CC BY
227
Финансовая аналитика: Financial Analytics:
проблемы и решения 27 (2016) 26-39 Science and Experience
ISSN 2311-8768 (Online) Экономико-статистические исследования
ISSN 2073-4484 (Print)
МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ПРЯМЫХ ИНОСТРАННЫХ ИНВЕСТИЦИЙ НА ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ РОССИИ, УКРАИНЫ И КАЗАХСТАНА
Владимир Витальевич ОЛЬХОВИК
кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Центра межбюджетных отношений, Научно-исследовательский финансовый институт, Москва, Российская Федерация olhovik@nifi.ru
История статьи:
Принята 04.04.2016 Принята в доработанном виде 30.05.2016 Одобрена 21.06.2016
УДК 519.257 JEL: С23
Ключевые слова:
экономический рост, прямые иностранные инвестиции, экономико-математическое моделирование
Аннотация
Тема. Для экономик бывших стран СНГ характерны диспропорции в экономическом развитии, поэтому инвестиции, необходимые для реструктуризации экономики страны, можно получить в том случае, если условия их размещения будут лучше, чем в странах, конкурирующих за привлечение иностранного капитала.
Цели. Построение экономико-математической модели влияния прямых иностранных инвестиций на экономический рост России, Украины и Казахстана. Методология. Использован пакет статистических программ Stata 13.0.
Выводы. Прямые иностранные инвестиции влияют на экономический рост посредством таких факторов, как валовой внутренний продукт, процентная ставка, средний уровень оплаты труда, валютный обменный курс, индекс потребительских цен, политическая стабильность.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2016
Экономический рост - это количественное расширение экономики страны. Порядок измерения экономического роста оговорен конкретно для каждой модели, но обычно он измеряется как процентное увеличение валового внутреннего продукта (ВВП) за год.
Под экономико-математическим моделированием понимается построение моделей экономического роста, учитывающих прямые иностранные инвестиции (далее - ПИИ), для установления влияния ПИИ на экономический рост при прочих равных условиях с использованием математических и инструментальных методов, включая вариационное исчисление и эконометрическое моделирование.
Одно из первых статистических исследований влияния детерминант иностранных инвестиций было сделано Д. Лимом [1], который рассматривал 27 слаборазвитых стран в смысле привлекательности для привлечения ПИИ.
В трудах [2, 3] рассматривалась связь между характеристиками Швеции и США и уровнем прямых иностранных инвестиций. Большинство ученых тестируют наличие статистической связи между детерминантами и входящими потоками с помощью метода наименьших квадратов [4-7] путем построения регрессионных уравнений [8].
Целью исследования во многих случаях являлись установление факторов и анализ их влияния на
динамику инвестиций. Так, статистический анализ сведений о 25 странах [9] показал, что прямые иностранные инвестиции способствуют экономическому росту, а влияние прямых внутренних вложений на темпы роста статистически незначимо.
В исследовании [10] анализ структуры привлекаемых инвестиций, их распределение по годам позволил выделить основные факторы, способствовавшие притоку иностранного капитала в Китай.
Характеристики рынка (размер и темп роста ВВП) и стоимости факторов производства (уровень оплаты труда, ставка процента и др.) играют большую роль при прямых иностранных инвестициях в развивающуюся страну. При анализе детерминант ПИИ предлагается сконцентрироваться на тех, которые отвечают специфике страны, что при анализе позволит избежать статистической незначимости
коэффициентов при основных детерминантах.
Построим гипотезу на утверждении, что «существующие макроэкономические параметры (например, доход на душу населения, уровень экономического роста, инфляции, курс валюты, промышленный выпуск, торговый баланс, платежный баланс) определяют объем и направление потоков инвестиций... Политические факторы риска оказывают негативное влияние на процесс принятия решений иностранными
инвесторами» [11]. Список переменных, используемых в исследовании, представлен в табл. 1.
Для анализа отобраны три страны, которые различаются по социально-экономическому развитию: 1 - Казахстан, 2 - Россия, 3 - Украина. В работе построена сбалансированная «квадратная» панель на основе
макроэкономических данных за 22 года (N = 3, T = 22), что подтверждает приведенное на рис. 1 статистическое описание переменных1.
Чтобы понять значимость используемых переменных, автор проанализировал их описательные статистики. Средние значения для каждой переменной по всем наблюдениям, стандартные отклонения для общих дисперсий (overall), стандартные отклонения для внутригрупповых дисперсий внутри временных рядов отдельных стран (within) и стандартные отклонения для межгрупповых дисперсий (between) представлены на рис. 2.
Заметим, что для сбалансированной панели данных характерны нулевая внутригрупповая дисперсия для переменной, обозначающей страну (country), и нулевая межгрупповая дисперсия переменной «год» (year).
Стандартные отклонения для всех трех указанных типов дисперсий не очень велики по сравнению со средними значениями показателей. Это означает, что выборка может быть нерепрезентативной, так как страны как субъекты исследования недостаточно гетерогенны между собой.
