WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 11 |

Показатель социальных трансфертов в регрессионных моделях для теневого сектора в промышленности значим во всех без исключения регрессиях и имеет ожидаемый отрицательный знак: регионы, отмеченные большей долей социальных трансфертов в ВРП в начальный период, показывают, при прочих равных, меньший прирост теневого сектора в промышленности. Это свидетельствует о том, что благоприятная социальная политика способствует уменьшению стимулов теневой деятельности. Такой результата не согласуется с рядом работ, которые утверждают, что социальные трансферты увеличивают теневую экономику. В регрессионные модели для теневого сектора во всем регионе показатель социальных трансфертов не включается (об этом уже сказано выше), но корреляция между этим показателем и изменениями в теневом секторе отрицательна, что подтверждает результат для промышленности.

change in share of shadow industrial production Change in share of shadow industrial production (1996-2000) vs. social transferts y=1,335e-5-3,605*x+eps social transferts/GRP_in_(модель табл.D1, столбец 1) Показатель безработицы в регрессионных моделях для теневого сектора промышленности всюду незначим. Для теневого сектора во всем регионе в некоторых спецификациях модели показатель начальной безработицы в регионе не оказывает значимого эффекта, но в некоторых спецификациях (в частности, когда неравенство не включается в число объясняющих переменных) он значим. В этом случае знак его отрицателен и не совпадает с ожидаемым положительным эффектом. Интерпретировать это можно следующим образом: высокий показатель безработицы в регионе может означать, что спрос на труд низок не только в официальном, но также и в неофициальном секторе. Тогда получается, что в регионах, где начальный спрос на теневой труд был невысоким, рост теневого сектора оказался меньше.

Гипотеза 8. Показатель исходного развития малого бизнеса в регионе значим на 10% уровне в некоторых спецификациях модели для теневого сектора во всем регионе (с положительным знаком) и всюду значим (обычно на 5% уровне) для теневого сектора в промышленности (с отрицательным знаком). Результаты для знака показателя противоположны, но это не противоречит гипотезе. Действительно, в первом случае вывод модели непосредственно указывает на то, что изменения в теневом секторе были больше в регионах, где изначально малого сектора было больше. Во втором случае отрицательный знак не опровергает гипотезу, так как показатель малого бизнеса – для всего региона, а не для промышленности. К тому же, если малый бизнес был больше не в промышленного секторе, а вне его, то отрицательный знак во втором случае только лишь подтверждает гипотезу.

change in share of shadow industrial production Change in share of shadow industrial production (1996-2000) vs. initial share of small enterprises y=3,595e-7-0,724*x+eps share of small enterprises (модель табл.D1, столбец 1) Гипотеза 9 частично подтверждается в cross-section регрессиях для теневого сектора во всем регионе: в ряде спецификаций оказывается значимым (на 10% или 5% уровне) эффект занятости в государственном или муниципальном секторе (с отрицательным знаком). Другими словами, в регионах с большим удельным весом государственного сектора прирост теневого сектора оказался меньше, при прочих равных. Этот результат можно трактовать также как эффект сложившейся к 1996 рыночной структуры региона. Он подтверждает, что в государственном секторе меньше стимулов уходить в тень.

В cross-section регрессиях для теневого сектора в промышленности показатель занятости на государственных и муниципальных предприятиях и учреждениях оказывается незначим. Это, впрочем, неудивительно, поскольку рассматривается занятость во всем государственном секторе региона, не только в промышленности.

Гипотеза 10 для теневого сектора во всем регионе не подтверждается: структурные показатели в виде долей промышленности и сельского хозяйства оказываются незначимы, то есть специализация региона не сыграла решающей роли в длительном периоде. Для теневого сектора в промышленности в качестве структурного показателя используется доля промышленности в ВРП региона, и в ряде спецификаций этот показатель значим на 10% или 5% уровне. Отметим, что показатель размера промышленного производства чувствителен к тому, один или два показателя захвата государства включены в качестве объясняющих переменных. Если включен только один показатель, то размер промышленности в регионе значим и оказывает положительное влияние на теневую деятельность в промышленности: чем больше в регионе промышленности (изначально), тем больше в этой промышленности прирост доли теневого сектора.

Рассматриваемые модели мы также контролируем на размер региона, вводя численность населения региона. В регрессионных моделях для теневого сектора региона в целом этот change in share of shadow industrial production показатель значим и имеет отрицательный знак: в более крупных по численности населения регионах изменения в теневом секторе меньше. В регрессионных моделях для теневого сектора в промышленности численность населения региона не важна, и потому этот показатель не включен в таблицы приложения C.

