CC BY
30
ISSN 2311-8733 (Online) ISSN 2073-1477 (Print)
Социально-экономическая политика
ОТНОШЕНИЕ К ГОСУДАРСТВЕННОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ ЭКОНОМИКИ: АНАЛИЗ МЕЖДУНАРОДНЫХ ДАННЫХ*
Максим Витальевич БРЮХАНОВ", Сергей Сергеевич ПОЛЯЧЕНКО"^
а кандидат экономических наук, доцент, младший научный сотрудник лаборатории институционального анализа экономических
реформ, Институт институциональных исследований НИУ ВШЭ, Москва, Российская Федерация
Mbryukhanov@gmail.com
ь младший научный сотрудник лаборатории институционального анализа экономических реформ, Институт институциональных исследований НИУ ВШЭ, Москва, Российская Федерация sergiy.polyachenko@gmail.com
• Ответственный автор
История статьи:
Принята 17.08.2015 Принята в доработанном виде 10.09.2015
Одобрена 28.09.2015
УДК 330.831.8 JEL: А13, Е60, Р25
Ключевые слова:
индивидуальное отношение, государственное регулирование экономики, регион, страна, конформизм
Аннотация
Предмет. Статья посвящена проблемам формирования индивидуального отношения к государственному регулированию экономики.
Цели. Анализ фактов современных научных публикаций по теме исследования и определение основных групп предикторов, а также регрессионный анализ отношения к государственному регулированию экономики с использованием выделенных индивидуальных предикторов с учетом агрегированных характеристик на разных массивах данных.
Методология. Использован регрессионный анализ, в том числе метод наименьших квадратов, пробит-регрессия и метод имитационного моделирования максимизации функции правдоподобия. Информационной базой послужили 5-я волна опроса «Всемирный обзор ценностей» (WVS) за 2005-2009 гг. и 6-я волна опроса за 2010-2014 гг., а также второй раунд обследования «Жизнь в переходной экономике» (LITS).
Результаты. Проведен анализ индивидуального отношения к государственному регулированию экономики, определены основные группы предикторов, а также регрессионный анализ отношения к государственному регулированию экономики с использованием выделенных предикторов с учетом агрегированных характеристик на разных массивах данных.
Выводы. Сделан вывод о том, что у индивидов с университетским образованием спрос на государственное регулирование экономики меньше. Негативным предиктором, статистически значимым на разных выборках, является уровень благосостояния домохозяйства индивида, а также принадлежность к протестантской конфессии, а позитивным предиктором является занятость в государственном секторе. В развитых странах возраст не является статистически значимым предиктором отношения к государственному регулированию.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015
В теории и практике хозяйствования всегда существуют аргументы «за» и «против» каких-либо форм государственного регулирования экономики (ГРЭ). Современные эмпирические исследования свидетельствуют, что экономическая свобода благоприятна для экономического роста и инвестиций [1, 2].
Не менее важную роль играют факторы индивидуального отношения к ГРЭ. Индивиды формируют спрос на вмешательство государства и равновесный уровень государственного регулирования экономики [3].
Используя международные данные эмпирических исследований отношения к ГРЭ, авторы провели
анализ индивидуальных и предикторов такого отношения.
агрегированных
*Статья подготовлена в рамках фундаментальных исследований НИУ ВШЭ 2015 г. и при финансовой поддержке Правительством РФ проекта «Дорожной карты» программы 5/100.
Важная роль такого показателя, как доход (благосостояние), в формировании индивидуального спроса на блага интуитивно понятна, изучена и не вызывает сомнений. Эмпирические исследования мнения населения о ГРЭ также свидетельствуют о важности благосостояния и дохода.
В работах [4, 5] были предложены и исследованы две конкурирующие гипотезы:
• гипотеза аутсайдера, согласно которой люди с низким уровнем образования или дохода (представители национальных меньшинств, молодежь, женщины) будут склонны высказываться за политику поддержки себе равных;
• гипотеза злости рабочего класса, согласно которой у низкооплачиваемых категорий работников могут присутствовать настроения злости по отношению к людям, которые предпочитают не работать и получать государственную поддержку. Кроме того, индивиды с низкой зарплатой не рискуют поддерживать государственное вмешательство из-за потенциального повышения налогов (источника финансовых средств для программ государственной поддержки).
Используя данные двух городов (Тель-Авива и Детройта), авторы исследования [5] тестировали данные и другие гипотезы по поводу различных форм ГРЭ. Гипотеза аутсайдера подтвердилась в Израиле, а гипотеза злости рабочего класса - в Соединенных Штатах. Доход как негативный предиктор спроса на ГРЭ исследован и в других работах [6-8].
Макроэкономические показатели и общая экономическая ситуация в стране также влияют на поддержку ГРЭ: рост ВВП оказывает положительный эффект, а рост безработицы -отрицательный [9].
Следует отметить, что на отношение респондентов влияют не только агрегированные экономические показатели, но и социальные (например, отношение других индивидов к ГРЭ). Пример социального конформизма был проанализирован Стефаном Сваллфорсом [10]. Исследователь утверждал, что один индивид изменяет свое отношение (в данном случае к ГРЭ) в зависимости от мнения других индивидов, которые могут находиться в его близком окружении, относиться к социальному классу респондента, жить в регионе (в стране респондента) или работать на предприятии респондента.
