CC BY
20Мельников Р.М.
д.э.н., профессор РАНХиГС
ОЦЕНКА ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ВНЕШНИХ ЭФФЕКТОВ ИНФРАСТРУКТУРНОГО
РАЗВИТИЯ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ
Ключевые слова: пространственное развитие, инфраструктура, внешние эффекты.
Одним из основных направлений реализации стратегии экономического развития России в современных условиях является преодоление инфраструктурных ограничений экономического роста1. Распоряжением Правительства Российской Федерации от 30 сентября 2018 г. № 2101-р утвержден комплексный план модернизации и расширения магистральной инфраструктуры на период до 2024 г. Согласно этому плану в ближайшие 6 лет только за счет создаваемого бюджетного Фонда развития предполагается профинансировать инфраструктурные проекты на сумму более 3,5 трлн. руб. В то же время влияние инвестиций в инфраструктуру на экономическое развитие российских регионов различных типов все еще недостаточно изучено, поскольку в немногочисленных работах различных авторов приводятся не очень хорошо согласующиеся друг с другом оценки влияния обеспеченности инфраструктурой на динамику показателей результатов регионального развития. Достаточно противоречивыми являются и выводы зарубежных ученых о влиянии инфраструктурной обеспеченности на динамику регионального развития, полученные на основе ис-
2
пользования данных различных стран мира .
Наиболее популярными в эмпирических исследованиях подходами к изучению влияния обеспеченности инфраструктурой на результаты экономического развития регионов являются оценка производственных функций и регрессий экономического роста, включающих инфраструктурные независимые переменные. Подход, предусматривающий использование производственных функций, развивает идеи статьи Д. Ашауэра3, в которой оценивалась производственная функция экономики США с государственным инфраструктурным капиталом в качестве факторной переменной. Эластичность выпуска по инфраструктуре была оценена Ашауэром на уровне 0,35, что свидетельствует о наличии дефицита инфраструктуры в экономике США и высокой макроэкономической эффективности государственных инвестиций в ее создание. Результаты оценивания аналогичных моделей на панельных данных штатов США4 показали, что влияние инвестиций в инфраструктуру на динамику выпуска частного сектора существенно более слабое по сравнению с оценками Ашауэра или вообще статистически незначимое, а наиболее важным с точки зрения создания благоприятных условий для экономического роста видом инфраструктуры являются автомобильные дороги.
Альтернативный оцениванию производственной функции подход к оценке воздействия инфраструктурных факторов на динамику развития региональных экономик предложил Э. Шиодзи5. Используя панельные данные штатов
США и префектур Японии, Шиодзи оценил уравнение вида Ayit = -0Уи + Ygit +Щ + £it, где yit - логарифм ВРП на
одного занятого, Ayit - среднегодовой темп прироста этой переменной за пятилетний период, начинающийся в году t, git - логарифм запаса инфраструктурного капитала на одного занятого в начале года t, ai - фиксированный эффект региона, eit - случайная ошибка. При этом предполагается, что экономика не находится в состоянии долгосрочного равновесия, и принимается во внимание лаг влияния инвестиций в инфраструктуру на прирост ВРП. Коэффициент эластичности ВРП по базовой инфраструктуре был оценен Шиодзи в диапазоне от 0,09 до 0,14 для США и в диапазоне от 0,10 до 0,17 для Японии в зависимости от спецификации модели и метода оценивания. Таким образом, вклад инвестиций в инфраструктуру в прирост ВРП является довольно небольшим, но положительным и статистически значимым.
Значимую роль в изучении воздействия инвестиций в инфраструктуру на динамику выпуска играет анализ пространственных внешних эффектов развития инфраструктуры других регионов. Развитие инфраструктуры соседних регионов способствует улучшению условий ведения хозяйственной деятельности для предприятий каждого региона благодаря снижению трансакционных и транспортных издержек. Однако вместе с тем развитие инфраструктуры соседнего региона усиливает его конкурентные преимущества по отношению к другим регионам. Это может способст-
1 Медведев Д.А. Россия-2024: Стратегия социально-экономического развития // Вопросы экономики. - М., 2018. - № 10. -С. 5-28.
