к числу занятых, а в работе Кейвза – какотношение прибыли до налогообложения к числу занятых. В обоих исследованияхобнаруживается положительная связь между иностранным участием в капитале местныхфирм и уровне эффективности фирм без участия иностранного капитала, хотя в своейработе Кейвз обнаружил, что приток в отрасль ПЗИ ведет к снижению прибыли местныхфирм (антиконкурентный эффект).Также к ранним исследованиям можно отнести работы Бломстрома и Персона[Blomström and Persson, 1983] и Бломстрома [Blomström, 1986] по промышленностиМексики за 1970 и 1970/1975 гг.
соответственно. В обеих работах используютсяпространственные данные, результаты оценок аналогичны – рост производительностиместных фирм в результате ПЗИ. Среди более поздних работ можно отметить работыКокко, Танзини и Зеяна [Kokko, Tansini and Zejan, 1996] по базе данных фирм Уругвая за1990 г., а также Чуан и Лин [Chuang and Lin, 1999] по фирмам Тайваня за 1991 г. Авторыобнаруживают,чтоувеличениедолииностранныхкомпанийведеткроступроизводительности труда в экономике в целом.В работе Бекера и Шлейвегена на базе данных по фирмам Бельгии за 1990-1995гг. оценивался вклад иностранных и отечественных фирм в общую факторнуюпроизводительность в отраслях [Backer and Sleuwaegen, 2003].
Выяснилось, что зарассматриваемый период при общем росте производительности труда в экономикепроизводительность фирм с участием иностранного капитала росла более высокимитемпами, чем производительность местных фирм. Также в работе рассматриваетсявлияние входа и выхода иностранных и отечественных фирм в отрасль напроизводительность отрасли. Иностранные фирмы входят в отрасль, обладая значительноболее высокой производительностью по сравнению со среднеотраслевой.
Покидающиеотрасль иностранные фирмы в основном обладают более низкой производительностью посравнению с отраслью в целом. Входящие в отрасль местные фирмы обладаютзначительно более низкой производительностью по сравнению со среднеотраслевой,внося таким образом негативный вклад в общую производительность отрасли. Однакопокидающие отрасль фирмы обладают значительно меньшей производительностью, чем всреднем по отрасли, внося тем самым положительный вклад в среднеотраслевуюпроизводительность. Авторы делают важный вывод: привлечение иностранных фирм в175экономику Бельгии ведет к росту общей производительности в отраслях; появление новыхотечественных фирм ведет к падению отраслевой производительности.Важным фактором, влияющим на величину внешних эффектов от ПЗИ, являетсявеличина технологического отрыва местных фирм от иностранных.
Согласно гипотезеФиндли, увеличение технологического отрыва ведет к увеличению положительныхвнешних эффектов [Findlay, 1978]. Однако, если технологический разрыв будет слишкомбольшим, местные фирмы будут не в состоянии усваивать передовые технологии и несмогут конкурировать с иностранными компаниями.Кокко, анализируя влияние ПЗИ на производительность местных фирм Мексикипо данным за 1970 г., одним из первых поставил задачу оценить, как на величинувнешнего эффекта влияет уровень технологического разрыва между иностранными иотечественными компаниями [Kokko, 1994].
В результате регрессионного анализа быловыявлено, что большой технологический разрыв между иностранными и местнымикомпаниями не влечет за собой отрицательные внешние эффекты. Однако большойтехнологический разрыв вместе со значительной долей иностранных компаний в отрасливедет к образованию так называемых анклавов, т. е. изолированных сегментов рынка, вкоторых используемые технологии значительно отличаются от используемых в отрасли.Такие анклавы перетягивают на себя платежеспособный спрос, что приводит кухудшению положения местных фирм на рынке и отрицательным внешним эффектам отПЗИ.В дальнейшем большое количество авторов, особенно при использованиипанельных данных, стало включать показатель технологического отрыва в числонезависимых переменных при оценке внешних эффектов от ПЗИ.Основные работы, исследующие внешние эффекты в развитых и развивающихсяэкономиках с использованием пространственных данных, представлены в табл.
