WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 8 | 9 || 11 | 12 |   ...   | 26 |

В нашем исследовании мы предложили использовать гравитационную модель не для анализа внешнеторгового оборота странпартнёров, а для исследования различий в уровне их институционального развития. Мы полагаем, что межстрановые различия в качестве основных экономических институтов непосредственно связаны с базовыми историко-географическими факторами, такими как расстояние между странами, наличие у них общей границы и общего языка. Развитие национальных институтов, по нашей гипотезе, происходит под значительным влиянием институциональной среды, существующей в странах-соседях и странах, являющихся основными торговыми партнерами. Эволюция институтов непосредственно связана с их частичным заимствованием (импортом институтов) у соседей и экономических контрагентов. Все что облегчает взаимодействие народов (общий язык, географическая близость) будет способствовать сближению их институтов. При этом взаимная торговля играет ключевую роль в таком процессе институциональной конвергенции: для облегчения взаимной торговли партнеры вынуждены приспосабливать свои институты друг к другу. Причем следует ожидать, что институты экономически более развитого торгового Например, Helpman, Krugman (1985) модифицируют гравитационную модель для условий монополистической конкуренции, Redding, Venables (2000) дальше модифицируют гравитационную модель для использования её для развития теории новой экономической географии. Одним из наиболее известных примеров современного использования гравитационных моделей может считаться работа Frankel (1997). Deardorff (1998) приводит обзор наиболее важных оригинальных работ с использованием гравитационной модели.

контрагента по мере роста контактов будут с большей вероятностью заимствоваться менее развитым контрагентом.

Выбор гравитационной модели для данного исследования как раз и объясняется тем, что развитие взаимной торговли, по нашей логике, способствует сближению институтов в странах, являющихся торговыми партнерами. Поэтому факторы, способные объяснять основные различия в уровнях торгового оборота между странами, вероятно, смогут помочь и в объяснении наблюдаемых различий в качестве базовых экономических институтов.

Для измерения различий в качестве национальных институтов мы вводим понятие институционального расстояния между двумя странами. Институциональное расстояние между странами i и j (Inst Distij) мы определяем как расстояние между точками в пространстве индексов качества государственного (общественного) управления WB WGI26 (2). Выбор этих индексов обусловлен тем, что для них характерно одно из лучших по сравнению с альтернативными индикаторами сочетаний объёма выборки (в т.ч. по количеству представленных переходных экономик) и протяжённости во времени. Информацию о методологии построения индекса WB WGI см. выше в разделе 2.1.

(2) где Insti, n – значение индекса n WGI для страны i, где n=1,…,(или 6).

Inst Distij – институциональное расстояние между странами i и j.

В нашем анализе мы рассматривали два варианта оценок институционального расстояния, в зависимости от количества использованных индексов WB WGI. Первый вариант базируется на 4-х ин Kaufmann, Daniel, Aart Kraay, Massimo Mastruzzi (2007) “Governance Matters VI:

Governance Indicators for 1996-2006”. World Bank Policy Research Working Paper дексах (N=4) и включает следующие компоненты: 1) эффективность органов государственного управления; 2) качество регулирующих институтов; 3) качество правовых институтов; 4) антикоррупционный контроль. Во втором варианте использованы все 6 индексов (N=6), включённые в WGI. В дополнение к 4-м исходным индексам добавлены: 5) права граждан и подотчётность государственных органов; и 6) стабильность политической системы и отсутствие насилия.

С точки зрения адекватности целям нашего анализа (изучение различий в качестве экономических институтов) первый вариант (т.е. 4-х компонентный показатель) представляется более предпочтительным. Во-первых, все его составляющие имеют прямое отношение к экономическим институтам. Две дополнительные составляющие, включенные в 6-ти компонентный показатель, отражают преимущественно качество политических институтов, развитие которых, как представляется, в меньшей степени связано с развитием торговли и базовыми историко-географическими факторами.

Во-вторых, увеличение количества компонент в показателе институционального расстояния сокращает количество наблюдений, доступных для статистического анализа. Наши оценки институционального расстояния мы строили только для тех стран, у которых нет пропущенных значений ни по одному из 4-х или 6-ти индексов, включенных в WGI. По политическим составляющим имеется большее число пропусков, в результате чего 4-х компонентный вариант представлен несколько большим количеством наблюдений, чем 6-ти компонентный. Увеличение наблюдений позволяет улучшить качество статистических оценок.

