Дополнительные объясняющие переменные

В столбцах 4-20 таблицы 12.3 показан результат включения некоторых дополнительных объясняющих переменных, большинство из которых было предложено в предшествующих исследованиях.

Начальное обучение. В столбце 4 показано среднее число лет начального обучения для мужчин и женщин. Уровни этих переменных включаются также в общий показатель человеческого капитала, взаимодействующий с величиной log(GDP). Оцененные коэффициенты при показателях продолжительности начального обучения незначимы как по отдельности, так и совместно (p=0,35). Незначительная роль начального образования в определении темпов роста удивляет. Малая величина оцененных коэффициентов при количестве лет начального обучения соответствует, однако, выводу о более высоких уровнях образования: коэффициент для числа лет высшего образования больше, чем для среднего. Этот результат соответствует выпуклой зависимости величины человеческого капитала от продолжительности обучения (правда, знаки коэффициентов для продолжительности среднего и высшего образования положительны лишь для обучения мужчин).

Одновременные изменения в продолжительности обучения и ожидаемойпродолжительности жизни. Обсуждавшиеся до сих пор результаты связаны лишь с использованием исходных уровней показателей человеческого капитала. Столбец 5 добавляет одновременные изменения продолжительности среднего и высшего образования мужчин и женщин в каждом из десятилетий. Эти переменные чаще, чем первоначальные уровни, присутствуют в моделях экономического роста (см., например, работу Бенхабиба и Шпигеля (1993)). Экзогенность темпов роста продолжительности обучения неочевидна, хотя они в значительной степени предопределены предшествующей динамикой охвата соответствующими видами обучения. В любом случае, приводимые результаты получены при использовании изменений числа лет обучения в качестве собственных инструментов.

Приведенные в столбце 5 оценки коэффициентов демонстрируют уже знакомое положительное воздействие продолжительности обучения мужчин и отрицательное - женщин. Тем не менее, ни один из оцененных коэффициентов статистически не значим по отдельности, а тест на совместную значимость дает значение p, равное 0,22. Результаты, показанные в столбце 6, отражают добавление показателя изменения логарифма ожидаемой продолжительности жизни к исходной регрессии; коэффициент при этом показателе также статистически незначим. Таким образом, мы не смогли выявить влияния изменений в показателях человеческого капитала на экономический рост, одновременного с этими изменениями. Бенхабиб и Шпигель (1993) сделали аналогичные выводы для образовательных переменных. Одним из возможных объяснений этих результатов является то, что изменения в продолжительности обучения и в состоянии здоровья населения допускают слишком большие ошибки измерения - включая неточности в определении временной структуры связи между человеческим капиталом и производством, - что и не позволяет оценить их эффект.

Доли охвата школьным обучением. В столбце 7 показаны результаты оценивания регрессионных уравнений, включающих как объясняющие переменные доли охвата мужского и женского населения средним и высшим образованием. Эти переменные часто использовались предшествующими исследователями, не имевшими в своем распоряжении данных о средней продолжительности полученного образования. В регрессию, описанную в столбце 7, уровни охвата образованием включены как отдельные объясняющие переменные и как часть показателей человеческого капитала в их взаимодействии с log(GDP).

Включение переменных охвата образованием снижает оцененный эффект показателей накопленного образования, но помимо этого не оказывает существенного эффекта на результаты. Переменные охвата образованием статистически значимы по отдельности и совместно; уровень значимости p для этих четырех переменных равен 0,21. Точечные оценки коэффициентов ведут здесь себя так же, как и для переменных продолжительности полученного образования: они положительны для мужчин и отрицательны для женщин, и по величине воздействие высшего образования больше, чем среднего.

Показатель фертильности и рост численности населения. В столбце 8 показаны результаты добавления к модели используемых ООН показателей общей фертильности (среднее ожидаемое число рожденных живыми детей на одну женщину), переменной, оказывающей негативное влияние на устойчивый уровень выпуска на единицу труда с постоянной эффективностью в неоклассических моделях роста с экзогенным ростом численности населения. В этих моделях экзогенно задаваемое увеличение коэффициента фертильности сокращает темп роста среднедушевого выпуска при заданных значениях переменных состояния.

