CC BY
89
www.hjournal.ru DOI: 10.17835/2078-5429.2016.7.4.006-019
ПРОБЛЕМЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА В СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ:ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА И РЕГИОНАЛЬНЫЙ АСПЕКТ *
ЛЕВИН СЕРГЕЙ НИКОЛАЕВИЧ,
доктор экономических наук, профессор кафедры экономической теории и государственного управления, Кемеровский государственный университет, г. Кемерово,
e-mail: levin.sergey.n@gmail.com
КИСЛИЦЫН ДМИТРИЙ ВИКТОРОВИЧ,
кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры экономической теории
и государственного управления,
ф Кемеровский государственный университет, г. Кемерово,
g e-mail: dmitry.v.kislitsyn@gmail.com
см
^ САБЛИН КИРИЛЛ СЕРГЕЕВИЧ,
-z.
кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической теории и государственного управления, Кемеровский государственный университет, г. Кемерово,
e-mail: sablin_ks@mail.ru
S о
5 Авторы анализируют проблемы поиска оптимального варианта политики стимулирования
0 экономического роста в современных условиях. Они выделяют три возможных варианта ^ такой политики, отличающихся структурными приоритетами. При этом возникает вопрос о
1 том, в какой степени предложенные подходы к политике стимулирования экономического пз
§ роста соответствуют реальным тенденциям развития экономики. Решение этой задачи
^ возможно только на основе анализа результатов соответствующего эмпирического
Ег исследования. Необходимо также учитывать региональный аспект, связанный с тем, что
се
15 о о
С
различные отрасли экономики привязаны к разным регионам. В этой связи можно выделить в российской экономике регионы с преобладанием добывающей промышленности, обрабатывающей промышленности и сферы услуг. Авторы используют панельный набор данных по 80 российским регионам за период с 2005 г. по 2014 г. для анализа связи между ежегодными долями отраслей в общем выпуске и общей занятости региона и темпами роста валового регионального продукта на душу населения. Результаты свидетельствуют, что регионы с высокими долями добывающей и обрабатывающей промышленности, как в терминах выпуска, так и в терминах занятости, показывали более низкие темпы экономического роста в исследуемый период. Влияние услуг на рост парадоксально: с одной О стороны, регионы с высокой долей здравоохранения и образования в выпуске росли быстрее, но О высокая доля этих секторов в занятости, также как и расширение доли этих секторов в ш
о m
О ш сп о
О * Статья выполнена при поддержке гранта РФФИ №15-06-04998 «Взаимосвязь между типами предпринимательства и
^ вариантами экономического развития региона "ресурсного типа": качественная характеристика и количественная
СП
оценка»
О © Левин С. Н., Кислицын Д. В., Саблин К. С., 2016
занятости, замедляют рост. Одной из возможных причин данного парадокса является то, что высокий удельный вес сферы услуг в регионах-лидерах (особенно доля в общей занятости) отражает не столько степень их развития, сколько стимулирование развития публичного сектора в относительно бедных регионах. Полученные результаты показывают, что ни обрабатывающая промышленность, ни добывающая промышленность, ни сфера услуг пока не выступают двигателями экономического роста, обеспечивающими устойчивое развитие всей экономики. В этих условиях, по мнению авторов, необходимо проведение многовариантной политики стимулирования экономического роста, опирающейся на различные конфигурации субъектов развития, складывающиеся на различных территориях страны. Ключевые слова: структурные сдвиги; Россия; регион; экономический рост; обрабатывающая промышленность; добывающая промышленность; сфера услуг; догоняющая постиндустриализация; реиндустриализация; деиндустриализация.
PROBLEMS OF ECONOMIC GROWTH
IN MODERN RUSSIA: GENERAL CHARACTERISTICS
AND REGIONAL ASPECT
- CO
SERGEY N. LEVIN, g
CM
Department of «Economic Theory and State Management», ^ Kemerovo State University, Kemerovo, ° e-mail: levin.sergey.n@gmail.com
DMITRY V. KISLITSYN, §
•
Department of «Economic Theory and State Management»,
Kemerovo State University, Kemerovo, g
e-mail: dmitry.v.kislitsyn@gmail.com |
o
KIRILL S. SABLIN, o
Department of «Economic Theory and State Management»,
Kemerovo State University, Kemerovo, tc e-mail: sablin ks@mail.ru о
о.
