Эффекты знаний, влияющие на экономический рост

Перевод

«Эффекты знаний, влияющие на экономический рост»

По дисциплине “Семинар по экономике”

Магистерская программа «Международная экономика:
инновационно-технологическое развитие»

Санкт-Петербург

Эффекты знаний, влияющие на экономический рост

В разделе 6.2. был поднят вопрос о движущих силах процесса знаний в РФ. В следующих разделах 6.3. и 6.4. насколько хорошо накопленные в одном регионе знания перетекают в другой регион РФ и какие основные факторы, относящиеся к знаниям управляют этим процессом. Тем не менее, знания как таковые, а тем более переливы знаний, - только лишь нематериальные объекты, и в то время как существует общее мнение, что знания важны в реальном мире, согласно этой точке зрения не рассматривается влияние реального мира на знания.

Таблица 6.78. Оттоки изобретателей – часть 3.

Используя научный подход связанный с моделями роста в этой главе анализируется какими путями переливы знаний, источники знаний и поглощающая способность влияют на экономическую ситуацию в РФ, измеряемую ВРП.[1] В дополнение к вводу знаний внутри региона знания также вводятся за пределами региона, посредством международных каналов трансферов знаний таких как международная торговля или прямые инвестиции.

С теоретической точки зрения берется модель экономического роста Солоу. Однако более интересный аспект лежит в основе остатка Солоу.

Таблица 6.79 Оттоки изобретателей – часть 4

Таблица 6.80 Отток изобреателей – часть 5

Относящиеся к эндогенным моделям роста, рассматриваемым в разделе 4.2.1. различные аспекты знаний – особенно человеческий капитал – играют существенную роль в процессе экономического роста. Эта переменная рассматривается также и в других разделах.

Различные подходы к эволюционной экономике – особенно вклад Шумпетера в экономическую теорию – и кластерная теория[2] делают акцент на важности структуры промышленности в плане присутствия малых и средних фирм и относящимся к ним вопросам предпринимательства. Структура собственности фирм, хоть и не явно упомянутая в данном контексте, также играет важную роль.

Наконец новая экономическая география делает акцент на важности пространственной структуры, тем самым обращая внимание на важность анализа пространственной ошибки и эффекты запаздывания.

Заметим, что новая институциональная экономика также может быть использована как основа для того чтобы подчеркнуть важность поглощающей способности в контексте роста, однако детальное описание этого не является частью данного изучения.[3]

К основному анализу дополнительного влияния факторов на экономический рост могут быть отнесены исследования Блума и Фромма в 2000 году и Сала-и-Мартина в 1997м. Однако не все из этих переменных рассматривались в данном исследовании – в основном из-за ограничения данных.

С практической точки зрения, используя подход, связанный с подсчетом роста, сначала рассматривается производственная функция с факторами труд и капитал как элементарными входными данными.[4] Традиционный входной фактор пространство как географический размер региона не включается в исследование так как предполагается что все существенные эффекты от стационарных переменных уже посчитаны через региональные стационарные фиксированные эффекты.[5]

Государственный сектор играет сравнительно большую роль в общем производстве, но менее эффективно чем производство частного сектора[6] и количество гос.служащих может интерпретироваться как переменная, заменяющая коррупцию, которая имеет негативное влияние на экономический рост, поэтому количество чиновников включается как контролируемая переменная.[7]

Частично наряду с важностью государственных предприятий рассматривается часть природных ресурсов в экономике России, из которых значительную долю занимают нефть и газ; следовательно, количество произведенных нефти и газа также включается в модель.[8] Здесь перед разделом 6.2.2. вводится гипотеза о ресурсном проклятии, которая говорит о негативных взаимоотношениях между развитием ВВП количеством невозобновимых природных ресурсов – особенно природные нефть и газ.[9]

Знания в экономике представлены 4мя индикаторами: количество исследователей,[10] расходы на исследования и разработки, количество студентов и число выданных патентов. Внешние эффекты также включены в модель, но соответствующие показатели доступны только для патентов, выдаваемых ЕРО, только патенты выданные ЕРО рассматриваются в модели.

Переливы знаний реализуется только в более коротком периоде равном 13 лет с 1994 по 2006 год из-за вопроса о доступности данных. Более длительный временной промежуток в 16 лет с 1994 по 2009й включает только исследователей, затраты на исследования и разработки и количество студентов.