Разбиение на группы влияния было достаточно условным. Стефан Сваллфорс использовал разбиение выборки на группы по доходу. Применяются и другие группировки [11]. Вместе с тем многочисленные исследования
свидетельствуют о неоднородности и высокой вариабельности институтов в регионах России [12, 13]. Это подтверждает необходимость изучения конформизма1 в формировании индивидуального отношения россиян к ГРЭ. В настоящей работе рассмотрено влияние
1 Конформизм определяется как приспособленчество, бездумное следование общим мнениям, модным тенденциям (URL: http://www.ozhegov.org/).
общепризнанных предикторов ГРЭ (пол и возраст индивида, социально-экономический статус) и дана количественная оценка результата влияния степени конформизма на индивидуальное отношение к ГРЭ. Под степенью конформизма понимается результат изменения индивидуального отношения к ГРЭ как следствие влияния (давления) общественного мнения жителей страны (или ее отдельного региона) на мнение самого респондента.
Факторы, влияющие на мнение об индивидуальных выгодах государственной поддержки, достаточности государственных программ для обеспечения страхования дохода, соизмеримости масштабов государственных программ с потребностями были
проанализированы на примере Финляндии [14].
В результате исследования было выявлено, что высококвалифицированные работники
государственного сектора в большей степени склонны поддерживать ГРЭ. Частично это объясняется тем, что работники государственных учреждений получают соответствующую выгоду от ГРЭ.
Определенный механизм поддержки ГРЭ работниками государственных учреждений приведен в работе Стефана Сваллфорса [15]. Автор отмечает, что профессиональная деятельность сотрудников государственных учреждений способствует формированию ценностей и мировоззренческих установок, поддерживающих государственное вмешательство в экономику. Эту гипотезу подтвердили данные шведских опросов в 1981, 1986 и 1992 гг.
Зависимость отношения к ГРЭ от доверия человека к окружающим людям была рассмотрена в статье Филиппа Агиона и соавторов [16], которые использовали данные международного исследовательского проекта «Всемирный обзор ценностей» (World values survey, WVS). Авторами было установлено, что чем выше уровень доверия, тем меньше индивидуальный спрос на ГРЭ. Выводы данного исследования были подтверждены в работе [3].
В некоторых исследованиях отмечена взаимосвязь принадлежности индивида к христианской религии и либерально-экономических взглядов, что особенно характерно для католиков и протестантов [17, 18].
Уровень образования. Образование, бесспорно, влияет на индивидуальное отношение к
государственному вмешательству в
экономику [4, 19]. Чем дольше человек находится в системе высшего образования, тем больше его уверенность в самостоятельном успехе без помощи государства [4]. Однако образование несет также просветительскую функцию, прививает человеку представления об общечеловеческих ценностях и равноправии [4], которые могут впоследствии привести к одобрению ГРЭ.
Вместе с тем большинство авторов подтверждают негативное влияние высшего образования на отношение к государственному вмешательству в экономику [8, 20, 21]. По данным анализа [5], в Израиле индивиды с другим уровнем образования предпочитают менее активное государственное регулирование института гражданских прав. Этот факт отчасти подтверждает роль просвещения. Образование, особенно университетское, дает также специфические знания человеку [19]. Например, курс общей экономической теории способствует формированию представлений о возможных негативных аспектах
«зарегулированной» экономики (дефиците, высоких транзакционных издержках бизнеса, возможной коррупции).
Пол и возраст индивида. Ряд исследований свидетельствует о том, что женщины в большей степени поддерживают ГРЭ [4, 8, 15, 20, 21].
Во-первых, женщины в большей степени заняты на государственных предприятиях. В семьях они ухаживают за родственниками, выполняют основной объем неоплачиваемой работы по дому. Следовательно, государственная поддержка экономики им выгодна.
Во-вторых, женщины в силу психологических особенностей переживают за других малоимущих людей больше, чем мужчины.
Возраст индивида также является важным предиктором отношения к государственному вмешательству в экономику. В работе [4] выделены три возрастные группы:
• от 18 до 30 лет;
• от 31 до 45 лет;
• от 46 до 60 лет.
У всех возрастных групп респондентов Восточной Германии обнаружилось негативное отношение к ГРЭ.
В Западной Германии и США молодые люди (от 18 до 30 лет) в большей степени поддерживали ГРЭ.
Авторами настоящей статьи были использованы данные WVS и социологического исследования «Жизнь в переходной экономике» (Life in Transition Survey, LITS), проведенного совместно с Мировым банком. WVS в настоящее время содержит 6 волн. Регрессии оценивались на данных 5-й и 6-й волн. В этих волнах представлено существенно большее количество стран, а также имеется информация о странах бывшего СССР (например, о России, Украине, Грузии2).
Минимальный объем выборки респондентов отдельной страны в соответствии с методикой исследования WVS составляет 1 000 чел., процедура отбора респондентов одобряется Еврокомиссией с учетом требований к репрезентативности данных. Данные были собраны с помощью личных интервью с обязательным присутствием респондентов3. В массив 6-й волны включены данные обследования 86 272 респондентов, в массив 5-й волны - 83 975 респондентов.
Исследование LITS проводилось в два раунда. Для настоящей статьи были использованы данные второго раунда за 2011 г. Интервьюеры проводили личные опросы членов домохозяйств. На вопросы о домохозяйстве отвечал глава домохозяйства, на индивидуальные вопросы отвечал индивид, выбранный случайно. Если случайно отобранным респондентом был сам глава домохозяйства, то он отвечал и на индивидуальные вопросы. В массиве данных LITS второго раунда содержатся данные 38 864 респондентов4.