Однако используемая в работе выборка некоторым образом смещена: страны выбраны таким образом, что все они имеют схожие тенденции по многим показателям.
Для выявления взаимозависимости показателей (или ее отсутствия) построим для используемых данных корреляционную таблицу (рис. 3), которая содержит показатели корреляции и уровней значимости между ключевыми для анализа переменными (p-value - расположены под соответствующими значениями корреляций).
Из приведенных данных следует, что коррелируют между собой экономически взаимосвязанные регрессоры: например, значимо коррелируют величина ПИИ и валового внутреннего продукта. Корреляция между фактическим обменным курсом
1 Названия выбранных стран закодировано с помощью переменной country - страна.
относительно доллара США и объемом ПИИ незначима на любом разумном уровне значимости.
Одновременно ПИИ не коррелируют с показателями ставки процента, индекса потребительских цен, что может говорить о низкой эластичности спроса и предложения. Данные свидетельствуют, что между валовым внутренним продуктом и прямыми иностранными инвестициями наблюдается положительная корреляция. Иными словами, отмечается высокая степень связи между ВВП и ПИИ: если значение первого будет возрастать, то и значение второго также будет увеличиваться. Далее рассмотрим приведенную взаимосвязь по выбранным странам (рис. 4).
Для России коэффициент корреляции, показывающий степень статистической
зависимости между ВВП и ПИИ, равен 0,89; для Украины - 0,81; для Казахстана - 0,88.
Валовой внутренний продукт является показателем, отражающим уровень жизни населения: чем он выше на душу населения, тем выше уровень жизни.
Прямые иностранные инвестиции положительно воздействуют на экономический рост, а значит, и на уровень жизни населения. Они помогают создавать новые рабочие места в стране, что напрямую влияет на занятость и уровень безработицы, которые также оказывают воздействие на темпы экономического роста.
Можно заметить, что в России наблюдается значительное по сравнению с Украиной и Казахстаном снижение ВВП в период кризиса, но и более быстрое восстановление прежнего уровня и дальнейший рост после 2009 г.
Экономическая теория постулирует, что ставка процента отрицательно влияет на спрос на инвестиции и положительно - на предложение. В отдельных исследованиях развивающихся стран было установлено, что ставка процента на рынке принимающей страны отрицательно влияет на прирост прямых иностранных инвестиций (Венгрия, Польша) [12, 13]. В изысканиях детерминант была получена положительная связь между ставкой процента и приростом ПИИ (Великобритания, Тайвань) [6, 14].
С точки зрения страны-инвестора, прямые иностранные инвестиции - это предложение вложений, следовательно, они должны реагировать на повышение ставки процента положительно. Как
показывает рис. 5, данная зависимость наблюдается в Казахстане и России. Однако применительно к Украине ставка процента на рынке принимающей страны отрицательно влияет на прирост ПИИ, а в России данное влияние практически отсутствует.
Стоимость факторов производства, в том числе оплата труда, почти всегда играет решающую роль в принятии решения об инвестировании за рубежом (рис. 6). Причем значение имеет не только размеры вознаграждения за труд, но и относительную величину расходов на оплату труда. Например, это было показано в исследовании стран Причерноморья [4] при сравнении с оплатой труда в странах Организации экономического сотрудничества и развития.
В отдельном изучении детерминант [15] было установлено, что размер расходов на оплату труда отрицательно влияет на прирост прямых иностранных инвестиций (Великобритания, Испания, Ирландия). В работе других авторов [16] установлено, что размер оплаты труда положительно влияет на приток ПИИ (Китай, Венгрия, Польша, Южная Корея).
В соответствии с экономической теорией низкие издержки производства, в данном случае затраты на оплату труда, приводят к более высокой прибыльности и, следовательно, привлекают инвесторов. Как показали расчеты, это верно и для Казахстана, Украины, России. Кроме того, доля названных издержек была настолько мала, что движение в ту или иную сторону средней зарплаты не играло для инвесторов большой роли.
Низкий обменный курс воздействует на ПИИ так же, как и на финансовые потоки фирмы, ожидаемую прибыльность и привлекательность активов для иностранных инвесторов (рис. 7). Анализ исследования [17] показывает, что наблюдается разная зависимость притока прямых иностранных инвестиций от обменного курса валюты (Ирландия, Венгрия, Тайвань). Возможны условия, при которых обменный курс - не детерминанта ПИИ, а наоборот, увеличение обменного курса - следствие притока финансовых ресурсов в страну. Тогда вклады зарубежных инвесторов оказывают стабилизирующее воздействие на экономику.
Прямые иностранные инвестиции в Россию и Казахстан достаточно сильно зависят от валютного курса. Низкий обменный курс Украины инвесторы рассматривают как слабость валюты по сравнению
с собственной, и поэтому ее усиление сигнализирует компаниям о возможности вложения в страну. Таким образом, обменный курс является показателем валютного риска на Украине.