2 Мельников Р.М. Инфраструктурная обеспеченность как фактор экономического роста в российских регионах // Региональная экономика: теория и практика. 2019. - № 4. - С. 615-633.
3 Aschauer D.A. Is public expenditure productive? // Journal of Monetary Economics. 1989. - Vol. 23, N 2. - P. 177-200.
4 Evans P., Karras G. Are government activities productive? Evidence from a panel of US states // Review of Eœnomics and Statistics. 1994. - Vol. 76, N 1. - P. 1-11; Garcia-Mila T., McGuire T., Porter R. The effects of public capital in state-level production functions reconsidered // Review of Economics and Statistics. 1996. - Vol. 78, N 1. - P. 178-180; Holtz-Eakin D. Public-sector capital and the productivity puzzle // The Review of Economics and Statistics. 1994. - Vol. 76, N 1. - P. 12-21.
5 Shioji E. Public capital and economic growth: A convergence approach // Journal of Economic Growth. 2001. - Vol. 6, N 3. -P. 205-227.
вовать перемещению экономической деятельности в регионы, которые характеризуются лучшей обеспеченностью инфраструктурой, и приводить к возникновению негативных внешних эффектов, ухудшающих возможности развития для соседних регионов с похожей отраслевой специализацией1.
Эмпирический анализ внешних эффектов развития инфраструктуры в регионах проводится путем оценивания моделей пространственной эконометрики2. Эти модели включают пространственные лаги, то есть взвешенные средние значения переменных «соседних» регионов для каждого из регионов. Для учета «соседства» используются матрицы пространственных весов.
Элементы матрицы пространственных весов отражают географическое или экономическое расстояние между регионами. Наиболее широко в прикладных исследованиях применяется матрица соседства, элементы которой '^=1, если субъекты федерации 1 и) (1<>0 граничат друг с другом, и '^=0, если никаких общих границ друг с другом регионы не имеют или 1=_|. Данная бинарная спецификация матрицы пространственных весов соответствует предположению о том, что рассматриваемый регион в равной степени связан с каждым из своих ближайших соседей и при этом вообще никак не связан с регионами, которые не имеют с ним общих границ.
До расчета значения пространственного лага элементы этой матрицы обычно нормируют, чтобы обеспечить равенство суммы весовых коэффициентов по строке единице. Отсюда можно определить из условий = к, если регион I граничит с регионом], Щ. = 0, если регион \ не граничит с регионом], = 1 для любого где п -
число регионов.
Так как в теории эндогенного роста обмен идеями и информацией трактуется в качестве одного из ключевых драйверов роста экономики , в последние годы в академической литературе значительное внимание стало уделяться изучению характера воздействия инвестиций в телекоммуникационную инфраструктуру и развитие широкополосного Интернета на экономический рост. Результатом развития телекоммуникационной инфраструктуры является снижение издержек существующих бизнес-процессов, а высокоскоростной Интернет в странах с инновационной экономикой приводит к формированию новых моделей бизнеса и кооперации фирм, использующих активный обмен большими массивами данных. Кроме того, распространение информационных и коммуникационных технологий приводит к уменьшению трансакционных издержек потребителей, что также приводит к росту общественного благосостояния. Результаты эконометрических исследований с использованием данных различных стран мира позволили показать, что инвестиции в инфраструктуру телекоммуникаций и широкополосного Интернета статистически значимо влияют на
4
динамику экономического роста .
Для оценки влияния обеспеченности инфраструктурой на темпы роста экономики субъектов Российской Федерации воспользуемся следующими основными переменными, характеризующими уровень развития инфраструктуры в российских регионах:
- плотностью автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием, рассчитываемой с использованием коэффициента Энгеля £ = ^ - где Ь - длина путей в км., 8 - площадь субъекта федерации в тыс. кв. км, Р -
численность населения в тыс. чел.;
- плотностью путей железных дорог, рассчитываемой с использованием коэффициента Энгеля;
- удельной мощностью электростанций на одного занятого в экономике региона, кВт;
- количеством устройств мобильной связи на 1000 чел.;
- долей организаций, применяющих Интернет в своей работе, %.
Исходные данные для расчета значений этих переменных приведены в статистических сборниках Росстата «Регионы России. Социально-экономические показатели». Данные о плотности автодорог были скорректированы и приведены к сопоставимому во времени виду.
Динамика рассматриваемых инфраструктурных переменных в 2001-2017 гг. по российской экономике в целом представлена в табл. 1.
Таблица 1
Динамика развития инфраструктуры российской экономики в 2001-2017 гг.
Год Плотность автодорог Плотность железных дорог Удельная мощность электростанций, кВт Устройства мобильной связи на 1000 чел. Доля организаций, использующих Интернет, %
2001 10.62 1.713 3.306 53.1 44.2
2002 10.99 1.717 3.277 121.2 55.3
2003 11.01 1.721 3.274 246.3 50.2
2004 11.04 1.725 3.262 495.9 57.3
2005 10.72 1.730 3.282 862.6 54.3
1 Boamet M.G. Spillovers and the locational effects of public infrastructure // Journal of Regional Science. 1998. - Vol. 38, N 3. -P. 381-400.
2 Elhorst J.P. Spatial Econometrics: From Cross-Sectional data to Spatial Panels. - Heidelberg: Springer, 2014. - 119 p.
3 Aghion P., Howitt P. Endogenous growth theory. - Cambridge (Mass.): MIT Press, 1998. - 708 p.; Lucas R.E. On the mechanics of economic development // Journal of Monetary Economics. 1988. - Vol. 22, N 1. - P. 3-42; Romer P.M. Endogenous technological change // Journal of Political Economy. 1990. - Vol. 98, N 5. - P. 71-102.
4 Harb G. The economic impact of the Internet penetration rate and telecom investments in Arab and Middle Eastern countries // Economic Analysis and Policy. 2017. - Vol. 56. - P. 148-162.
2006 12.13 1.733 3.296 1084.0 59.3
2007 12.84 1.736 3.293 1204.7 68.7
2008 12.85 1.737 3.293 1405.5 74.7
2009 13.20 1.737 3.357 1624.3 79.3
2010 13.50 1.731 3.403 1663.7 83.4
2011 14.88 1.731 3.445 1790.3 85.6
2012 16.40 1.729 3.527 1826.9 87.5
2013 17.59 1.727 3.567 1933.3 88.7
2014 18.04 1.712 3.775 1908.4 89.8
2015 18.32 1.710 3.759 1937.8 89.0
2016 18.60 1.708 3.916 1977.9 89.6
2017 18.59 1.742 4.015 2002.6 89.7
Данные табл. 1 демонстрируют заметный рост обеспеченности инфраструктурой экономики страны за период с 2001 по 2017 г. Масштабы использования устройств мобильной связи увеличились в 38 раз, доля организаций, использующих Интернет в своей работе - в 2 раза, плотность автодорог (после корректировки и приведения к сопоставимому во времени виду) - в 1,75 раза, мощность электростанций на одного занятого - на 21,4%. В то же время процесс распространения мобильной связи и Интернета по территории страны в значительной мере завершился достижением уровня насыщения в 2013 г.. Вместе с тем плотность железных дорог в период с 2001 по 2016 г. оставалась примерно постоянной не только по стране в целом, но и в большинстве регионов (некоторые колебания коэффициента Энгеля объясняются изменением численности населения, а не длины железных дорог).
Для оценки динамики неравенства в обеспеченности субъектов Российской Федерации разными видами инфраструктуры был рассчитан коэффициент вариации V = ^уХ , где х - среднее арифметическое инфраструктурной
переменной по всем регионам, сх - среднеквадратическое отклонение инфраструктурной переменной х по всем регионам. Динамика коэффициентов вариации пяти рассматриваемых показателей обеспеченности инфраструктурой представлена в табл. 2.
Таблица 2
Динамика коэффициентов вариации показателей обеспеченности инфраструктурой
российских регионов в 2001-2017 гг.