Основной зависимой переменной в настоящем исследовании является индекс отношения к государственному регулированию экономики. Данный индекс рассчитан путем усреднения ответов респондентов на вопрос об отношении индивида к регулированию экономики государством. Ответ 1 означал, что респондент полностью согласен с мнением, расположенным на
2 Полный список стран:
URL: http://www.worldvaluessurvey.org/WVSDocumentationWV 6jsP
3 Лишь в исключительных случаях опрос может быть проведен без личного присутствия респондента (например, по телефону).
4 WVS и LITS содержат много пропусков в данных, поэтому
количество наблюдений в регрессиях значительно меньше.
карточке слева, ответ 10 означал, что респондент согласен с мнением справа. Можно было также выбрать любое промежуточное положение на шкале5:
• слева: нужно уменьшить разницу доходов; справа: нужно увеличить разницу доходов, чтобы люди прилагали больше усилий (Y1);
• слева: следует увеличить долю частной собственности в бизнесе и промышленности; справа: следует увеличить долю государственной собственности в бизнесе и промышленности (Y2);
• слева: правительство должно нести больше ответственности за то, чтобы все граждане были обеспечены; справа: люди должны сами себя обеспечивать и не надеяться на правительство
Y).
Индекс отношения респондента к ГРЭ рассчитывался по следующей формуле:
I (il —Y 1г) + Y2,-+(11 —Yзг) ' 3 '
где Yii - отношение i-го респондента к перераспределению доходов;
Y2l - отношение i-го респондента к увеличению доли государственной
собственности в бизнесе и промышленности;
Y3, - отношение i-го респондента к идее о том, что государство должно обеспечивать благосостояние всех граждан.
Среднее значение индекса отношения респондента к ГРЭ всех наблюдений 6-й волны составляет 5,86 п. из 10 возможных, в российской выборке -7,39 п. Среднее значение индекса 5-й волны составляет 5,62 п., в российской выборке - 6,06 п., однако в 5-й волне в российской выборке отсутствуют ответы на второй вопрос. Следует отметить, что в LITS также есть пробелы в составляющих индекса I,-. Например, отсутствует вопрос об изменении структуры собственности в бизнесе и промышленности. Среднее значение индекса h отношения респондента к ГРЭ, по данным LITS, составляет 5,94 из 10, а его среднее значение в российской выборке - 6,75.
5 URL: http://www.worldvaluessurvey.org/WVSDocumentation WV6.jsp
Авторами данной статьи были отобраны наиболее часто используемые предикторы. С учетом специфики анализируемых данных были сконструированы соответствующие переменные для регрессионного анализа.
Пол индивида в регрессионном анализе учтен с помощью бинарной переменной (0; 1). При этом если респондент мужчина, то переменная равна единице.
Для эмпирической оценки влияния возраста были созданы 6 бинарных переменных,
соответствующих 6 возвратным когортам:
• от 18 до 24 лет (первая возрастная когорта);
• от 25 до 34 лет (вторая возрастная когорта);
• от 35 до 44 лет (третья возрастная когорта);
• от 45 до 54 лет (четвертая возрастная когорта);
• от 55 до 64 лет (пятая возрастная когорта);
• от 65 лет (шестая возрастная когорта).
В соответствии с методикой построения и оценки эмпирических уравнений [22] в регрессии используется пять уравнений (6 — 1 = 5). При этом первая бинарная переменная, соответствующая первой возрастной когорте, является базой для сравнения и в регрессию не включается.
Эти возрастные когорты используются в LITS и приняты авторами настоящей статьи за основу.
Образование респондента учтено с помощью бинарной переменной, которая равна единице, если у индивида имеется диплом университета (бакалавр и выше).
Доход семьи индивида в регрессиях представлен бинарной переменной, сконструированной на основе ответов по шкале: 1 - группа с самым низким уровнем доходов, 10 - группа с самым высоким уровнем доходов в стране. Необходимо было ответить, к какой группе доходов относится семья. При этом учитывались все заработки, пенсии и другие доходы6. Этот вопрос задавался и в LITS. У респондентов, которые давали ответ 5, бинарная переменная была равна 1.
Респонденты, занятые на предприятиях (в организациях) государственной (общественной) формы собственности, также учтены с помощью бинарной переменной. С использованием
6 URL: http://www.worldvaluessurvey.org/WVSDocumentation WV6.jsp
ournal/region/ 29
переменных такого же типа проведена формализация уровня доверия индивида и его религиозной принадлежности к протестантству.
Вопрос о доверии в WVS был сформулирован таким образом: «Считаете ли вы, что большинству людей можно доверить или, напротив, нужно быть острожным, имея дело с людьми»7. Требовалось дать один ответ:
• большинству людей можно доверять;
• нужно быть очень острожным с людьми.
В LITS респонденту предлагалась другая шкала ответов с разным уровнем доверия. Уровень «Полностью доверяю большинству людей», по данным LITS, соответствует значению 1 бинарной переменной «Уровень доверия».
Кроме того, в LITS также имеется информация о принадлежности индивида к региону - к так называемой первичной единице отбора (primary sample unit, PSU)8. Следует отметить, что в каждой стране установлены свои территориальные рамки региона:
• избирательные округа (Болгария, Венгрия, Польша, Румыния, Сербия);
• избирательные участки (Албания, Армения, Беларусь, Герцеговина, Молдова, Черногория);
• счетные участки переписи населения (Словакия, Швеция, Таджикистан, Турция);
• административно-территориальные единицы (Россия, Украина и другие страны).
