WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 11 |

Гипотеза 1 в рассматриваемых эмпирических моделях не подтверждается (ни для теневого сектора во всем регионе, ни для теневого сектора в промышленности): начальный уровень налогообложения (в 1995) не оказывает значимого влияния на развитие теневой экономики в течение следующих 5 лет. В то же время мы не можем опровергнуть гипотезу 1, понимая несовершенство используемой для тяжести налогового бремени меры. Кроме того, незначимость показателя налогов в качестве начального условия может говорить о том, что экономические агенты чувствительны к изменениям в налоговой системе, и потому эта гипотеза должна проверяться на панельных данных.

Гипотеза 2 в определенной мере подтверждается для теневого сектора во всем регионе. В таблице B3 приведены несколько спецификаций, где показатель приватизации значим с отрицательным знаком на 10% уровне. Во всех остальных моделях приложения B показатель приватизации, хоть и незначим, но всегда имеет отрицательный знак. Тем не менее, мы не можем утверждать, что этот результат устойчив. Для теневого сектора в промышленности (приложение С) показатель приватизации везде незначим.

Индекс степени начального реформирования региона ни для теневого сектора во всем регионе, ни для теневого сектора в промышленности незначим. Поэтому мы не включаем его в таблицы результатов.

Показатель бюджетных расходов в ВРП, рассматриваемый в качестве начального показателя размера государства, также нигде незначим, и потому тоже не включен в таблицы.

Гипотеза 3 для теневого сектора во всем регионе подтверждается. Хоть начальный показатель прямых иностранных инвестиций в регион (по отношению в ВРП этого региона), как видно из таблиц приложения B, незначим, но в ряде спецификаций значим с положительным знаком показатель захвата государства в 1996 (аналогичный показатель для 1995 незначим). Кроме того, если в качестве объясняющей переменной использовать индекс свободы производства информации (вместо показателя захвата государства для 1996), то этот индекс везде значим, показывая, что развитость институтов и степень либерализации способствует уменьшению теневой экономики. Подчеркнем, что мы не включаем этот индекс одновременно с показателем захвата государства в 1996, так как значимость показателя захвата чувствительна к включению указанного индекса свободы СМИ. Что касается остальных трех индексов свободы СМИ, то они незначимы ни в одной из спецификаций, и в таблицах не указываются.

Change in shadow economy share (1996-2000) vs. capture y=-7,522e-5+5,8*x+eps capture, (модель табл.B1, столбец 7) Для теневого сектора в промышленности региона все индексы свободы СМИ незначимы (в приложении C мы их не указываем). Показатель прямых иностранных инвестиций также незначим. Показатель захвата государства для 1996 незначим. Однако, значим показатель захвата государства для 1995, причем с отрицательным знаком (отметим, что для теневого сектора во всем регионе показатель захвата государства для 1995 незначим).

Change in share of shadow industrial production (1996-2000) vs. capture in y=-2,898e-7-16,268*x+eps capture_in_(модель табл.С1, столбец 1) change in shadow economy share change in share of shadow industrial production Таким разным в наших двух случаях результатам для показателя захвата государства можно дать следующие возможные объяснения. Во-первых, это может говорить о существовании неких выбросов в данных. Для этого нужна дополнительная проверка. Во-вторых, это может говорит о существенном различии между показателями захвата для 1995 и 1996. Третья возможная интерпретация состоит в следующем. Поскольку самые крупные негосударственные предприятия региона (а именно 5 таких предприятий)– это промышленные предприятия, то предоставление им льгот уменьшает стимулы этих предприятий к теневой деятельности, а так как значительная часть выпуска приходилась именно на эти предприятия, то теневой сектор в промышленности уменьшился. Но создание таким предприятиям льгот подавляет другие, не только промышленные предприятия региона, в особенности малый бизнес. Поэтому для всей экономики захват увеличивает теневой сектор. Тем не менее, полученные результаты для показателя захвата государства мы не можем считать устойчивыми.

Гипотеза 4 строго подтверждается: стабильность политических настроений региона в 19952000 отрицательно влияет на рост теневой экономики, то есть стимулы работы в официальном секторе и предсказуемость политической ситуации связаны положительно. Этот результат очень устойчив и справедлив для всех спецификаций модели как в случае теневого сектора во всем регионе, так и в случае теневого сектора в промышленности. Сразу отметим, что индекс исходной политической ориентации электората региона везде незначимы.

Для теневого сектора во всем регионе значим первый показатель нестабильности. Ни сама политическая ориентация региона, ни тот факт, что регион прокоммунистический или демократический (показатель прореформаторства), в данном случае не оказываются существенны.