Коэффициент вариации переменной
Год Плотность Плотность же- Удельная мощность Устройства мобильной Доля организаций, использующих
автодорог лезных дорог электростанции связи на 1000 чел. Интернет, %
2001 0.523 0.588 1.199 1.640 0.245
2002 0.526 0.585 1.192 1.269 0.245
2003 0.526 0.607 1.183 0.852 0.290
2004 0.526 0.601 1.179 0.590 0.289
2005 0.551 0.600 1.169 0.393 0.250
2006 0.538 0.604 1.155 0.309 0.240
2007 0.539 0.602 1.149 0.286 0.199
2008 0.543 0.605 1.170 0.268 0.160
2009 0.555 0.607 1.165 0.255 0.132
2010 0.561 0.606 1.162 0.169 0.097
2011 0.584 0.606 1.166 0.157 0.080
2012 0.554 0.607 1.161 0.158 0.074
2013 0.542 0.606 1.175 0.159 0.065
2014 0.540 0.607 1.207 0.161 0.057
2015 0.542 0.607 1.192 0.177 0.069
2016 0.546 0.607 1.181 0.199 0.057
2017 0.544 0.608 1.181 0.185 0.069
Наибольшие межрегиональные диспропорции наблюдаются в обеспеченности генерирующими мощностями, наименьшие - в масштабах использования глобальных информационных сетей организациями. Рассматриваемый период характеризуется значительным сокращением межрегионального неравенства в использовании мобильной связи и Интернета, в то время как межрегиональные диспропорции в обеспеченности транспортной и энергетической инфраструктурой существенно не изменились.
В целом обеспеченность инфраструктурой российских регионов за период 2001-2017 гг. возросла, и это могло повлиять на динамику их ВРП. Вместе с тем плотность железных дорог в течение рассматриваемого периода практически не менялась, что позволяет исключить эту переменную из числа возможных факторов экономического роста.
Основные гипотезы, характеризующие влияние обеспеченности инфраструктурой на динамику ВРП субъектов Российской Федерации, заключаются в следующем:
• показатели инфраструктурной обеспеченности положительно влияют на темпы роста ВРП, но это влияние проявляется по-разному в регионах различных типов;
• развитие инфраструктуры смежных регионов оказывает значимое влияние на темпы роста экономики данного региона;
• больше всего от развития инфраструктуры транспорта выигрывают регионы со специализацией в области обрабатывающей промышленности, поскольку уменьшение транспортных издержек и сроков транспортировки благоприятно влияет на расширение рыночных возможностей промышленных предприятий.
• Осуществим проверку этих гипотез с использованием следующей спецификации эконометрической модели:
АЫГJ = fc* + ЪМу^О^Н^ + bXtov^j + biin(Lnnlpr_1)+*
4b. Ц-TuJ + Ь7Ц14 + \ Ь^шоЬ^ ) 4 Ь, ЦЬЛ^) + (D +blflSL(h,(ar1^l» 4 baSL( b(l 4 Ч^)) 4 Ь^Ь^Ь^)) 4
где ylt - реальный ВРП на одного занятого в регионе i в году t, Aln(ylt) - темп прироста ylt, oilt - цена на нефть марки brent в году t, invlt - отношение частных инвестиций к ВРП, innlt - отношение расходов на технологические инновации к ВРП, helt - доля занятых, имеющих высшее образование, в субъекте федерации i в году t, arlt - плотность автодорог общего пользования с твердым покрытием, рассчитанная по формуле коэффициента Энгеля, ellt - мощность электростанций на одного занятого, кВт, moblt - число абонентских устройств мобильной связи на 1000 чел., intlt - процент организаций, использующих Интернет в своей работе, SL - пространственный лаг показателя инфраструктурной обеспеченности, _ w^ky, если субъекты федерации i и j граничат друг с другом,
klJ=1/nadjl, nadjl - количество субъектов федерации, с которыми граничит регион i, wlJ=0, если субъекты федерации i и j не граничат друг с другом или i=j, ц1 - фиксированный эффект региона, elt - случайная ошибка.