По методике LITS количество PSU варьируется в зависимости от страны. В Монголии используется минимальное количество PSU (182 региона), а в Турции - максимальное (48 000 регионов). В соответствии со списками PSU случайным образом были отобраны 75 регионов в России, Украине, Узбекистане, Сербии, Польше и в Великобритании и 50 регионов из стран -участников исследования LITS. Далее методом случайного блуждания в регионах были выбраны домохозяйства (в среднем по 20—25 домохозяйств от каждого PSU). Процедура отбора соответствовала требованиям обеспечения репрезентативности выборки.
7 URL: http://www.worldvaluessurvey.org/WVSDocumentation WV6.jsp
8 URL: http://www.ebrd.com/downloads/research/surveys/LiTS
2eh.pdf
Для оценки степени конформизма в регионе, а также для учета влияния показателей экономической среды региона в каждой стране по каждому индивиду и по каждому PSU были рассчитаны два показателя:
• средний уровень отношения остальных респондентов PSU к государственному регулированию. Данный показатель рассчитан как средняя арифметическая индексов отношений к ГРЭ респондентов в регионе, за исключением значения индекса (I) самого респондента;
• средний уровень благосостояния (доходов) остальных респондентов PSU к государственному регулированию. Процедура расчета данного показателя аналогична расчету первого показателя.
Таким образом, каждому индивиду соответствует среднее значение индекса отношения к ГРЭ других респондентов данного PSU. Формально в регрессиях эмпирический коэффициент регрессии при усредненном уровне отношения остальных респондентов PSU к государственному регулированию показывает величину эффекта конформизма в регионе9.
Оценки коэффициентов линейных регрессий методом наименьших квадратов (МНК) представлены в табл. 1.
Для учета возможного остаточного фиксированного макроэкономического эффекта отдельной страны [9] при условии принадлежности респондента к стране использовались бинарные переменные, равные 1.
Первая спецификация оценена на данных 6-й волны WVS, вторая - на данных 5-й волны WVS, третья - на данных LITS развитых стран (Великобритании, Франции, Германии, Италии и Швеции). Остальные страны ЕС (Эстония, Польша, Чехия, Болгария, Хорватия, Венгрия, Латвия, Литва, Словакия, Словения,) по которым есть данные, а также другие европейские страны (Босния и Герцеговина, Македония, республика
9 Фактически при выполнении классических допущений регрессионного анализа абсолютная величина данного коэффициента показывает, на сколько условных единиц изменится отношение респондента к государственному регулированию при изменении усредненной величины мнения остальных респондентов в регионе на условную единицу. Знак коэффициента свидетельствует о направлении изменения мнения респондента.
Косово, Сербия, Черногория) и страны бывшего СССР (Армения, Азербайджан, Белоруссия, Грузия, Казахстан, Киргизия, Молдова, Россия, Таджикистан, Украина, Узбекистан) составили массив для оценки линейной регрессии.
Данные оценки свидетельствуют о том, что большинство коэффициентов регрессий значимы. В регрессии первой спецификации незначимы лишь коэффициенты в трех возрастных когортах. Регрессия в целом значима: F-критерий составляет F(65,55358) = 13,6; Prob. > F = 0; R2 = 0,1385.
Отсутствие статистической значимости предиктора «возраст» характерно и для регрессии второй спецификации, хотя регрессия в целом значима F(61,54412) = 115,08; Prob. > F = 0,00; R2 = 0,1061. Фактор доверия незначим. В регрессии третьей спецификации сохраняется незначимость доверия и возраста, наблюдается отсутствие статистической значимости предиктора «пол».
Взаимосвязь между средним доходом по PSU семей остальных респондентов и отношением к ГРЭ самого респондента не является значимой. Вместе с тем взаимосвязь между усредненной величиной предпочтений относительно
государственного регулирования остальных респондентов PSU и мнением самого респондента статистически значима, и величина коэффициента, характеризующего степень конформизма в регионе, достаточно велика10
(стандартизированное значение коэффициента составляет 0,2239).
Относительно сильной представляется и взаимосвязь зависимой переменной и показателей занятости в государственном секторе (стандартизированный коэффициент при переменной равен 0,1149). Значение F-критерия регрессии составляет F(17,2596) = 18,44; Prob. > F = 0. Коэффициент детерминации модели: R2 = 0,1138.
Анализ данных, представленных в табл. 1, свидетельствуют о том, что почти все предикторы (за исключением двух возрастных когорт) в регрессии четвертой спецификации значимы. Относительно весомым представляется и показатель степени конформизма региона. Стандартизированное значение коэффициента
10 К величинам коэффициентов следует относиться крайне осторожно, так как существует возможность корреляции переменных с остатком регрессии. Следовательно, оценки коэффициентов могут быть смещены.
равно 0,4831. Регрессия значима в целом: F(42,10858) = 100,63; Prob. > F = 0; R2 = 0,2733.
Линейная функциональная форма регрессий приводит к тому, что по своей конструкции усредненные значения отношения остальных респондентов PSU к государственному регулированию имеют линейную взаимосвязь с ошибкой регрессий третьей и четвертой спецификаций [23], что может привести к смещению оценок методом наименьших квадратов. Частично решить проблему линейной корреляции можно за счет моделирования нелинейных связей, например используя пробит-регрессию.
Такой подход применяется в анализе коллективного поведения и различных аспектов деятельности индивида с учетом влияния агрегированных характеристик [24, 25]. Вместе с тем в литературе [26, 27] отмечается наличие корреляционного эффекта в группах (в домохозяйстве, районе, городе, регионе, стране, отделе фирмы и т.д.).
