WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |   ...   | 18 |

3. LFEM – доля женщин в рабочей силе. Данная переменная вводится для отслеживания влияния ненаблюдаемых способностей на экономический рост. Ненаблюдаемые способности положительным образом влияют на производительность индивида, а значит, и на экономический рост. В частности, при предположении, что оба пола равны в естественном распределении этих способностей по индивидам, то максимальная эффективность будет достигаться при примерно 50%-ной доле женщин в рабочей силе. Если она меньше, то это означает, что место некоторых более талантливых от природы женщин на рынке труда занимает менее талантливый от природы мужчина и человеческий капитал используется не самым эффективным образом. Таким образом, переменная LFEM должна положительно влиять на рост ВВП.

4. LAB – процент населения в возрасте 15–64 лет. Используется в качестве показателя численности рабочей силы. В данном случае вместо действительно доступной численности рабочей силы мы используем потенциально достижимую, т.е. соответствующие когорты населения трудоспособного возраста. Это обусловлено большей доступностью данных. Из содержательных соображений понятно, что чем больше процент трудоспособного населения, тем больше рост ВВП. Работающее население не только производит продукт, но и имеет более выгодную для страны структуру расходов, предполагающую больший процент, идущий на сбережения, которые транс формируются в инвестиции. Соответственно можно предположить, что знак влияния будет положительным.

5. OIL – фиктивная переменная для «нефтяных» стран. «Нефтяные» страны выбирались по переменной (производство нефти на душу населения – потребление нефти на душу населения) ВВП на душу населения. Данные представлены за 2002–2004 годы, т.е. период резкого подъема цен на нефть, поэтому для стран с большой долей нефтяного экспорта характерен дополнительный рост ВВП через увеличение экспорта, потребления, инвестиций. Влияние фиктивной переменной для «нефтяных» стран должно быть положительным.

6. ECFREE – индекс экономической свободы, который представляет собой агрегатный показатель, включающий 50 переменных величин. Они объединены в 10 следующих факторов, каждый из которых оценивается по шкале от 1 (максимальная степень свободы) до (отсутствие свободы): 1) торговая политика; 2) фискальная нагрузка правительства на экономику; 3) государственное вмешательство в экономику; 4) монетарная политика; 5) потоки капитала и иностранные инвестиции; 6) банковский и финансовый секторы; 7) зарплата и цены; 8) права собственности; 9) регулирование; 10) черный рынок. Экономическая теория постулирует, что индекс экономической свободы положительным образом влияет на экономический рост. В соответствии с приведенными выше факторами фонд The Heritage Foundation присваивает индекс экономической свободы каждой стране, который и используется нами в уравнении регрессии. При прочих равных условиях данная переменная должна положительно влиять на рост ВВП. Тем не менее данная переменная не является независимой в том плане, что ее оценка не свободна от фактора субъективности, что налагает ограничения на доверие к точности индекса. Предполагается положительное влияние данной переменной.

7. BGDP – отношение доходов государственного бюджета к ВВП, выраженное в процентах. Известно, что государство расходует средства менее эффективно, чем частные собственники, т.е. чем меньше государство перераспределяет средств через бюджет, тем больше должен быть рост ВВП. Влияние переменной отрицательное.

8. EXSCH – ожидаемое количество лет образования как показатель уровня квалификации и профессиональной подготовки трудовых ресурсов. Используется вместо более точного, но менее доступного показателя – среднего количества лет обучения на одного жителя. Предполагается, что количество лет обучения может с достаточной достоверностью отразить образовательный уровень индивидов, однако традиции образования в разных странах могут подразумевать разную интенсивность получения знаний, а значит, одно и то же количество лет образования в двух разных странах может означать разный уровень образования. Ожидаемый знак влияния показателя EXSCH – положительный.

9. LNLIFE – логарифм ожидаемой продолжительности жизни.

Эффект влияния двоякий. С одной стороны, чем больше индивид живет, тем больше у него опыта и больше отдача от вложенных в его человеческий капитал средств. С другой стороны, чем больше индивид живет, тем большей оказывается нагрузка на систему здравоохранения и пенсионную систему для поддержки его здоровья и жизнедеятельности. Учитывая, что в большинстве стран продолжительность жизни больше 40 лет, можно ожидать, что суммарный знак влияния продолжительности жизни будет отрицательным.

10. SEASIA, LATAM, SUBAFR – географические фиктивные переменные, характеризующие Юго-Восточную Азию, Латинскую Америку, страны Африки южней Сахары. Эти фиктивные переменные компенсируют неучтенные факторы, характерные для стран в данных географических зонах. В настоящее время странам ЮгоВосточной Азии присущ стремительный экономический рост. Соответственно для SEASIA знак влияния ожидается положительным.

