Эконометрическое моделирование межрегиональной конвергенции в России тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Эконометрическое моделирование межрегиональной конвергенции в России"

На правах рукописи

Иодчин Александр Александрович

Эконометрическое моделирование межрегиональной конвергенции в России

Специальность 08 00 13 -Математические и инструментальные методы экономики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2007

¿Шаф

003164235

Работа выполнена на кафедре «Математические методы анализа экономики» Экономического факультета Московского государственного университета им. М В. Ломоносова

Научный руководитель.

Кандидат экономических наук, доцент Лукаш Е Н.

Официальные оппоненты:

Доктор экономических наук, профессор Ведута Е Н.

Кандидат экономических наук, доцент Замков О О

Ведущая организация: Московский государственный

университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)

Защита состоится «с?» 200^ г в ^часови?£>минут на заседании

диссертационного совета Д 501.001.35 при Московском Государственном университете им. М.В Ломоносова по адресу. 119991, Москва, ГСП-1, Ленинские горы, МГУ, 2-й учебный корпус, Экономический факультет, ауд № & О

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке им А.М. Горького МГУ им М В. Ломоносова (2-й учебный корпус).

Автореферат разослан « 4 »О^мЗХл 200 ''года

Ученый секретарь диссертационного совета к эн, доцент ~ / Туманова Е А

1. Общая характеристика работы Актуальность темы исследования

С начала 1990-х гг экономика России находится в состоянии структурной перестройки и перехода к новым методам ведения хозяйства Происходившие изменения по-разному сказались на развитии российских регионов Если экономический спад затронул все субъекты федерации (одни в большей мере, другие, в частности, добывающие энергоресурсы, в меньшей), то влияние благоприятной экономической конъюнктуры, сложившейся после 1998 г, было дифференцированным Многие регионы сумели успешно перестроиться, и в настоящее время наблюдается их экономический рост, а уровень жизни населения приближается к развитым странам, другие по-прежнему, находятся в состоянии экономической стагнации

Таким образом, в последние годы наблюдается рост регионального неравенства, что создает ряд проблем для государства замедление экономического роста, обусловленное необходимостью направлять часть ресурсов на региональное выравнивание, а не на стимулирование развития, повышение социальной напряженности, усиление сепаратистских настроений и дезиптеграционных процессов Важнейшей задачей государства, каким бы либеральным оно не было, и какой бы самостоятельностью не обладали его регионы, является поддержание территориальной целостности страны, предотвращение социальных конфликтов и разного рода кризисов Государство должно направлять усилия на стабильное и сбалансированное развитие своих регионов и па обеспечение высокого уровня жизни населения Эта задача приобретает особую значимость в периоды коренной ломки сложившихся и формирования новых устоев жизпи общества Именно на такой стадии развития находится в настоящее время Россия Необходимость решения указанных проблем делает актуальным исследование динамики регионального неравенства и процессов межрегиональной конвергенции, определение их особенностей и выявление факторов снижения дифференциации Результаты этих исследований служат базой для эффективной и адекватной существующим реалиям региональной политики, на выработку которой направлены усилия российских политических и научных кругов Анализ регионального неравенства, его особенностей и динамики необходимы как федеральным органам власти, так и властям субъектов федерации

Одной из важнейших составляющих проводимого анализа является использование экономико-математического инструментария, позволяющего объективно описывать происходящие процессы, делать количественные оценки и строить прогнозы Широкие

3

возможности в данном направлении предоставляют методы эконометрического моделирования, которые на базе различных типов статистических данных (временных рядов, пространственных выборок и панельных данных) позволяют изучать зависимости между социально-экономическими показателями, выявлять детерминанты изучаемых процессов, учитывать экономико-географическое положение стран и регионов и т п Их использование повышает адекватность полученных результатов и научную обоснованность сделанных выводов В исследованиях, посвященных проблемам межрегионального неравенства и конвергенции в России, эконометрический инструментарий не получил достаточного распространения, что обедняет проводимый анализ Определенный теоретический и прикладной интерес в изучении процессов межрегиональной конвергенции в России представляет выявление возможности использования эконометрических методов, разработанных в последние годы, в частности моделей пространственной автокорреляции, панельных данных и бинарного выбора

Целью исследования является моделирование и анализ межрегионального неравенства и конвергенции в России с использованием эконометрического инструментария В соответствии с этой целью были поставлены и решались следующие задачи исследования

• На основе проведенного обзора существующих научных публикаций, посвященных анализу конвергенции, выявить основные факторы, оказывающие влияние на данный процесс

• Представить систему моделей экономического роста, служащих теоретической базой для анализа конвергенции и дать теоретическое обоснование вида соответствующих эконометрических уравнений

• Проанализировать возможность применения различных эконометрических подходов к моделированию конвергенции, выделить их преимущества и недостатки, дать рекомендации по их использованию

• Сформировать статистическую базу данных по показателям, характеризующим социально-экономическое развитие российских регионов

• Дать количественную оценку степени регионального неравенства и скорости конвергенции российских регионов с использованием статистических характеристик дифференциации и современных эконометрических методов

• Оценить скорость конвергенции внутри однородных по уровню социально-экономического развития групп регионов (клубов) Построить модель

вероятностей переходов регионов между группами с целью прогнозирования будущей структуры конвергенционных клубов

• Для выявления направлений снижения межрегионального неравенства произвести отраслевую декомпозицию конвергенции, позволяющую выявить отрасли, оказывающие наибольшее влияние на данный процесс

• Оценить эффективность российской политики регионального развития и снижения неравенства, сформулировать рекомендации по ее совершенствованию

Объектом исследования является социально-экономическое развитие регионов России в период с 1994 по 2005 гг

Предмет исследования - анализ механизмов и факторов межрегиональной конвергенции в Российской Федерации по различным показателям социально-экономического развития

Методологической и теоретической базой исследования послужили публикации российских и зарубежных ученых в области исследования межстрановой и межрегиональной конвергенции, особенностей экономического развития субъектов Российской Федерации (А Грандберг, Н Михеева, Р Мельников, Б Лавровский, О Пчелинцев, Е Шильцин, JI Анселип, Р Барро, X Сала-и-Мартин, В Баумоль, А Бернард, Ч Джонс, А Де ла Фуенте, П Эванс, Н Ислам, Г Мэнкью, П Ромер, Д Уэйл, Д Ква, Р Тамура, В -К Вот и др )

Информационная база исследования основывается на статистическом материале Федеральной службы государственной статистики Источником данных являются ежегодные сборники Росстата «Регионы России», «Население России» и «Российский статистический ежегодник» за 1997-2006 гг, а также сайты www budgetrf ru (проект «Бюджетная система РФ») и www undp ru (российское отделение ПРООН) Выборка охватывает период с 1994 по 2005 гг

Эконометрические расчеты проводились в программных пакетах EViews 4 0 и 5 0, Stata 8 0, Statistiea и GeoDa095i

Научная новизна исследования состоит в следующем

• Дана системная классификация факторов (механизмов), оказывающих влияние на процесс конвергенции стран и регионов До настоящего времени такие факторы в разных работах рассматривалось по отдельности

• В отличие от исследований других авторов представлено последовательное и полиое обоснование вида эконометрических уравнений, используемых для

5

оценивания скорости конвергенции, основанное на их связи с теоретическими моделями экономического роста, в частности с моделью Солоу Попытки показать данную связь предпринимались и раньше, но они носили незавершенный характер

• Обоснованы и использованы для исследования конвергенции между российскими регионами методы анализа панельных данных и модели пространственной автокорреляции, которые до настоящего времени практически не встречались в отечественных работах Панельные данные, в отличие от пространственных, позволяют за счет увеличения объема выборки повысить надежность полученных результатов и учесть индивидуальные особенности регионов Модели пространственной автокорреляции учитывают расположение регионов в пространстве и их взаимное влияние

• Сформирована база данных социально-экономических показателей развития российских регионов, структура которой ориентирована на работу не только с пространственными выборками и временными рядами, но и с панельными данными Статистика охватывает двенадцатилетний период с 1994 по 2005 гг, причем, данные за 2004 и 2005 гг впервые используются для анализа межрегиональной конвергенции в России

• Уровень регионального неравенства и его динамика оценены с использованием различных статистических характеристик дифференциации и для широкого набора показателей социально-экономического развития Скорость межрегиональной конвергенции оценена на промежутке с 1994 по 2005 гг и по каждому году из промежутка в отдельности, а также для однородных групп регионов Оценивание проведено с использованием различных эконометрических методов, в частности, моделей регрессионного анализа пространственных выборок, пространственной автокорреляции и панельных данных Это позволило выделить преимущества и недостатки различных современных эконометрических подходов и сформулировать рекомендации по их применению

• В рамках анализа клубной конвергенции предложено и апробировано на реальных данных использование моделей бинарного выбора для анализа вероятностей перехода регионов между однородными группами Существующие на настоящий момент подходы не позволяют прогнозировать эти вероятности В исследовании показано, что модели бинарного выбора, лишенные этого недостатка, не только выявляют факторы, оказывающие влияние на процесс перехода, но и указывают на те регионы, переход которых в другую группу наиболее вероятен Тем самым,

б

федеральные и региональные власти получают инструмент для управления данным процессом

• Впервые на российских данных проведена декомпозиция конвергенции по отраслям экономики, которая позволяет не только определить наличие конвергенции, по и выявить те отрасли, развитие которых может ускорить экономический рост в регионе и снизить региональное неравенство

• Применение различных эконометрических методов позволило научно обосновать степень эффективности российской региональной политики и сформулировать рекомендации по ее совершенствованию До настоящего исследования результаты эконометрического моделирования практически не учитывались в отечественных работах

Теоретическая значимость исследования состоит в обосновании вида эконометрических уравпений, описывающих процесс конвергенции, и их связи с моделями экономического роста, в совершенствовании методики применения эконометрического инструментария для анализа конвергенции (дана классификация и проанализирована возможность использования различных эконометрических подходов для исследования конвергенции выделены их преимущества и недостатки, указаны условия применимости), а также в том, что предложено и обосновано применение моделей бинарного выбора для исследования клубной конвергенции

Практическая значимость исследования заключается в том, что полученные результаты моделирования межрегиональной конвергенции в России, в т ч оценки скорости и выявленные факторы экономического роста, могут быть использованы для формирования концепции развития регионов и для обоснования процессов слияния регионов Проведенное эконометрическое исследование динамики регионального неравенства позволяет оценить эффективность проводимой региональной политики, с точки зрения выравнивания уровней развития субъектов федерации Осуществленная декомпозиция процесса конвергенции указывает на те отрасли, чье развитие способствует не только экономическому росту, но и сближению уровней развития регионов Применение моделей бинарного выбора дает возможность прогнозировать переходы регионов из одних однородных групп в другие, что позволяет властям регулировать данный процесс, а следовательно, и динамику регионального развития и неравенства