Важно лишь то, сменяет ли один режим другой или нет. Второй показатель нестабильности (смена губернатора в 1996-2000) всюду незначим.

Change in shadow economy share (1996-2000) vs. political nonstability y=-8,71e-5+3,889*x+eps NOSTABIL STABIL <= -15 (-15;-10] (-10;-5] (-5;0] (0;5] (5;10] (10;15] > (модель табл.B1, столбец 7) Для теневого сектора в промышленности во все регрессиях значимы показатели политической стабильности и прореформаторства. Причем больше всего объясняют второй показатель Number of regions нестабильности (смена губернаторов в 1996-2000) и переменная прореформаторства, если они участвуют в регрессии одновременно. Однако, если вместо показателя прореформаторства использовать первый показатель нестабильности, то он тоже значим, хотя и на меньшем уровне.

Таким образом, стабильность политической власти делает экономическую политику более прогнозируемой и менее рискованной для промышленных предприятий и работников промышленности, тем самым способствуя уменьшению размера теневого сектора в промышленности.

Change in shadow industrial production share (1996-2000) vs. political nonstability y=-6,787E-7+16,853*x+eps NOSTABIL <= -15 (-10;-5] (0;5] (10;15] (20;25] (30;35] (40;45] > STABIL (-15;-10] (-5;0] (5;10] (15;20] (25;30] (35;40] (45;50] (модель табл.С1, столбец 1) Change in shadow industrial production share (1996-2000) vs. initial political type of regional power (democratic, communistic) y=0,899-18,278*x+eps Y_PROREF <= -50 (-40;-30] (-20;-10] (0;10] > N_PROREF (-50;-40] (-30;-20] (-10;0] (10;20] (модель табл.С1, столбец 1) Гипотеза 5 в cross-section регрессиях не проверяется.

Гипотеза 6 о том, что наличие альтернативных возможностей уменьшает стимулы к теневой деятельности, находит свое подтверждение.

Number of regions Number of regions Для теневой экономики региона в целом это выражается в значимом во всех спецификациях отрицательном знаке при фиктивной переменной для регионов, граничащих со странами ближнего зарубежья. Другими словами, в таких регионах рост теневой экономики был меньше. В ряде аналогичный результат верен и для регионов, граничащих со странами дальнего зарубежья.

Change in shadow economy share (1996-2000) vs. borders with CIS countries y=-8,096E-5-5,317*x+eps Y_BORDER <= -24 (-22;-20] (-18;-16] (-14;-12] (-10;-8] (-6;-4] (-2;0] > N_BORDER (-24;-22] (-20;-18] (-16;-14] (-12;-10] (-8;-6] (-4;-2] (0;2] (модель табл.B1, столбец 7) (Среди регионов, граничащих со странами ближнего зарубежья, из-за отсутствия данных по переменной захвата или некоторых других, в регрессии нет Ингушетии, Ленинградской области, Дагестана, Карачаево-Черкесской республики, Северной Осетии (Алании). Когда вместо переменной захвата в регрессии участвуют индексы свободы СМИ, почти все эти регионы участвуют (кроме Дагестана и Ингушетии), при этом результат остается верен и даже усиливается).

Change in shadow economy share (1996-2000) vs. borders with nonCIS countries y=-8,566E-5-6,957*x+eps Y_BORDER <= -20 (-18;-16] (-14;-12] (-10;-8] (-6;-4] (-2;0] (2;4] > N_BORDER (-20;-18] (-16;-14] (-12;-10] (-8;-6] (-4;-2] (0;2] (4;6] (модель табл.B1, столбец 7) (Среди регионов, граничащих со странами дальнего зарубежья в регрессии нет Еврейской автономной области, Ленинградской области, республики Бурятии, республики Тыва). Когда вместо переменной захвата в регрессии участвуют Number of regions Number of regions индексы свободы СМИ, исключается только Еврейская автономная область, остальные из указанных регионов участвуют, результат при этом только усиливается).

Для теневого сектора в промышленности рост теневой экономики в регионах, граничащих со странами ближнего зарубежья, не отличается значимо от роста теневой экономики в остальных регионах. Однако, в некоторых спецификациях модели отрицательно значима фиктивная переменная для регионов, граничащих со странами дальнего зарубежья или фиктивная переменная для регионов, граничащих с Китаем (между собой эти фиктивные переменные сильно коррелируют).

Гипотеза 7, определенно, подтверждается и для теневого сектора во всей экономике региона, и для теневого сектора в промышленности.

Прежде чем формулировать результаты, отметим следующее. Из парной регрессии изменений размера теневого сектора во всем регионе и ВРП на душу населения определяем, что прирост теневого сектора был выше там, где изначально регион был богаче. Таким образом, здесь не находит своего подтверждения гипотеза о том, что теневая экономика – это стратегия бедных.

