WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 31 | 32 || 34 | 35 |   ...   | 60 |

(1) m + Стоит отметить, что значение ожидаемого max равно нулю, если m = 0, и стремится к h, если число предпринимателей m, собирающихся инвестировать в новый сектор экономики, стремится к бесконечности.

Далее авторы получают следующие выражения для ожидаемой прибыли и ожидаемой продуктивности в производстве новых для экономики товаров:

m 1 1 m m 2 m E() = ph 1 - + + = ph 1 +, (2) 2 m + m + 1 2 m + 1 m + m E() = = h 1 +.

(3) 2 m + Видно, что ожидаемая прибыль от производства новых видов товаров равна произведению цены и ожидаемой продуктивности их производства. Ожидаемая продуктивность, в свою очередь, зависит от h, т.е. от состояния «фундаментальных» факторов экономики, а также от m — числа предпринимателей, инвестирующих в сектор производства новых товаров, причем эта зависимость положительная.

Далее авторы вводят прокси для максимальной из возможных продуктивностей производства новых видов товаров. В качестве такой прокси они предлагают оценку усредненной текущей продуктивности для экспортного сектора экономики, названную ими ExpY, справедливо отмечая логичность предположения о том, что страна экспортирует именно те из производимых ею товаров, в производстве Структура и продуктивность российского экспорта которых у нее наибольшая продуктивность и которые могут выдержать конкуренцию на мировом рынке.

Авторы предлагают следующий подход для количественной оценки ExpY. На первом этапе рассчитывается индекс продуктивности для каждого экспортируемого на мировой рынок товара k (ProdYk). Он представляет собой взвешенное среднее ВВП на душу населения для всех стран, экспортирующих данный товар, причем в качестве весов используется отношение доли экспорта этого товара во всем экспорте страны к сумме соответствующих долей по всем странам:

x / X jk j ProdYk = Y, (4) j x / X j jk j j где j — индекс, обозначающий страну; k — индекс, обозначающий товар; xjk — экспорт товара k страной j; Xj — суммарный экспорт страны j; Yj — ВВП на душу населения в стране j.

По сути дела веса при значениях ВВП, входящие в формулу (4), представляют собой не что иное, как выявленное сравнительное преимущество (RCA, relative comparative advantage) каждой страны по отношению к продукту k. Использование именно таких весов авторами обусловлено желанием избежать влияния различий в размерах экономик на рассчитываемый индекс.

Таким образом, товары, которые в существенных объемах экспортируются богатыми странами, имеют большую продуктивность ProdY. Другими словами, индекс ProdY для конкретного товара отражает среднюю производительность при производстве этого товара с учетом структуры его мирового экспорта.

Далее рассчитывается продуктивность экспорта в целом для каждой страны j:

x jk ExpY = ProdYk. (5) j X k j Данный индекс представляет собой сумму взвешенных значений продуктивностей каждого из экспортируемых страной товаров, где в качестве весов берутся доли отдельных товаров в суммарном экспорте страны. Соответственно индекс ExpY для отдельной страны является мерой средней производительности ее экспортного сектора с учетом структуры мировых рынков товаров, которые она экспортирует.

Построенные Хаусманном, Хвангом и Родриком1 по данным United Nations Commodity Trade Statistics Database (COMTRADE) значения продуктивностей экспорта для выборки из 113 стран за 1999—2001 гг. имеют ряд интересных особенностей.

Прежде всего эти значения сильно коррелированны с величиной ВВП на душу населения2. Частично это можно объяснить их построением, но не полностью — Hausmann R., Hwang J., Rodrik D. What your export matters // NBER Working Papers Series.

2005. N 11905.

Вместе с тем авторы отмечают, что существует ряд небольших стран с относительно низким уровнем ВВП, но с довольно высоким значением продуктивности экспорта. Как правило, это страны, значительную часть экспорта которых составляют конкретные товары с большим ProdY (примером может служить Французская Полинезия, вошедшая, по расчетам авторов, в пятерку стран с наиболее высоким значением продуктивности экспорта. Большая часть ее экспорта — искусственно выращиваемый жемчуг, ProdY которого в 2001 г. равнялся 22 888 долл.).

678 Раздел V. Исследования реального сектора так как, даже если при расчете ExpY для каждой страны используются величины ProdY, построенные без учета собственного экспорта этой страны, величина корреляции не сильно меняется. Более существенное объяснение состоит в том, что по модели авторов статьи продуктивность экспортного сектора зависит от величины h (формула 2), которая определяется фундаментальными макроэкономическими характеристиками, влияющими на уровень душевого ВВП в стандартных моделях роста.