В моделях с эндогенно определяемой фертильностью, обсужденных в Главе 9, анализ результатов более сложен. Если фертильность выше при данных уровнях среднедушевого дохода и человеческого капитала, поскольку люди предпочитают иметь больше детей, то полученная при анализе перекрестных выборок связь между фертильностью и ростом среднедушевого дохода отрицательна. Наоборот, если более высокая фертильность отражает меньшие затраты на жизнеобеспечение детей, то связь оказывается положительной.

В столбце 8 отражено влияние логарифма общего коэффициента фертильности, при использовании коэффициента фертильности в начале каждого десятилетия (1965 или 1975 годы) в качестве инструментальной переменной. Оцененный коэффициент значимо отрицателен и равен -0,016 (0,006). Этот коэффициент показывает, что увеличение коэффициента фертильности на одно стандартное отклонение (для выборки 1965-75 годов) снижает среднегодовой темп роста выпуска на душу населения на 0,7 процентных пункта в год.

В столбце 9 показаны результаты при использовании темпов роста населения в каждом десятилетии вместо коэффициента фертильности. Эта переменная используется в качестве собственного инструмента. Оцененный коэффициент отрицателен, но статистически незначим.

В столбце 10 отражены результаты одновременного использования коэффициента фертильности и темпа роста численности населения в качестве объясняющих переменных. Оцененный коэффициент при показателе фертильности значимо отрицателен, в то время как коэффициент при темпе роста численности населения значимо положителен. При данной фертильности, более высокий темп роста численности населения говорит о большем приросте численности населения за счет миграции или о более низкой смертности, то есть показателях, имеющих позитивное воздействие на рост. (Рост численности населения зависит также от возрастной структуры населения и от того, в каком возрасте женщины обзаводятся детьми).

В столбце 11 отражено влияние альтернативного демографического показателя, изменения доли населения в возрасте до 15 лет (по данным ООН). Можно ожидать, что увеличение этой доли снижает темп роста среднедушевого дохода, частично за счет роста численности населения в нетрудоспособном возрасте и частично за счет того, что труд взрослых будет больше посвящен уходу за детьми. (Эти эффекты подчеркнуты Сарелом, 1992). Данная переменная, однако, в уравнениях регрессии оказалась статистически незначимой.

Импортные тарифы. Ли (1993) оценил уравнения роста, включающие показатели тарифных ставок на капитальные блага и промежуточные продукты. Столбец 12 включает единственное наблюдение этого показателя для каждой страны, относящееся к 1980 году. За отсутствием удовлетворительных инструментальных переменных, мы используем данную переменную в качестве собственного инструмента. Оцененный коэффициент значимо отрицателен. (Вследствие ограниченности имеющихся данных о тарифных ставках выборка ограничена 74 странами в первый период и 82 странами во второй). Этот результат дает еще одну возможность учесть негативное влияние вмешательств в работу рынка на экономический рост.

Мы рассмотрели также влияние нетарифных ограничений, измеренных по методикам ООН (главным образом путем подсчета линий регулирования). Эта мера, данные по которой имелись только для 1980 года, оказалась статистически незначимой по отношению к темпам роста.

Демократия. Мы уже включили в уравнения показатели государственной политики, относящиеся к затратам на образование и государственное потребление, вмешательству в работу рынка и политической нестабильности. Правительства могут также влиять на экономику путем изменения степени наличия демократических прав, таких как свобода слова и печати, свобода избирать и быть избранным, и так далее. Гастил (1987 и другие работы) предлагает измерители этих параметров, начиная с 1972, в виде субъективныхиндексов для каждой страны, меняющихся от одного (в случае наибольшей свободы) до семи.