Аналогичный результат получается, если в парной регрессии вместо ВРП на душу населения рассматривать расходы или доходы на душу населения, или среднюю зарплату. Заметим, что все эти показатели (ВРП на душу населения, расходы на душу населения, доходы на душу населения, средняя зарплата) создают проблему мультиколлинеарности в общей cross-section регрессии.

Также проблему мультиколлинеарности создает включение в регрессию показателя социальных трансфертов по отношению к ВРП (заметим, что в корреляция между пятилетними изменениями теневого сектора во всем регионе и социальными трансфертов в ВРП значима и отрицательна). По причине этой проблемы мультиколлинеарности в общей cross-section регрессии для теневого сектора во всем регионе перечисленные показатели не рассматриваются, а для отражения уровня жизни в регионе используются другие меры.

Change in the share of shadow economy in 1995-2000 vs. GRP per capita in y=-7,423+4,932*x+eps ln(GRP_per_capita_1995) change in share of shadow economy Для теневого сектора в промышленности проблемы мультиколлинеарности из-за указанных показателей не возникает.

Проанализируем теперь результаты более подробно.

Индикатор преступности значим как в регрессиях для теневого сектора во всем регионе, так и для теневого сектора в промышленности. Причем в первом случае этот показатель значим во всех без исключения регрессиях и на довольно высоком уровне (1%, иногда 5%). Во втором случае этот показатель значим в большинстве спецификаций, обычно на 10% уровне. В любом случае, значимость и положительный знак показателя преступности соответствуют и свидетельствуют о сильном эффекте начальной криминогенности региона на рост теневого сектора. Если вместо показателя общей преступности рассматривать показатель преступности несовершеннолетних, то он везде незначим.

Change in shadow economy share (1996-2000) vs. initial crime y=-3,201e-5+9,035*x+eps ln(crime_in_1995) (модель табл.B1, столбец 7) Change in share of shadow industrial production (1996-2000) vs. initial crime y=-4,617e-6+5,992*x+eps ln(crime_in_1995) (модель табл.С1, столбец 1) Связь между ростом теневой экономики и начальным неравенством в обществе положительна в cross-section регрессиях для теневого сектора в целом регионе (значима в спецификациях, где точно нет безработицы). Этот результат подтверждает гипотезу: в регионах с более change in shadow economy share change in share of shadow industrial production неравномерным распределением дохода прирост теневой экономики оказывается больше. Этот результат согласуется с результатом работы Rosser et al. (2000) о положительной связи между неравенством дохода и размером теневого сектора. Заметим, однако, что в cross-section регрессиях для теневого сектора в промышленности показатель неравенства незначим (потому его нет в таблице приложения C).

Change in shadow economy share (1996-2000) vs. initial inequality y=6,393e-5+47,226*x+eps Gini index, (модель табл.B1, столбец 7) Итак, для теневого сектора в промышленности показатель начального неравенства незначим, но зато значим во всех без исключения спецификациях, с положительным знаком, показатель бедности в регионе (обычно на 1% уровне, иногда на 5% уровне), что опять-таки служит подтверждением гипотезы. В регрессиях для теневого сектора во всем регионе показатель бедности незначим.

Change in share of shadow industrial production (1996-2000) vs. initial poverty y=-7,456e-7+1,071*x+eps poverty_in_(модель табл.C1, столбец 1) Показатель количества автомобилей на 10 000 человек населения рассматривается и в моделях для теневого сектора всего региона, и для теневого сектора в промышленности. В первом change in shadow economy share change in share of shadow industrial production случае он незначим. А во втором случае значим (по крайней мере, на 10% уровне значимости) с отрицательным знаком, что служит подтверждением гипотезы.

Change in share of shadow industrial production (1996-2000) vs. the number of automobiles for 10 y=-2,441e-5-18,221*x+eps ln(automobiles_in_1995) (модель табл.С1, столбец 1) Показатели начальной средней зарплаты, начального ВРП на душу населения, доходов на душу населения и расходов на душу населения, как уже было отмечено выше, не включаются в регрессионные модели для теневого сектора во всем регионе из-за мультиколлинеарности. (Хотя корреляции между всеми этими показателями и изменениями в теневом секторе значимы и положительны – это не согласуется с гипотезой 7). Тем не менее, эти показатели включаются в регрессионные модели для теневого сектора в промышленности. В таких моделях логарифм ВРП на душу населения, логарифм доходов на душу населения, логарифм расходов на душу населения всюду незначимы (мы не приводим их в таблицах), но показатель реальной зарплаты (если включить его вместо показателя количества автомобилей) значим, с отрицательным коэффициентом.

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 11 |



© 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.