Наконец с международной точки зрения также экспорт и импорт рассматриваются как открытые индикаторы – для того чтобы дать общее видение интеграции региона в мировую экономику.[11] Однако Лихтенберг и ван Поттельсберг де ла Поттерье (1998) соглашаются с тем что интенсивность экспорта и импорта невелика, но возникновение, распределение, назначение стран влияет на экономическое развитие. Показатели, относящиеся к торговле сопровождаются потоками ПИИ – другой канал через который знания могут интегрироваться в регион.[12]

Проведение серии тестов показывает что только модель с фиксированными эффектами дает надежные оценки для модели, которые также страдают от ошибки гетероскедастичности (ситуация, когда дисперсия ошибки в уравнении регрессии изменяется от наблюдения к наблюдению). Дальнейшие исследования опираются на стандартные ошибки

Дальнейшее тестирование показывает что модель страдает от серийной автокорреляции, которая ведет к оценкам Ареллано-Бонда и Бландел-Бонда для динамичных моделей с панельными данными как альтернативного оценочного подхода.[13]

Использование теста Рамсея для подсчета пропущенных переменных показывает что выбранные переменные не могут объяснить все расхождения в модели и упускают некоторые аспекты процесса роста которые все еще не подсчитаны. Так как это исследование фокусируется только на влиянии факторов относящихся к знаниям кажется приемлемым что некоторые аспекты упущены по прежнему особенно в контексте РФ – являющейся нетипичным обществом знаний. Тем не менее, анализы держатся на предварительно выбранных переменных, особенно с тех пор как применяется тестирование FIT. Специфическая проблема выявляемая на коротком временном горизонте может возникать из-за отсутствия включения эффектов серийной автокорреляции.

Применение Моран теста и мультипликатора Лагранжа для эффектов пространственной автокорреляции обнаруживает существенные эффекты пространственной ошибки. Следовательно пространственная ошибка модели оценивается вместе с базовой моделью с фиксированными эффектами и динамичной моделью с фиксированными эффектами.

Тест LLC проводится для всех переменных которые были использованы в оценках даже если некоторые из них уже были протестированы в предыдущих разделах. Однако временные рамки отличаются от тех что были в предыдущих разделах: следовательно новый тест считается подходящим. Тем не менее, по аналогии с предыдущим разделом, возникают проблемы в краткосрочном временном периоде, а затем и в долгосрочном. Здесь эти проблемы немного менее драматичны, в то время как оценщик Ареллано-Бонд неявно использует первые различия которые должны смягчить некоторые проблемы которые могут возникнуть из-за нестационарности. Следовательно особенно для более последующих лет результаты от динамической панели регрессии более надежны чем от других оценок.

Чтобы посчитать структурные нарушения которые возникли скорее всего в результате кризиса 1998 года общая временная рамка делится на предшедствующие года до 1998 года и последующие начиная с 1999го.

Поскольку корреляционная матрица независимых переменных предполагает что некоторые переменные сильно коррелируют, рассчитывается VIF, показывающий что действительно существуют проблемы связанные с мульти-коллинеарностью. Тестирование различных сокращенных версий базовой модели ведет к тому что базовая модель может быть очищена от мульти-коллинеарности исключая переменные труд и капитал которые коррелируют сильно как между собой так и с такими переменными как количество исследователей, затраты на исследования и разработки и количество гос.служащих.

Затраты на исследования и разработки убираются так как они тесно связаны с количеством исследователей и гос.служащими.

В кчестве 4й переменной должна быть удалена из уравнения переменная или исследователи или гос.служащие В то время как удаление переменной исследователи ведет к качественному улучшению модели их удаление может также исключить существенное понимание влияния потенциала знаний на межрегиональное экономическое развитие. Оцениваются две базовых модели – одна с исследователями другая с гос. служащими.

Таблица 6.81 Влияние отдельных переменных – часть 1

Оценка фиксированных эффектов

Все годы

Труд -1.527

(-1.24)

Капитал 1.162

(6.37)

Экспорт -0.031

(-0.51)

Импорт -0.216

(-1.18)

ПИИ 0.021

(1.39)

Исследователи -0.935

(-3.43)

RDEXP 0.819

(3.86)

Гос.служащие 5.433

(20.39)

Перед самой оценкой было рассмотрено отдельное влияние каждой переменной для того чтобы получить видение того как каждая переменная сама по себе влияет на эффекты а также посчитать эффекты от переменных которые были исключены по причине мультиколлинеарности – особенно влияние труда и капитала.