Столбец 13 добавляет к регрессиям индексы политических прав и гражданских свобод. (Их величины для первого десятилетия относятся к 1972-74 годам, и для второго десятилетия - к 1975-85 годам). Эти переменные использованы в качестве собственных инструментов, хотя экзогенность политических прав и гражданских свобод по отношению к экономическому росту может подвергаться сомнению. В результате соответствующие переменные оказались статистически незначимыми как по отдельности, так и совместно (величина уровня значимости p=0,86). Таким образом, если прочие объясняющие переменные не меняются, то политические права и гражданские свободы не оказывают систематического непосредственного влияния на темпы экономического роста. Если кто-либо хочет утверждать, что демократия хороша для роста, то путь его рассуждений должен быть косвенным, от демократии - к одной из других объясняющих переменных, таких как продолжительность образования или вмешательства в работу рынка.

Власть закона и качество политических институтов. Данные Гастила (1987) не относятся непосредственно к экономическим свободам, таких как непосредственное воздействие правительства на права собственности или на возможность выполнять сделки. Кнак и Кифер (1994) взяли информацию по этим аспектам деятельности правительства из Международного Руководства в области риска экономической деятельности по странам, опубликованный частной фирмой, предоставляющей консультационные услуги международным инвесторам. Эти данные обеспечивают субъективную меру качества политических институтов в отношении рискованности инвестиций. Хотя данные представляют лишь точку зрения экспертов, аргументом в пользу их надежности является готовность клиентов платить значительные деньги за получение данной информации.

Данные из Международного Руководства в области риска экономической деятельности по странам имеются для 111 стран по пяти измерителям институционального качества ¹³, описанные в приложении к работе Кнака и Кифера в следующем виде: власть закона (степень, в которой государственные институты обеспечивают эффективное исполнение законов, законное разрешение споров и упорядоченную смену власти), коррупция в правительстве (относящаяся к частоте взяточничества в областях международной торговли, налогообложения и правоохранительной деятельности), качество бюрократии (включающее степень независимости от политического давления), риск экспроприации (оценка риска неправовой конфискации и насильственной национализации). Первые три переменные измерены по шкале от 0 до 6, где 6 соответствует наиболее благоприятной среде для бизнеса. Последние две переменные измерены по шкале от 0 до 10, где значение 10 наиболее благоприятно. Кнак и Кифер использовали наиболее ранние из имеющихся данных, в основном за 1982 год, но для некоторых стран это 1984 или 1985 год. С начала 1980-х годов могут быть построены временные ряды.

Среди переменных Кнака и Кифера наибольшей объясняющей способностью по отношению к экономическому росту в нашей модели обладает сила закона. Поскольку для каждой страны имелось только одно наблюдение для начала 1980-х, для периодов 1965-75 и 1975-85 годов использованы одни и те же значения переменной, и она же использована в качестве собственного инструмента. Коэффициент при данной переменной, показанный в столбце 14 Таблицы 12.3, положителен и статистически значим: он равен 0,0042 (0,0011). Этот коэффициент означает, что увеличение меры силы закона на одно стандартное отклонение (увеличение на 2 в рамках шкалы от 0 до 6) увеличивает темп экономического роста на 0,8 процентных пункта в год.

Включение переменной силы закона не оказывает существенного влияния на большинство остальных оцененных коэффициентов. Для переменных, которые могут служить индикаторами для эффективности деятельности правительства, картина такова: влияние на оценки коэффициентов при G-cons./Y и при выигрыше валютного обмена на черном рынке минимально, но оценка коэффициента при показателе политической нестабильности уменьшается по величине.

Если в модель включена переменная силы закона, то ни одна из других переменных Кнака-Кифера из Международного Руководства в области риска экономической деятельности по странам не является статистически значимым. Если добавить также показатель коррупции, то его коэффициент равен -0,0002 (0,0013),¹⁴ в то время как коэффициент при показателе силы закона становится равным 0,0042 (0,0012). Что касается качества бюрократии, то его коэффициент равен 0,0017 (0,0018), а коэффициент при показателе силы закона становится равным 0,0028 (0,0016). В этом случае высокий коэффициент корреляции между двумя объясняющими переменными (0,92) приводит к тому, что оценки обоих их коэффициентов становятся по отдельности незначимыми. Если добавить к уравнению переменную риска экспроприации, то ее коэффициент равен -0,0014 (0,0012), а коэффициент при показателе силы закона становится равным 0,0053 (0,0014). Наконец, коэффициент при показателе риска аннулирования обязательств равен -0,0013 (0,0012), а коэффициент при показателе силы закона равен 0,0049 (0,0013).