Таким образом, межстрановые различия в институциональном развитии объясняются в нашей модели (3) с помощью:

• различий в уровне экономического развития данных стран, описываемом, например, показателем ВВП на душу населения;

• географического расстояния между ними;

• культурно-историческими переменными (знание одинакового языка не менее чем 9% населения, наличие общей сухопутной границы);

• принадлежностью к одной экономической группе или одному географическому региону;

• а также переменными, характеризующими межстрановые торговые различия. Последние учитываются через различия в торговой открытости (отношение внешнеторгового оборота к ВВП) и в структуре торговли (доля сырья – топливных ресурсов, руд и металлов – в экспорте товаров).

(3) где log (GDPci / GDPcj) – отношение ВВП на душу населения по ППС между странами i и j. Для получения сопоставимых данных в числителе всех отношений стоит значение для страны с большим значением ВВП на душу, чем во второй стране из рассматриваемой пары i и j. Переменная в логарифмах.;

log (Distij) – географическое расстояние между странами i и j. Используемая в приведённых ниже регрессиях переменная отражает расстояние между основными экономическими центрами (под которыми понимаются крупнейшие города каждой страны), взвешенное на долю населения этих городов в общей численности населения соответствующей страны27. Переменная в логарифмах. Источник Кроме этой переменной мы использовали в расчётах несколько альтернативных мер расстояний: расстояния между экономическими центрами (крупнейшими городами для всех стран мира, за исключением Канады, России и США, для которых выбирались 2 (3 для России) города в различных регионах страны), расстояния между крупнейшими городами, расстояния между столицами. Наиболее значимые результаты получены для переменной взвешенных расстояний, затем для экономических центров, затем для крупнейших городов и наименее значимые – для столиц.

Данный факт согласуется с логикой – для крупных стран интенсивность взаимодействия с остальным миром гораздо меньше зависит от расположения одного, пусть и самого населённого, центра, а в большей мере – от нескольких агломераций, географически удалённых друг от друга.

всех видов данных по географическим расстояниям: CEPII (Центр прогнозных исследований и международной информации)28;

common bordij – дамми-переменная, принимающая значение 1, если страны имеют общую сухопутную границу, и 0 в противном случае;

common langij – дамми-переменная, принимающая значение 1, если в обеих странах не менее 9% населения говорят на одном языке, и 0 в противном случае;

trade openij – абсолютные значения различий во внешнеторговой открытости (разница отношений суммы экспорта и импорта к ВВП) между странами i и j;

raw expij – абсолютные значения различий в доле сырьевого экспорта (разница долей топливных ресурсов, руд и металлов в экспорте товаров) между странами i и j;

group dummies – набор дамми-переменных для основных экономических групп стран / регионов мира, соответствующий классификации Всемирного банка: OECD (ОЭСР), EE (Восточная Европа), CIS (СНГ), LAC (Латинская Америка и Карибский бассейн), EA (Восточная Азия), SA (Южная Азия), MENA (Ближний Восток и Северная Африка) и SSA (Африка южнее Сахары). В нашем случае, однако, группа ОЭСР не включает недавно принятые в организацию страны Восточной Европы, которые в исследовании рассматриваются как часть региона Восточная Европа. Все региональные даммипеременные принимают значение 1, если обе страны i и j являются членами группы, и 0 в противном случае.

Вышеперечисленные объясняющие переменные используются нами для проверки следующих гипотез:

- институциональные различия между странами тем больше, чем сильнее различия в уровне их экономического развития, различия в душевых доходах (больше отношение ВВП на душу населения);

- институциональные различия возрастают по мере «географического удаления» стран друг от друга, т.е. чем больше географи Thierry Mayer, Soledad Zignago, http://www.cepii.fr/anglaisgraph/bdd/distances.htm ческое расстояние между двумя странами, тем глубже, при прочих равных условиях, институциональный разрыв между ними;

- общее историческое развитие и культурное наследие, измеренные посредством наличия общей границы и языка, ещё в большей степени, чем географическая близость сокращают величину институционального разрыва;

- структура и интенсивность внешнеторговых связей – другое отражение национальных особенностей, приводящее к институциональным различиям. Наша гипотеза заключается в том, что сходство в интенсивности и структуре торговых связей сокращает величину институционального разрыва;

- в терминах институциональных расстояний происходит кластеризация стран, с одной стороны, по экономическому принципу (страны-члены ОЭСР), с другой стороны, – по географическому признаку (основные континенты и географические регионы).