В то время как можно утверждать, что подход более не действует с тех пор как были исключены переменные труд и капитал как переменные лежащие в основе производственной функции даже если они предполагались главными влияющими факторами в модели, подход, рассматриваемый здесь, может показаться как измерение наиболее ориентированных на знания входов, что влияют на экономический рост отдельно от труда и капитала, которые являются природными движущими силами экономического развития и роста. Ссылаясь на неоклассическую модель роста, это сокращенная версия является основой подхода для подсчета остатка Солоу.

Где возможно анализируется 16-летний временной горизонт с 1280 наблюдениями; в других случаях рассматривается более короткий временной промежуток в 13 лет и вводятся 1040 наблюдений.

Таблица 6.82 Влияние отдельных переменных – часть 2

Поскольку в полном временном отрезке число переменных дает несущественные результаты, многие из них становятся важными когда данный временной промежуток разбивается на два периода.[14]

Принимая на первый взгляд результаты от труда и капитала, каждая из двух переменных очень хороший регрессор для ВРП[15] – R^2 = 0,98 а также весьма значительный коэффициент F-статистика.

Что интересно, приток ПИИ является не очень значимым коэффициентом и может оказывать непрямое воздействие на экономическое развитие в любом из двух периодов. Этот эффект можно объяснить многими путями. Наиболее вероятностный это то что в каждом из двух периодов приток ПИИ в регионы РФ имел место, но по сравнению с общим экономическим развитием их вклад был незначительным. Следуя аргументам Аренда (2002) ПИИ в России не рассматриваются в контексте воздействия на рост вообще,[16] усиливая настоящие результаты.

Таблица 6.83 Влияние отдельных переменных – часть 3

Единственная другая несущественная переменная в данном контексте является показатель открытости в предыдущих годах, где более высокая конкурентоспособность через более обширную международную торговлю еще не может быть рассмотрена как развитая и торговля более менее заполняет вакантные места в экономике, скорее чем конкуренция. Это ведет к позитивным эффектам и от экспорта и от импорта.

Интересно что все переменные показывают положительное влияние на ВРП, что сомнительно по крайней мере для импорта. Тем не менее, следуя рассуждению о притоках ПИИ, импорт отчасти дополняет отечественное производство так как импортируются другие продукты чем те которые были произведены дома. Следовательно импорт может служить скорее дополнением к отечественным продуктам и экономическому росту, нежели препятствием.

Кроме того влияние на производство нефти и газа довольно сильное если рассматривать R^2 и F-статистику – одни из наименее важных влияющих факторов, показывающих что внешне нефть и газ могут быть основными движущими силами в РФ, но внутри регионального развития существует ряд других наиболее важных факторов.

Таблица 6.84 Влияние отдельных переменных – часть 4.

Возвращаясь к результатам общей модели первое что может показаться это то что независимо от выбранного подхода наблюдается существенное различие в уровнях ВРП в предыдущих и последующих годах что было ожидаемо так как экономика имела тенденцию к спаду в предыдущих годах а после росла быстрее.

В обоих периодах число студентов не показывает в каждом регионе существенного эффекта. Этот индикатор может быть важен только тогда когда студенты действительно вовлечены в экономику, и их воздействие на подход с одной переменной может быть только из-за эффекта поглощающей сособности. Постоянство этого эффекта, когда включается переменная исследователи вместо гос.служащих только подтверждает этот аргумент.

Таблица 6.85 Фиксированные эффекты и оценка Ареллано-Бонда для долгосрочного временного отрезка – часть 1

С международной точки зрения в модели где включена переменная количество исследователей только индикатор открытости говорит о негативном эффекте в последующих годах, в то время как экспорт и импорт несущественны. Когда включается вместо этого переменная количество гос.служащих в первом периоде экспорт и во втором импорт становятся несущественными. Это показывает то что торговля вносит незначительный вклад в экономическое развитие регионов РФ в большей степени из-за косвенных эффектов через торговлю – таких как трансферы знаний и создание дополнительных рабочих мест. В разделе 6.2 было показано, что торговля влияла на процесс генерирования знаний.

Когда оценивается модель с динамичными панельными данными несущественность импорта и экспорта по большей части сохраняется. Только в последующих годах экспорт принимает отрицательное значение. Количество студентов все еще остается незначительным фактором исключая тот случай где включается переменная число исследователей, затем в последующих годах студенты принимают отрицательное значение.

Негативные эффекты от экспорта и студентов могут быть объяснены статистическими только причинами вызванными эффектами от некоторых других переменных которые в случае с переменной количество студентов предположительно исследователи захватывают аспекты относящиеся к обществу знаний – предполагая что высокоразвитая научная система также включает развитую систему третичного образования.