Тот факт, что странами с высоким уровнем продуктивности экспорта оказываются зачастую те, которые демонстрировали в последние десятилетия существенный экономический рост, свидетельствует о возможной связи между темпами роста и уровнем продуктивности экспорта. Для формального анализа этой зависимости авторы оценили несколько регрессий.

Они показали, что продуктивность национального экспорта, измеренная с помощью ExpY, действительно имеет значимое положительное влияние на темп экономического роста в каждой из рассмотренных авторами моделей.

Углубленный подход к анализу факторов экспортной диверсификации и экономического роста представлен в работе Хаусманна и Клингера1.

Основная идея этой работы заключается в том, что факторы, необходимые для производства одного товара, являются неполными субститутами факторов производства для других товаров, причем степень полноты (эффективность замещения) факторов сильно различается для разных пар товаров. К примеру, для того чтобы перейти с производства хлопчатобумажных брюк на производство хлопчатобумажных рубашек требуется гораздо меньше затрат, чем при переходе на производство компьютеров, так как последнее требует освоения совсем новой технологии, обучения персонала, приобретения нового оборудования, патентов и т.д.

С учетом затрат на освоение новых товаров скорость перехода с производства одних товаров на производство других существенно зависит от плотности «пространства товаров» в той области этого пространства, в которой данная страна имеет наибольшие сравнительные преимущества2.

Формальная модель, используемая авторами статьи, представляет собой вариант модели с перекрывающимися поколениями для фирм, которые живут два периода и производят единицу того или иного товара в каждом из них. В экономике существует всего два товара: «стандартный», который традиционно производился в экономике, и новый товар с более высокой ценой и продуктивностью.

Фирма может либо производить старый товар и получать единицу прибыли, либо освоить производство нового товара и получить большую прибыль. Но последнее потребует от нее дополнительных издержек перехода на новый товар по уже указанным выше причинам. Эти издержки зависят от «расстояния» между Hausmann R., Klinger B. Structural Transformation and Patterns of Comparative Advantage in the Product Space // John F. Kennedy School of Government — Harvard University. 2006. N rwp06-041.

Хаусманн и Клингер предложили следующую наглядную иллюстрацию. Товары подобны деревьям в лесу, которые могут расти близко или далеко друг от друга в зависимости от того, насколько схожи факторы, необходимые для их производства. Фирмы представлены обезьянами, живущими в этом лесу, которые получают разную полезность (прибыль), обитая на разных деревьях (к примеру, обезьяны, как правило, предпочитают бананы еловым шишкам). Лес одинаков для всех стран, но обезьяны, принадлежащие той или иной стране, занимают какую-то определенную его часть (производство уже существующих в стране товаров). Они могут перепрыгивать на другие, не занятые ими деревья (освоение производства новых товаров), более привлекательные для них (с точки зрения прибыли), но при этом существует вероятность того, что они не допрыгнут, если расстояние между деревьями слишком велико.

Структура и продуктивность российского экспорта старым и новым товарами (т.е. от схожести их факторов производства). Но как только одна фирма перешла на производство нового товара, специфические факторы, необходимые для его освоения, становятся общим знанием и другим фирмам уже не требуется нести весь объем фиксированных издержек перехода на новый товар. При этом фирмы выбирают расстояние, на котором будет располагаться их новый продукт по отношению к старому, максимизируя свою прибыль.

Пространство всех товаров может быть представлено матрицей, элементами которой являются расстояния между парами товаров.

При построении эмпирической меры расстояния между товарами авторы статьи отталкиваются от того, что пространство товаров не является однородным, а схожесть факторов производства пары продуктов может быть задана вероятностью того, что страна одновременно специализируется на экспорте каждого из этих продуктов, т.е. имеет высокий индекс RCA по ним обоим.

В качестве эмпирической меры технологической близости двух товаров в статье выбирается вероятность того, что страна экспортирует продукт 1, при условии, что она экспортирует продукт 2. Выбор экспорта, а не производства в целом здесь обусловлен предположением, что именно экспортируемые товары являются наиболее конкурентоспособными и доходными в каждой отдельной национальной экономике. Выбор же условной вероятности, а не просто вероятности того, что два товара экспортируются одновременно, сделан с тем, чтобы исключить искажающее влияние на итоговые оценки какого-нибудь одного товара, если он экспортируется многими странами. Стоит отметить, что, так как P(A|B) P(B|A), авторы предлагают использовать минимальное из этих двух значений, чтобы избежать асимметрии в оценках1.

Чтобы уменьшить статистический «шум» в используемых данных, в выстраиваемом индексе сходства товаров учитываются только те пары товаров, для каждого из которых RCA > 1. Это, по мнению авторов, гарантирует, что экспорт страной конкретной пары товаров не случаен, а обусловлен схожестью необходимых факторов их производства и экспорта.

Обратная к «расстоянию» между двумя товарами величина определяется как ijt = min{P(xit | xjt), P(xjt | xit)}, (6) где i, j — индексы товаров, t — время, и для любой страны c выполнено:

1,if RCAict > xict =, (7) 0, otherwise xvalict / xvalict i RCAict =, (8) xvalict / xvalict ci c xvalict — экспорт товара i страной c в период t.

Величина ij изменяется в диапазоне от 0 до 1 и отражает вероятность одновременной специализации стран на экспорте товаров i и j.

Этот момент не является принципиальным, так как при допущении асимметричности расстояний результаты оценок сильно не меняются.

680 Раздел V. Исследования реального сектора Если характеристики пространства товаров действительно важны при переходе от производства одного продукта к производству другого, то тогда, как замечают авторы, вероятность, что новый продукт в следующем периоде будет иметь высокое значение RCA (>1), зависит от того, какое количество необходимых для данного продукта факторов производства уже используется в этой экономике. Иными словами, существенным фактором успешного освоения нового товара является величина «расстояния» между новым продуктом и всеми товарами, которые к данному моменту уже производятся/экспортируются в экономике.

Чтобы учесть это, авторы строят обобщенную характеристику национальной экспортной структуры, называемую ими плотностью. Для каждого продукта, имеющегося на мировом рынке, эта величина показывает, насколько плотно он «окружен» уже экспортируемыми на уровне RCA >1 данной страной товарами:

xckt ikt k (9) densityict =.

ikt k Очевидно, что значения этой величины будут лежать в интервале от 0 до 1.

В соответствии с моделью фирмы с большей вероятностью перейдут на производство и экспорт нового продукта, если значение плотности для него высоко, т.е. если экономика уже специализируется на экспорте сходных товаров. Этот факт был продемонстрирован эмпирически в работе Хаусманна и Клингера. Таким образом, подтвердилась возможность объяснения эволюции структуры производимых и экспортируемых товаров на национальном уровне с помощью предложенной меры расстояния между товарами.

Небезынтересным является также вопрос, как на практике выглядит пространство товаров. Одной из работ, в которой оно было построено эмпирически, на основе фактических данных о структуре глобальной торговли товарами, является статья Гидальго, Клингера, Барабаси и Хаусманна1. Графическое представление пространства товаров, полученное авторами, содержит набор кругов разного цвета и размера, связанных между собой прямыми линиями. Круги — это товары, размер круга отражает объем мировой торговли соответствующим товаром, а цвет — отрасль, к которой относится его производство. Линии, соединяющие круги, отображают «расстояния» между товарами, т.е. величины, рассчитываемые по формуле (6).

Один из результатов, полученных авторами, состоит в том, что пространство товаров является наиболее плотным в местах, где сконцентрированы наиболее технологически сложные товары, в то время как более «простые» товары, например сырье, располагаются на периферии. По сути дела это является отражением того факта, что технологически развитым странам легче перейти на производство новых товаров, чем менее развитым или сырьевым экономикам.

При учете того обстоятельства, что, как правило, страны начинают производить и экспортировать продукты, наиболее близкие к уже имеющимся в их экспортной корзине, неудивительно, что бедным экономикам требуется гораздо больше времени и усилий для последовательного перехода от производства сырья и низкотехнологичных продуктов к производству технически более сложных товаров.

Hidalgo C.A., Klinger B., Barabasi A.-L., Hausmann R. The Product Space Conditions the Development of Nations // Science Online. 2007. 13 Nov.

Структура и продуктивность российского экспорта Структура и продуктивность российского экспорта Прежде чем говорить об оценках продуктивности российского экспорта, рассмотрим его структуру и динамику за последние годы.

В табл. 1 и 2 представлены товары, составлявшие в 2006 г. наибольшую долю экспорта России1. В первой из них разбивка проведена по отраслям (разделам, 2 знака товарной классификации), во второй — по товарам (товарным подгруппам, 4 знака классификации).

Как видно, большую часть российского экспорта составляют нефть и нефтепродукты (преимущественно непереработанная нефть) и газ. Вместе они представляют 66,8% всего экспорта на отраслевом уровне и 60,4% на товарном уровне.

Более наглядно общая структура экспорта отражена на рис. 1 и 2, показывающих кумулятивную долю экспорта на отраслевом и товарном уровнях соответственно.

Pages:     | 1 |   ...   | 31 | 32 || 34 | 35 |   ...   | 60 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.