<
Authors analyze the problem to find the optimal policy options to stimulate economic growth in ^
modern conditions. They point out three possible options for such policy according to the different
structural priorities. This point causes the question of the extent to which the proposed policy
approaches to stimulate economic growth correspond to real economic trends. The solution of this
problem is possible only on the basis of the empirical study analysis results. Also it is necessary to
take into account the regional dimension related to the fact that the various sectors of the economy
linked to the various regions. According to this fact one may point out Russian regions with the <;
predominance of the mining industry, manufacturing industry and services. Authors exploit panel g
dataset on 80 Russian regions for the period 2005-2014 to analyze the relationship between annual ¡=JJ
shares of sectors in output and employment and per capita gross regional growth. Results indicate
that regions with a higher share of manufacturing and mining both in terms of output and employment o
grow slower during the reporting period. The impact of services on growth is somewhat paradoxical: O
regions with bigger shares of healthcare and education in output growth faster, but a bigger share of ^
this sector in employment, as much as expanding of the labor share of these sectors impede growth. O
Possible reason for this paradox is that the high proportion of services in the regions-leaders ^
(especially the share of total employment) reflects not the degree of their development, but the 3
o
CD
15 о О Œ с О
m
о
development of the public sector in relatively poor regions. The results show that neither manufacturing nor mining and services are not the engines of economic growth that can ensure sustainable development of the whole economy. Authors point out that it is necessary to conduct multivariate policies to stimulate economic growth, which is based on the various configurations of developmental actors folding in different regions of the country.
Keywords: structural changes; Russia; region; economic growth; manufacturing industry; mining industry; services; catch-up postindustrialization; reindustrialization; deindustrialization.
JEL: O43.
Введение
После завершения начавшейся в последнем квартале 1998 г. первой волны экономического роста, которая носила восстановительный характер, возник вопрос о том, какие отрасли экономики способны обеспечить ее развитие в долговременном периоде. В этой связи в экономической литературе и проектах для экономической политики можно выделить три основных «претендента» на роль драйвера экономического роста в современной российской экономике. В рамках концепции догоняющей постиндустриализации в качестве такого сектора рассматриваются ^ современные наукоемкие услуги (Мау, 2006; 2007). Этот подход получил наибольшее ^ отражение в Стратегии-20201. В качестве альтернативного подхода выступает 041 концепция «реиндустриализации» (новой индустриализации), делающая упор на ^ развитии обрабатывающей промышленности (Амосов, 2009; Иноземцев, 2010). Кроме того, можно выделить некоторых иностранных и отечественных авторов, которые ^ рассматривают традиционный для России ресурсный сектор не через призму о «ресурсного проклятья», а как основание для устойчивого экономического развития
0 (Брич, 2003; Крюков, 2013; 2015; Крюков, Токарев и Шмат, 2014). В рамках данной „ статьи эта проблема рассматривается в региональном аспекте. На основании
1 данных за 2005-2014 гг. анализируется то, как развивались регионы с высокими долями обрабатывающей и добывающей промышленности и «сервисной экономикой». Такое исследование позволяет протестировать представление проектов
о
х О
т развития о драйверах экономического роста с реалиями российской экономики.
го Теория
со
о Авторы концепции догоняющей постиндустриализации российской
экономики исходят из того, что в рамках индустриального сектора у России нет серьезных преимуществ, особенно перед новыми индустриальными странами. Поэтому они считают, что стратегия прорыва должна ориентироваться на развитие о сектора услуг, особенно высокотехнологичных (Мау, 2008). Предполагается, что ускоренное развитие высокотехнологичных услуг создаст условия для всесторонней технологической модернизации всех сфер экономики. Среди возможных конкурентных преимуществ России в этой сфере выделяются разработка программного обеспечения и другие компьютерные технологии (Lynch, 2002). Однако в этой связи возникает вопрос, в какой степени развитие такого рода услуг способно стать драйвером роста всей российской экономики и обеспечить ¡^ эффективное использование имеющихся трудовых, природных и капитальных о ресурсов.
Щ Концепция «реиндустриализации» (новой индустриализации) позиционирует
g себя как альтернатива идеи догоняющей постиндустриализации. При этом она о опирается на длительную традицию восприятия обрабатывающей промышленности как «двигателя роста» (Kaldor, 1966). С эмпирической точки зрения, все развитые страны обладали долей обрабатывающей промышленности в занятости не менее 1820% во второй половине XX века (Felipe, Mehta and Rhee, 2014). Страны,
< ф
15 о О
с О
m
о
1 См.: Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года // КонсультантПлюс. (http://www.consultant.ru/ - Дата обращения: 26.07.2016).