Рассмотрим наличие и воздействие положительного внешнего эффекта прямых иностранных инвестиций, который усиливает их влияние на экономический рост. Страны с низким уровнем развития не имеют действенного механизма передачи положительных результатов инвестиций из одного сектора в другой, поэтому влияние ПИИ на развитие экономики минимально. Страны со средним уровнем развития оптимально используют иностранные инвестиции.
Характеристики размера рынка (валовой внутренний продукт и темп его роста) и стоимости факторов производства (уровень оплаты труда, ставка процента и др.) играют большую роль при прямых иностранных инвестициях в Казахстане, России и на Украине. Значит, при анализе детерминант ПИИ предлагается
сконцентрироваться на тех, которые отвечают специфике страны, что в ходе изучения позволит избежать статистической незначимости коэффициентов при основных детерминантах.
В результате анализа названных исследований была проведена классификация факторов, влияющих на приток прямых иностранных инвестиций в исследуемых странах (табл. 2).
Для тестирования постоянства коэффициентов регрессий в различных спецификациях оценивается следующая модель:
FDIU = ait + fiiiAverageit + fcitExchangeu +
+ fcitGDPit + e4itratett + ^epiu + eugroethgdpu +
+ fripopulait + figipolitic it + Uit.
Временной ряд в данной модели не очень длинный (22 года), динамика отдельных показателей для каждой страны по периодам схожая, особенно если рассматривать отдельно докризисный и послекризисный периоды. Исходя из этого предположим, что параметры стран различаются, то есть необходимо проверить сливаемость данных в общую панель по трем странам (рис. 8).
Тогда требуется рассмотреть характеристики модели. Вследствие того что рассматриваемая панель является квадратной, необходимо ввести и проверить на значимость временные и индивидуальные дамми-переменные на константу (рис. 9).
Регрессия с двунаправленными эффектами признается значимой, так как гипотеза об адекватности модели не отвергается. Объясняющие переменные, отвечающие за ВВП и его прирост, оказываются значимыми на нулевом и 28%-ном уровнях соответственно.
Рост объема валового внутреннего продукта влияет на экономическое развитие положительно, что целесообразно, так как доходы от реального сектора являются одним из источников прямых иностранных инвестиций. Прирост ВВП ведет к увеличению ПИИ.
Увеличение численности населения также сказывается на ПИИ положительно, однако Р-уа1ие соответствующего коэффициента составляет 28,3%, то есть последний значим только на уровне 29%. Стоит заметить, что индекс потребительских цен совершенно не связан с размером ПИИ.
Рассмотрим индивидуальные и временные эффекты. Как показывает рис. 10, временные эффекты оказались в целом значимыми на 10%-ном уровне, то есть зависимости неоднородны во времени.
Однако индивидуальные эффекты признаются незначимыми на 10%-ном уровне значимости, так как Р-уа1ие для проведенного теста равно 0,2496.
К недостаткам модели относится низкая значимость некоторых коэффициентов. Это может быть вызвано наличием сильной мультиколлинеарности в регрессионной модели из-за большого количества переменных.
На данный момент полученная модель является наиболее адекватной, но в последующем, чтобы иметь возможность получить более достоверную картину, отражающую особенности влияния прямых иностранных инвестиций на экономический рост, необходимо решить возникшую проблему и провести дальнейшую модификацию модели.
Основной вывод применения промежуточной модели: прямые иностранные инвестиции положительно влияют на экономический рост, причем в большей степени через объемы валового внутреннего продукта.
Далее проанализируем зависимость ПИИ от параметров модели (рис. 11).
Если посмотреть на общую картину изменения прямых иностранных инвестиций, то можно отметить слабовыраженный возрастающий тренд в Казахстане и на Украине, прерываемый спадами, связанными с мировым экономическим кризисом 2008 г. и снижением объема ПИИ у исследуемых стран в 2012-2014 гг. Резко возрастающая положительная динамика в 2003 г. в России объясняется увеличением эффективности деятельности банковского сектора, совершенствованием законодательства.
Однако при анализе детерминант прямых иностранных инвестиций сделан вывод о том, что исключенные переменные не отвечают специфике исследуемых стран. Прямое влияние ПИИ на экономический рост отсутствует: ускорение экономического роста за счет прямых иностранных инве стиций проходит исключительно за счет положительного внешнего эффекта - снижения объема необходимых инвестиций. Следовательно, если ПИИ направлены на повышение темпа роста ВВП, то их влияние на экономический рост сомнительно.
Таким образом, последний зависит от прямых иностранных инвестиций, валового внутреннего продукта, обменного курса валюты, уровня оплаты труда, индекса потребительских цен, политической ситуации в стране.
Дополнительный прирост числа зарубежных вкладов проходит за счет экзогенных источников и учитывает ПИИ, эффективность которых зависит от уровня развития инфраструктуры, политической ситуации в стране. Проведенное исследование подтверждает выводы отдельных ученых [18] о том, что доля накопленных прямых иностранных инвестиций в ВВП России, несмотря на тенденцию к увеличению после 2003 г., в настоящее время остается незначительной и приближается к уровню валового внутреннего продукта Украины и Казахстана, что позволяет судить о низкой степени участия иностранного капитала в процессе создания ВВП.