Таблица 6.86 Фиксированные эффекты и оценка Ареллано-Бонда для долгосрочного временного отрезка – часть 2

Запаздывающие эндогенные переменные положительны во всех периодах, показывая зависимость экономического развития через регионы.

В случае где оценивается модель с пространственной ошибкой во всех случаях пространственная ошибка высоко значима и эффекты от нее играют значительно важную роль.

Интересно с двумя исключениями где импортные товары слегка незначительны, экспортные и импортные товары значительны и принимают положительное значение. С другой стороны студенты все еще принимают отрицательное значение и в случае когда в модель включаются исследователи притоки ПИИ также принимают отрицательное значение.

Резюмируя, из построенной модели видно что результаты оценки показывают значения что соответствующая модель должна быть моделью с панельными данными с пространственной ошибкой с фиксированными эффектами. Метод оценки данной модели был найден Капуром (2007) но он не рассматривается в данном исследовании.

Самым важным является понимание того что экспорт и импорт так же как и общая открытость региона играют важную роль в экономическом росте. Но однако различные аспекты такие как присутствие государства в каждом регионе или размер сектора исследований играют более важную роль.

Таблица 6.87 Пространственные модели для более длинного временного отрезка – часть 1

В дополнение студенты могут играть важную роль в экономическом развитии в долгосрочном периоде но в краткосрочном их значение снижается, но не прямо они воздействуют на рост, чем можно частично объяснить почему в некоторых случаях из воздействие получается отрицательным. Также их незначительное влияние на рост может показывать то что их образование имеет посредственное качество и следовательно даже в долгосрочном периоде имеет незначительное или даже негативное влияние на рост. Проблемы с утечкой мозгов из РФ также могут относиться к негативному влиянию от студентов так как высокообразованные люди не способствуют экономическому развитию РФ.

Наконец приток ПИИ не относится к эффектам роста в большинстве ситуаций.

Таблица 6.88 Пространственные модели для более длинного временного отрезка – часть 2

Если включаются более или менее стабильные результаты особенно размер исследовательского сектора – измеряемый количеством исследователей – и доля государственных предприятий – измеряемая количеством гос.служащих – то имеет место быть положительный эффект роста. То же самое верно и для количества произведенных нефти и газа.

В некотором смысле притоки ПИИ также могут быть ответственны за рост но только в связи с другими переменными так как их самостоятельное влияние опускается. Отдельно от притока ПИИ другой канал международных переводов знаний – импорт – показывает непоследовательное влияние на экономическое развитие даже если рассматриваются только под-периоды.

Для подсчета возможных проблем которые могут возникнуть при использовании оценки Ареллано-Бонда в контексте роста также используется модель Бланделла-Бонда.

Результаты говорят о том что по крайней мере в наблюдаемом случае комментарии Бланделла и Бонда не уместны. Некоторые незначительные расхождения могут существовать: происходят они в основном с незначительными переменными которые не зависят от метода оценки.

Таблица 6.89 Оценка Бланделл-Бонда для длительного временного отрезка

Сокращение временного промежутка позволяет включить переменные более ориентированные на знания и особенно те переменные которые связаны с патентами и межрегиональными внешними эффектами. Следовательно во второй части анализа в уравнение регрессии также включаются 4 переменные для перелива знаний так же как и патенты выданные ЕРО. Следует отметить что включение этих пяти дополнительных переменных не создает какие либо проблемы связанные с мультиколлинеарностью.

Оценка отдельного влияния 5ти новых переменных показывает что все 5 переменных оказывают значительное влияние на ВРП. Тем не менее во всех случаях эффекты способны объяснить лишь сравнительно небольшую долю всех расхождений которые может показать статистика R^2, которая не получается больше 0,05. В то время как эффект от всех пяти переменных положителен, коэффициенты для 4х побочных переменных становятся выше в последующие годы – особенно для двух переменных относящихся к патентам. Однако этот результат вполне естественен учитывая то что определяются патентная документация и движение изобретателей так как предыдущие патенты уже должны существовать. Так как патентные записи ЕРО для РФ начинаются в 1987м, в основном для предыдущих лет, здесь меньше шансов фактически сообщить о внешних эффектах.[17]

Таблица 6.90 Влияния отдельных дополнительных переменных – часть 1

Таблица 6.91 Влияния отдельных дополнительных переменных – часть 2

Таблица 6.92 Фиксированные эффекты и оценка Ареллано-Бонда для краткосрочного временного отрезка – часть 1

Поиск по сайту: