Результаты по показателям состояния здоровья населения

В столбцах 2 и 3 Таблицы 12.6 отражены результаты оценивания регрессий для ожидаемой продолжительности жизни при рождении и коэффициента младенческой смертности. Таким образом, здесь рассматривается зависимость текущего состояния здоровья населения как функция уровней среднедушевого дохода и средней продолжительности образования.

Оцененная связь ожидаемой продолжительности жизни с показателями log(GDP) имеет положительный коэффициент при линейном члене, равный 0,60 (0,10) и отрицательный коэффициент при квадратичном члене, равный -0,033 (0,006). Следовательно, положительная связь между среднедушевым ВВП и ожидаемой продолжительностью жизни ослабевает по мере роста среднедушевого ВВП. Данная зависимость остается положительной до достижения среднедушевым ВВП уровня 9287 долларов США (в ценах 1985 года) (это условие выполняется для 87 из 89 стран в регрессионной выборке для ожидаемой продолжительности жизни в 1965 году и для 79 из 99 стран выборки 1985 года). Полученная отрицательность связи между среднедушевым ВВП и ожидаемой продолжительностью жизни представляет собой, по-видимому, результат искусственного приближения нелинейной зависимости квадратичной функцией. Вероятно, действительная связь ослабевает, но не превращается в отрицательную.

Главным результатом по образовательным переменным является положительное взаимодействие между ожидаемой продолжительностью жизни и уровнем начального образования. Хотя оцененые коэффициенты для продолжительности начального образования мужчин и женщин, показанные в столбце 2, по отдельности имеют предельно приемлемую значимость (0,016 (0,012) для мужчин и 0,022 (0,012) для женщин), совместный их эффект высоко статистически значим: вероятность p равна 0,000. Таким образом, вполне очевидна связь более продолжительного начального образования с большей ожидаемой продолжительностью жизни. Напротив, две переменные продолжительности более продвинутого образования совместно незначимы, с вероятностью p=0,22.

Аналогичны и результаты для коэффициента младенческой смертности, приведенные в столбце 3. Нелинейная формула связи с log(GDP) такова, что младенческая смертность сокращается при росте среднедушевого ВВП до достижения им уровня 12539 долларов США (в ценах 1985 года). Это условие выполняется для всех 88 стран в регрессионной выборке 1965 года для коэффициента младенческой смертности, и для 92 из 100 стран в выборке 1985 года. Результаты показывают изменение знака связи между младенческой смертностью и среднедушевым ВВП. Действительный эффект здесь, по-видимому, приближается к нулевому, а появление положительной связи обусловлено квадратичной аппроксимацией.

Основная связь с показателями продолжительности образования заключается в отрицателбной зависимости между коэффициентом младенческой смертности и продолжительностью начального образования. Два оцененных коэффициента для продолжительности начального образования совместно высоко значимы, с величиной p=0,000. Два коэффициента для продолжительностей продвинутых форм образования совместно незначимы, с величиной p=0,41.

12.7. Заключение и выводы об экономическом росте.

Различия между странами в темпах роста среднедушевого дохода велики и устойчиво связаны с совокупностью измеримых объясняющих переменных. В эту совокупность входит показатель чистой конвергенции, отражающий позитивное воздействие на темпы роста такого положения, клогда исходный уровень реального среднедушевого ВВП низок относительно исходных показателей человеческого капитала, в качестве которых рассматриваются средняя продолжительность образования и ожидаемая продолжительность жизни. Очевидно также,что страны с более высоким первоначальным уровнем человеческого капитала быстрее приближаются к своим устойчивым состояниям.

Эмпирические наблюдения условной конвергенции находятся в соответствии с неоклассической моделью Глав 1 и 2 и с эффектом несбалансированности между физическим и человеческим капиталом, описанным в Главе 5. Эффект конвергенции появляется, однако, и в моделях технологической диффузии, которые были описаны в Главе 8. Кроме того, модели диффузии предсказывают также ускорение конвергенции при более высоком начальном уровне человеческого капитала, - еще один факт, подтверждаемый эмпирическими данными.

При данных величинах среднедушевого ВВП и человеческого капитала рост отрицательно связан с переменными, отражающими вмешательство в работу рыночных механизмов и величину государственных расходов: долей государственного потребления в ВВП, выигрышем при валютном обмене на черном рынке и уровнем политической нестабильности. Напротив, если государство обеспечивает более эффективное поддержание законности, то скорость роста увеличивается. Эти воздействия государственной политики находятся в соответствии с неоклассической моделью роста, но они появляются и в теориях эндогенного роста.

Рост ускоряется при благоприятных изменениях условий торговли и замедляется при увеличении коэффициента фертильности. Такая связь с фертильностью предсказана моделью Солоу-Свэна в Главе 1, но может также возникать в теории эндогенной фертильности Главы 9.