Следовательно, необходимо менять экономические инструменты и подходы к привлечению иностранного капитала, направленные на активное взаимодействие России, Украины и Казахстана с государствами Южной Азии [19] и Азиатским банком инфраструктурных инвестиций [20].
Таблица 1
Перечень объясняемых и объясняющих переменных Table 1
List of response and explanatory variables
Обозначение Переменная
Объясняемая переменная
FDI Прямые иностранные инвестиции, млн долл. США
Объясняющая переменная
GDP Валовой внутренний продукт, млн долл.
Rate Процентная ставка, %
Average Средний уровень оплаты труда, млн долл.
Exchange Валютный обменный курс, долл.
CPI Индекс потребительских цен
Groethdp Прирост валового внутреннего продукта, млн долл.
Popula Население страны, млн чел.
Politic Политическая стабильность, политические права и гражданские свободы оцениваются по семибалльной шкале
Источник: составлено автором Source: Authoring
Таблица 2
Статистическое значимое влияние детерминанты на приток ПИИ Table 2
Statistically significant impact of the determinant on FDI
Статистическое значимое влияние детерминанты на приток
Характеристика детерминанты ПИИ _ПИИ
Украина Россия Казахстан
Размер рынка страны
ВВП Положительное Положительное Положительное
Темп роста ВВП
Рост ВВП на душу населения
Стоимость факторов производства
Абсолютный уровень оплаты труда Положительное Положительное Положительное
Сравнительные преимущества
Ставка процента на внутреннем рынке Отрицательное Положительное Положительно е
Обменный курс, ед. внутренней валюты за 1 долл. Положительное (низкое) Положительное (низкое) Положительное (низкое)
Институциональные характеристики
Политическая стабильность Положительное Положительное Положительно е
Источник: составлено автором Source: Authoring
Рисунок 1
Описательные характеристики панельных данных (компьютерное отображение) Figure 1
Descriptive characteristics of panel data: computer visualization
xtset country year-
panel variable; cine variable: delta :
country <strongly balanced) year, 1993 to 2014 1 unit
X teles
country: 1, 2, 3 n
year: 1993, 1994..... 2014 X
Delta(year) = 1 unit Span(year) = 22 periods
(country*year uniquely identifies each observation)
3 22
Distribution oí T i:
mm 22
S%
22
£5% 22
S0% 22
75% 22
95% 22
max 22
Freq . Percent Cum. Pattern
3 100.00 100.00 1111111111111111111111
3 100.00 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Источник: рассчитано в программе Stata 13.0 на основании данных сайта Конференции ООН по торговле и развитию. URL: http://unctadstat.unctad.org
Source: Calculated via Stata 13.0 application with data of the United Nations Conference on Trade and Development. Available at: http://unctadstat.unctad.org
Рисунок 2
Описательная статистика объясняющих переменных (компьютерное отображение) Figure 2
Descriptive statistics of explanatory variables: computer visualization
xtsum
Variable Mean Std. Dev. Min Max Obses rvations
country everal1 2 . 8227534 1 3 N = 66
between 1 1 3 n = 3
within О 2 2 X — 2 2
year overal1 2003.S 6,392905 1993 2 Ol 4 N = 66
between О 2003.5 2003.5 n = 3
within 6.392905 1993 2 014 X = 2 2
FDI overall 1075€.42 17080.98 159 74782.91 N = 66
between Ю793 . 28 3376 23143,86 n = 3
within 14591.15 —11697_87 62395.46 T — 22
Ave rage overail 360.4242 191.533 2 2 668 N = 66
between 183.1358 19 О . 1818 554.1818 n = 3
within 118.2445 45.51515 580.2424 X = 2 2
Exchange overall 53.77025 60.03992 . 045 181 . 3 N = 66
between 67.18407 5.323718 130.4664 n = 3
within 23.43854 —41.15811 1 О 4 . 6 О 3 9 X = 22
GDE ove re11 357Э02.8 544079 16870.82 2096774 N = 66
between 469862.6 79524.89 900390.8 n = 3
within 382853 _ 9 —34 6580 . 1 1554286 X = 22
rate overall 2.216669 22.46924 —91.7244 72.2553 N = 64
betwee n 3 . О 41173 —.8800846 5.199238 n — 3
within 22.33161 —88.62765 75.35205 X-bar = 21.3333
cpi ove re11 ISO.8 68 661 . 4 669 —.276243 4734.92 N ж 66
between 73.27648 lO 9. 1384 255.5991 n = 3