Вместе с тем страны Латинской Америки и африканские страны южней Сахары известны своей традиционной политической нестабильностью и множеством вялотекущих военных конфликтов. Значит, знак влияния соответствующих переменных должен быть отрицательным.

11. CHRIST, MUSLIM, BUDD – христианство, ислам, буддизм – религиозные фиктивные переменные, описывающие некоторые характерные черты экономического поведения для представителей соответствующих религий. Несмотря на то что во многих странах принадлежность индивида к конкретной религии не всегда означает, что он практикующий верующий, предполагается, что культурное влияние религии оставляет свой отпечаток. Считается, что христианство более толерантно к стремлению индивидов зарабатывать деньги, в то время как в традициях буддизма и ислама позиции равнодушного отношения к материальным ценностям должны быть более сильны. Таким образом, для христианства ожидается положительный знак, для буддизма и ислама – отрицательный.

Результаты оценок Зависимая переменная GR, количество наблюдений Переменная Коэффициент p-значение LNGDP -1,14 0,INF 0,02 0,LFEM 0,08 0,LAB 0,21 0,OIL 1,37 0,ECFREE 0,02 0,BGDP -0,06 0,EXSCH -0,02 0,SUBAFR -2,68 0,LATAM -1,76 0,SEASIA -0,25 0,CHRIST -0,61 0,MUSLIM 0,44 0,BUDD -1,23 0,LNLIFE -4,24 0,C 16,63 0,R2 0,Выводы из результатов оценок 1. Зависимость от начального уровня ВВП, как и предсказывает теория, оказывается отрицательной. Коэффициент значим. Смысл коэффициента состоит в том, что если оставшиеся объясняющие переменные постоянны, то рост ВВП будет замедляться и ВВП будет стремиться к некоему пределу. Коэффициент –1,14 подразумевает скорость сходимости в 1,14%.

2. Знак влияния инфляции положителен, но коэффициент статистически незначим. Незначимость коэффициента подтверждает предположение, что сама по себе умеренная инфляция не влияет на рост ВВП, а влияет, возможно, ее непредсказуемая изменчивость, которая, вообще говоря, слабо связана с абсолютным значением инфляции.

3. Влияние участия женщин на рынке труда полностью согласуется с гипотезой – коэффициент соответствующей переменной отрицателен и значим. Увеличение доли женщин в рабочей силе на 1% увеличивает рост ВВП примерно на 0,1%. Этот факт может быть свидетельством того, что ненаблюдаемые способности действительно влияют на производительность индивида. В странах с незначительной долей женщин в трудоспособном населении с рынка труда автоматически вымывается множество индивидов женского пола с высокими ненаблюдаемыми способностями, что ухудшает макроэкономические показатели.

4. Доля трудоспособного населения в общей численности населения, как и предсказывается теорией, положительно влияет на рост ВВП. В данном случае вместо показателя численности трудоспособного населения из-за проблем с доступностью статистических данных использовалась другая переменная – процент населения в возрасте от 15 до 64 лет, которая тем не менее позволяет судить о влиянии численности трудовых ресурсов в экономике. Увеличение доли населения в этой когорте на 1% увеличивает рост ВВП примерно на 0,2%. Коэффициент влияния статистически значим.

5. Принадлежность страны к условной группе «нефтяных» стран ввиду роста цен на нефть в 2002–2004 годах действительно увеличи вает рост ВВП в среднем на 1,4%. Коэффициент статистически значим.

6. Влияние уровня экономических свобод, с одной стороны, имеет «правильный», положительный знак. С другой стороны, коэффициент статистически незначим. Вполне вероятно, что незначимость коэффициента объясняется неточностью его расчета.

7. Влияние уровня госрасходов согласуется с гипотезой. Знак влияния отрицательный и статистически значим. Увеличение доли бюджета в ВВП на 1% снижает рост ВВП на 0,06%, т.е. находит подтверждение неэффективность государства как собственника.

8. Влияние уровня образования, определяемого как ожидаемое количество лет образования, оказывается отрицательным и статистически незначимым. Данное наблюдение согласуется с тем, что на экономический рост влияет «качество» образования, а не «количество». По ожидаемому количеству лет образования нельзя определить влияние образовательного уровня на рост ВВП.

9. Влияние продолжительности жизни оказывается отрицательным. Коэффициент значим. Увеличение продолжительности жизни на 1% уменьшает рост ВВП на 0,04%. Данные результаты полностью соответствуют поставленной выше гипотезе об отрицательном влиянии продолжительности жизни на рост при прочих равных условиях.

10. Знаки влияния и значимость коэффициентов при фиктивных переменных для Латинской Америки и стран Африки южнее Сахары соответствуют гипотезе о том, что у стран этих регионов традиционно ниже рост ВВП, чем у соответствующих стран других регионов. Знак у фиктивной переменной для стран Юго-Восточной Азии не соответствует гипотезе, но он статистически незначим. Незначимость коэффициента, возможно, следует из слишком маленькой выборки стран Юго-Восточной Азии. В то же время принадлежность страны к географической зоне Латинской Америки или к Африке южнее Сахары в среднем уменьшает рост ВВП примерно на 1,8 и 2,7% соответственно.