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на международных конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2005», «Ломоносов-2006» и «Ломоносов-2007», на научно-

практической конференции аспирантов Московского экономико-лингвистического иногшута в 2007 I , а также на научном семинаре «Макроэкономические исследования» Экономического факультета МГУ им МВ Ломоносова в 2006 и 2007 гг Основные положения диссертации опубликованы в 6 работах, объемом 2,3 пл Одна из них опубликована в журнале, входящем в Перечень ведущих научных журналов и изданий, выпускаемых в Российской Федерации

Структура и объем исследования Поставленные задачи и цель определили структуру и содержание исследования Диссертация объемом 199 страниц состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы, включающей 206 источников, и приложения с составом групп регионов в разные годы Диссертация содержит 13 графиков, 2 схемы и 20 таблиц

Оглавление диссертации Введение

Глава 1 Теоретические основы конвергенции

1 1 Основные понятия теории конвергенции

1 2 Обзор основных подходов к анализу конвергенции Глава 2 Экономико-математические модели процесса конвергенции

2 1 Модели экзогенного роста 2 2 Модели эндогенного роста

2 3 Влияние убывающей отдачи от масштаба и технологического обмена на конвергенцию

Глава 3 Эмпирические подходы к моделированию процесса конвергенции

3 1 Измерение уровня неравенства в развитии регионов и анализ его динамики 3 2 Эконометрические подходы к анализу конвергенции

3 3 Некоторые особенности эмпирического анализа регионального неравенства и конвергенции

3 4 Использование метода декомпозиции в анализе конвергенции Глава 4 Эконометрический анализ конвергенции между российскими регионами

4 1 Исходные статистические данные

4 2 Эмпирический анализ скорости конвергенции российских регионов 4 3 Эконометрический анализ клубной конвергенции

4 4 Эконометрический анализ бета-конвергенции на основе метода декомпозиции 4 5 Оценка эффективности региональной политики и выработка общих рекомендаций по ее оптимизации 4 6 Выводы Заключение Список литературы Приложение

2. Основные положения работы

Основные понятия, типы и механизмы конвергенции

Под конвергенции в экономической теории понимается процесс сближения во времени уровней развития стран и регионов. Противоположный процесс называется дивергенцией. В исследовании проведена классификация основных типов конвергенции, представленная на рисунке 1.

Рис. 1. Типы конвергенции.

Сигма-конвергенция - снижение во времени разброса уровней развития экономических объектов. Бета-конвергенция - отрицательная зависимость темпов экономического роста от первоначального уровня развития стран и регионов. Анализ взаимосвязи /?- и ст-конвергенции говорит о том, что ^-конвергенция является лишь необходимым условием ег -конвергенции. В исследовании показано, что в России процесс /?-конвергенции сочетается с <т-дивергенцией. Причиной данного сочетания является достаточно большой первоначальный разрыв между богатыми и бедными регионами. Он настолько велик, что более высокие темпы роста в бедных регионах це способны в краткосрочном периоде сократить его в абсолютном выражении.

Абсолютная (безусловная) конвергенция - это сближение уровней развития стран и регионов во времени. Понятие условной конвергенции накладывает дополнительные ограничения на данных процесс. Как показано в работе, оно охватывает несколько направлений:

• Конвергенция между странами при условии существования общего стационарного состояния.

• Конвергенция стран к своим собственным стационарным состояниям, что подразумевает отсутствие сближения уровней развития стран и регионов Условность здесь заключается в предположении о несовпадении стационарных состояний В итоге в долгосрочном периоде различия между странами не исчезают, а остаются постоянными во времени

• Конвергенция между странами при условии разных стационарных состояний у них Для отслеживания различий в стационарных состояниях в уравнение конвергенции вводится дополнительный набор регрессоров

Базой для определения наличия/отсутствия р -конвергенции и оценивания ее скорости служат общеизвестные эконометрические уравнения

абсолютной р-конвергенции У'Т = а + Ь\ауЛ + £1 (1)

и условной р-конвергенции ^Ул = а + Ыпу10 + X + £, (2)

где у\0 и у1Т - ВВП па душу населения в первоначальный и конечный моменты времени

1-е

соответственно, у*- стационарный ВВП на душу населения, Ь =--—--темп

конвергенции (показывает насколько в процентных пунктах снизится темп экономического роста при увеличении первоначального ВВП на душу населения на 1%), р - скорость конвергенции (показывает насколько процентов ежегодно сокращается разрыв), X, - набор дополнительных регрессоров, Т - длина промежутка времени, а -константа, е1 - случайные ошибки, г = 1 л

Региональная конвергенция представляет собой сближение уровней развития регионов, страновая — государств Различают конвергенцию в темпах роста, в уровнях дохода и в производительности факторов, понимая под этим сглаживание различий между странами (регионами) по соответствующему показателю Под глобальной конвергенцией понимается сближение уровней развития стран (регионов) во всей выборке в целом Клубная конвергенция предоолагаетМйшномических объектов на однородные группы, внутри которых скорость сближения значительно превышает соответствующий показатель для всей выборки

Под детерминированной конвергенцией принято понимать постепенное снижение до определенного уровня (а) различий между двумя неслучайными рядами, X, и У, (;| | - мера близости)

1ш11| X, - У, ||= а (3)

/->00

Поскольку ряды экономических показателей часто интерпретируются как случайные процессы, то естественнее говорить о стохастической конвергенции, основанной на усредненных данных

ИгаЕЦХ,-Г, Ц= а (4)

/-»СО

Анализ исследований, посвященных конвергенции, позволил выделить следующие ее основные механизмы (см Рис 2), которые оказывают положительное влияние на данный процесс

Рис 2 Механизмы конвергенции Подходы к исследованию конвергенции можно разделить на несколько групп по следующим признакам

• Используемые модели экономического роста — неоклассические или эндогенного роста

• Используемый математический инструментарий — имитационное моделирование или эконометрические методы (пространственные, временные, панельные данные)

• Объекты исследования - страны или регионы одной страны

Теоретическое обоснование вида эконометрическихуравнений конвергенции

Концепция конвергенции была сформулирована в рамках модели Солоу при исследовании темпа роста капиталовооруженности во время движения страны к стационарному состоянию В абсолютном выражении темп зависит от удаленности страны от стационарного состояния Таким образом, при условии совпадения стационарных состоянии менее развитые страны будут иметь более высокие темпы роста, и тем самым, будут приближаться к группе богатых стран В случае различия стационарных состояний этого может и не происходить

Важно отметить, что теоретические оценки скорости конвергенции (см таблицу

1), по сути, отвечают на вопрос не о сходимости стран и регионов между собой, а о наличии их конвергенции к собственным стационарным состояниям, которые в общем случае отличаются друг от друга Поэтому эти оценки малопригодны в прикладном плане На практике для определения скорости конвергенции между странами и регионами используются различные эконометрические модели, основанные на оценивании параметров уравнений (1) и (2) В настоящее время отсутствует видимая связь между теоретическими моделями и эконометрическими уравнениями В экономической литературе предпринимались попытки доказать взаимозависимость двух подходов, но они носили незавершенный характер

В настоящем исследовании предложены две процедуры, которые, отталкиваясь от моделей экономического роста, дают возможность специфицировать эконометрические уравнения, позволяющие определить наличие/отсутствие р -конвергенции между странами и регионами Обе процедуры основаны на теоретических результатах, полученных в рамках модели экономического роста Солоу Используются следующие ее положения

Выпуск (У) описывается производственной функции Кобба-Дугласа с двумя факторами производства (капиталом (К) и трудом (Х,))

У,=АК?(Ь,У", (5)

где А — технологический прогресс, 0 < а < 1 Темп технологического прогресса - темп

роста населения - норма амортизации капитала - 5 Поведение выпуска на дуттту у

населения (у, = — ) вблизи стационарного состояния описывается уравнением (6)

А

у,-у* = е^(у(0)~у*), (б)

где /? = (1 - аг)(л + + <?) - скорость конвергенции к стационарному состоянию (у*)

Необходимо отметить, что модели экономического роста отличаются друг от друга предсказанием наличия/отсутствия [) -конвергенции и факторами, оказывающими влияние па скорость данного процесса Так, модели эндогенного роста говорят об отсутствии конвергенции, а их модификации и модели экзогенного роста предсказывают ее наличие

В исследовании проведена классификация моделей экономического роста в зависимости от их выводов относительно наличия процесса конвергенции В таблице 1 представлены теоретические оценки скорости конвергенции стран к стационарным состояниям в зависимости от различных параметров моделей экономического роста В

первом столбце указаны названия моделей, во втором перечисляются параметры, в третьем приведена зависимость теоретической скорости конвергенции от этих параметров, и в последнем столбце указано направления их влияния

Таблица 1 Теоретические оценки скорости р -конвергенции к стационарным состояниям

Модели Параметры моделей Уравнение зависимости скорости конвергенции от параметров моделей Направление влияния параметров

Модель Солоу а - эластичность выпуска по капиталу П - темп роста населения g - темп технологического прогресса ô - норма амортизации <7 - показатель степени в мгновенной функции полезности (CES) р - коэффициент дисконтирования полезности /? = (l-a)(n + g + ¿>) а отрицательное положительное

Модель Раисея t Ч\-а)(р + 8)л 1-ег Ч(—-(8 + п)])Л} а а,р,сг отрицательное п,8 положительное

Модель пересекающихся поколений Т/2 — половина времени жизни одного поколения ■te II а положительное

Модели АК, Ромера и обьяспяющие темпы роста НТП Не предполагают наличие конвергенции, т к темп роста не зависит от уровня капиталовооруженности

Модифицирован пая АК модель ■У - норма сбережения А, В - параметры производственной функции ¥ = АК + ВК" Ü~" ¿-капиталовооруженность Модель предсказывает наличие конвергенции, но ее скорость к стационарному состоянию оценить невозможно из-за его отсутствия Из уравнения к А <: В — - зЛ~О -Гз —— к к можно предположить, ЧТО 5 и В оказывают положительное влияние на скорость

Модель эндогенного роста с учетом человеческого капитала, образовательног о сектора и отдыха а и - темп износа человеческого капитала ^ - предельная производительность человеческого капитала = тс + п + д-в) а а,0 отрицательное положительное

В исследовании демонстрируется, что уравнение (6) служит отправной точкой

процедур, позволяющих перейти от теоретических концепций к статистическому оцениванию скорости сближения стран и регионов В первой процедуре данное уравнение преобразуется к виду

1п у{Ц ) = (1 - е"" ) 1п у * +е-р 1п у(1,), (7)

где ) - доход на единицу эффективного труда в начальный момент времени, а у(12)- в текущий

Вычитание 1п >'(/,) из обеих частей (7) приводит к эконометрическому уравнению скорости конвергенции

1пу,(г2)-1пЛ(/1) = Г-(1-е^)1пЛ(/1) + г,. '=1 и, (8)

где у = (1-е_/!)1пу* - константа при наличии общего для всех стран стационарного состояния Таким образом, уравнение (8) реализует идею абсолютной конвергенции

В исследовании показано, что в предположении независимости и гомоскедастичности регрессионных ошибок (е,) МНК-оценки параметров уравнения (8) будут эффективными

Как видно, уравнение (8) совпадает с моделью (1), что и доказывает ее связь с моделью Солоу В диссертации показывается, что абсолютный подход будет давать смещенные оценки, а само эконометрическое уравнение может оказаться незначимым из-за отсутствия в нем дополнительных регрессоров, что подтверждается эмпирически В этой связи в работе обосновывается необходимость использования условного подхода.