Мы интерпретируем коэффициент при показателе силы закона как оценку воздействия правовой и политической среды на темпы роста. Наши результаты, однако, могут отражать и обратное воздействие экономического роста на склонность к поддержанию законности. Мы не располагаем надежными инструментальными переменными, - даже показателями силы закона за предшествующие периоды, - чтобы разграничить прямое и обратное воздействия. Любопытно, однако, что результаты оказываются схожими при отдельном оценивании для двух десятилетий, 1965-75 и 1975-85 годов. Оцененный коэффициент при показателе силы закона равен 0,0059 (0,0017) для первого периода и 0,0063 (0,0027) для второго периода. Поскольку переменная относится к началу 1980-х годов, мы ожидали бы получить разные результаты для двух периодов, если бы основным направлением причинно-следственной связи было направление от роста к поддержанию законности, а не наоборот. Таким образом, результаты показывают, что лучшая правовая и политическая среда позитивно влияет на экономический рост.

Военные и оборонные расходы. Мы обсудили уже воздействие политической нестабильности, измеренной с помощью количества государственных переворотов и политических убийств, на экономический рост. На экономику также воздействуют, обычно негативным образом, войны и угрозы конфликтов с другими странами. Сложно получить аккуратные измерители военной деятельности по большому количеству стран, и мы используем здесь двоичную переменную для стран, участвовавших по крайней мере в одной внешней войне в период 1960-85 годы (см. работу Барро, 1991b). Из 87 стран в выборке 1965-75 годов 30% стран участвовали по крайней мере в одной войне.

Мы добавляем также к уравнению регрессии среднюю долю номинальных расходов на оборону в ВВП за каждое десятилетие. Эта переменная, обозначенная как G-def./Y, отражает давление фактических и потенциальных военных конфликтов, и можно ожидать, что она оказывает негативное воздействие на экономический рост при данных значениях переменных состояния. Экзогенное увеличение

G-def./Y, то есть не связанное с большей военной угрозой со стороны соседей, способно, тем не менее, повысить национальную безопасность. В этом случае укрепление прав собственности способно ускорить экономический рост. Таким образом, общее воздействие переменной G-def./Y на экономический рост неоднозначно.

В столбце 15 показаны результаты расчетов при включении двоичной переменной участия в военных конфликтах и переменной

G-def./Y в уравнение регрессии. Более ранние значения доли военных расходов (для 1960-64 и 1970-74 годов) использованы в качестве инструментальных переменных (двоичная переменная участия в военных конфликтах служила своим собственным инструментом). В результате оцененный коэффициент при G-def./Y оказался близким к нулю, а коэффициент при двоичной переменной - отрицательным, но статистически незначимым (-0,0061 [0,0039]). По нашему мнению, неудача в выявлении влияния внешних военных конфликтов на экономический рост связана не с их незначимостью, а с низким качеством имеющихся данных.

Частные и общественные инвестиции. Как уже упоминалось, доля инвестиций в ВВП, I/Y, основывается на стандартном определении инвестиций в международных системах национальных счетов, включающем частные и общественные инвестиции. Одним из возможных объяснений того, что не удалось обнаружить существенного положительного влияния инвестиций на рост в столбце 2, может быть различие в эффективности частных и общественных инвестиций.

У нас есть некоторая информация о соотношении частных и общественных инвестиций, но эти данные в некоторых отношениях сомнительны. Во-первых, понятие "общественный" не совсем четко, и обычно большая часть капитальных затрат общественных предприятий относится к частным инвестициям.¹⁵ Во-вторых, данные по странам неполны и в большинстве случаев начинаются с 1970 года. Наконец, у нас нет дефляторов для частных и общественных инвестиций, сопоставимых с дефляторами Саммерса-Хестона для общих инвестиций.