Результаты, описанные в таблицах B1-B3, - для теневого сектора, оцененного по методу занижающей эластичности. Для теневой экономики, измеренной по методу единичной эластичности, результаты аналогичные.

Результаты, описанные в таблицах C1-C2, - для теневого сектора промышленности, оцененного по методу единичной эластичности.

7.2. Анализ панельных данных Результаты различных спецификаций эмпирических моделей для теневого сектора в целом регионе приведены в приложении D, для теневого сектора в промышленности - в приложении E.

Таблица D1 содержит группу спецификаций модели, где рассматривается показатель преступности несовершеннолетних. Отличие таблицы D2 от таблицы D1 состоит в том, что вместо преступности несовершеннолетних рассматривается общая преступность в регионе. Графики, приведенные в данном разделе для теневого сектора во всем регионе, построены на основании результатов столбца 6 таблицы D1.

Первые два столбца таблицы E отражают спецификации модели для 1996-2000 (по этой причине нет долей в промышленности отдельных отраслей и показателей частного сектора в промышленности – эти данные имеются только с 1997). В остальных столбцах таблицы E отражены результаты для 1997-2000. Результаты, проиллюстрированные в этом разделе графиками (за исключением графика для макро-эффектов), - для спецификации в столбце таблицы E.

Гипотеза 1 в панельных регрессиях не проверяется.

Гипотеза 2 здесь также не проверяется. Но мы контролируем на размер государства и в случае теневого сектора во всем регионе, и в случае теневого сектора в промышленности, и не находим значимой корреляции между размером теневой экономики и бюджетными расходами в ВРП.

Гипотеза 3 подтверждается на 10% уровне значимости в моделях для теневого сектора во всем регионе: показатель силы институтов (прямые иностранные инвестиции) значим отрицательно, что подтверждает гипотезу о том, что теневая экономика – альтернатива слабым формальным институтам.

Share of shadow economy vs. FDI y=-1,805e-8-0,201*x+eps FDI/real GRP (модель табл.D1, столбец 6) В моделях для теневого сектора в промышленности в 1996-2000 показатель прямых иностранных инвестиций также отрицательно значим на 10% уровне (видно из столбца 2 таблицы E). Однако, этот результат не сохраняется при переходе к моделям для 1997-2000, когда учитываются доли отдельных отраслей.

Заметим, что если показатель прямых иностранных инвестиций и оказывается незначим, то в любом случае он имеет правильный знак.

Применительно к России показатель прямых иностранных инвестиций в регион обладает следующим недостатком: в некоторых регионах прямых иностранных инвестиций либо вовсе нет, либо они очень незначительны (что видно из графика выше). Возможно, если рассматривать регионы, где прямые иностранные инвестиции по отношению к реальному ВРП отделены от некоторым пороговым значением, то результаты регрессионного анализа могут получиться другими (возможно, зависящими от порогового значения). Некоторые регионы существенно выделяются по показаетлю прямых иностранных инвестиций. Так, для Сахалинской области показатель отношения прямых иностранных инвестиций к реальному ВРП имеет следующую тенденцию:

1996 1997 1998 1999 4.47 5.16 14.46 94.09 26.Показатель инвестиций для 1999 - явный выброс, поэтому он исключается из регрессий. Заметим, что если его включить, то будет большой выигрыш в эффективности, и показатель прямых иностранных инвестиций окажется значим во всех регрессиях (для теневого сектора во всем регионе), причем на 1% уровне.

Показатель захвата регионального правительства в панельных регрессиях незначим.

Гипотеза 4 в панельных регрессиях не проверяется.

Share of shadow economy Гипотеза 5 в панельных регрессиях для теневого сектора во всем регионе не подтверждается: фиктивные переменные для проверки гипотезы об электоральных циклов оказываются незначимы. Заметим, что эти переменные, конечно, коррелированны с временными эффектами, но если исключить из регрессий фиктивные переменные для 1996-1999, то они все равно не становятся значимы. Если в качестве объясняющих переменных ввести время, оставшееся до ближайших региональных выборов (месяцев на начало года), то такие переменные также незначимы.

Для теневого сектора в промышленности фиктивная переменная для года, предшествующего региональным выборам, значима с положительным знаком. Это может говорить об изменениях в промышленной политике накануне выборов, что побуждает экономических агентов в промышленном секторе предпочитать в этот момент больше действовать неофициально.

Гипотеза 6 в панельных регрессиях не проверяется.