Далее предлагается вторая процедура вывода эконометрических уравнений условной конвергенции, которая использует дополнительные предпосылки, связанные с рассмотрением модели Солоу с трудосберегающим технологическим прогрессом и с различиями в стационарных состояниях между странами и регионами

=К°(А1Ь1)'~с,,0<а<1, (9)

где Ь и А растут экзогенно с темпами роста nvíg соответственно

В диссертации показано, что логарифм стационарного уровня выпуска на единицу эффективного труда (у* = у* / А) для г-той страны равен

1п(у, *) = 1п А(0) + & + - -2-Н". +£ + <?,), (Ю)

1 -а 1 -а

где л - норма сбережения

В отличие от первой процедуры здесь не накладываются жесткие условия на параметры стационарного состояния Так, в исследовании предлагается рассматривать параметр g как константу, а п меняющимися от страны к стране Не является постоянным и слагаемое 1пЛ(0), так как оно отражает не только технологию, но и обеспеченность ресурсами, климатические условия, уровень институционального

развития и т д Поэтому предлагается следующая форма зависимости

ЫА(0\=а + е,, (11)

где а - константа и г, - специфический для каждой страны сдвиг или шок, удовлетворяющий классическим регрессионным условиям Подстановка этого выражения в (10) и включение gt в константу а, дает уравнение для стационарного состояния

1п0>, *) = « + ) - 1п(", +* + *,) + *, (12)

1 -а 1 -а

Подстановка этого выражения в соотношение (7) приводит к динамическому уравнению, где роль зависимой перемепной играет темп экономического роста

1пЯ(<2)-]пД('|) = Г. +У2(1п(.0-1п(«, + 8 + #1))-(\ -е"")!^, (/,) + *,. (13)

где = (1-е_/,)л, у2

\-а

В исследовании показывается, что если е не зависит от объясняющих переменных 5, 6, п, то МНК оценки параметров уравнепия (13) будут несмещенными, состоятельными и эффективными

Теоретическая значимость представленных процедур заключается в демонстрации неразрывной связи между эконометрическими уравнениями, оцениваемыми на реальных данных, и моделями экономического роста

Статистические подходы к моделированию межрегиональной конвергенции

Статистические подходы к анализу а - и [! -конвергенции различаются Исследования динамики дифференциации уровней развития регионов (сг-конвергенции) находятся в рамках традиционных методов математической статистики, использующих такие характеристики, как дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициенты вариации и концентрации и т п

Подходы к моделированию р -конвергепции значительно более разнообразны и основаны на идеях регрессионного анализа Важно отметить, что существенным недостатком российских исследований по конвергенции является ограниченное использование эконометрического инструментария, особенно современных продвинутых подходов, позволяющих учитывать индивидуальные особенности стран и регионов, временную структуру данных, зависимости между регионами в пространстве и т п В

настоящем исследовании данный недостаток преодолевается за счет включения в анализ таких эконометрических инструментов, как панельные модели, модели с пространственной автокорреляцией и модели бинарного выбора В диссертации обсуждаются преимущества и недостатки различных эконометрических подходов, анализируются условия их применимости для исследования межрегиональной конвергенции в России Кратко полученные результаты можно охарактеризовать следующим образом

• Модели временных рядов При использовании этого типа данных предполагается, что конвергенция между двумя странами будет наблюдаться, если разность двух рядов является стационарной, то есть они являются коинтегрированными В некоторых работах обосновывается достаточность стационарности исходных рядов для наличия конвергенции Таким образом, с течением времени неравенство между странами и регионами не исчезнет полностью, а стабилизируется на некотором уровне Данная ситуация представляется вполне реальной Недостатком подхода является способность определять конвергенцию только между двумя странами Таким образом, для выборки из п стран потребуется оценить Сл2 коинтеграционных уравнений Однако в настоящее время появились методы определения коинтегрированности сразу нескольких рядов Как показано в исследовании, для анализа конвергенции между российскими регионами данный подход неприменим из-за слишком короткого временного ряда (всего 12 наблюдений)

• Пространственная регрессия была рассмотрена при обосновании перехода от теоретических моделей к эконометрическим уравнениям В качестве зависимой переменной выступает темп экономического роста В правой части уравнения (2) стоят уровень первоначального развития страны или региона, а также набор других регрессоров, характеризующих отличия между странами и регионами Ответ на вопрос о составе регрессоров дает экономическая теория (см второй столбец таблицы 1) Практически все эти показатели являются ненаблюдаемыми, поэтому обычно в уравнение условной конвергенции включаются другие факторы Например, в данном исследовании предлагается использовать конечное потребление, экспорт, инвестиции, основные фонды (все на душу населения), степень износа основных фондов, уровень экономической активности населения, показатели развития финансового сектора и ряд других

Преимущество подхода - простота расчетной процедуры и интерпретируемости

полученных результатов Недостатком пространственных регрессий, особенно уравнения абсолютной конвергенции, является смещенность оценок в сторону отсутствия конвергенции В исследовании показано, что существует два решения указанной проблемы включать в уравнение, как можно, больше регрессоров (возникает проблема мультиколлинеарности) или использовать инструментальные переменные

• Регрессия с учетом пространственной автокорреляции по структуре выборки относится к предыдущему классу моделей, но отличается эконометрическим инструментарием В основе подхода лежит предположение о пространственной зависимости наблюдений, например, между соседними регионами Для учета этого эффекта в правую часть уравнения вводится дополнительный регрессор, взвешенный с помощью матрицы пространственных весов (матрицы Морана) Существует два типа матриц Морана - соседей и расстояний между объектами Введение в модель пространственной корреляции является дополнительным фактором в уравнении условной конвергенции Таким образом, в рамках данного подхода частично устраняется смещение Модели с пространственной автокорреляцией делятся на два класса модели с объясняемыми переменными, зависящими друг от друга в пространстве (авторегрессионные модели) и модели с взаимозависимыми остатками (модели скользящей средней)

Недостаток данного подхода - необходимость рассмотрения всех пространственных объектов (например, всех российских регионов) Иногда сделать это невозможно из-за отсутствия соответствующих статистических данных

• Панельный подход позволяет повысить надежность получаемых результатов, как за счет значительно большего количества наблюдений, так и за счет введения временного фактора в модель Несомненным преимуществом панельного подхода является учет индивидуальных особенностей регионов, что улучшает качество получаемых оценок скорости конвергенции

В диссертации показано, что недостатком подхода является смещенность оценок в сторону завышения скорости конвергенции, причиной которой является влияние краткосрочных колебаний в то время, как сама конвергенция является долгосрочным процессом. Существующие методы устранения этого смещения неприменимы для российских данных, так как необходимы длинные временные ряды

В исследовании показано, что, тем не менее, существует сфера применения панельного подхода, где указанные недостатки не проявляются Этой сферой является проведение качественного анализа, при котором сравниваются оценки скорости

конвергенции внутри однородных групп регионов и во всей выборке в целом, что позволяет определить наличие клубной конвергенции между российскими регионами Таким образом, обосновывается и апробируется использование панельного подхода при исследовании конвергенции внутри однородных групп регионов, где количество наблюдений недостаточно для построения пространственных регрессий • Модели бинарного выбора до настоящего исследования не применялись в анализе конвергенции В диссертации предлагается использовать их для моделирования вероятности перехода регионов из одной группы в другую Принадлежность регионов к определенной однородной группе не является постоянной во времени одни, добившись определенных успехов, могут перейти в более высокую группу, и, наоборот, некоторые из регионов-лидеров могут присоединиться к менее развитым субъектам федерации Модели бинарного выбора позволяют оценить вероятность перехода из одной группы в другую и выявить факторы, оказывающие влияние на этот процесс Для проверки работоспособности данного подхода в исследовании предлагается для каждого года разделить регионы на три группы Далее вводится бинарная переменная, принимающая значение 1, если регион, перешел в другую группу, и 0, если этого не произошло Затем оценивается ее зависимость от характеристик социально-экономического развития регионов Полученные результаты могут быть использованы для прогнозирования

Декомпозиция /? -конвергенции по отраслям экономики

При проведении региональной политики необходимо учитывать отраслевой аспект стимулирование тех или иных отраслей по-разному сказывается на выравнивании уровней развития регионов Для выявления отраслей-двигателей процесса конвергенции в исследовании предлагается использовать метод декомпозиции, состоящий в разложении темпа роста ВРП на одного занятого на темпы роста выпуска по отраслям экономики, структурные сдвиги в занятости и эффект взаимодействия

£00 = 2Х

-2>,

Д5,

У>

Ах.