- резюмируя, нам представляется, что институциональные различия в значительной мере связаны с историческим наследием и географическим окружением, т.е. такие различия весьма устойчивы и инерционны, а в институциональной эволюции важную роль играют региональные тренды – параллельные изменения в качестве институтов для территориальных кластеров близко лежащих стран29.

Данные и методы оценки моделей Модель оценивалась методом наименьших квадратов с поправкой на гетероскедастичность (за счёт робастных стандартных ошибок) на различных временных интервалах:

• на данных за весь период, по которому имелись данные, пул (pool) по 1996, 1998, 2000, 2002–2006 гг., спецификации с временными эффектами и без них;

Недавнее ускорение институциональных изменений в больщой группе стран Центральной Европы является наиболее очевидным примером такого кластерного эффекта.

• на усреднённых за весь рассматриваемый период данных (1996– 2006 гг.) и на 2-х подпериодах (средние за 1996–2000 гг. и средние за 2002–2006 гг.)30;

• на данных по отдельным годам: пространственные срезы (сross sections) за 1996, 1998, 2000, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006 гг.

Для каждого из данных временных промежутков оценивалось 3 модели, являющиеся разными модификациями описанной выше спецификации (3). Во-первых, минимальная модель, включающая только две объясняющие переменные – отношение ВВП в странах i и j и географическое расстояние между ними (табл. 3.1,3.2). Вовторых, расширенная модель, дополнительно включающая даммипеременные для наличия общей границы и знания одинаковых языков, доли торгового оборота в ВВП стран и доли сырья в экспорте товаров (табл. 3.3–3.4). В-третьих, полная модель, включающая кроме вышеперечисленных переменных региональные дамми для всех основных регионов мира (табл. 3.5, 3.6).

Оценка по пулу осуществлялась для демонстрации наличия связи в первом приближении – проверка применимости выбранного модельного подхода в целом. По пулу оценивалась и спецификация с годовыми фиксированными эффектами – дамми-переменными на отдельные годы.

Основные результаты статистического анализа Минимальная модель Основные результаты по минимальной модели приведены в табл. 3.1 и 3.2. В минимальной модели (табл. 3.1) переменная «отСредние для отношения душевого ВВП и средние для институциональных различий рассчитывались как средние от соответствующих годовых значений. Данный способ даёт практически идентичные результаты (погрешность 0,2%) по сравнению со средними, полученными как отношение среднего показателя за имеющиеся годы для страны i к среднему того же показателя для страны j.

ношение ВВП …» получила коэффициент близкий к 1 (от 0,967 до 1,037 в зависимости от структуры модели), коэффициент при расстоянии был заметно меньше (0,053 при использовании 4-х компонентных институциональных расстояний и 0,073 при использовании 6-ти компонентной зависимой переменной).

Отметим, что во всех случаях большей объясняющей способностью отличается модель с индексом институциональных расстояний, построенным по 4-м переменным. Модель с 6-ти компонентным индексом имеет несколько меньший R2 (в зависимости от спецификации 0,404 и 0,405 против 0,417 и 0,418, соответственно), но столь же значимые (на 1%-м уровне) оценки коэффициентов. Все знаки сохраняются. Снижение коэффициента детерминации объясняется, на наш взгляд, структурой зависимых переменных. В 6-ти компонентном индексе, как уже было сказано, к первоначальным 4-м компонентам WGI4 добавлены индексы, являющиеся характеристиками политических, а не экономических институтов. Различия в качестве политических институтов в меньшей степени объясняются выбранными базовыми экономическими и географическими факторами, их разнообразие сложнее объяснить с помощью таких простых моделей.

Включение в модель переменных для отражения фиксированных эффектов отдельных лет не привело к заметному изменению оценённых параметров и сохранило все содержательные выводы. При оценке минимальной модели как по усреднённым значениям (табл.

3.2), так и по срезам по отдельным годам (Приложение 3) коэффициенты сохранили знаки и значимость и выводы не изменились.

Расширенная модель На следующем этапе для учёта дополнительных общих для взаимодействующих стран характеристик, в соответствие с логикой экономических взаимодействий между странами, мы расширили модель за счет включения переменных, контролирующих наличие между ними общей границы, знание их населением одинаковых языков, уровень торговой открытости и долю сырьевого экспорта. Наша гипотеза состоит в том, что данные переменные в ещё большей степени, чем географические расстояния объясняют межстрановые различия институциональных характеристик: наличие общей границы и языка, сходство в интенсивности и структуре торговых связей сокращает величину институционального разрыва.

Pages:     | 1 |   ...   | 8 | 9 || 11 | 12 |   ...   | 26 |



© 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.