Значения всех независимых переменных уравнения (1), кроме первой разности логарифма цены на нефть, брались с лагом относительно зависимой переменной. Это позволило снизить остроту проблемы эндогенности (воздействия темпа прироста ВРП на одного занятого на переменные, стоящие в левой части уравнения) и избежать применения метода инструментальных переменных. Цена на нефть интерпретируется в качестве экзогенной переменной, которая характеризует внешние условия развития экономики России и отдельных регионов, поэтому ее прирост не лаги-ровался. Для оценки параметров модели были использованы данные за период с 2001 по 2017 год по 82 регионам (в связи с отсутствием в сборниках Росстата значений многих показателей были исключены данные по Чечне, Крыму и Севастополю).
Результаты оценивания модели по данным 82 субъектов Российской Федерации с использованием панельной регрессии с фиксированными эффектами представлены в табл. 3.
Таблица 3
Оценка влияния обеспеченности инфраструктурой на темпы прироста реального ВРП на одного
занятого в российских регионах
Независимая переменная Без учета пространственных лагов С учетом пространственных лагов
ln(yi,t-1) _0 144*** (0.012) -0.164*** (0.013)
Aln(oily) 0.051*** (0.005) 0.053*** (0.005)
ln(invu.1) -0.003 (0.004) -0.004 (0.004)
ln(innU-1) -0.001 (0.004) -0.001 (0.004)
ln(hey_1) 0.007 (0.012) -0.002 (0.012)
ln(ari,t.1) 0.023** (0.011) 0.012 (0.011)
ln(1+eli,t-1) 0.009* (0.005) 0.008* (0.005)
ln(mobit.1) 0.006*** (0.001) 0.004*** (0.001)
ln(lntit-1) 0.012 (0.007) 0.001 (0.009)
SL(ln(ari,t-1)) 0.045*** (0.017)
SL(ln(1+elit.1)) 0.004 (0.010)
SL(ln(mobit.1)) 0.004*** (0.001)
SL(ln(inti,t.1)) 0.006 (0.011)
R2 within 0.268 0.279
Из результатов расчетов следует, что статистически значимое позитивное влияние на темпы роста реального ВРП на одного занятого оказывает расширение масштабов проникновения мобильной связи, а также повышение
обеспеченности автомобильными дорогами и генерирующими мощностями. Положительное и статистически значимое влияние на экономический рост также оказывает развитие сети автомобильных дорог и расширение масштабов проникновения мобильной связи в соседних регионах.
В то же время индикатор уровня проникновения Интернета статистически значимо на экономический рост не влияет. Это может быть объяснено тем, что доля организаций, использующих глобальные информационные сети, не вполне адекватно характеризует результаты процесса развития инфраструктуры Интернета в российских регионах. Однако в статистических сборниках Росстата отсутствуют принципиально лучшие показатели, дающие характеристику уровня развития инфраструктуры Интернета и имеющиеся по всем регионам за период с 2001 по 2017 г.
Предыдущие исследования1 показали, что влияние повышения инфраструктурной обеспеченности на темпы роста реального ВРП на одного занятого различается в восточной и западной частях нашей страны. Сформируем группу западных регионов, включающую субъекты федерации из Центрального, Северо-Западного, Южного, СевероКавказского и Приволжского федеральных округов, и группу восточных регионов, включающую субъекты федерации из Уральского, Сибирского и Дальневосточного федеральных округов. Оценивание регрессии (1) для каждой из этих групп регионов позволяет получить результаты, приведенные в табл. 4.