Ненаблюдаемые общие факторы могут способствовать формированию сходных результатов хозяйственной деятельности. Например, сходство невидимых либеральных предпочтений в домохозяйстве будет способствовать большей поддержке рынка мужем и женой, а роль одного супруга в формировании мнения другого супруга может быть несущественной.
Для расчета упомянутых корреляций и оценки степени конформизма в регионах России и других странах был использован эконометрический подход, разработанный Брайаном Краутом [26]. При таком подходе используется метод имитационного моделирования максимизации функции правдоподобия (ИММФП) [26]. Поскольку данный метод ограничен анализом бинарного выбора, были сконструированы бинарная переменная поддержки государственного регулирования (ГР) доходов (при 71 > 5 переменная равна 1) и переменная поддержки роста государственной собственности (при 72 > 5 переменная равна 1).
При условии равенства коэффициентов корреляции наблюдаемых и ненаблюдаемых признаков респондентов [26] эмпирическое уравнение, подлежащее оцениванию, может быть представлено как прирост полезности индивида, обусловленный общественным мнением
относительно государственного регулирования экономики. Данный прирост будет зависеть:
• от среднего уровня отношения остальных р е с по нде нто в к го с удар с тв е нному регулированию;
• набора индивидуальных характеристик респондента;
• ошибки эмпирического уравнения.
Авторами были рассчитаны эмпирические коэффициенты при указанных переменных. Также был оценен коэффициент корреляции наблюдаемых признаков респондентов. Остальные контрольные переменные, используемые в табл. 1, не включались в эмпирические уравнения из-за сложностей вычисления.
На первом этапе оценивались пробит-регрессии и коэффициент, отражающий степень конформизма. Этот же коэффициент и коэффициент корреляции признаков внутри региона (PSU) рассчитывались с помощью метода ИММФП. Вычисления проводились с помощью российской выборки.
На втором этапе среднего уровня отношения остальных респондентов к государственному регулированию был рассчитан не по каждому региону, а по каждой стране в целом, то есть значение индекса каждого индивида в пределах отдельной страны было сопоставлено с усреднением значения индекса остальных респондентов данной страны. Из-за технических ограничений размер выборки респондентов был сокращен до 1 500 индивидов, отобранных случайным образом. Таким образом, степень конформизма была оценена в пределах страны (в табл. 2).
Расчеты свидетельствуют, что, с одной стороны, применение метода ИММФП позволяет учесть корреляцию признаков респондентов в регионе и стране. С другой стороны, поправка на данную корреляцию существенно снижает степень конформизма (по сравнению с оценкой пробит-регрессии) и его статистическую значимость.
Выводы. Основным результатом настоящего исследования является оценка степени конформизма региона и страны с использованием стандартных пробит-регрессий. Авторами был использован менее распространенный метод имитационного моделирования максимизации функции правдоподобия, который позволяет оценить корреляцию признаков индивидов
(респондентов) внутри группы (региона, страны) и степень конформизма.
Результаты регрессионного анализа
индивидуальных предикторов в целом не противоречат фактам публикаций. Более либеральные взгляды и меньшая поддержка государственного регулирования среди более образованных людей отмечаются в работах Валентины Димитровой-Грайцл [20], Тора Якобсена и Ола Листхауга [21], Элима Пападакиса и Клайва Бина [8].
Большая поддержка государственного
регулирования работниками государственного сектора выявлена в работе Ганса-Юргена Андреса и Торстена Хайена [4]. Эмпирические свидетельства о более либеральных экономических взглядах протестантов имеются в работах Павола Минарика [17], Луиджи Гвизо и других авторов [18].
Респонденты из более богатых семей поддерживают государственное регулирование экономики в меньшей степени, что подтверждает гипотезу аутсайдера, сформулированную и проверенную в работах Ганса-Юргена Андреса и Торстена Хайена [4], Рамы Синана и других авторов [5]. При оценке на разных выборках теряли значимость такие предикторы, как пол, возраст, уровень доверия, агрегированный показатель благосостояния семей остальных респондентов.
Показатели степени конформизма в регионе и в масштабах страны зависят от метода оценки. Линейные регрессии и пробит-регрессии подтверждают значительную степень
конформизма, а применение ИММФП снижает величину этого показателя. При использовании ИММФП степень конформизма становится незначимой отчасти в связи с корреляцией характеристик респондентов в регионе и в стране. Косвенно данный факт может свидетельствовать о важности индивидуальных фундаментальных характеристик (например, уровня образования индивида). Однако предположение о равенстве коэффициентов корреляции наблюдаемых и ненаблюдаемых характеристик респондентов может приводить к смещению оценок (например, к искусственному занижению степени
конформизма). Оценка степени конформизма с помощью других инструментов анализа (например, регрессий на панельных данных) является предметом последующих исследований авторов.