5.1.Большая часть исследований, использующих для эмпирической оценки пространственныеданные, получает в результате положительные внешние эффекты от ПЗИ.Одна группа работ, исследующих внешние эффекты от ПЗИ, использует данныепо отдельным предприятиям, а другая группа использует данные, агрегированные поотраслям (табл. 5.1.). Необходимо отметить, что исследование внешних эффектов науровне отраслей, а не отдельных фирм, имеет существенный недостаток, так как этомслучае выделить эффекты на сектор национальных фирм не представляется возможным.176Ограничения и недостатки используемых данных в работах, отнесенных кпервому этапу эмпирических исследований, определили переход к началу использованияпанельных баз данных, а также к использованию баз данных на уровне отдельных фирм.Таблица 5.1.Исследования, использующие пространственные данные для анализа внешних эффектовот ПЗИ№Автор (год издания)СтранаГодТип данныхУровеньРезуль-обобщениятатРазвивающиеся страны1Бломстром, Персон (1983)Мексика1970простр.Отрасль+2Бломстром (1986)Мексика1970/75прострОтрасль+3Bломстром, Вульф (1994)Мексика1970/75прострОтрасль+4Кокко (1994)Мексика1970прострОтрасль+5Кокко (1996)Мексика1970прострОтрасль+6Кокко (1996)Уругвай1990прострФирма?7Бломстром, Съехолм (1999)Индонезия1991прострФирма+8Съехолм (1999a)Индонезия1980-91прострФирма+9Съехолм (1999b)Индонезия1980-91прострФирма+10Чуан, Лин (1999)Тайвань1991прострФирма+11Кокко (2001)Уругвай1988прострФирма?Развитые страны12Кейвз (1974)Австралия1966прострОтрасль+13Глоберман (1979)Канада1972прострОтрасль+14Бекер, Шлейвеген (2003)Бельгия1995прострФирма+15Дриффилд (2001)Великобритания1989-92прострОтрасль+16Димелис, Лури (2002)Греция1997прострФирма+Примечание: «+»– положительные статистически значимые внешние эффекты, «?» –статистически незначимые внешние эффекты, «простр.» – пространственный тип данных.Источник: [Görg and Greenaway, 2002].
Дополнено автором.5.1.2. Второй этап эмпирических исследований (1999–2003 гг.): использованиепанелей данных.177Основная особенность второго этапа эмпирических исследований – переход отпространственных к панельным регрессиям. Горг и Стробл [Görg and Strobl, 2001]утверждают, что использование при анализе панельной регрессии по сравнению спространственным анализом предпочтительно по двум причинам. Во-первых, панельныеданные предоставляют возможность изучать динамику изменения производительности закакой-то период времени.
Во-вторых, панельные данные позволяют проводить оценку,контролируя прочие параметры, влияющие на зависимую переменную. Пространственныеданные, особенно агрегированные по отраслям, не позволяют учесть возможнуюкорреляцию между производительностью в отрасли и объемом привлекаемых в этуотрасль ПЗИ. Если, например, в отрасли, производящей электронику, производительностьтруда выше, чем в пищевой отрасли, ТНК, вероятно, будет привлекать первая отрасль[Görg and Greenaway, 2002]. При использовании пространственных данных будетнаблюдаться высокая корреляция между производительностью в отрасли и объемомпоступающих ПЗИ и может привести к ошибочному выводу о положительном влиянииПЗИ на производительность отрасли.Кроме того, анализ внешних эффектов на уровне отраслей, а не отдельных фирмтакже имеет существенные недостаток, так как этом случае оцениваются внешниеэффекты на отрасль в целом, а эффект на национальные фирмы остается неизвестным.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