Таблица 4
Оценка влияния обеспеченности инфраструктурой на темпы прироста реального ВРП на одного занятого в субъектах федерации, расположенных в западной и восточной частях страны
Независимая переменная Запад Восток
ln(Yi,t-i) _0 i54*** (0.0i6) -0.2ii*** (0.026)
Aln(oily) 0.056*** (0.006) 0.042*** (0.009)
ln(invi,t-i) 0.000 (0.004) -0.009 (0.006)
ln(inni,t-i) 0.00i (0.005) -0.004 (0.007)
In(hey-i) 0.033** (0.0i4) -0.076*** (0.02i)
ln(arit-i) -0.0i3 (0.0i2) 0.097*** (0.023)
ln(1+eli,t-i) 0.006 (0.005) 0.037*** (0.0i3)
ln(mobit-i) 0.003 (0.002) 0.005** (0.002)
ln(intlt-i) 0.002 (0.0i0) -0.004 (0.0i6)
SL(ln(ary-i)) 0.046** (0.020) 0.037 (0.028)
SL(ln(i+elit-i)) -0.002 (0.0ii) 0.025 (0.023)
SL(ln(mobit-i)) 0.006** (0.003) 0.006** (0.002)
SL(ln(inti,t-i)) -0.00i (0.0i4) -0.0i9 (0.02i)
Число регионов 55 27
R2 within 0.309 0.326
Расчеты показывают, что инфраструктурные ограничения в большей степени ограничивают экономический рост в восточной части страны, нежели в староосвоенной западной, для регионов которой характерна лучшая инфраструктурная обеспеченность. Развитие автомобильных дорог, энергетических мощностей и мобильной связи в регионе положительно и статистически значимо влияет на темпы прироста его ВРП только в восточной части страны. В то же время развитие автодорожной сети в соседних регионах положительно сказывается на темпах экономического роста только в западной части России. Положительные внешние эффекты развития мобильной связи в соседних регионах проявляются как на западе, так и на востоке.
Чтобы уточнить эти выводы о влиянии инфраструктурной обеспеченности на динамику экономического роста, разобьем регионы на группы по их отраслевой специализации, рассчитав коэффициенты локализации вида деятельности ] в регионе 1 по формуле [^д = где Ек| - численность занятых на предприятиях вида деятельности ] в ре-
ЩЯ
гионе 1, Б1 - общая численность занятых в регионе 1, EJ - численность занятых на предприятиях вида деятельности) по российской экономике в целом, Б - общая численность занятых по российской экономике в целом.
1 Коломак Е.А. Эффективность инфраструктурного капитала в России // Журнал Новой экономической ассоциации. 2011. -
№ 10. - С. 74-93.
Затем на основе рассчитанных значений коэффициентов локализации для видов деятельности «сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство; рыболовство, рыбоводство» (¡=1), «добыча полезных ископаемых» (¡=2) и «обрабатывающие производства» (¡=3) были определены следующие группы регионов по отраслевой специализации.
При Ьр1,1>1,5 считалось, что субъект федерации 1 имеет сельскохозяйственную специализацию. При Ьр12>1,5 субъект федерации относился к группе специализирующихся на добыче полезных ископаемых. При Ьр13>1,25 субъект федерации включался в группу специализирующихся на обрабатывающей промышленности. Такая процедура позволила сформировать группы из 24 аграрных, 23 добывающих и 23 промышленных регионов (при этом семь регионов были включены в две группы одновременно).
Также рассматривалась возможность выделения отдельной группы сервисных регионов. Для этого были рассчитаны коэффициенты локализации на основе показателей занятости населения на предприятиях, осуществляющих деятельность гостиниц и предприятий общественного питания, деятельность в области информации и связи, а также деятельность по операциям с недвижимым имуществом, характеризующих специализацию регионов на сфере рыночных услуг. Однако оказалось, что соответствующий коэффициент локализации превысил значение 1,25 только для двух регионов - Москвы и Санкт-Петербурга, и не превысил значение 1,5 ни для одного из регионов. Таким образом, регионы, специализирующиеся на сфере услуг, в российской экономике крайне немногочисленны. Поэтому группа сервисных регионов сформирована не была, а все регионы, не отнесенные ни к аграрным, ни к добывающим, ни к промышленным, были включены в группу прочих регионов. Результаты оценивания регрессий экономического роста в разрезе этих групп регионов представлены в табл. 5.