(14)

где а 1 - первоначальная доля /-той отрасли в ВРП, у 1 - ВРП на одного занятого в /-той отрасли, $) - доля занятых в/-той отрасли, £(_у) - темп роста ВРП на одного занятого в регионе Данный метод был предложен Медиссопом и развит В -К Вонгом

Оценка Ь, а вместе с ней и скорость конвергенции (/?) в уравнении конвергенции

18

(1) разлагается на составные части к

^ ^ Х^пост пппиъюдите.пыкти в птпяг.ли 1) ^структруные сдвиги ^эффект взаимодействия (15)

у

Тем самым, становится возможным оценить вклад отраслей в процесс межрегиональной конвергенции

Результаты эконометрического моделирования межрегиональной конвергенции в России

Рассматриваемая в исследовании выборка состоит из 79 регионов (все регионы кроме автономных округов и Чеченской республики) В моделях пространственной автокорреляции используется выборка, состоящая из 89 субъектов, так как это необходимо из-за структуры матрицы пространственных весов, учитывающей все регионы Поскольку данные по всем субъектам федерации публикуются только с 2000 года, то охватываемый период времени для данного подхода - 2000-2004 гг

Результаты анализа а -конвергенции для ВРП на душу населения представлены на графике 1 В качестве измерителя дифференциации использовался коэффициент вариации

График 1 <т -конвергенция ВРП на душу населения

Проведенные расчеты показали, что на

промежутке времени с 1994 по 2005 гг наблюдалась а -дивергенция Неравенство выросло почти в два раза. Однако данный рост не был монотонным в 2002 году было отмечено снижение дифференциации Неодинаковыми во времени были и темпы роста неравенства в 1995-1996 гг они были высокими, в 1997-1998 гг неравенство практически не росло, затем с 1999 и 2000 гг дифференциация росла высокими темпами, что связано с разной способностью регионов воспользоваться благоприятной конъюнктурой, как уже было отмечено, в 2002 г неравенство снизилось, 2003 и 2004 гг характеризуются новым ускорением роста неравенства В 2001 и 2005 годах неравенство оставалось стабильным

Исследование наличия ст-конвергенции проводилось и для других показателей социально-экономического развития В целом неравенство росло по всем показателям,

характеризующим экономическое развитие, и оставалось постоянным у характеристик населения регионов (СОПЖ, доля экономически активного населения) Были выявлены факторы, влияющие на рост неравенства К ним относятся различия в темпах инфляции и уровнях цен, а также наличие в выборке регионов-лидеров

Основываясь на результатах исследования <х -конвергенции были сделаны априорные предположения о наличии Р -конвергенции и величине ее скорости Поскольку на рассматриваемом промежутке времени наблюдалась а -дивергенция, то однозначно сказать про наличие или отсутствие р -конвергенции нельзя Однако можно утверждать, что, в случае Д-дивергенции, ее скорость будет находиться в прямой зависимости от темпов роста коэффициента вариации, те она будет высокой в 1995, 1996, 1999, 2000 и 2004 гг В случае наличия р -конвергенции, ее скорость в указанные выше годы будет низкой

При моделировании р -конвергенции оценивались уравнения (1) и (2) За базовый был принят уровень значимости в 5% Используемым эконометрическим инструментарием был МНК Значимых оценок для уравнения (1) получить не удалось, что подтверждает предположение о незначимости подобных уравнений Оценивание уравнения (2) проводилось как для всего рассматриваемого промежутка, так и для его отдельных частей и для каждого года в отдельности На промежутке с 1994 по 2005 г скорость конвергенции составила 3% в год, на промежутке 1994-1998 - 14%, на промежутке 1999-2005 гт - 2% Были выявлены следующие факторы экономического роста основные фонды на душу населения, услуги на душу населения, среднедушевые доходы и инвестиции на душу населения Таким образом, на фоне с-дивергенции на рассматриваемом промежутке времени наблюдалась р -конвергенция, т е несмотря на то, что бедные регионы имели более высокие темпы роста (более низкие темпы падения до 1998 г ), в абсолютном выражении ВРП на душу населения рос быстрее в более развитых регионах Результаты расчетов условной р -конвергенция для каждого года в отдельности представлены в таблице 2, из которой следует, что скорость конвергенции и набор факторов экономического роста различались по годам В целом, априорные предположения относительно скорости конвергенции подтвердились для периода после 1998 года Наиболее высокая скорость конвергенции была отмечена в 1996 и 2001 гт, в 2004 и 2005 гг отмечалась дивергенция Зависимость темпов роста от первоначального уровня развития не была выявлена для 1999 и 2002 гг

Год Скорость конвергенции Факторы, влияющие на темпы экономического роста (+) означает положительное влияние, (-) — отрицательное Я2аф

1995 18% основные фонды на душу населения (+), доля убыточных организаций (-), суммарная прибыль организаций (+), бюджетные доходы на душу населения(-) 0 39

1996 34% основные фонды на душу населения (+), инвестиции на душу населения в текущем году (+), инвестиции на душу населения в предыдущем году (-), услуги на душу населения (+) 0 49

1997 7% доля топливной промышленности (+), среднедушевые расходы (+) 0 17

1998 13% количество финансовых институтов (-), среднедушевые доходы (+), расходы на НИОКР (+) 0 36

1999 0% темп роста занятого населения (+), инвестиции на душу населения в текущем году (+), инвестиции на душу населения в предыдущем году (-), прожиточный минимум (-), Среднедушевые доходы (+) 0 43

2000 15% доля топливной промышленности (+), доля убыточных организаций (-), количество школьников на душу населения (+), среднедушевые доходы (+) 0 61

2001 33% инвестиции на душу населения в текущем году (+), прожиточный минимум (-), доля экономически активного населения (+), СОПЖ (-), среднедушевые доходы (+) 031

2002 0% доля топливной промышленности (+), СОПЖ (-) 0 13

2003 9% степень износа основных фондов (+), количество школьников на душу населения (-)*, СОПЖ (-), бюджетные расходы на душу населения (+) 0 33

2004 -6%* инвестиции на душу населения в предыдущем году (+), доля экономически активного населения (-)*, бюджетные расходы на душу населения (-) 0 25

2005 -4% степень износа основных фондов (-), расходы на НИОКР (+), бюджетные расходы на душу населения (-) 0 30

* -оценка значима на 10% уровне

Расчеты, проведенные с помощью моделей пространственной автокорреляции, дали более высокие по сравпению с обычным МНК оценки скорости конвергенции В целом наилучшей моделью оказалась модель с автокоррелированными остатками

При моделировании конвергенции между российскими регионами с использованием панельного подхода подтвердилось априорное предположение о завышенности получаемых оценок скорости сходимости (более 80% в год - см таблицу 4) Поэтому далее данный инструментарий использовался только для моделирования конвергенции внутри однородных групп регионов Для определения наличия клубной конвергенции использовались результаты работы Бутса, Дробышевского и др (типологизация регионов на семь групп) Состав групп представлен в таблице 3,

результаты оценивания скорости конвергенции - в таблице 4

Таблица 3 Состав групп регионов

Группа Региональный состав

Группа 1 (9)' Иркутская область, Красноярский край, Липецкая область, Мурманская область, Нижегородская область, Ростовская область, Самарская область, Тульская область и Ульяновская область

Группа 2 (б> Республика Башкортостан, Кемеровская область, Республика Коми, Оренбургская, Пермская и Ярославская области

Группа 3 (29) Алтайский край, Амурская область, Брянская область, Республика Бурятия, Воронежская область, Республика Алтай, Ивановская область, Калужская область, Камчатская область, Республика Карелия, Кировская область, Курганская область, Курская область, Магаданская область, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Новосибирская область, Пензенская область, Приморский край, Псковская область, Рязанская область, Свердловская область, Республика Северная Осетия-Алания, Смоленская область, Ставропольский край, Тамбовская область, Республика Тыва, Читинская область, Чувашская Республика

Группа 4 (5) Белгородская область, г Москва, Новгородская область, Республика Татарстан, Тюменская область

Группа 5 (10) Республика Адыгея, Астраханская область, Кабардино-Балкарская Республика, Костромская область, Ленинградская область, Омская область, Орловская область, г Санкт-Петербург, Сахалинская область, Удмуртская Республика

Группа 6. № Владимирская область, Вологодская область, Краснодарский край, Московская область, Республика Саха (Якутия), Тверская область, Томская область, Челябинская область

Группа 7 (9) Архангельская область, Волгоградская область, Республика Дагестан, Калининградская область, Республика Калмыкия, Карачаево-Черкесская Республика, Саратовская область, Хабаровский край, Республика Хакасия

Как видно из таблицы 4, получившиеся оценки скорости конвергенции являются

явно завышенными Однако, в данном случае это смещение не принципиально, так как важен факт наличия конвергенции внутри групп, а также то, что скорость конвергенции в них выше, чем по воей выборке Эш позволило сдела1ь вывод и присуилвии в России клубной конвергенции Необходимо отметить, что в разных группах регионов разные факторы оказывают влияние на темпы роста (см Таблицу 4)

Для проверки работоспособности моделей бинарного выбора вся выборка была разбита с помощью метода К-средних на 3 группы (богатые, бедные и регионы-середняки) Затем для каждого года был построен вектор зависимой переменной Оценивание моделей бинарного выбора дало значимые результаты Было выявлено, что вероятность перехода регионов из одной группы в другую положительно зависит от степени развития финансово-банковской сферы, от объема услуг на душу населения и от суммарной прибыли/убытка организаций Отрицательное влияние было у ВРП на душу населения Разнонаправленным по годам было влияние темпов роста занятого населения

1 В скобках указано количество регионов в группе

Таблица 4 Условная -конвергенция для всей выборки и каждой группы Панельный подход

Группа Скорость конверген ции Факторы, влияющие на темпы экономического роста (+) означает положительное влияние, (-) - отрицательное Я2

Вся выбор ка 88% Бюджетные доходы на душу населения (+), доля экономически активного населения (+), инвестиции в основной капитан на душу населения (+), основные фонды на душу населения (+), средняя ожидаемая продолжительность жизни (-), среднедушевые расходы (+) 0 56

Группа 1 129% Бюджетные доходы на душу населения (+), доля экономически активного населения (+), инвестиции в основной капитал на душу населения (+), суммарная прибыль / убыток организаций на душу населения (+), средняя ожидаемая продолжительность жизни (-) 0 79

Группа 2 209% Бюджетные доходы на душу населения (+), доля экономически активного населения (+), инвестиции в основной капитал на душу населения (+), среднедушевые доходы расходы (+) 0 81

Группа 3 131% Бюджетные доходы на душу населения (+), доля экономически активного населения (+), инвестиции в основной капитал на душу населения (+), суммарная прибыль / убыток организаций (+), среднедушевые расходы (+) 0 69

Группа 4 369% Бюджетные доходы на душу населения (+), основные фонды на душу населения (+), число школьников на душу населения (-), средняя ожидаемая продолжительность жизни (-) 0 71

Группа 5 102% Бюджетные доходы на душу населения (+), доля экономически активного населения (+) инвестиции в основной капитал на душу населения (+), среднедушевые расходы (+) 0 56

Группа 6 137% Бюджетные доходы на душу населения (+), доля экономически активного населения (+), инвестиции в основной капитал на душу населения (+), среднедушевые расходы (+), средняя ожидаемая продолжительность жизни (-) 0 69

Группа 7 315% Бюджетные доходы на душу населения (+), основные фонды на душу населения (+), число школьников на душу населения (-), инвестиции в основной капитал на душу населения (+), суммарная прибыль / убыток организаций на душу населения (+) 0 74

Результаты декомпозиции Р -конвергенции ВРП на одного занятого по отраслям представлены в таблице 5

В таблице оценка скорости конвергенции в первом столбце является суммой оценок во всех остальных столбцах Представленные результаты следует читать следующим образом (на примере 1999 г) в целом наблюдалась дивергенция со