показывающие высокие темпы роста, как правило, делают это в процессе ускоренной индустриализации. Д. Родрик (Rodrik, 2013) продемонстрировал, что обрабатывающая промышленность демонстрирует безусловную конвергенцию, иначе говоря, страны, которые начинают развитие данного сектора дальше от мирового технологического фронтира, показывают высочайшие темпы роста, безотносительно географии, экономической политики и других специфических для страны характеристик.
Гипотеза «двигателя роста» акцентирует внимание на способности обрабатывающей промышленности создавать возможности для накопления капитала и использования эффекта масштаба. Инвестиции в технологии в обрабатывающей промышленности создают позитивные внешние эффекты для других отраслей, способствуя росту в экономике в целом (Tregenna, 2007). Гипотеза «двигателя роста» также тесно связана с моделью дуальной экономики (Lewis, 1954), в рамках которой национальная экономика рассматривается через призму взаимодействия двух секторов: более производительного современного и менее производительного традиционного. Переход труда и других ресурсов от традиционного к современному сектору увеличивает среднюю производительность труда в экономике и обеспечивает экономический рост даже в ситуации, когда отсутствует рост производительности труда в обоих секторах.
В то же время возникает вопрос о том, сохраняет ли обрабатывающая
со
промышленность свой потенциал двигателя экономического роста в современных .н условиях. Эти сомнения обусловлены тем, что в настоящее время см широкомасштабный характер в мировой экономике приняла тенденция к ^ деиндустриализации. Эта тенденция в настоящее время затронула не только ° развитые страны, но и многие страны со средним или даже низким доходом. ^ С. Дасгупта и А. Сингх впервые использовали термин «преждевременная деиндустриализация» для описания сокращения обрабатывающего сектора, которое ф начинается со значительно более низкого уровня дохода и доли обрабатывающей промышленности, чем в развитых странах (Dasgupta and Singh, 2006). В работе ^ Д. Родрика показано, что «преждевременная деиндустриализация» сокращает | возможности для догоняющего развития (Rodrik, 2015). При этом возникает вопрос, о в какой степени экономическая политика способна обеспечить выход из ловушки § «преждевременной деиндустриализации». £
После завершения периода высоких темпов экономического роста в 2009 г. i общественно-политическая дискуссия в России во все большей степени стала m концентрироваться на обсуждении необходимости «реиндустриализации». Пакет ^ антикризисных мер, принятых российским правительством в 2008-2009 гг., включал ^ ряд мер, направленных на поддержку обрабатывающего сектора. К примеру, q. «Перечень системообразующих организаций», включавший предприятия, которым з правительство пообещало поддержку, состоял из 111 предприятий обрабатывающей промышленности, больше, чем любой другой сектор (Кислицын, 2013). Крупнейшие государственные гарантии по кредитам также были получены предприятиями обрабатывающей отрасли. Резкое наращивание военных расходов (с 3,4% ВВП в ^ 2008 до 4,2% в 2009, в дальнейшем военные расходы продолжили расти и достигли 4,6% в 2014 г.) также объяснялось, в том числе, необходимостью поддержать ^ наиболее высокотехнологичную часть российской промышленности. ^
В то же время открытым остается вопрос о потенциале наращивания ^ конкурентных преимуществ отечественной обрабатывающей промышленности. В ^ этой связи представители третьего подхода считают, что основой экономического о роста отечественной экономики могут стать модернизация традиционных для нее о ресурсных отраслей и создание на их основе цепочек добавленной стоимости, ш охватывающих как обрабатывающую промышленность, так и сферу услуг. о
Таким образом, можно сделать вывод о существовании трех подходов к < политике стимулирования экономического роста, которые по-разному расставляют ^ структурные приоритеты. Речь идет о выделении приоритетных отраслей q
о о
с
о m
национальной экономики, способных обеспечить ее выход на траекторию устойчивого экономического роста. При этом возникает вопрос о том, в какой степени предложенные подходы к политике стимулирования экономического роста соответствуют реальным тенденциям ее развития. Решение этой задачи возможно только на основе анализа результатов соответствующего эмпирического исследования. Необходимо также учитывать региональный аспект, связанный с тем, что различные отрасли экономики привязаны к разным регионам. В этой связи можно выделить в российской экономике регионы с преобладанием добывающей промышленности, обрабатывающей промышленности, сферы услуг.
В рамках данной статьи мы используем данные по панели российских регионов за период с 2005 по 2014 гг. для того, чтобы оценить влияние структурных характеристик региональных экономик на экономический рост. При этом используются два подхода к измерению динамики структуры региональных экономик: доли секторов в выпуске и занятости.