Таблица 1
Результаты регрессионного анализа, оценки МНК. Зависимая переменная - индекс отношения к ГРЭ
Показатель WVS LITS
Номер спецификации 1 2 3 4
Пол индивида (1 - мужчина, 0 - женщина) -0,141*** (0,0140) -0,190*** (0,0142) -0,0847 (0,0623) -0,107** (0,0346)
Возрастные когорты: 2-я когорта (от 25 до 34 лет) 3-я когорта (от 35 лет до 44 лет) 4-я когорта (от 45 лет 54 лет) 5-я когорта (от 55 лет до 64 лет) 6-я когорта (от 65 лет) 0,00146 (0,0233) 0,0156 (0,0240) 0,0113 (0,0252) 0,122*** (0,0274) 0,147*** (0,0303) -0,0235 (0,0223) -0,0338 (0,0231) -0,00400 (0,0248) 0,0190 (0,0280) 0,00740 (0,0309) -0,0653 (0,138) 0,0398 (0,134) 0,0960 (0,136) 0,0382 (0,146) 0,196 (0,205) -0,000530 (0,0594) 0,0319 (0,0608) 0,239*** (0,0622) 0,312*** (0,0721) 0,371* (0,146)
Университетское образование -0,194*** (0,0190) -0,283*** (0,0208) -0,263*** (0,0751) -0,347*** (0,0385)
Доход семьи -0,357*** (0,0147) -0,385*** (0,0159) -0,166* (0,0674) -0,195*** (0,0383)
Занятость в государственном секторе 0,143*** (0,0171) 0,129*** (0,0200) 0,410*** (0,0705) 0,0872* (0,0364)
Уровень доверия -0,0719*** (0,0169) 0,0259 (0,0173) 0,194 (0,188) 0,0237 (0,0976)
Религиозная принадлежность -0,176*** (0,0303) -0,134*** (0,0273) -0,190* (0,0779) -0,206* (0,101)
Средний индекс отношения к ГР остальных респондентов PSU - - 0,492*** (0,0467) 0,811*** (0,0158)
Средний доход остальных респондентов PSU - - -0,00605 (0,0467) 0,0856*** (0,0197)
Бинарные переменные страны Да Да Да Да
Константа 6,143*** (0,0729) 5,753*** (0,0538) 3,139*** (0,407) 0,565** (0,173)
Количество наблюдений 55 424 54 474 2 614 10 901
Примечание. В скобках указаны стандартные ошибки. Гетероскедастичность произвольной формы учтена в расчете стандартных ошибок по формуле Губера - Уайта.
*p < 0,05. **p < 0,01. ***p < 0,001.
Источник: данные LITS и WVS
Таблица 2
Оценка степени конформизма и корреляций
Показатель Степень конформизма, оценка пробит-регресссии Степень конформизма, оценка ИММФП Корреляция характеристик респондентов, оценка ИММФП
Степень конформизма в регионе
Поддержка государственного регулирования доходов 2,5097 (0,2442) 0,1702 (0,2095) 0,3162 (0,0227)
Поддержка расширения государственной собственности 2,344 (0,2248) 0,31165 (0,0235) 0,2108 (0,2136)
Степень конформизма в стране
Поддержка государственного регулирования доходов 2,4803 (0,1490) 0,1439 (0,0252) 0,0262 (0,1983)
Поддержка расширения государственной собственности 2,2145 (0,1366) 0,1421 (0,0282) 0,0003 (0,2177)
Примечание. В скобках указаны стандартные ошибки. Источник: данные LITS и WVS
Список литературы
1. Justesen M.K. The effect of economic freedom on growth revisited: new evidence on causality from a panel of countries 1970—1999 // European Journal of Political Economy. 2008. Vol. 24. № 3. P. 642-660. doi: 10.1016/j.ejpoleco.2008.06.003
2. Azman-Saini W.N.W., Baharumshah A.Z., Law S.H. Foreign direct investment, economic freedom and economic growth: International evidence // Economic Modelling. 2010. Vol. 27. № 5. P. 1079-1089. doi: 10.1016/j.econmod.2010.04.001
3. Pinotti P. Trust, Regulation and Market Failures // The Review of Economic and Statistics. 2012. Vol. 94. № 3. P. 650-658. doi: 10.1162/REST_a_00209
4. Andrefi H.J., Heien T. Four worlds of welfare state attitudes? A comparison of Germany, Norway, and the United States // European Sociological Review. 2001. Vol. 17. № 4. P. 337-356. doi: 10.1093/esr/17.4.337
5. Cnaan R., Hasenfeld Y., Cnaan A., Rafferty J. Cross-cultural Comparison of Attitudes toward Welfare State Programs: Path Analysis with Log-linear Models // Social Indicators Research. 1993. Vol. 29. № 2. P. 21-50. doi: 10.1007/BF01077892
6. Hasenfeld Y., Rafferty J.A. The Determinants of Public Attitudes toward the Welfare State // Social Forces. 1989. Vol. 67. № 4. P. 1027-1048. doi: 10.2307/2579713
7. Blekesaune M. Economic Conditions and Public Attitudes Towards Welfare State Policies // ISER Workin Papers. 2006. Vol. 45. № 3. P. 393-403.
8. Papadakis E., Bean C. Popular Support for the Welfare State: A Comparison Between Institutional Regimes // Journal of Public Policy. 1993. Vol. 13. № 3. P. 227-254. doi: 10.1017/S0143814X00001057
9. Roth F. Has the financial crisis spurred demand for stronger state regulation? // CEPS Working Documents. 2010. № 336. P. 1-16.
10. Svallfors S. The moral economy of class: class and attitudes in comparative perspective. Stanford University Press, 2006. 248 p.
11. Parravano A., Noguera J.A., Hermida P., Tena-Sánchez J. Field Evidence of Social Influence in the Expression of Political Preferences: The Case of Secessionists Flags in Barcelona // Plose ONE. 2015. Vol. 10. № 5. P. 1-2. doi: 10.1371/journal.pone.0125085
12. Баранов А., Малков Е., Полищук Л., Рохлиц М., Сюняев Г. Измерение институтов в российских регионах: методология, источники данных, анализ // Вопросы экономики. 2015. № 2. P. 69-103.