Таблица 5
Оценка влияния обеспеченности инфраструктурой на темпы прироста реального ВРП на одного занятого в субъектах федерации с различной специализацией
Независимая переменная Аграрные регионы Добывающие регионы Промышленные регионы Прочие регионы
ln(yi,t-i) _0 (0.025) -0.205*** (0.027) -0.i72*** (0.030) -0.ii6*** (0.027)
Aln(oily) 0.053*** (0.009) 0.025*** (0.0ii) 0.080*** (0.008) 0.058*** (0.008)
ln(invi,t-i) -0.005 (0.006) -0.005 (0.008) -0.00i (0.008) -0.005 (0.007)
ln(inni,t-i) 0.003 (0.007) -0.0i2 (0.009) -0.00i (0.006) 0.002 (0.007)
In(heit-i) 0.042 (0.02i) -0.03i (0.024) -0.04i (0.025) -0.020 (0.022)
ln(ary-i) -0.0i0 (0.02i) 0.086*** (0.026) -0.027 (0.02i) -0.002 (0.0i8)
ln(1+ely-i) 0.0i3 (0.0i3) 0.0i8 (0.0i5) 0.006 (0.005) 0.0i0 (0.0i3)
ln(mobit-i) 0.003 (0.003) 0.002 (0.002) -0.00i (0.008) 0.009*** (0.003)
ln(inty-i) -0.008 (0.0i6) 0.009 (0.020) -0.02i (0.0i7) 0.009 (0.0i6)
SL(ln(ary-i)) 0.027 (0.038) -0.005 (0.037) 0.253*** (0.044) 0.0i2 (0.022)
SL(ln(i+elit-i)) -0.0ii (0.020) 0.039 (0.029) -0.0i7 (0.0i7) 0.0i7 (0.0i4)
SL(ln(mobit-i)) 0.004 (0.003) 0.004 (0.003) 0.0i7** (0.008) 0.002 (0.002)
SL(ln(inti,t-i)) 0.032 (0.022) 0.0ii (0.027) -0.037 (0.023) -0.026 (0.0i9)
Число регионов 24 23 23 i9
R2 within 0.303 0.239 0.44i 0.4i3
Наибольшее значение коэффициента детерминации Я2 было получено для группы промышленных регионов. При этом статистически значимыми инфраструктурными переменными для этой группы оказались пространственные лаги обеспеченности автомобильными дорогами и развития мобильной связи. Таким образом, для успешного развития промышленных регионов необходимы условия, позволяющие снижать транспортные и трансакционные издержки, которые невозможно обеспечить исключительно на уровне отдельно взятого региона.
Для добывающих регионов статистически значимой инфраструктурной переменной, оказывающей положительное влияние на экономический рост, оказалась обеспеченность автомобильными дорогами данного региона, а для прочих регионов - развитие мобильной связи в данном регионе. Статистически значимого влияния инфраструктурных переменных на динамику экономического роста аграрных регионов выявить не удалось.
Развитие инфраструктуры может оказывать различное влияние на динамику различных отраслей региональной экономики. Особую роль среди этих отраслей с позиций решения стратегических задач импортозамещения и реинду-стриализации российской экономики играет обрабатывающая промышленность. Для выявления характера влияния обеспеченности инфраструктурой на динамику развития обрабатывающей промышленности нами была оценена рег-
рессионная модель, в которой зависимая переменная была заменена на темп прироста выпуска продукции
обрабатывающей промышленности в расчете на одного занятого, дефлированного по индексу цен на продукцию обрабатывающих производств а контрольная переменная - на логарифм лагированного дефлированного уровня выпуска продукции обрабатывающей промышленности в расчете на одного занятого
Поскольку в статистических сборниках Росстата данные о выпуске продукции обрабатывающих производств приводятся начиная с 2005 г., регрессия оценивалась на панельных данных за период с 2006 по 2017 гг.
Результаты расчетов представлены в табл. 6. Они подтверждают предшествующие выводы о том, что рост обрабатывающей промышленности стимулируется развитием транспортной сети, прежде всего в соседних регионах. Кроме того, регионы с промышленной специализацией испытывают потребность в увеличении объемов генерирующих мощностей на своей территории для обеспечения дешевого энергоснабжения создаваемых промышленных производств.