within 658.7137 —69.66338 4660.189 X - 22
Источник: рассчитано в программе Stata 13.0 на основании сведений онлайн-базы данных Мирового банка за 1992-2014 гг. Source: Calculated via Stata 13.0 application with the online database of the World Bank for 1992-2014
Рисунок 3
Корреляционная матрица показателей, влияющих на экономический рост (компьютерное отображение) Figure 3
Correlation matrix of indicators influencing the economic growth: computer visualization . pwcorr FDI Average Exchange GDP rate cpi groethgdp popula politic
FDI Average Exchange GDP rate cpi groeth~p
FDI 1.0000
Average 0.1940 1.0000
Exchange -0.2028 0.6758 1.0000
GDP 0.8979 0.0942 -0.3833 1.0000
rate -0.0516 0.1255 0.0481 -0.0660 1. 0000
cpi -0.1509 -0.2025 -0.1573 -0.0608 -0. 5481 1 0000
groethgdp 0.1806 0.3022 0.3564 0.0659 0. 1432 -0 4300 1.0000
popula 0.4683 -0.1887 -0.7332 0.6440 0. 1040 -0 0798 -0.1004
politic 0.3761 0.6588 0.4904 0.3443 -0. 0629 -0 0637 0.3577
Источник: рассчитано в программе Stata 13.0 на основании данных сайта Конференции ООН по торговле и развитию. URL: http ://unctadstat .unctad. org
Source: Calculated via Stata 13.0 application with data of the United Nations Conference on Trade and Development. Available at: http://unctadstat. un ctad. org
Рисунок 4
Коэффициенты корреляции и динамика ПИИ и ВВП по условно обозначенным странам (компьютерное отображение) Figure 4
Correlation coefficients and trends in FDI and GDP in nominally indicated countries: computer visualization
Источник: рассчитано в программе Stata 13.0 на основании данных сайта Конференции ООН по торговле и развитию. URL: http://unctadstat.unctad.org
Source: Calculated via Stata 13.0 application with data of the United Nations Conference on Trade and Development. Available at: http://unctadstat. unctad. org
Рисунок 5
Коэффициенты корреляции процентной ставки и ПИИ (компьютерное отображение) Figure 5
Correlation ratio between the interest rate and FDI: computer visualization
Источник: рассчитано в программе Stata 13.0 Source: Calculated via Stata 13.0
Рисунок 6
Влияние среднего уровня оплаты труда на прямые иностранные инвестиции (компьютерное отображение) Figure 6
Effect of the average pay on foreign direct investment: computer visualization
Источник: рассчитано в программе Stata 13.0 Source: Calculated via Stata 13.0
Рисунок 7
Влияние обменного курса на прямые иностранные инвестиции (компьютерное отображение) Figure 7
Effect of exchange rate on foreign direct investment: computer visualization
Источник: рассчитано в программе Stata 13.0 Source: Calculated via Stata 13.0
Рисунок 8
Параметры сливаемости данных в панель (компьютерное отображение) Figure 8
Indicators of data upload to the panel: computer visualization
reg dtFDI dtrate dtAverage dtExchange dtcpi dtgroethgdp dtpopula dtGDP dtpolitic
Source
Model Residual
9.9338е+ОЭ 1 . 4 629e+09
8 1.2417e+09 57 25665502.9
1.1397e+10
175334602
Number о f оЬз = 66
F< 8, 57) = 48.38
Prob > F = О.OOOO
R-squared = О.8716
Adj R-squared = О.8536
Root MS- = 5066.1
dtFDI Сое f. Std. Err. t р> 111 [95% Conf. Interval]
dtrate 6.О 62 4 6 6 39.20653 О 15 о 878 -72.44725 84.57218
dtAverage -7.819777 7.689459 -1 02 о 313 -23.21765 7.578099
dtExchange 23.82402 34.8993 О 68 о 498 -46.06061 93.70866
dtcpi -2.55051 1.95439 -1 31 о 197 -6 . 464Ю7 1.363088
dtgroethgdp -151.5127 276.9706 -О 55 о 586 —70 6.1368 403.1113
dtpopula -14.29207 28.04115 -о 51 о 612 —70.4435 41.85937
dtGDP .02 67 4 61 .0029115 9 19 о ООО .0209158 .0325763
dtpolitic 1775.588 1342.4 1 32 о 191 -912.5229 4463.698
_cons .0001525 623.5954 О оо 1 ООО -1248.728 1248.728
Источник: рассчитано в программе Stata 13.0 Source: Calculated via Stata 13.0
Рисунок 9
Результаты оценки модели (компьютерное отображение) Figure 9
Model evaluation results: computer visualization
. xi : reg FDI rate Average Exchange cpi groethgdp popula GDP politic i .year- i. с >■ ount r~y
i.year _Iyear_1993—2014 (naturally coded; _Iyear_1993 omitted)