13.PolishchukL., Syunyaev G. Ruling elites' rotation and asset ownership: implications for property rights // Public Choice. 2015. Vol. 162. № 1. P. 159-182. doi: 10.1007/s11127-014-0210-2
14. Sihvo T., Uusitalo H. Attitudes towards the welfare state have several dimensions // Scandinavian Journal of Social Welfare. 1995. Vol. 4. № 4. P. 215-223. doi: 10.1111/j.1468-2397.1995.tb00107.x ok
15. Svallfors S. The end of class politics? Structural cleavages and attitudes to Swedish welfare policies // Acta Sociologica. 1995. Vol. 38. № 1. P. 53-74. doi: 10.1177/000169939503800105
16. Aghion P., Algan Y., Cahuc P., Shleifer A. Regulation and distrust // The Quarterly Journal of Economics. 2010. Vol. 125. № 3. P. 1015-1049.
17. Minarik P. Religion and economic attitudes in post-communist transition // Post-Communist Economies. 2014. Vol. 26. № 1. P. 67-88. doi: 10.1080/14631377.2014.874656
18. Guiso L., Sapienza P., Zingales L. People's opium? Religion and economic attitudes // Journal of Monetary Economics. 2003. Vol. 50. № 1. P. 225-282. doi: 10.1016/S0304-3932(02)00202-7
19. Stubager R. Education effects on authoritarian-libertarian values: a question of socialization // The British Journal of Sociology. 2008. Vol. 59. № 2. P. 327-350. doi: 10.1111/j.1468-4446.2008.00196.x
20. Dimitrova-Grajzl V., Grajzl P., Guse A.J. Trust, perceptions of corruption, and demand for regulation: Evidence from post-socialist countries // Journal of Socio-Economics. 2012. Vol. 41. № 3. P. 292-303. doi: 10.1016/j.socec.2012.01.005
21. Jakobsen T.G., Listhaug O. Issue ownership, unemployment and support for government intervention // Work, Employment and Society. 2012. Vol. 26. № 3. P. 396-411. doi: 10.1177/0950017012438574
22. Gujarati D.N. Econometrics by example. Palgrave Macmillan Hampshire, UK, 2011. 320 p.
23. Scott J., Carrington P.J. (Eds). The SAGE handbook of social network analysis. London United Kingdom: Sage Publications Ltd, 2011. 640 p.
24. Brock W.A., Durlauf S.N. Discrete choice with social interactions // Review of Econonomic Studies. 2001. Vol. 68. № 2. P. 235-260. doi: 10.3386/w5291
25.Fukuda D., Morichi Sh. Incorporating aggregate behavior in an individual's discrete choice: an application to analyzing illegal bicycle parking behavior // Transportation Research Part A: Policy
and Practice. 2007. Vol. 41. № 4. P. 313-325. doi: 10.1016/j.tra.2006.09.001
26. Krauth B.V. Simulation-based estimation of peer effects // Journal of Econometrics. 2006. Vol. 133. № 1. P. 243-271. doi: 10.1016/j.jeconom.2005.03.015
27.Manski Ch. Identification of Endogenous Social Effects: The Reflection Problem // The Review of Economic Studies. 1993. Vol. 60. P. 531-542.
ISSN 2311-8733 (Online) ISSN 2073-1477 (Print)
Socioeconomic Policy
ATTITUDE TO GOVERNMENT REGULATION OF THE ECONOMY: AN ANALYSIS OF INTERNATIONAL DATA
Maksim V. BRYUKHANOVa, Sergei S. POLYACHENKO1
a Center for Institutional Studies of National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russian Federation MBryukhanov@gmaiL com
b Center for Institutional Studies of National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russian Federation sergiy.polyachenko@gmail.com
• Corresponding author
Article history:
Received 17 August 2015 Received in revised form 10 September 2015 Accepted 28 September 2015
JEL classification: A13, E60, P25
Keywords: individual, attitude, government regulation, region, country, conformism
Abstract
Importance The article deals with the issues of formation of individual attitude towards the State regulation of economy.
Objectives The paper aims to analyze the modern scientific publications on the study's topic and identify the major groups of predictors.
Methods We conducted a regression analysis, including the method of least squares, probit regression and a simulation method of maximizing the likelihood function. The World Values Survey (WVS) 5th and 6th waves for 2005-2009 and 2010-2014 respectively, as well as the Life in Transition Survey (LITS) 2nd round formed the database of the work.
Conclusions and Relevance Our findings highlight the role of education in the formation of market-oriented development in regions, and may be used in developing a government educational policy.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015
Acknowledgments
We express our gratitude to all the participants of the scientific seminar at the Center for Institutional Studies
of HSE, March 12, 2015 for the valuable comments; as well as to all the colleagues in the laboratory of
institutional analysis of economic reforms of the HSE for the constructive suggestions for improvements.
The article was prepared within the framework of fundamental research by the HSE, 2015, and supported by
the Government of the Russian Federation of the draft "road map" program 5/100.