Мы построили по выборкам двух периодов, 1965-75 и 1975-85 годов показатели долей общественных инвестиций в общих инвестициях. Для периода 1965-75 годов нам пришлось полагаться на данные об общественных инвестициях в 1970-75 годы. Наши расчеты также неявно предполагают, что дефляторы для общественных и частных инвестиций одинаковы. В Таблице 12А.2 показано, что средняя доля общественных инвестиций в общих инвестициях составляла 0,29 в первом десятилетии и 0,35 во втором.

В Столбце 16 отражено включение доли общественных инвестиций в уравнение регрессии. Поскольку мы не располагаем информацией до 1970 года, использование предшествующих значений этой доли в качестве инструментальной переменной (по крайней мере для выборки 1965-75 годов) оказалось невозможным. При расчетах, результаты которых приведены в Столбце 16, текущая доля общественных инвестиций в общих инвестициях использовалась в качестве собственного инструмента. Оцененный коэффициент статистически незначим и равен -0,003 (0,008). При этом оцененный коэффициент при I/Y, равный 0,034 (0,026), лишь несколько выше, чем показанный в столбце 2. Таким образом, разделение инвестиций на частные и общественные не меняет существенно результатов.

Эффекты масштаба. Теории эндогенного роста, изложенные в Главах 6-8, предполагают определенный выигрыш от большего масштаба экономики. В частности, если на уровне отдельной страны существенны издержки по разработке и освоению новых продуктов и технологий, то большие по масштабу экономики получают на этой основе выигрыш. Мы проверяем существование подобной отдачи от размера страны добавлением к регрессии логарифма численности населения в трудоспособном возрасте (то есть в возрасте от 15 до 65 лет).¹⁶ Поскольку мы считаем постоянными логарифм начального среднедушевого ВВП и показатели человеческого капитала на душу населения, показатель численности населения оказал бы положительное воздействие на рост, если бы эффект масштаба на уровне страны был важен. Показатель логарифма численности населения в трудоспособном возрасте рассматривается на начало каждлго десятилетия (1965 и 1975 годы) и используется в качестве собственного инструмента.

Столбец 17 показывает, что оцененный коэффициент положителен и равен 0,0018 (0,0011), но он статистически незначим при обычно используемых критических уровнях. Величина коэффициента означает, что увеличение численности населения в трудоспособном возрасте на одно стандартное отклонение (отклонение логарифма численности на 1,4 в период 1965-75 годов) увеличило бы рост среднедушевого дохода на 0,2 процентных пункта в год. Таким образом, данные перекрестных выборок по странам показывают слабую положительную связь между масштабом экономики и ростом среднедушевого выпкска, но эта связь не объясняет существенной части межстрановых различий в темпах роста.

Эффекты роста в соседних странах. Чуа (1993) утверждает, что страны могут извлекать пользу из экономического роста их географических соседей. Этот выигрыш может заключаться в развитии и перетоке технологических знаний, управленческих навыков, квалифицированной рабочей силы и капитала. Предложенные автором этой концепции примеры включают роль Южной Африки в Ботсване, Лесото и Свазиленде и влияние Гонконга на Южный Китай. (Эдс и Чуа, 1993, подчеркивают также, что воздействие соседей может быть и отрицательным, если оно включает военные угрозы и распространение политической нестабильности).

Эффект воздействия географических соседей отражен в столбце 18; он оценен путем добавления к модели взвешенной средней логарифмов среднедушевого ВВП непосредственных географических соседей каждой страны. Эта переменная относится к 1965 году для первого периода и к 1975 году - для второго, а в качестве инструментов для них взяты значения для 1960 и 1970 годов. В результате оцененный коэффициент положителен и равен 0,0025 (0,0014), а его статистическая значимость находится на пределе приемлемого. Количественно этот результат означает, что увеличение логарифма ВВП в соседних странах на величину одного стандартного отклонения (на 1,3 в 1965 году) увеличивает темп роста на 0,3 процентных пункта в год. Таким образом, наши расчеты в определенной степени подтверждают выводы Чуа.