i.country _Icountry_1—3 (naturally coded; _Icountry_1 omitted)
Source
Model Residual
SS
df
MS
1.7616e+10 1.3482e+G9
31 568262684 34 39654223.8
Number of obi = 66
F( 31, 34) = 14.33
Prob > F = О.OOOO
R-squared = О.9289
Adj R-squared — О.8641
1 . 8964е + Ю
291759797
Root MSI
= 6297.2
FDI Coef . Std - r.rr . t Р 1 t | [9S% Con*. Interval3
rate -28.87078 53.11572 -О 54 О 590 -136 8149 79.07335
Average -17 . 4 9457 15.90191 -1 Ю О 279 -4 9. 81115 14.82201
Exchange — 7.445684 56.13231 -О 13 О 8 95 — 121 „ 52 ОЗ 106.6289
- _ 4385741 2.729672 -а 1 6 а 873 —5.985935 5 . 1О 87 87
grcechgdp 92.26803 375 - 307 9 о 25 О 807 —670.4494 854 _ 9854
papula 82.3S489 75 _ 52445 i 09 о .283 — 71 . О 9 9 2 7 235.869
GDP .0280G39 .0037051 7 57 о -ООО .0205342 _ О355935
politic 525.3563 2506 - 25 О 21 а 835 -4567.956 5618.669
__Iyear_1ЭЭ4 549,7747 6814 .2О 4 О О 8 о 936 -13298.35 14397.9
__Iyear_19Э5 1201.41 8024 . 10 8 о 15 о 882 -15Ю5 . 54 17508.36
^lyear_19Э 6 2214 _I 8829.163 о 25 о 8 О 4 -15728 - 92 20157.12
^lyear_19 9 7 2443.872 9455.ОЗЗ о 26 о 798 -16771.07 21658.81
Iye a r_19 9 3 3125.943 9479.Э09 о 33 о 744 -16139 - 55 22391.44
_I ye a r_19 9 9 3503.896 10315 - 25 о 34 о 736 -17459.22 24467.OI
_Iye a r_2ООО 1964.851 11645.11 о 17 о 8 67 —21700.86 25630.56
_Iyear_2001 2367.679 11833.39 о 2 О о .843 -21680.65 2 64 16.OI
_Iyear_2 002 2399.424 11447.68 о 21 о 835 -20865.О5 25663.9
_Iyear_2 ООЗ 114 8 . 777 11407.39 о Ю о 92 О -22033.83 24331.38
_Iyear_2004 3654.661 11733 _69 а 31 а 757 -20191_07 275ОО . 4
_Iyear_ZOOS 4 630 - SI 1Ю41 . 45 о 42 а 678 —17808.11 270 69 - 73
_Iyear_ZOO6 1018 3. S3 11530.81 о 88 а .383 -13249.89 33616 - 96
_Iyear_2007 15745.93 11584.41 i 36 а 183 — 7796 _ 419 39288.27
__Iyear_ZOOS 21328.61 11345.71 i 88 о О 6 9 -1728.651 4 4385 . 87
_Iyear_ZOO9 Ю249 . 51 9818 . О 41 i О 4 о 3 О 4 — 97 О 3.153 30202.17
__Iyear_ZOIO 9966.031 11777.56 о 85 о 4 О 3 -13968.84 33900.9
__Iye a r_Z Oil 1Ю37 . «4 12212.79 о 90 о 372 -13781.73 35857.OI
_Iyear_ZOIZ 9137.946 12287.37 о 74 о 4 62 -15832.99 3 4108. 88
_Iyear_Z013 12095.94 12333.31 о 98 о 334 -12968.36 37160.23
_I ye a r_Z 014 —3068.673 11776 - 99 -о 26 о 796 -27002.39 20865.05
_Icountry_Z -19855.49 16385.62 -1 21 о 234 -53155.07 13444 . О 8
_Icountry_3 —11667.63 14767.О 4 -о 79 о 435 -41677.87 18342.61
-cona 4053.377 19069.2S о 21 о 833 -34700.Об 4 2 8 О 6. 81
Источник: рассчитано в программе Stata 13.0 Source: Calculated via Stata 13.0
Рисунок 10
Временные и индивидуальные эффекты панельных данных (компьютерное отображение) Figure 10
Temporal and individual effects of panel data: computer visualization
testparra Iyear1
1) _Iyear_ _19 9 4 = О
2) _Iyear_ _19 95 = О
3) Iyear 1996 = о
4) Iyear 19 97 = о
S) Iyear 19 98 = о
6) _Iyear_ _19 9 9 = о
7) _Iyear_ _2000 — о
8) _Iyear_ _2001 = о
9) Iyear _2002 = О
lO) Iyear 200 3 = о
11) Iyear 200 4 = о
12) Iyear 200 5 — о
13) _Iyear_ 200 6 = о
14) _Iyear_ _200 7 = о
15) Iyear 2008 = О
1€) _Iyear_ 200 9 = о
17) Iyear 2010 = о
IS) Iyear 2011 = о
19) _Iyear_ _2012 - о
2 О ) _Iyear_ _2013 = о
21) Iyear .2014 = о
F( 21, 34) =
Piro Id
F =
1 - 65 О.0955
testparm _Icountry*
1) _Icountry_2 = 0
2) _Icountry_3 = 0
F( 2, 34) = Prob > F -
1.45 0.2496
Источник: рассчитано в программе Stata 13.0 Source: Calculated via Stata 13.0
Рисунок 11
Зависимость ПИИ от параметров модели Figure 11
FDI dependence on the fitted values
1995 2000 2005 2010 2015
Примечание. FDI - ПИИ; fitted values - параметры модели; 1 - Казахстан; 2 - Россия; 3 - Украина. Источник: данные наблюдений по исследуемым странам за рассматриваемый период Note. FDI; fitted values; 1 - Kazakhstan; 2 - Russia; 3 - Ukraine. Source: Observation data on countries under study for the examined period
Список литературы
1. Lim D. Fiscal Incentives and Direct Foreign Investment in Less Developed Countries. Journal of Development Studies, Bradford, 1983, vol. 19, iss. 2, pp. 207-212.