Связь между ростом и долей инвестиций в ВВП слаба, если значения упомянутых уже переменных постоянны и если доля инвестиций с запаздыванием используется в качестве инструментальной переменной. Таким образом, имеются определенные свидетельства того, что наблюдаемая в межстрановой выборке положительная корреляция между ростом и долей инвестиций в ВВП отражает в первую очередь воздействие роста на склонность к инвестициям.

Таблица 12А.1. Список стран, включенных в регрессии для темпов роста.

1. Алжир 57. Гаити 95. Непал

3. Бенин 58. Гондурас 97. Пакистан

4. Ботсвана 59. Ямайка 98. Филиппины

7. Камерун 60. Мексика 100. Сингапур

9. ЦАР 61. Никарагуа 101. Шри Ланка

12. Конго 62. Панама 102. Сирия

13. Египет^* 65. Тринидад и Тобаго^* 103. Тайвань

16. Гамбия^* 66. США 104. Таиланд

17. Гана 67. Аргентина 106. Йемен (Сев.)^*

21. Кения 68. Боливия 107. Австрия

22. Лесото 69. Бразилия 108. Бельгия

23. Либерия 70. Чили 109. Кипр

25. Малави 71. Колумбия 110. Дания

26. Мали 72. Эквадор 111. Финляндия

28. Маврикий^* 73. Гайана^* 112. Франция

31. Нигер 74. Парагвай 113. Германия

33. Руанда 75. Перу 114. Греция

34. Сенегал 77. Уругвай 117. Ирландия

36. Сьерра Леоне^* 78. Венесуэла 118. Италия

38. ЮАР 81. Бангладеш 120. Мальта

39. Судан 84. Гонконг 121. Нидерланды

40. Свазиленд^* 85. Индия 122. Норвегия

41. Танзания 86. Индонезия 124. Португалия

42. Того 87. Иран 125. Испания

43. Тунис 88. Ирак 126. Швеция

44. Уганда 89. Израиль 127. Швейцария

45. Заир 90. Япония 128. Турция

46. Замбия 91. Иордания 129. Великобритания

49. Барбадос^* 92. Корея 130. Югославия

50. Канада 94. Малайзия 131. Австралия

51. Коста Рика 133. Новая Зеландия

53. Доминиканская республика 143. Папуа Новая Гвинея^*

54. Сальвадор

56. Гватемала

Примечание. Перечисленные здесь страны включены в регрессии для темпов роста. Отмеченные звездочкой включены в выборку для 1975-85 годов, но не включены в выборку для 1965-75 годов. Нумерация стран совпадает с использованной Саммерсом и Хестоном (1993) и Барро и Ли (1994).

Литература.

1. A.Ades, H.B.Chua (1993). "Regional Instability and Economic Growth: Thy Neighbor's Curse?". Harvard University.

2. A.Alesina, R.Perotti (1993). "Income Distribution, Political Instability, and Investment." NBER Working Paper no.4486, October.

3. D.A.Aschauer (1985). "Fiscal Policy and Aggregate Demand." American Economic Review, 75, 1 (March), 117-127.

4. A.S.Banks (1979). Cross-National Time-Series Data Archive, Center for Social Analysis, Stste University of New York, Binghamton.

5. R.J.Barro (1991a). "Economic Growth in a Cross Section of Countries", Quarterly Journal of Economics, 106, 2 (May), 407-443.

6. R.J.Barro (1991b). "A Cross Country Study of Growth, Saving, and Government," National Saving and Economic Performance, Chicago University Press.

¹ Данные по ВВП, скорректированные по покупательной способности, взяты из варианта 5.5 работы Саммерс и Хестона (1993).

² Некоторые из данных за 1985-90 годы оценены по методике Всемирного Банка, использующей рыночные обменные курсы для межстрановых сравнений.

³ Для 87 стран, включенных в регрессионные модели роста для обоих десятилетий, коэффициент корреляции между темпами роста за 1965-75 и 1975-85 равен 0,42. Коэффициент корреляции между расчетными значениями для 1985-95 годов с фактическими темпами роста за 1965-85 годы равен 0,43. Для 86 стран коэффициент корреляции темпов роста за 1985-90 годы с показателем 1975-85 годов равен 0,53, а с показателем 1965-75 годов - 0,36.

⁴ Это указание было бы точным, если бы длина интервала наблюдений была пренебрежимо малой. Предположим, что данные наблюдаются с интервалом T, конвергенция происходит непрерывно с темпов β, и все переменные в правой части, за исключением log(y) не меняются во времени. В этом случае уравнение (2.35) из Главы 2 показывает, что коэффициент при log(y_t-T) в уравнении регрессии для средних темпов роста, (1/T)@log(y_t/y_t-T), равен -(1-e^-βt)/T. Это выражение стремится к β при стремлении Т к нулю, и стремится к нулю при бесконечном возрастании Т.