Таблица 6
Оценка влияния обеспеченности инфраструктурой на темпы прироста реального выпуска продукции обрабатывающих производств на одного занятого
Независимая переменная Все регионы Промышленные регионы
без учета пространственных лагов с учетом пространственных лагов без учета пространственных лагов с учетом пространственных лагов
Муц-О -0.286*** (0.025) -0.314*** (0.025) -0.435*** (0.052) -0.457*** (0.052)
Д1п(о1114) 0.138*** (0.021) 0.143*** (0.021) 0.186*** (0.028) 0195*** (0.028)
1п(ту1)Ы) 0.024 (0.018) 0.030 (0.019) -0.001 (0.036) 0.034 (0.037)
1п(тп1)Ы) -0.004 (0.019) -0.009 (0.019) 0.034 (0.024) 0.028 (0.024)
МЬеу.О 0.142** (0.061) 0.085 (0.062) 0.114 (0.102) -0.025 (0.106)
1п(агц-1) 0.124** (0.056) 0.051 (0.062) 0.223** (0.089) 0.137 (0.095)
1п(1+е1ц_1) 0.034 (0.022) 0.026 (0.022) 0.049*** (0.018) 0.043** (0.018)
1п(шоЪ1д.1) 0.026 (0.023) 0.003 (0.026) -0.005 (0.086) 0.033 (0.141)
1п(т1ц.1) 0.002 (0.044) -0.056 (0.056) 0.067 (0.097) 0.052 (0.108)
8Ь(1п(агц-1)) 0.387*** (0.097) 0.650*** (0.170)
8Ь(1п(1+е11д.1)) 0.034 (0.046) -0.017 (0.059)
8Ь(1п(шоЪ1д.1)) 0.017 (0.024) -0.135 (0.174)
БЩлСш^-О) -0.051 (0.072) -0.067 (0.169)
Число регионов 82 82 23 23
Я2 теНЫп 0.208 0.224 0.448 0.481
Статистически значимое влияние развития телекоммуникационной инфраструктуры мобильной связи и Интернета на динамику выпуска продукции обрабатывающей промышленности не выявляется, что может быть объяснено как тем, что в выборку не вошли данные за период с 2001 по 2004 гг., когда скорость распространения мобильной связи и Интернета была наибольшей, так и тем, что повышение обеспеченности телекоммуникационной инфраструктурой оказывает более слабое влияние на развитие обрабатывающей промышленности, чем на развитие других отраслей (прежде всего сферы услуг).
Результаты наших расчетов согласуются с выводами Е.А. Коломак о том, что существенное влияние на динамику экономического роста российских регионов оказывают развитие сети автомобильных дорог и мобильной связи, причем внешние эффекты от развития сети автомобильных дорог носят положительный характер1, и не согласуются с выводами А.Г. Исаева о том, что развитие автомобильных дорог оказывает отрицательное влияние на экономическую динамику соседних регионов2. Однако наши оценки свидетельствуют, что большую чувствительность к инфраструктурным ограничениям испытывают экономики регионов, расположенных в восточной части страны. Кроме того, мы
1 Коломак Е.А. Эффективность инфраструктурного капитала в России // Журнал Новой экономической ассоциации. 2011. -№ 10. - С. 74-93.
2 Исаев А.Г. Транспортная инфраструктура и экономический рост: пространственные эффекты // Пространственная экономика. 2015. - № 3. - С. 57-73.
показали, что существенным инфраструктурным ограничением экономического роста для восточных регионов и регионов с промышленной специализацией является обеспеченность генерирующими мощностями.
Не рассмотренная Е.А. Коломак и А.Г. Исаевым переменная распространения Интернета не продемонстрировала статистически значимого влияния на темпы роста реального ВРП российских регионов, хотя исследования зарубежных авторов свидетельствуют о существенном вкладе развития Интернета в динамику экономического роста. Хотя в рассматриваемый период развитие мобильной связи оказало положительное влияние на динамику экономического роста во многих регионах, в связи с завершением процесса распространения мобильной связи по территории страны возможности использования этого фактора роста в дальнейшей перспективе практически исчерпаны.
С точки зрения инфраструктурных факторов динамики экономического роста в российских регионах, выявленных по результатам наших расчетов, особенно значимым представляется федеральный проект «Коммуникации между центрами экономического роста» с объемом финансирования 1,7 трлн. руб., способный оказать существенное позитивное влияние на динамику реального ВРП регионов с промышленной специализацией. Энергетическая часть комплексного плана модернизации и расширения магистральной транспортной инфраструктуры на период до 2024 г., основные проекты которой ориентированы на развитие энергетической инфраструктуры восточной части страны, также будет способствовать преодолению ограничений экономического роста российских регионов.