скоростью 8 5% в год, основной вклад в данный процесс был сделан промышленностью и «прочими услугами», конвергенция наблюдалась в сельском хозяйстве, вклад остальных отраслей был незначимым

Таблица 5 Отраслевая декомпозиция р -конвергенции (в скобках указаны Ь статистики, в закрашенных ячейках стоят значимые оценки)

Период ВРП на одного занятого Пром-ть Сельское н лесное хозяйстао Строит во Транспорт Оптовая и розничная торговля обществ питание «Прочие услуги» «Прочие отрасли» Структ Сдвиги Ковар

19962004 FE ш tmm т т гт> rns та ш Йж tsm <ш mm ш гёйй -0 016 (¡450) -0004 (0 320)

1997 0 013 (0 508) 0 006 (0 518) 0 001 (0 050) ш м -0 016 -a 28D 0 012 (1 672) 0 008 (0 719) 0012 (1 323) 0 00S (0 699) 0000 (0 039)

1998 0 007 (0 291) 0001 (0107) «в -МЯЛ 0 002 (0143) Ш mm 0 006 (0880) -0 014 -О 206) 0 011 (0 955) 0 008 (0 347) 0 005 (0 232)

1999 ян ыя mm ва mm -0 001 (0 048) -0 004 (0 326) -0011 -(0 863) ШЗ mm 0002 (0 171) 0 009 (0 428) 0004 (0115)

2000 0135 (I 823) WS! т «ш AiM 0 016 (1 625) -0 010 -(0 787) ш шшц Ш wm -0 008 -(0 565) -0 001 СО 033)

2001 шт «М4 jпт «н mm -0 002 (0 219) 0 003 (0 640) 0 002 (0 432) 0010 а 595) 0 001 (0 034) жт •рад 0 002 (0 660)

2002 0 010 (0 445) 0 010 (0 732) Ш1 вд#» -0 022 (1 253) т, mm 0 014 0 750) 0 011 а 714) -0014 0 173) 0004 (0 773) 0 016 а 914)

2003 0 029 (I 229) 0 009 СО 744) СОН am if -0 002 (0 629) -0 004 -(0802) 0004 (0 750) 0 002 -(0131) -0 037 -(! 517) 0 025 (1 259)

2004 0 050 -(I 640) аш S» 0.014 <fm ООП (I 660) -0 006 -(I 070) -0 003 -(0180) 0 001 (0 170) 0 005 (0 420) 0 007 -0 250) 0 003 (1 050)

i 9592004 FE ют mm ФМ mm ш жт 0 009 (1 330) 5» ffii® 5Щ1 mi mm -0015 -(1 190) 0017 (1160)

Из таблицы 5 следует, что основными двигателями конвергенции на рассматриваемом промежутке времени являлись транспорт и строительство Разнонаправленным было влияние сельского хозяйства и промышленности Таким образом, для снижения межрегионального неравенства органам власти следует сконцентрировать усилия на развитии данных отраслей, с особенным вниманием следует относиться к сельскому хозяйству и промышленности

3. Основные результаты и выводы работы

В исследовании получены следующие основные результаты

1 Рассмотрена актуальная для России проблема неравенства в развитии регионов На основе зарубежного опыта эконометрического моделирования конвергенции оценена

ее скорость как для всех российских регионов, так и для отдельных групп Полученные результаты могут быть использованы для определения степени эффективности региональной политики и для выработки рекомендаций по ее совершенствованию

2 Представлена классификация механизмов конвергенции, анализ которых позволяет определить меры экономической политики, способствующей снижению межрегионального неравенства стимулирование технологического прогресса, меры по структурной перестройке экономики регионов в сторону более производительных отраслей, развитие международного сотрудничества и т д

3 Представлена система моделей экономического роста, прогнозирующих на теоретическом уровне наличие/отсутствие конвергенции На базе модели Солоу теоретически обоснован вид эконометрических уравнений конвергенции

4 Обсуждены возможности применения различных эконометрических подходов для анализа конвергенции Показано, что условная /? -конвергенция российских регионов лучше всего описывается моделями пространственной регрессии, р -конвергенция внутри однородных групп регионов - панельной моделью с фиксированными эффектами, вероятность перехода из одной группы в другую - моделями бинарного выбора

5 При анализе клубной конвергенции с помощью моделей бинарного выбора доказана возможность их применения для моделирования конвергенции Данный подход позволяет пе только выявить факторы, влиявшие на переход регионов из одной группы в другую, но и па основании имеющейся информации прогнозировать подобные переходы в будущем Показано, что модели бинарного выбора наилучшим образом описывают ситуацию в нестабильных условиях, когда большое количество регионов переходят из группы в группу

6 С 1994 по 2005 гг наблюдалась а -дивергенция по ВРП на душу населения, то есгь региональное неравенство с течением времени росло В то же время, в указанный промежуток времени наблюдалась условная р -конвергенция со скоростью 3% в год Скорость конвергенции была оценена и для периодов 1994-1998 гг, 1999-2005 гг, а также для каждого года в отдельности Результаты расчетов позволили определить факторы экономического роста в регионах основные фонды на душу населения, среднедушевые доходы и расходы, бюджетные расходы на душу населения,

инвестиции на душу населения Воздействуя на указанные макроэкономические показатели, федеральное правительство и региональные власти могут стимулировать экономический рост в субъектах федерации

7 Метод анализа панельных данных позволил оценить скорость условной Р -конвергенции в семи однородных группах регионов, сравнить ее со скоростью конвергенции для всей выборки в целом и доказать наличие в России клубной конвергенции В группах регионов наборы факторов экономического роста различаются Это позволяет сделать вывод о необходимости дифференцированного подхода к стимулированию экономического развития в разных регионах

8 Осуществлена декомпозиция -конвергенции для ВРП на одного занятого по отраслям экономики На рассмотренном промежутке времени развитие отраслей транспорта и строительства способствовало конвергенции регионов Разнонаправленным по годам было влияние промышленности и сельского хозяйства Однако в целом они оказывали положительное влияние на конвергенцию регионов Результаты декомпозиции могут быть использованы для выбора отраслей-точек экономического роста, так как их стимулирование, с одной стороны, ускоряет развитие регионов, с другой стороны, снижает межрегиональное неравенство

9 Сопоставление р- и а -конвергенции показало, что, несмотря на более высокие темпы роста у бедных регионов, неравенство в абсолютном выражепии продолжало расти, то есть разница в темпах роста не способна в настоящее время сократить отставание бедных регионов от богатых Правительству необходимо принимать дополнительные меры по сокращению разрыва Эти меры должны быть связаны со структурной перестройкой экономики бедных регионов, создании в них точек роста, стимулировании развития экспортно-ориентированных отраслей

10 Полученные в диссертации результаты могут быть использованы при проведении региональной политики Например, моделирование конвергенции между российскими регионами позволяет оценить эффективность проводимой политики регионального развития и указать направления повышения ее эффективности Несмотря на принимаемые в последние годы меры, неравенство между регионами не снижается Для уменьшения уровня региональной дифференциации предлагается учитывать особенности тех или иных групп регионов, а также использовать политику адресного воздействия на точки роста в регионах, на отрасли-двигатели экономического роста

Публикации по теме диссертации

1 Моделирование процесса конвергенции между российскими регионами Тезисы к докладу Ломоносов-2005 Международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых, МГУ им МВ Ломоносова, 12-15 апреля 2005 г Сборник тезисов Том 1 Гл ред В Н Сидоренко М Изд-воМГУ,2005 -(0,1 пл)

2 Проблемы эмпирического моделирования процесса конвергенции на примере российских регионов Тезисы к докладу Ломоносов-2006 Международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых по фундаментальным наукам, МГУ им М В Ломоносова 12-15 апреля 2006 г Сборник тезисов Гл ред В Н Сидоренко М КДУ, 2006 - (0,1 п л )

3 Эконометрический анализ конвергенции российских регионов Статья Сборник студенческих работ 2006 г / Под ред М В Грачевой М Грант Виктория ТК, 2006 г - (0,7 п л)

4 Анализ дифференциации регионов России в 1995 - 2004 гг Тезисы к докладу Материалы докладов XIV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов» / Отв ред И А Алешковский, П Н Костылев — М Издательский центр Факультета журналистики МГУ им М В Ломоносова, 2007 -(0,1 п л)

5 Декомпозиция межрегиональной конвергенции в России Статья Аудит и финансовый анализ №4,2007 г - (1 п л )

6 Анализ региональной дифференциации в России в 1995-2004 гг Статья Сборник статей аспирантов факультета экономики Выпуск 8 М НОУ МЭЛИ, 2007 г - (0,3 ал)

Напечатано с готового оригинал-макета Подписано в печать 02 10 07

Отпечатано на машине «Rex-Rotary» Печ л 1,5 Тираж 100 экз Зак №14

119992, ГСП-2, Москва, Ленинские горы, МГУ им М В Ломоносова 2-й учебный корпус, экономический факультет

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Иодчин, Александр Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ КОНВЕРГЕНЦИИ.

1.1. Основные понятия теории конвергенции.

1.1.1. Типы конвергенции.

1.1.2. Механизмы конвергенции.

1.2. Обзор основных подходов к исследованию конвергенции.

Глава 2. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА КОНВЕРГЕНЦИИ.

2.1. Модели экзогенного роста.

2.1.1. Моделирование конвергенции при убывающей отдаче от масштаба. Модель Солоу.

2.1.2. Моделирование конвергенции с учетом предпочтений потребителей. Модели Рамсея и пересекающихся поколений.

2.1.3. Моделирование конвергенции с учетом человеческого капитала. Альтернативные версии модели Солоу.

2.2. Модели эндогенного роста.

2.2.1. Модель АК.

2.2.2. Модель Ромера и модели, объясняющие темпы НТП.

2.2.3. Модель эндогенного роста с учетом предпочтений потребителей.

2.3. Влияние убывающей отдачи от масштаба и технологического обмена на скорость конвергенции.

Глава 3. ЭМПИРИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К МОДЕЛИРОВАНИЮ ПРОЦЕССА КОНВЕРГЕНЦИИ.

3.1. Измерение уровня неравенства в развитии регионов и анализ его динамики.

3.2. Эконометрические подходы к анализу конвергенции.

3.2.1. Применение моделей анализа временных рядов для исследования конвергенции

3.2.2. Моделирование бета-конвергенции на основе пространственных выборок.

3.2.3.Применение моделей пространственной автокорреляции к анализу конвергенции.

3.2.4. Панельный подход к анализу конвергенции.

3.2.5. Возможности анализа клубной конвергенции на основе моделей бинарного выбора.

3.3. Некоторые особенности эмпирического анализа регионального неравенства и конвергенции.

3.3.1. Проблема смещенности оценок абсолютной бета-конвергенции.

3.3.2. Проблема корректировки региональных различий в уровнях цен.