References
1. Justesen M.K. The Effect of Economic Freedom on Growth Revisited: New Evidence on Causality from a Panel of Countries 1970—1999. European Journal of Political Economy, 2008, vol. 24, no. 3, pp. 642660. doi: 10.1016/j.ejpoleco.2008.06.003
2. Azman-Saini W.N.W., Baharumshah A.Z., Law S.H. Foreign Direct Investment, Economic Freedom and Economic Growth: International Evidence. Economic Modelling, 2010, vol. 27, no. 5, pp. 1079-1089. doi: 10.1016/j.econmod.2010.04.001
3. Pinotti P. Trust, Regulation and Market Failures. The Review of Economic and Statistics, 2012, vol. 94, no. 3, pp. 650-658. doi: 10.1162/REST_a_00209
4. Andreß H.J., Heien T. Four Worlds of Welfare State Attitudes? A Comparison of Germany, Norway, and the United States. European Sociological Review, 2001, vol. 17, no. 4, pp. 337-356. doi: 10.1093/esr/17.4.337
5. Cnaan R., Hasenfeld Y., Cnaan A., Rafferty J. Cross-cultural Comparison of Attitudes toward Welfare State Programs: Path Analysis with Log-linear Models. Social Indicators Research, 1993, vol. 29, no. 2, pp. 21-50. doi: 10.1007/BF01077892
6. Hasenfeld Y., Rafferty J.A. The Determinants of Public Attitudes toward the Welfare State. Social Forces, 1989, vol. 67, no. 4, pp. 1027-1048. doi: 10.2307/2579713
7. Blekesaune M. Economic Conditions and Public Attitudes Towards Welfare State Policies. ISER Working Papers, 2006, vol. 45, no. 3, pp. 393-403.
8. Papadakis E., Bean C. Popular Support for the Welfare State: A Comparison Between Institutional Regimes. Journal of Public Policy, 1993, vol. 13, no. 3, pp. 227-254. doi: 10.1017/S0143814X00001057
9. Roth F. Has the Financial Crisis Spurred Demand for Stronger State Regulation? CEPS Working Documents, 2010, no. 336, pp. 1-16.
10. Svallfors S. The Moral Economy of Class: Class and Attitudes in Comparative Perspective. Stanford University Press, 2006, 248 p.
11. Parravano A., Noguera J.A., Hermida P., Tena-Sánchez J. Field Evidence of Social Influence in the Expression of Political Preferences: The Case of Secessionists Flags in Barcelona. Plose ONE, 2015, vol. 10, no. 5, pp. 1-2. doi: 10.1371/journal.pone.0125085
12. Baranov A., Malkov E., Polishchuk L., Rokhlits M., Syunyaev G. Izmerenie institutov v rossiiskikh regionakh: metodologiya, istochniki dannykh, analiz [Measuring Institutions in Russian Regions: Methodology, Sources of Data, Analysis]. Voprosy Ekonomiki, 2015, no. 2, pp. 69-103.
13. Polishchuk L., Syunyaev G. Ruling Elites' Rotation and Asset Ownership: Implications for Property Rights. Public Choice, 2015, vol. 162, no. 1, pp. 159-182. doi: 10.1007/s11127-014-0210-2
14. Sihvo T., Uusitalo H. Attitudes Towards the Welfare State Have Several Dimensions. Scandinavian Journal of Social Welfare, 1995, vol. 4, no. 4, pp. 215-223. doi: 10.1111/j.1468-2397.1995.tb00107.x
15. Svallfors S. The End of Class Politics? Structural Cleavages and Attitudes to Swedish Welfare Policies. Acta Sociologica, 1995, vol. 38, no. 1, pp. 53-74. doi: 10.1177/000169939503800105
16. Aghion P., Algan Y., Cahuc P., Shleifer A. Regulation and Distrust. The Quarterly Journal of Economics, 2010, vol. 125, no. 3, pp. 1015-1049.
17. Minarik P. Religion and Economic Attitudes in Post-Communist Transition. Post-Communist Economies, 2014, vol. 26, no. 1, pp. 67-88. doi: 10.1080/14631377.2014.874656
18. Guiso L., Sapienza P., Zingales L. People's Opium? Religion and Economic Attitudes. Journal of Monetary Economics, 2003, vol. 50, no. 1, pp. 225-282. doi: 10.1016/S0304-3932(02)00202-7
19. Stubager R. Education Effects on Authoritarian-Libertarian Values: A Question of Socialization. The British Journal of Sociology, 2008, vol. 59, no. 2, pp. 327-350. doi: 10.1111/j.1468-4446.2008.00196.x
20. Dimitrova-Grajzl V., Grajzl P., Guse A.J. Trust, Perceptions of Corruption, and Demand for Regulation: Evidence from Post-Socialist Countries. Journal of Socio-Economics, 2012, vol. 41, no. 3, pp. 292-303. doi: 10.1016/j.socec.2012.01.005
21. Jakobsen T.G., Listhaug O. Issue Ownership, Unemployment and Support for Government Intervention. Work, Employment and Society, 2012, vol. 26, no. 3, pp. 396-411. doi: 10.1177/0950017012438574
22. Gujarati D.N. Econometrics by Example. Palgrave Macmillan Hampshire, UK, 2011, 320 p.
23. Scott J., Carrington P.J. (Eds). The SAGE Handbook of Social Network Analysis. London United Kingdom, Sage Publications Ltd, 2011, 640 p.
24. Brock W.A., Durlauf S.N. Discrete Choice with Social Interactions. Review of Economic Studies, 2001, vol. 68, no. 2, pp. 235-260. doi: 10.3386/w5291
25. Fukuda D., Morichi Sh. Incorporating Aggregate Behavior in an Individual's Discrete Choice: An Application to Analyzing Illegal Bicycle Parking Behavior. Transportation Research. Part A: Policy and Practice, 2007, vol. 41, no. 4, pp. 313-325. doi: 10.1016/j.tra.2006.09.001
26. Krauth B.V. Simulation-based Estimation of Peer Effects. Journal of Econometrics, 2006, vol. 133, no. 1, pp. 243-271. doi: 10.1016/j.jeconom.2005.03.015
27. Manski Ch. Identification of Endogenous Social Effects: The Reflection Problem. The Review of Economic Studies, 1993, vol. 60, pp. 531-542.