11. Влияние фиктивных переменных, характеризующих религиозные предпочтения данной страны, во всех трех случаях оказывается статистически незначимым. Знаки в случае буддистской и мусульманской страны соответствуют гипотезе, но в случае христианской страны не соответствуют. Вероятно, в настоящее время формальная религиозная принадлежность мало влияет на экономическое поведение индивидов.

Коэффициент детерминации R2 равен 0,46, что означает, что независимые переменные объясняют 46% результата. Тест Уайта на гетероскедастичность показывает, что на 5%-ном уровне значимости гетероскедастичность присутствует только по переменной SUBAFR.

Заключение Основной целью данной работы было изучение влияния человеческого капитала и трудовых ресурсов на экономический рост. В работе дан обзор литературы по данной тематике. Далее приведены эконометрические расчеты влияния факторов человеческого капитала и трудовых ресурсов на экономический рост. Во-первых, подтверждается влияние ненаблюдаемых способностей на рост ВВП:

рост ВВП зависит от процента женщин на рынке труда. Во-вторых, оказалось, что количество лет образования не влияет на рост ВВП – коэффициент влияния статистически незначим. Для определения влияния образовательного уровня населения на рост ВВП необходимо пользоваться «качественными» характеристиками образования, которые, к сожалению, для нас оказались недоступны. Втретьих, показано, что процент трудоспособного населения действительно оказывает очень сильное влияние на рост ВВП – вклад труда в ВВП очень значим. В-четвертых, при прочих равных переменных продолжительность жизни негативным образом сказывается на росте ВВП, что, видимо, является следствием структуры расходов индивидов старших возрастных групп, у которых меньше возможностей к сбережениям.

Литература 1. Barro R.J. (1996). “Determinants of Economic Growth: A Crosscountry Empirical Study”, NBER Working Paper 5698, August 1996.

2. Barro R.J. (2001). “Human Capital and Growth”. American Economic Review. 91. May 2001. Pp. 12–17.

3. Bennett W.S. (1967). “Educational Change and Economic Development”, Sociology of Education, 40, Spring 1967. Pp. 101–114.

4. Blinder A.S. (1976). “On Dogmatism in Human Capital Theory”.

Journal of Human Resources. 11. Winter 1976. Pp. 8–22.

5. Bonjour D., Cherkas L.F., Haskel J.E., Hawkes D.D., Spector T.D.

(2003). “Returns to Education: Evidence from U.K. Twins”. American Economic Review. 93. December 2003. Pp. 1799–1812.

6. Catsiapis G. (1987). “A Model of Educational Investment Decisions”. The Review of Economics and Statistics. 69. February 1987.

Pp. 33–41.

7. Dennis E. Logue, Richard James Sweeney (1981). “Inflation and Real Growth: Some Empirical Results: Note”. Journal of Money, Credit and Banking. 13. November 1981. Pp. 497–501.

8. Folbre N. (1994). “Children as Public Goods”. American Economic Review. 84. May 1994. Pp. 86–90.

9. Griliches Z. (1997). “Education, Human Capital, and Growth: A Personal Perspective”. Journal of Labor Economics. 15. January 1997.

Pp. 330–344.

10. Hanushek E.A., Kimko D.D. (2000). “Schooling, Labor-Force Quality, and the Growth of Nations”. American Economic Review. 90.

December 2000. Pp. 1184–1208.

11. Heckman J.J., Rubinstein Y. (2001). “The Importance of Noncognitive Skills: Lessons from GED Testing Program”. American Economic Review. 91. May 2001. Pp. 145–149.

12. Hendricks L. (2002). “How Important is Human Capital for Development Evidence from Immigrant Earnings”. American Economic Review. 92. March 2002. Pp. 198–219.

13. Kremer M. (2003). “Randomized Evaluations of Educational Programs in Developing Countries: Some Lessons”. American Economic Review. 93. May 2003. Pp. 102–106.

14. Kroch E.A. (1994). “Schooling as Human Capital or a Signal: Some Evidence”. Journal of Human Resources. 29. Winter 1994. Pp. 156– 180.

15. Riley J.G. (1976). “Information, Screening and Human Capital”.

American Economic Review. 66. May 1976. Pp. 254–260.

16. Shah A., Aizenman J., and Frenkel J.A. (1985). “Does Education Act as a Screening Device for Certain British Occupations”. Oxford Economic Papers. 37. March 1985. Pp. 118–124.

17. Spence M. (2002). “Signaling in Retrospect and the Informational Structure of Markets”. American Economic Review. 92. June 2002.

Pp. 434–459.

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |   ...   | 18 |



© 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.