Развитость финансовой системы. Кинг и Левин (1993) подчеркивают положительный эффект развитых финансовых рынков на инвестиции и рост. Развитие этих рынков, однако, в значительной степени эндогенно в том смысле, что оно является непосредственной частью процесса экономического роста. Развитие транспорта, связи и других секторов в этом смысле аналогично. Тем не менее, возможно, что экзогенные изменения в финансовом секторе играют особую роль в процессе роста.

В столбце 19 отражены результаты использования одного из выбранным Кингом и Левином индикаторов состояния финансового развития, отношения ликвидных активов к ВВП. Регрессии включают средние значения этого отношения для каждого десятилетия, и в качестве инструментов использованы его значения в начале соответствующих десятилетий. Результаты показывают, что оцененный коэффициент значимо положителен и равен 0,016 (0,007). (Заметим, что ограниченность имеющихся данных сводит размер выборки к 72 странам для первого десятилетия и к 88 странам для второго). Этот коэффициент означает, что увеличение отношения ликвидных активов к ВВП на одно стандартное отклонение (на 0,26 в 1975-85 годы) увеличивает среднедушевой темп роста на 0,4 процентных пункта в год).

Остается неясным, удалось ли обособить экзогенное воздействие развития финансовой системы на рост, или же, наоборот, оцененное их соотношение отражает воздействие благоприятных перспектив роста на стимулы к развитию финансового сектора. Такая двусторонняя причинно-следственная связь возможна, если агенты рынка могут в некоторой степени предсказывать темпы роста на основе информации, не включенной в наши регрессии. Подобные аргументы могут быть, однако, высказаны и по поводу некоторых других наших результатов.

Региональные двоичные переменные. Столбец 20 отражает включение в модель двоичных переменных для Тропической Африки, Латинской Америки и Восточной Азии. Интерпретация оцененных коэффициентов при этих переменных проблематична тем, что выбор регионов был экзогенным. В целом мы выбрали те регионы, для которых предшествующие исследователи отмечали необъяснимо высокие или низкие темпы роста. (Для стран рассматриваемых регионов среднедушевой темп роста в Тропической Африке был на 0,008 меньше общего среднего в 1965-75 годы и на 0,013 меньше среднего в 1975-85 годы. Соответствующие показатели для Латинской Америки равнялись 0,006 и 0,014. В странах Восточной Азии среднедушевой темп роста был на 0,027 выше среднего в 1965-75 годы и на 0,026 выше среднего в 1975-85 годы.) В любом случае можно ожидать, что если мы уже включили в модель достаточно переменных, чтобы объяснить, почему темпы роста в странах Тропической Африки и Латинской Америки были ниже средних, а в странах Восточной Азии - выше, то оцененные коэффициенты при двоичных переменных не будут значимо отличаться от нуля.

Приведенный в столбце 20 оцененный коэффициент при двоичной переменной для Латинской Америки значимо отрицателен и равен -0,0139 (0,0040). Соответствующий коэффициент для Тропической Африки отрицателен, но при обычно используемых критических уровнях статистически незначим (он равен -0,0074 (0,0045)). Коэффициент для Восточной Азии положителен, но незначим, он равен 0,0014 (0,0048). Таким образом, уже использованные объясняющие переменные хорошо объясняют высокие темпы роста в странах Восточной Азии и неплохо - отставание стран Тропической Африки.

Возможно, что медленный рост стран Латинской Америки частично объясняется негативными эффектами государственной политики, в частности коррупции и вмешательства в работу рыночных механизмов, которые не были в должной мере отражены уже включенными в модель объясняющими переменными. Если показатель "сила закона" (см. столбец 14) включается в модель наряду с двоичными переменными для континентов, то последняя для Латинской Америки становится меньшей по величине (0,0102 (0,0037)), но остается статистически значимой. Остальные двоичные переменные для континентов остаются в этом случае незначимыми (-0,0041 (0,0045) для Тропической Африки и

-0,0011 (0,0044) для Восточной Азии).

Дата добавления: 2014-11-01; просмотров: 465; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!