Гипотеза 7 о том, что теневой сектор – это вынужденная стратегия выживания для жителей региона и, следовательно, улучшение социальной и экономической ситуации в регионе способствует уменьшению размаха теневой экономики, находит свое подтверждение и для теневого сектора во всем регионе, и для теневого сектора в промышленности.

Для теневого сектора во всей экономике региона мы находи значимую отрицательную корреляцию между логарифмом реальных расходов и размером теневой экономики, а также значимую положительную корреляцию между логарифмом количества беженцев на 1000 человек населения и теневой экономикой. Корреляция между логарифмом реальной зарплаты и теневой экономикой значима в некоторых спецификациях модели и имеет отрицательный знак.

Корреляции между теневой экономикой и показателями бедности, безработицы, смертности от избыточного потребления алкоголя оказываются незначимы. Также мы не обнаруживаем значимой связи между изменениями в уровне преступности региона (по обоим используемым показателям преступности) и изменениями в размере теневой экономики, хотя показатель преступности несовершеннолетних во всех спецификациях объясняет больше, чем показатель общей преступности.

Share of shadow economy vs. ln(real_expenditures) y=3,135e-6-8,982*x+eps ln(real_expenditures) (модель табл.D1, столбец 6) Share of shadow economy vs. ln(refugees) y=-2,067e-9+2,124*x+eps ln(refugees) (модель табл.D1, столбец 6) Для теневого сектора в промышленности мы обнаруживаем значимую отрицательную корреляцию между реальными расходами населения и теневой экономикой (согласуется с результатом для теневого сектора во всем регионе). Показатель теневой экономики в промышленности также значимо (и положительно) коррелирует с показателем смертности от избыточного потребления алкоголя.

share of shadow economy share of shadow economy Share of shadow industrial production vs.

real expenditures y=-1,846e-5-12,789*x+eps real expenditures (модель табл.E, столбец 4) Share of shadow industrial production vs.

alcohol mortality y=1,665e-7+0,17*x+eps alcohol mortality (модель табл.E, столбец 4) Заметим, что связи между теневой экономикой в промышленности и такими переменными как безработица, бедность, количество беженцев в регион, преступность несовершеннолетних, общая преступность, которые тоже отражают социальное и экономическое состояние региона, незначимы. Регрессии, где используется показатель общей преступности вместо показателя преступности несовершеннолетних, мы не приводим в таблице, поскольку показатель преступности несовершеннолетних объясняет больше.

Гипотеза 8 о том, что теневая экономика сосредоточена в секторе малого предпринимательства, не подтверждается: показатель развитости малого бизнеса в регионе (количество малых предприятий в общем числе предприятий) в регрессионных моделях для теневого сектора в целом регион везде незначим. Для моделей теневого сектора в промышленности мы не используем этот показатель. Вместо этого мы бы хотели рассмотреть показатель малого бизнеса в промышленности, но такого показателя нет.

share of shadow industrial production share of shadow industrial production Гипотеза 9 не проверяется нами для теневого сектора во всем регионе, но проверяется для теневого сектора в промышленности, и здесь подтверждается: из панельных регрессий для 19972000 следует, что при увеличении доли частного сектора (по показателям доли предприятий и доли выпуска) в промышленности доля теневой экономики в промышленности увеличивается. Все это служит подтверждением гипотезы о том, что в частном секторе промышленности уходить в тень легче. Заметим, что для доли частного сектора по занятости результат не получается значимым. Если использовать аналогичные показатели для государственного сектора, то результат незначим на 10% уровне, хотя значимость близка к этому уровню (есть еще собственность общественных организаций).

Гипотеза 10. Общий вывод из панельных регрессий и для теневого сектора региона в целом, и для теневого сектора в промышленности состоит в том, что на структурные показатели контролировать нужно.

Для теневого сектора во всем регионе значима положительная корреляция между изменениями в официальной доли промышленности и в размере теневой экономики, что, в частности, может отражать эффект изменения энергозатрат. Корреляция между изменениями в официальной доли сельского хозяйства и в размере теневой экономики незначима.

Shadow economy share vs. industry share in GRP y=5,248e-8+0,207*x+eps industry share in GRP (модель табл.D1, столбец 6) Для регрессионных моделей теневого сектора в промышленности значим такой структурный показатель как доля промышленности в регионе: при укрупнении промышленности (при увеличении ее доли в ВРП региона) теневой сектор в промышленности уменьшается.

Возможно, это связано с тем, что промышленность становится “видней”, и потому теневая активность становится заметней и, потому чаще наказуемой.

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 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.