3.3.3. Преимущества и недостатки использования национальных и региональных дефляторов.

3.3.4. Особенности использования валового регионального продукта как показателя уровня развития региона.

3.4. Использование метода декомпозиции в анализе конвергенции.

3.4.1. Декомпозиция конвергенции по отраслям экономики.

3.4.2. Факторная декомпозиция.

3.4.3. Эконометрическая реализация метода декомпозиции.

Глава 4. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ КОНВЕРГЕНЦИИ МЕЖДУ РОССИЙСКИМИ РЕГИОНАМИ.

4.1. Исходные статистические данные.

4.2. Эмпирический анализ скорости конвергенции российских регионов.

4.2.1. Сигма-конвергенция.

4.2.2. Бета-конвергенция на всем временном промежутке.

4.2.3. Погодовая бета-конвергенция.

4.3. Эконометрический анализ клубной конвергенции.

4.3.1. Выявление однородных групп регионов на основе методов многомерной классификации.

4.3.2. Моделирование бета- конвергенции для разных групп регионов.

4.3.3 Моделирование вероятностей межгрупповых переходов с помощью моделей бинарного выбора.

4.4. Эконометрический анализ бета-конвергенции на основе метода декомпозиции.

4.5. Оценка эффективности региональной политики и выработка общих рекомендаций по ее оптимизации.

4.6. Выводы.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Эконометрическое моделирование межрегиональной конвергенции в России"

С начала 1990-х гг. экономика России находится в состоянии структурной перестройки и перехода к новым методам ведения хозяйства. Во времена СССР экономика страны была плановой, необходимые объемы производства «спускались» на предприятия сверху, существовала централизированная система распределения ресурсов и выпущенной продукции. Распад Советского Союза, с одной стороны, привел к разрыву традиционных народнохозяйственных связей (потеря традиционных поставщиков и покупателей), с другой стороны, изменились условия хозяйствования (предприятия теперь сами должны определять свои объемы производства, ассортимент выпускаемой продукции, самостоятельно искать источники сырья и проводить сбытовую политику). Изменилась и отраслевая структура экономики России и ее регионов. До начала 1990-х гг. в народном хозяйстве преобладали отрасли тяжелого машиностроения, ВПК, добывающая промышленность. С началом перехода к рыночным отношениям и кризиса, затронувшего все без исключения отрасли, в структуре экономики начала повышаться доля добывающих, перерабатывающих отраслей и сферы услуг, а после 1998 года - легкой и пищевой промышленности, производства товаров потребления.

Период рыночных реформ можно разделить на два этапа. Первый, с конца 1980-х гг. по 1998 г., характеризуется экономическим спадом, развалом традиционных хозяйственных связей, экономическими реформами и стремительным переходом экономики к рыночному функционированию. Второй этап с 1999 г. по настоящее время -период экономического роста и восстановления экономики, продолжения становления рыночных отношений и структурных изменений.

Процессы, происходившие в экономике России в последние годы, по-разному сказались на развитии российских регионов. Если экономический спад затронул все субъекты федерации (одни в большей мере, другие, в частности, добывающие энергоресурсы, в меньшей), то влияние благоприятной экономической конъюнктуры, сложившейся после 1998 г., было дифференцированным. Многие регионы сумели успешно перестроиться, и в настоящее время наблюдается их экономический рост, а уровень жизни населения приближается к развитым странам, другие по-прежнему, находятся в состоянии экономической стагнации. Таким образом, в последние годы наблюдается рост регионального неравенства, что создает ряд проблем для государства: замедление экономического роста, обусловленное необходимостью направлять часть ресурсов на региональное выравнивание, а не на стимулирование развития; повышение социальной напряженности; усиление сепаратистских настроений и дезинтеграционных процессов. В связи с этим на первый план выходит необходимость исследования динамики регионального неравенства, определение ее особенностей и выявление факторов ее снижения.

Необходимо отметить, что региональное неравенство было, есть и будет. Невозможно полностью устранить дифференциацию, так как уровень развития регионов зависит от большого числа объективных (природные условия, наличие ресурсов, экономико-географическое положение и др.) и субъективных факторов (сложившаяся структура экономики, качество институтов власти и степень их коррумпированности, качество трудовых ресурсов и др.). Существующая региональная дифференциация -результат специфики исторически сложившихся и современных факторов. Неравенство в экономическом развитии российских территорий начало складываться в 18-19 вв. В это время основными факторами развития выступали заселенность территории, удаленность от западных границ, климатические условия, в меньшей степени, обеспеченность природными ресурсами. В годы ускоренной индустриализации (1930-е гг.) толчок к стремительному развитию получили те территории, где создавались крупные промышленные комплексы. Сильное влияние на распределение производительных сил, а следовательно, и на экономический потенциал краев и областей оказала Великая отечественная война, когда многие крупные предприятия были эвакуированы на восток, что в послевоенное время способствовало снижению регионального неравенства. Начиная с 1950-х гг., динамика регионального развития определялась крупными всесоюзными стройками: каскады ГЭС в Сибири, разработка крупных энергетических месторождений, БАМ и т.п. Ведущую роль в планировании размещения производительных сил по территории страны играл Госплан СССР. Однако, как отмечено в работе Пчелинцева [41], «схемы развития и размещения производительных сил строились на предложениях отраслевых министерств, без проверки на сбалансированность по ресурсам. Основное внимание в них уделялось отраслям добывающей промышленности и первичной обработки; для все более разраставшейся отрасли машиностроения (не говоря уже об отраслях группы «Б») и сферы услуг достойного места не находилось». Важным моментом здесь является то, что в советское время за исключением двух непродолжительных периодов 1917-1932 и 1957-1965 гг., политика размещения производительных сил носила не региональный, а отраслевой характер, т.е. все решения принимались в профильных министерствах, а не органами, координирующими региональное развитие. Все перечисленные выше факторы определили сложившуюся к началу 1990-х гг. структуру регионального неравенства. Усиление региональной дифференциации пришлось на первую половину 1990-х гг. С тех пор нового резкого ее нарастания не наблюдалось. В первые годы реформ развитие регионов зависело от их отраслевой структуры и способности этих отраслей адаптироваться к новым условиям хозяйствования. Динамика регионального неравенства в период с 1994 по 2005 г., ее факторы и особенности анализируются в настоящем исследовании. Чтобы подчеркнуть практическую значимость и необходимость исследования регионального неравенства приведем слова академика Гранберга: «неоднородность, или дифференциация, экономического пространства оказывает значительное влияние на государственное устройство, структуру и эффективность экономики, стратегию и тактику институциональных преобразований и социально-экономической политики1». Следовательно, возникает необходимость оценить оптимальный уровень неравенства с точки зрения устойчивого развития как регионов по отдельности, так и всей экономики России в целом. Результаты, полученные в данном исследовании, могут быть использованы при оценивании оптимального уровня дифференциации.

Актуальность выбранной темы связана также с большим вниманием, которое в настоящее время уделяется в России вопросам региональной политики. «Межрегиональные сопоставления социально-экономического положения регионов необходимы как государству (в лице федеральных органов управления) для обеспечения региональной политики, так и регионам (прежде всего в лице региональных администраций), результаты (оценки) которых служат ориентирами в изменившихся условиях внешней среды, межрегиональных и межуровневых отношений»2. Выравнивание уровней социально-экономического развития регионов вызвано необходимостью снизить напряженность в отношениях между бедными и богатыми субъектами федерации. Неравномерность социально-экономического развития может привести к сепаратистским настроениям как в богатых, так и в бедных регионах. Любое государство, каким бы либеральным оно не было, и какой бы самостоятельностью не обладали его территориальные единицы, несет ответственность за территориальную целостность страны, за избежание различных конфликтов и кризисов (экономических, экологических и т.п.), а также за стабильное и сбалансированное развитие его территорий и высокий уровень жизни населения. Особенно важно осознавать эту ответственность в периоды коренной ломки сложившихся и формирования новых устоев жизни общества. Именно в такие моменты времени государства подвергаются самым сильным территориальным напряжениям и находятся под воздействием дезинтеграционных процессов. Проведенное в настоящей работе исследование позволит оценить

12]

2 [49] эффективность российской региональной политики с точки зрения регионального развития и снижения неравенства и выработать рекомендации по ее повышению.

В последние 15-20 лет во всем мире тема выравнивания уровней развития стран и регионов стала очень популярной. Под конвергенцией понимается сближение уровней развития стран или регионов во времени. Существует два основных подхода к моделированию данного процесса - исследование динамики дифференциации развития стран и регионов (сг -конвергенция) и анализ зависимости темпов экономического роста от первоначального уровня развития (/? -конвергенция). Понятие конвергенции появилось в 1960-х гг. после опубликования модели экономического роста Солоу, одним из основных понятий которой является «стационарное состояние» или такое состояние, при котором капиталовооруженность труда находится на постоянном уровне. Следствием из модели Солоу является положительная зависимость темпов экономического роста от удаленности страны от стационарного состояния. При этом в случае одинакового стационарного состояния у всех государств, бедные страны будут иметь более высокие темпы экономического роста и, тем самым, сокращать свое отставание от богатых.

Конвергенция стала объектом пристального внимания после выхода в свет в начале 90-х гг. двух основополагающих работ по данной теме: Mankiw, Romer, Weil [147] и Barro, Sala-i-Martin [62]. Они заложили основу для всех последующих исследований конвергенции. Ни одна современная публикация не обходится без ссылок на эти две работы. Одни авторы соглашаются с ними, другие опровергают их выводы. В российской экономической литературе проблемам регионального неравенства и выравниванию уровней развития регионов посвящено много работ. Однако основной акцент в исследованиях делается на описании статистических данных, типологизации регионов, Есть публикации, посвященные анализу дифференциации регионов России и экономическому росту. Основное внимание в российских исследованиях концентрируется на сг-конвергенции. Анализу зависимости темпов роста от первоначального уровня развития регионов уделяется недостаточно внимания. В работах, где исследуется р-конвергенция, анализ носит поверхностный характер. Авторы ограничиваются определением ее наличия или отсутствия, не выявляя ее факторы и особенности. Таким образом, несмотря на значительное количество попыток анализа проблемы регионального неравенства, многое в ней остается неясным. В связи с этим возникает необходимость в более подробном исследовании межрегиональной конвергенции в России.