2. Braunerhjelm P., Svensson J. Host Country Characteristics and Agglomeration in Foreign Direct Investment II Appl. Andover, Economics, 1996, vol. 28, iss. 7, pp. 833-840.
3. Lee J., Mansfield E. Intellectual Property Protection and U.S. Foreign Direct Investment. Review of Economic and Statistics, 1996, vol. 78, iss. 2, pp. 181-186.
4. Liargovas P., Papazoglou Ch. An Assessment of Foreign Direct Investment towards the BSEC Transition Economies. Economia Internazionale, Genova, 1997, vol. 50, iss. 3, pp. 475-487.
5. Wei Y., Liu X., Parker D., Vaidya K. The Regional Distribution of Foreign Direct Investment in China. Regional Studies, 1999, vol. 33, iss. 9, pp. 857-867.
6. Billington N. The Location of Foreign Direct Investment: An empirical analysis. Applied Economics, 1999, vol. 31, iss. 1, pp. 65-77.
7. Bende-Nabende A., Ford J., Slater J. FDI, Regional Economic Integration and Endogenous Growth: Some Evidence from Southeast Asia. Pacific Economic Review, 2001, vol. 6, iss. 3, pp. 383-399.
8. Berthelemy J.-C., Demurger S. Foreign Direct Investment and Economic Growth: Theory and Application to China. Review of Development Economics, 2000, vol. 4, iss. 2, pp. 140-155.
9. Campos N.F., Kinoshita Yu. Foreign Direct Investment as Technology Transferred: Some Panel Evidence from the Transition Economies. Manchester School, 1998, 2002, vol. 70, iss. 3, pp. 398-419.
10. Никулина С.И. Опыт привлечения иностранных инвестиций в КНР // Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. 2014. № 3. С. 167-175.
11. Фишер П. Прямые иностранные инвестиции для России: стратегия возрождения промышленности. М.: Финансы и статистика, 1999. 152 с.
12. Swain N., Wang Z. The Determinants Foreign Direct Investment in Transforming Economies: Evidence from Hungary and China. Weltwirtschaftlihes Archiv, Tübingen, 1995, band 131, pp. 359-382.
13. Walkenhorst P. Economic Transition and the Sectoral Patterns of Foreign Direct Investment. Emerging Markets Finance and Trade, 2004, vol. 40, iss. 2, pp. 5-26.
14. Lin Y, Szenberg M., Webster T. Determinants Of Foreign Direct Investment: Taiwan, 1965-1993. Journal of Applied Business Research, 2001, vol. 17, iss. 2, pp. 51-63.
15. O'Sullivan P. An Assessment of Ireland's Export-Led Growth Strategy via Foreign Direct Investment. Weltwirtschaftlihes Archiv, Tübingen, 1993, band 129, heft 1, pp. 139-158.
16. Pavlinek P., Smith A. Internationalization and Embeddedness in East- Central European Transition: The Contrasting Geographies of Inward Investment in the Czech and Slovak Republics. Regional Studies, 1998, vol. 32, iss. 7, pp. 619-638.
17. Floyd D. Foreign Direct Investment in Poland: Is Low Cost Labour Really the Sole Determinant?
Economic Issues, 1996, no. 2, pp. 29-39.
18. Фальченко О.Д. Исследование зависимости экономики России от прямых инвестиций ТНК на основе эконометрических моделей // Управленец. 2014. № 3. С. 12-18.
19. Квашнин Ю.Д. Текущее состояние и возможности инвестиционного сотрудничества ведущих стран СНГ с Южной Азией // Евразийская экономическая интеграция. 2014. № 4. С. 70-78.
20. Валькова А.В. Азиатский банк инфраструктурных инвестиций: новые финансовые инициативы в АТР // Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. 2016. № 1. С. 23-32.
Финансовая аналитика: Financial Analytics:
проблемы и решения 27 (2016) 26-39 Science and Experience
ISSN 2311-8768 (Online) Economic and Statistical Research
ISSN 2073-4484 (Print)
MODELING THE EFFECT OF FOREIGN DIRECT INVESTMENT ON THE ECONOMIC GROWTH IN RUSSIA, UKRAINE, AND KAZAKHSTAN
Vladimir V. OL'KHOVIK
Financial Research Institute, Moscow, Russian Federation Olhovik@nifi.ru
Article history:
Received 4 April 2016 Received in revised form 30 May 2016 Accepted 21 June 2016
JEL classification: C23
Keywords: economic growth, foreign direct investment, mathematical modeling in economics
Abstract
Importance Economies of the former CIS countries demonstrate disparity in economic development. Thus, it is possible to secure investment in restructuring the national economy only if conditions are relatively better than in the countries vying for foreign capital.