⁵ Мы предпочли бы непосредственно зафиксировать эффекты налогообложения, но имеющиеся данные по системе общественных финансов не позволяют это сделать. См. работу Истерли и Ребело (1993), где предпринята попытка оценить предельные значения налоговых ставок.

⁶ Оцененная с помощью метода наименьших квадратов регрессия для среднего числа государственных переворотов в год за 1975-85 годы дает равную 0,45 (0,10) оценку коэффициента при величине среднего числа государственных переворотов в год за 1965-75 годы и равную 0,47 (0,16) оценку коэффициента при числе политических убийств на миллион жителей в год. Алесина и Перотти (1993) используют вместо этого оценку, полученную методом главных компонентов, на основе нескольких показателей политической нестабильности.

⁷ Этот результат использует формулу из сноски 4. Результат справедлив, однако, только в том случае, если остальные переменные в правой части не меняются при изменении среднедушевого ВВП.

⁸ ДеЛонг и Саммерс (1991) что составляющая средств производства в инвестициях особенно важна, но они обнаружили и существенное влияние общего объема инвестиций.

⁹ Эти данные взяты из работы Вуда (1988) и дополнены последующими данными международных валютных обзоров.

¹⁰ Данные приведены в работе Бэнкса (1979) и охватывают период 1960-85 годов для большинства стран. Если наблюдения по какой-либо стране содержат пропуски (обычно за более ранние периоды), то используются средние значения по годам, данные для которых имеются.

¹¹ В период 1965-75 годов в 50 из 87 стран не было государственных переворотов, и в 40 странах не было политических убийств. В 1975-85 годах государственных переворотов не было в 46 из 97 стран, и в 53 странах не было политических убийств.

¹² Средний темп роста для каждого десятилетия зависит также от средних значений объясняющих переменных. Для 87 стран, включенных в уравнения регрессии для обоих десятилетий, средний темп роста в первом периоде превышает показатель второго периода на 1,7 процентных пункта в год.

¹³ Кнак и Кифер (1994) приводят также информацию из второго источника, "Сведений о рискованности среды для бизнеса", но лишь для 55 стран. Ряды этих данных, однако, имеются с начала 1970-х годов. Уилер и Моди (1992) и Мауро (1993) используют данные третьей фирмы "Международного Бизнеса". В этом источнике содержатся данные наблюдений для 68 стран за 1980-е годы. Есть также менее полная информация для 57 стран за 1970-е годы.

¹⁴ С теоретической точки зрения, воздействие коррупции здесь неясно. В некоторых случаях экономика способна функционировать более эффективно, если установленные государством правила могут быть скорректированы посредством денежных платежей (для теоретического обсуждения см. работу Шлейфера и Вишни, 1993).

¹⁵ Истерли и Ребело (1993) детально рассматривают структуру общественных инвестиций. Они обнаружили, что расходы на транспорт и связь положительно воздействуют на экономический рост. Используя временные ряды для США, Ашауэр (1985) утверждает, что данный вид инвестиций в инфраструктуру повышает производительность.

¹⁶ Мы используем этот показатель, поскольку существуют большие проблемы с данными о численности рабочей силы, особенно в более бедных странах. Результаты получаются примерно такими же, если использоватиь общую численность населения вместо численности населения в трудоспособном возрасте.

¹⁷ Уравнения регрессии включают также два показателя взаимодействия с переменными человеческого капитала, один из которых использует показатель log(GDP) по данным Всемирного Банка, а другой - показатель log(GDP) по данным Саммерса-Хестона.

¹⁸ Расчетные темпы роста для 1985-95 годов - но не их отклонения от выборочных средних - включают также постоянную составляющую. Мы использовали среднее значение этих констант для 1965-75 и 1975-85 годов при расчете темпов роста, показанных в Таблицах 12.1 и 12.2. В последующем обсуждении речь пойдет об отклонениях от средних, и, следовательно, оно не затрагивает постоянную составляющую.

¹⁹ Вклад показателя конвергенции для одной из наиболее быстро растущих стран, Руанды (0,027), был бы слишком высок, если бы ее действительный среднедушевой реальный ВВП в 1965 году оказался больше, чем неожиданно низкая отчетная величина 337 долларов США в ценах 1985 года (сравните с 514 долларов в 1960 году и 625 долларов в 1970 году). Если исключить Руанду из группы быстро растущих стран Тропической Африки, то средний вклад чистого эффекта конвергенции в 1965-75 годы падает с 0,020 до 0,017.

²⁰ Если продолжительность среднего и высшего образования рассматривается в модели по отдельности, то гипотеза о том, что коэффициенты для этих двух уровней одинаковы (для женщин и мужчин), принимается с доверительной вероятностью p=0,68.

²¹ В регрессиях предполагается неизменность уровней среднедушевого ВВП. По-видимому, однако, большая продолжительность образования оказывает положительное долговременное воздействие на доходы, при данном постоянном уровне текущего среднедушевого ВВП.

Дата добавления: 2014-11-01; просмотров: 352; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!