Одной из важнейших составляющих проводимого анализа является использование экономико-математического инструментария, позволяющего объективно описывать происходящие процессы, делать количественные оценки и строить прогнозы. Широкие возможности в данном направлении предоставляют методы эконометрического моделирования, которые на базе различных типов статистических данных (временных рядов, пространственных выборок и панельных данных) позволяют изучать зависимости между социально-экономическими показателями, выявлять детерминанты изучаемых процессов, учитывать экономико-географическое положение стран и регионов и т.п. Их использование повышает адекватность полученных результатов и научную обоснованность сделанных выводов. В исследованиях, посвященных проблемам межрегионального неравенства и конвергенции в России, эконометрический инструментарий не получил достаточного распространения, что обедняет проводимый анализ. Определенный теоретический и прикладной интерес в изучении процессов межрегиональной конвергенции в России представляет выявление возможности использования эконометрических моделей, разработанных в последние годы, в частности моделей пространственной автокорреляции, панельных данных и бинарного выбора.

Целью исследования является моделирование и анализ межрегионального неравенства и конвергенции в России с использованием эконометрического инструментария. В соответствии с этой целью были поставлены и решались следующие задачи исследования:

• На основе проведенного обзора существующих научных публикаций, посвященных анализу конвергенции, выявить основные факторы, оказывающие влияние на данный процесс.

• Представить систему моделей экономического роста, служащих теоретической базой для анализа конвергенции и дать теоретическое обоснование вида соответствующих эконометрических уравнений.

• Проанализировать возможность применения различных эконометрических подходов к моделированию конвергенции, выделить их преимущества и недостатки, дать рекомендации по их использованию.

• Сформировать статистическую базу данных по показателям, характеризующим социально-экономическое развитие российских регионов.

• Дать количественную оценку степени регионального неравенства и скорости конвергенции российских регионов с использованием статистических характеристик дифференциации и современных эконометрических методов.

• Оценить скорость конвергенции внутри однородных по уровню социально-экономического развития групп регионов (клубов). Построить модель вероятностей переходов регионов между группами с целью прогнозирования будущей структуры конвергенционных клубов.

• Для выявления направлений снижения межрегионального неравенства произвести отраслевую декомпозицию конвергенции, позволяющую выявить отрасли, оказывающие наибольшее влияние на данный процесс.

• Оценить эффективность российской политики регионального развития и снижения неравенства; сформулировать рекомендации по ее совершенствованию.

Объектом исследования является социально-экономическое развитие регионов России в период с 1994 по 2005 гг.

Предмет исследования - анализ механизмов и факторов межрегиональной конвергенции в Российской Федерации по различным показателям социально-экономического развития.

Методологической и теоретической базой исследования послужили публикации российских и зарубежных ученых в области исследования межстрановой и межрегиональной конвергенции, особенностей экономического развития субъектов Российской Федерации (А. Грандберг, Н. Михеева, Р.Мельников, Б. Лавровский, О. Пчелинцев, Е. Шильцин, JI. Анселин, Р. Барро, X. Сала-и-Мартин, В. Баумоль, А. Бернард, Ч. Джонс, А. Де ла Фуенте, П. Эванс, Н. Ислам, Г. Мэнкью, П. Ромер, Д. Уэйл, Д. Ква, Р. Тамура, В.-К. Вонг и др.).

Информационная база исследования основывается на статистическом материале Федеральной службы государственной статистики. Источником данных являются ежегодные сборники Росстата «Регионы России», «Население России» и «Российский статистический ежегодник» за 1997-2006 гг., а также сайты www.budgetrf.ru (проект «Бюджетная система РФ») и www.undp.ru (российское отделение ПРООН). Выборка охватывает период с 1994 по 2005 гг.

Эконометрические расчеты проводились в программных пакетах EViews 4.0 и 5.0, Stata 8.0, Statistica и GeoDa095i.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

• Дана системная классификация факторов (механизмов), оказывающих влияние на процесс конвергенции стран и регионов. До настоящего времени такие факторы в разных работах рассматривалось по отдельности.

• В отличие от исследований других авторов представлено последовательное и полное обоснование вида эконометрических уравнений, используемых для оценивания скорости конвергенции, основанное на их связи с теоретическими моделями экономического роста, в частности с моделью Солоу. Попытки показать данную связь предпринимались и раньше, но они носили незавершенный характер.

• Обоснованы и использованы для исследования конвергенции между российскими регионами методы анализа панельных данных и модели пространственной автокорреляции, которые до настоящего времени практически не встречались в отечественных работах. Панельные данные, в отличие от пространственных, позволяют за счет увеличения объема выборки повысить надежность полученных результатов и учесть индивидуальные особенности регионов. Модели пространственной автокорреляции учитывают расположение регионов в пространстве и их взаимное влияние.

• Сформирована база данных социально-экономических показателей развития российских регионов, структура которой ориентирована на работу не только с пространственными выборками и временными рядами, но и с панельными данными. Статистика охватывает двенадцатилетний период с 1994 по 2005 гг., причем, данные за 2004 и 2005 гг. впервые используются для анализа межрегиональной конвергенции в России.

• Уровень регионального неравенства и его динамика оценены с использованием различных статистических характеристик дифференциации и для широкого набора показателей социально-экономического развития. Скорость межрегиональной конвергенции оценена на промежутке с 1994 по 2005 гг. и по каждому году из промежутка в отдельности, а также для однородных по уровню социально-экономического развития групп регионов. Оценивание проведено с использованием различных эконометрических подходов, в частности моделей регрессионного анализа пространственных выборок, пространственной автокорреляции и панельных данных. Это позволило выделить преимущества и недостатки различных современных эконометрических подходов и сформулировать рекомендации по их применению.

• В рамках анализа клубной конвергенции предложено и апробировано на реальных данных использование моделей бинарного выбора для анализа вероятностей перехода регионов между однородными группами. Существующие на настоящий момент подходы не позволяют прогнозировать эти вероятности. В исследовании показано, что модели бинарного выбора, лишенные этого недостатка, не только выявляют факторы, оказывающие влияние на процесс перехода, но и указывают на те регионы, переход которых в другую группу наиболее вероятен. Тем самым, федеральные и региональные власти получают инструмент для управления данным процессом.

• Впервые на российских данных проведена декомпозиция конвергенции по отраслям экономики, которая позволяет не только определить наличие конвергенции, но и выявить те отрасли, развитие которых может ускорить экономический рост в регионе и снизить региональное неравенство.

• Применение различных эконометрических методов позволило научно обосновать степень эффективности российской региональной политики и сформулировать рекомендации по ее совершенствованию. До настоящего исследования результаты эконометрического моделирования практически не учитывались в отечественных работах.

Теоретическая значимость исследования состоит в обосновании вида эконометрических уравнений, описывающих процесс конвергенции, и их связи с моделями экономического роста; в совершенствовании методики применения эконометрического инструментария для анализа конвергенции (дана классификация и проанализирована возможность использования различных эконометрических подходов для исследования конвергенции: выделены их преимущества и недостатки, указаны условия применимости); а также в том, что предложено и обосновано применение моделей бинарного выбора для исследования клубной конвергенции.

Практическая значимость исследования заключается в том, что полученные результаты моделирования межрегиональной конвергенции в России, в т.ч. оценки скорости и выявленные факторы экономического роста, могут быть использованы для формирования концепции развития регионов и для обоснования процессов слияния регионов. Проведенное эконометрическое исследование динамики регионального неравенства позволяет оценить эффективность проводимой региональной политики, с точки зрения выравнивания уровней развития субъектов федерации. Осуществленная декомпозиция процесса конвергенции указывает на те отрасли, чье развитие способствует не только экономическому росту, но и сближению уровней развития регионов. Применение моделей бинарного выбора дает возможность прогнозировать переходы регионов из одних однородных групп в другие, что позволяет властям регулировать данный процесс, а следовательно, и динамику регионального развития и неравенства.

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на международных конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2005», «Ломоносов-2006» и «Ломоносов-2007», на научно-практической конференции аспирантов Московского экономико-лингвистического института в 2007 г., а также на научном семинаре «Макроэкономические исследования» Экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова в 2006 и 2007 гг. Основные положения диссертации опубликованы в 6 работах, объемом 2,3 п.л. Одна из них опубликована в журнале, входящем в Перечень ведущих научных журналов и изданий, выпускаемых в Российской Федерации.

Решение указанных выше задач определяет следующую структуру работы. Работа состоит из четырех глав, введения, заключения, приложения и списка литературы.

Первая глава «Теоретические основы конвергенции» посвящена определению понятия конвергенции, классификации ее типов, выявлению факторов, оказывающих влияние на данный процесс, и обзору существующих подходов к ее исследованию. Данная глава закладывает основу для всего последующего анализа и определяет его основные направления.

Во второй главе «Экономико-математические модели процесса конвергенции» рассматриваются модели экономического роста, на основе которых прогнозируется наличие или отсутствие конвергенции и оценивается ее теоретическая скорость. К их числу относятся модели экзогенного и эндогенного роста. Первый класс моделей предсказывает наличие конвергенции. Однако этот вывод не всегда подтверждается эмпирически. В связи с этим встает вопрос о применении моделей эндогенного роста. Их основными отличиями являются постоянная отдача от масштаба и эндогенное определение параметров модели, а не их задание извне. В главе показано, как на основе двух классов моделей можно теоретически оценить скорость конвергенции. Конечно же, теоретические модели не в полной мере отвечают на вопрос о наличии конвергенции в каждой конкретной выборке, но их значимость для анализа заключается в том, что они служат базой для вьюода эконометрических уравнений конвергенции. В конце главы приводится модель, демонстрирующая влияние убывающей отдачи от масштаба и технологического обмена на процесс конвергенции. Анализ механизмов позволяет определить меры политики снижения межрегионального неравенства.

В третьей главе обсуждается методика применения различных эконометрических подходов к анализу конвергенции, выделяются их преимущества и недостатки. Так для моделирования межрегиональной конвергенции в России в наилучшей степени применимы модели анализа пространственных выборок, в меньшей степени - панельные модели. Использовать анализ временных рядов в настоящее время не представляется возможным из-за недостаточного числа наблюдений. В главе обсуждается возможность применения моделей с пространственной автокорреляцией остатков и моделей бинарного выбора для анализа конвергенции. В конце главы даются два метода декомпозиции конвергенции по отраслям экономики и факторам экономического роста. Подобная декомпозиция может быть использована при проведении политики регионального развития, так как она позволяет определить не только отрасли-точки роста, но и отрасли, чье развитие будет способствовать снижению регионального неравенства.

В четвертой главе «Эконометрический анализ конвергенции между российскими регионами» проводится предварительный анализ используемых статистических данных, делаются априорные предположения относительно направления влияния рассматриваемых показателей на темпы экономического роста. Сигма-конвергенция анализируется как для ВРП на душу населения, так и для других показателей социально-экономического развития регионов. Выявляются факторы роста регионального неравенства. Оценивание скорости конвергенции (абсолютной и условной) проводится с помощью нескольких эконометрических методов: анализа пространственных выборок, пространственной автокорреляции, панельного подхода. Исследование конвергенции проводится как на всем рассматриваемом промежутке времени, так и в отдельности по каждому году. С целью анализа конвергенции внутри однородных групп регионов проводится типологизация последних по уровню социально-экономического развития и моделируется конвергенция внутри них. Для анализа вероятностей перехода из группы в группу применяются модели бинарного выбора. В связи с неоднородностью влияния отраслей на конвергенцию осуществляется декомпозиция данного эффекта по основным отраслям экономики: промышленность, сельское хозяйство, строительство, транспорт, торговля и общественное питание.