Objectives The research pursues building an economic and mathematical model reflecting how direct foreign investment influences economic growth in Russia, Ukraine, and Kazakhstan. Methods The research has been conducted using Stata 13.0. applications.
Conclusions and Relevance Foreign direct investment influences economic growth through such factors as gross domestic product, interest rate, average pay, foreign exchange rate, consumer price index, political stability.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2016
References
1. Lim D. Fiscal Incentives and Direct Foreign Investment in Less Developed Countries. Journal of Development Studies, 1983, vol. 19, iss. 2, pp. 207-212.
2. Braunerhjelm P., Svensson J. Host Country Characteristics and Agglomeration in Foreign Direct Investment. Applied Economics, 1996, vol. 28, iss. 7, pp. 833-840.
3. Lee J., Mansfield E. Intellectual Property Protection and U.S. Foreign Direct Investment. The Review of Economic and Statistics, 1996, vol. 78, iss. 2, pp. 181-186.
4. Liargovas P., Papazoglou Ch. An Assessment of Foreign Direct Investment towards the BSEC Transition Economies. Economia Internazionale, 1997, vol. 50, iss. 3, pp. 475-487.
5. Wei Y., Liu X., Parker D., Vaidya K. The Regional Distribution of Foreign Direct Investment in China. Regional Studies, 1999, vol. 33, iss. 9, pp. 857-867.
6. Billington N. The Location of Foreign Direct Investment: An Empirical Analysis. Applied Economics, 1999, vol. 31, iss. 1, pp. 65-77.
7. Bende-Nabende A., Ford J., Slater J. FDI, Regional Economic Integration and Endogenous Growth: Some Evidence from Southeast Asia. Pacific Economic Review, 2001, vol. 6, iss. 3, pp. 383-399.
8. Berthelemy J.-C., Demurger S. Foreign Direct Investment and Economic Growth: Theory and Application to China. Review of Development Economics, 2000, vol. 4, iss. 2, pp. 140-155.
9. Campos N.F., Kinoshita Yu. Foreign Direct Investment as Technology Transferred: Some Panel Evidence from the Transition Economies. Manchester School, 2002, vol. 70, iss. 3, pp. 398-419.
10. Nikulina S.I. [Experience in attracting foreign investment in the People's Republic of China]. Nauchno-issledovatel'skii finansovyi institut. Finansovyi zhurnal = Financial Research Institute. Financial Journal, 2014, no. 3, pp. 167-175. (In Russ.)
11. Fischer P. Pryamye inostrannye investitsii dlya Rossii: strategiya vozrozhdeniya promyshlennosti [Foreign Direct Investment in Russia. A Strategy for Industrial Recovery]. Moscow, Finansy i Statistika Publ., 1999, 152 p.
12. Swain N., Wang Z. The Determinants of Foreign Direct Investment in Transforming Economies: Evidence from Hungary and China. Weltwirtschaftlihes Archiv, 1995, vol. 131, iss. 2, pp. 359-382.
13. Walkenhorst P. Economic Transition and the Sectoral Patterns of Foreign Direct Investment. Emerging Markets Finance and Trade, 2004, vol. 40, no. 2, pp. 5-26.
14. Lin Y., Szenberg M., Webster T. Determinants of Foreign Direct Investment: Taiwan, 1965-1993. The Journal of Applied Business Research, 2001, vol. 17, iss. 2, pp. 51-63.
15. O'Sullivan P. An Assessment of Ireland's Export-Led Growth Strategy via Foreign Direct Investment.
Weltwirtschaftlihes Archiv, 1993, vol. 129, iss. 1, pp. 139-158.
16. Pavlinek P., Smith A. Internationalization and Embeddedness in East-Central European Transition: The Contrasting Geographies of Inward Investment in the Czech and Slovak Republics. Regional Studies, 1998, vol. 32, iss. 7, pp. 619-638.
17. Floyd D. Foreign Direct Investment in Poland: Is Low Cost Labour Really the Sole Determinant? Economic Issues, 1996, vol. 1, no. 2, pp. 29-39.
18. Fal'chenko O.D. [Examining the Russian economy's dependence on direct investment of multinational corporations on the basis of econometric models]. Upravlenets = The Manager, 2014, no. 3, pp. 12-18. (In Russ.)
19. Kvashnin Yu.D. [Current state and capabilities of investment cooperation among the leading CIS countries and South Asia]. Evraziiskaya ekonomicheskaya integratsiya = Journal of Eurasian Economic Integration, 2014, no. 4, pp. 70-78. (In Russ.)
20. Val'kova A.V. [The Asian Infrastructure Investment Bank: new financial initiatives in the Asia-Pacific Region]. Nauchno-issledovatel'skii finansovyi institut. Finansovyi zhurnal = Financial Research Institute. Financial Journal, 2016, no. 1, pp. 23-32. (In Russ.)