В заключении сформулированы выводы, полученные на основе эмпирического анализа. Также анализируется эффективность региональной политики, и формулируются рекомендации по ее оптимизации.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Иодчин, Александр Александрович

4.6. Выводы

Анализ, проведенный в настоящей главе, позволил сделать следующие выводы:

1. Неоднородность российских регионов росла во времени. На промежутке 1994-2005 гг. наблюдалась сигма-дивергенция по показателю ВРП на душу населения. За указанный промежуток времени коэффициент вариации вырос с 0,45 до 0,9, т.е. в 2 раза. При этом удалось выявить факторы роста неравенства: инфляция, различия в уровнях цен, эффект масштаба. Существенное влияние на уровень неравенства и его динамику оказывает лишь небольшое число регионов-лидеров. Их исключение из выборки значительно снижает уровень дифференциации, который с течением времени практически не изменяется. Таким образом, фундаментальных причин для роста регионального неравенства в России нет, а увеличение уровня дифференциации носит конъюнктурный характер.

2. Несмотря на рост неоднородности регионов России, бедные регионы имели темпы роста выше богатых. В 1994-2005 гг. между регионами России была выявлена условная конвергенция. Причем она наблюдалась как на всем временном промежутке, так и по годам в отдельности, за исключением 2004 и 2005 гг. Частично полученный результат (увеличение неоднородности на фоне более высоких темпов роста в бедных регионах) может объясняться стремлением регионов каждого к своему стационарному состоянию. Богатые регионы находились дальше от своих стационарных состояний, чем бедные от своих. Вторым объяснением может быть слишком большой первоначальный разрыв в абсолютном выражении. Более высоких темпов роста бедных регионов было недостаточно, чтобы сократить этот разрыв. Скорость конвергенции составила от 14% в год для 1994-1998 гг. до 2% в год для 1999-2005 гг. в пространственной регрессии.

3. Доказана необходимость государственного вмешательства в процесс регионального развития с целью снижения существующего неравенства между субъектами федерации. Об этом говорит наличие условной конвергенции одновременно с отсутствием абсолютной. Отсутствие значимых оценок при моделировании абсолютной конвергенции на основе пространственных выборок было прогнозируемо и совпадает с результатами, полученными во многих западных исследованиях. Необходимо отметить, что проводимая политика должна носить долгосрочный характер и воздействовать на фундаментальные показатели развития регионов. На какие именно указывает проведенное моделирование условной конвергенции и выявленные факторы экономического роста.

4. К числу данных факторов относятся50: инвестиции на душу населения в текущем (+) и предыдущем (-) годах, темп роста занятых (+), среднедушевые доходы (+), расходы на НИОКР (+), доля топливной промышленности (разные знаки по годам), степень износа основных фондов (разные знаки по годам), доходы и расходы региональных бюджетов (разные знаки по годам) и т.д. Таким образом, при проведении региональной политики федеральные и региональные власти должны учитывать данные факторы.

5. Между регионами России в 1995-2005 гг. наблюдалась клубная конвергенция. Данный вывод получен на основе оценивания скорости конвергенции для однородных групп с использованием панельного подхода, так как полученные оценки скорости конвергенции внутри них получились значительно выше, чем для выборки из всех регионов. Наличие клубной конвергенции косвенно может указывать на то, что группы в целом могли дивергировать. Данное предположение позволяет объяснить наличие условной р -конвергенции на фоне сигма-дивергенции. Дисперсия росла за счет дивергенции групп на фоне более высоких темпов роста в бедных регионах внутри каждой из групп.

50 В скобках указано, как влияют эти показатели на темп роста: «+» - положительное влияние, «-» -отрицательное.

6. На промежутке времени 1996-2004 гг. были выявлены отрасли, вносившие наибольший вклад в процессы конвергенции и дивергенции. При использовании панельного подхода двигателями конвергенции выступили все рассмотренные отрасли экономики. В то же время структурные сдвиги в занятости населения способствовали дивергенции. Анализ пространственных регрессий в погодовом разрезе показал, что двигателями конвергенции являются транспорт и строительство. Остальные отрасли и структурные сдвиги в разные годы по-разному влияли на процесс конвергенции.

7. Показано наличие конвергенции по показателю производительности труда во всех рассмотренных отраслях экономики (при использовании панельного подхода).

Проведенный анализ конвергенции и выявленные детерминанты экономического роста позволили оценить эффективность региональной политики и дать рекомендации по ее оптимизации (см. параграф 4.5).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Объектом исследования в настоящей работе являлся уровень социально-экономического развития регионов России за период с 1994 по 2005 гг. Предмет исследования - анализ механизмов и факторов межрегиональной конвергенции в Российской Федерации по различным показателям социально-экономического развития.

Цель работы - моделирование и анализ межрегионального неравенства и конвергенции в России с использованием эконометрического инструментария.

На основе результатов проведенного в диссертации исследования были сделаны следующие выводы:

1. В диссертации рассмотрена актуальная для России проблема неравенства в развитии регионов. На основе зарубежного опыта эконометрического моделирования конвергенции оценена ее скорость как для всех российских регионов, так и для отдельных групп. Полученные результаты могут быть использованы для оценивания эффективности региональной политики и для выработки рекомендаций по ее проведению и повышению ее эффективности.

2. На основе проведенного анализа зарубежной и отечественной литературы, посвященной конвергенции и региональному неравенству, в диссертации построена классификация механизмов конвергенции - факторов, оказывающих влияние на данный процесс. Выявление и анализ механизмов конвергенции позволяет определить меры экономической политики, способствующие выравниванию уровней развития регионов: стимулирование технологического прогресса, путем предоставления льгот предприятиям, осуществляющим НИОКР; меры по структурной перестройке экономике регионов в сторону более производительных отраслей; развитие международного сотрудничества и т.д.

3. В диссертации подробно рассмотрены различные модели экономического роста и их прогнозы относительно наличия или отсутствия конвергенции. На основе модели экономического роста Солоу дано последовательное и полное обоснование вида эконометрических уравнений, используемых для оценивания скорости конвергенции на основе статистических данных.

4. В диссертации обсуждены возможности применения различных эконометрических методов для анализа конвергенции, а также проведена проверка их работоспособности на основе статистических данных по российским регионам в период с 1994 по 2005 гг. Показано, что условная /3 -конвергенция между российскими регионами лучше всего описывается моделями анализа пространственных выборок, в т.ч. с пространственной автокорреляцией, /? -конвергенция внутри однородных групп регионов - моделью анализа панельных данных с фиксированными эффектами, вероятность перехода из одной группы в другую - моделями бинарного выбора.

5. На основе статистических данных Росстата, данных по региональным бюджетам, индекса развития человеческого потенциала ПРООН построена база данных, характеризующих уровень социально-экономического развития российских регионов в 1995-2005 гг.

6. Показано, что с 1994 по 2005 гг. наблюдалась а -дивергенция по ВРП на душу населения, то есть региональное неравенство с течением времени росло. Анализ неравенства других характеристик социально-экономического развития показал, что на фоне роста дифференциации по экономическим показателям неравенство показателей, характеризующих население, оставалось постоянным.

7. На промежутке с 1994 по 2005 гг. наблюдалась условная /? -конвергенции со скоростью примерно 3% в год. Скорость конвергенции была оценена и для периодов 1994-1998 гг., 1999-2005 гг., а также для каждого года в отдельности. Результаты расчетов позволили определить факторы экономического роста в регионах: основные фонды на душу населения, уровень среднедушевых доходов и расходов, бюджетные расходы на душу населения, инвестиции на душу населения. Воздействуя на указанные макроэкономические показатели, федеральное правительство и региональные власти могут стимулировать экономический рост в субъектах федерации.

8. Метод анализа панельных данных позволил оценить скорость условной /? -конвергенции в семи однородных группах регионов и сравнить ее со скоростью конвергенции для всей выборки в целом. В каждой из групп скорость была выше. Таким образом, в России наблюдается клубная конвергенция, то есть в целом регионы сходятся медленнее, чем внутри однородных групп. Определить наличие межгрупповой конвергенции или дивергенции не представляется возможным из-за недостаточного числа наблюдений, которое должно быть не менее 25 точек для получения статистически надежных результатов. Следует подчеркнуть, что в группах регионов наборы факторов экономического роста различаются. Это позволяет сделать вывод о необходимости дифференцированного подхода к стимулированию экономического развития в регионах.

9. При анализе клубной конвергенции с помощью моделей бинарного выбора показана возможность применения данного инструментария для моделирования конвергенции. Данный подход позволяет не только выявить факторы, влиявшие на переход регионов из одной группы в другую, но и на основании имеющейся информации прогнозировать подобные переходы в будущем. Показано, что модели бинарного выбора лучше всего описывают ситуацию в нестабильных условиях, когда большое количество регионов переходят из группы в группу.

10. Осуществлена декомпозиция /? -конвергенции для ВРП на одного занятого по отраслям экономики. На рассмотренном промежутке времени развитие отраслей транспорта и строительства способствовало конвергенции регионов. Разнонаправленным по годам было влияние промышленности и сельского хозяйства. Однако в целом они оказывали положительное влияние на конвергенцию регионов. Результаты декомпозиции могут быть использованы для выбора отраслей-точек экономического роста, так как их стимулирование, с одной стороны, ускоряет развитие регионов, с другой стороны, снижает межрегиональное неравенство.

11. Сопоставление /? - и <т -конвергенций показало, что несмотря на более высокие темпы роста бедных регионов, неравенство в абсолютном выражении продолжало расти, то есть разница в темпах роста не способна в настоящее время сократить отставание бедных регионов от богатых. Правительству необходимо принимать дополнительные меры по сокращению данного отставания. Эти меры должны быть связаны со структурной перестройкой экономики бедных регионов, создании в них точек роста, стимулировании развития экспортно-ориентированных отраслей.

12. Полученные в диссертации результаты могут быть использованы при разработке научно обоснованной региональной политики. Например, проведенное в диссертации моделирование конвергенции между российскими регионами позволяет оценить эффективность проводимой политики регионального развития и указать направления повышения ее эффективности. Несмотря на принимаемые в последние годы меры, неравенство между регионами не снижается. Для уменьшения уровня региональной дифференциации предлагается учитывать особенности тех или иных групп регионов, а также использовать политику адресного воздействия.