В центре исследования находятся две взаимосвязанных проблемы: а) какие регионы (с высоким удельным весом обрабатывающей промышленности, добывающей промышленности, сферы услуг) показывают более высокие темпы экономического роста, б) как изменение доли выделенных секторов в региональных экономиках отражается на темпах их экономического роста.
2 Данные и методы
° Первичным источником для нашего набора данных являются публикации ^ Росстата. Они содержат информацию о долях основных отраслей в выпуске (200421 2014) и занятости (2000, 2005-2014) для 80 российских регионов. Список секторов I4-" представлен в табл. 1.
§ Таблица 1
^ Доли секторов в выпуске и занятости
Доля выпуска Доля занятости
5 О Сектор Аббревиатура Сектор Аббревиатура
О т о; s X Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство, рыбоводство agr Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство, рыбоводство agr
пз ш о Добыча полезных ископаемых mine Добыча полезных ископаемых mine
< Ф Обрабатывающие производства manuf Обрабатывающие производства manuf
Ср 15 о О с Производство и распределение электроэнергии, газа и воды elect Производство и распределение электроэнергии, газа и воды elect
о Строительство const Строительство const
о § 3 о ш СП о Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования trade Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования trade
о Гостиницы и рестораны hosp Гостиницы и рестораны hosp
о о ш Ll_ о _J < Транспорт и связь transp Транспорт и связь transp
Операции с недвижимым имуществом, аренды и предоставление услуг real Операции с недвижимым имуществом, аренды и предоставление услуг real
СП 3 Образование edu Образование edu
Окончание табл. 1
Доля выпуска Доля занятости
Сектор Аббревиатура Сектор Аббревиатура
Здравоохранение и предоставление социальных услуг health Здравоохранение и предоставление социальных услуг health
Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг serv Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг serv
Финансовая деятельность finance Другие виды деятельности other
Государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение state
Источник: составлено авторами на основе данных Росстата.
Данные по долям секторов в выпуске и занятости были дополнены данными по валовому региональному продукту (ВРП) на душу населения. Мы привели их в постоянных ценах 2000 года, используя ряд дефляторов ВВП, и рассчитали ежегодный темп роста (GRP growth).
В качестве контрольных переменных мы использовали экономическую открытость региона, относительный уровень развития региона, население и человеческий капитал. Индекс открытости мы рассчитали как соотношение суммы импорта и экспорта региона к ВРП, используя среднегодовой курс доллара, т.к. данные по экспорту и импорту публикуются Росстатом в долларах США (переменная openness). Относительный уровень развития региона был рассчитан как соотношение ВРП региона на душу населения региона к ВРП Москвы. Мы выбираем Москву как базовый регион сравнения, т.к. это достаточно большая и диверсифицированная экономика, в меньшей степени подверженная внешним шокам, таким как изменение цен на сырьевые товары. В этом случае мы следуем логике, которая используется, например, в эконометрических работах, посвященных межстрановым сравнениям. В них обычно для сравнения используются данные по экономике США как типичного примера большой диверсифицированной экономики, относительно устойчивой к внешним шокам (Sirmai and Verspagen, 2015) (чем ниже значение индекса, тем регион беднее, переменная rich).
В качестве прокси для человеческого капитала региона мы использовали долю занятых с высшим образованием в общей занятости региона (переменная college). Табл. 2 содержит статистики переменных.
Таблица 2
Описательные статистики панельного набора данных
ПЕРЕМЕННАЯ СРЕДНЕЕ СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ НАБЛЮДЕНИЯ
Overall Within Between # наб # регион T-bar
GRP growth 5.45 8.65 2.02 8.42 1035 80 12.94
rich 0.29 0.23 0.22 0.07 1115 80 13.94
college 25.28 5.66 4.45 3.52 957 80 11.97
openness 0.32 0.31 0.26 0.19 878 80 10.98
lnpopulation 7.15 0.9 0.9 0.04 1200 80 15
Доли выпуска:
agr 9.47 5.86 5.54 2.01 879 80 10.99
mine 7.64 12.22 11.81 3.38 879 80 10.99
manuf 18.3 10.62 10.25 3.02 879 80 10.99
со ■н о см
о с
о >
о
X
о m
пз со о œ
s <
b ф
œ
15 о О
с О
m
о fee
3
о ш СП
о
о о ш
Ll_
о
_J <
Окончание табл. 2
ПЕРЕМЕННАЯ СРЕДНЕЕ СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ НАБЛЮДЕНИЯ
Overall Within Between # наб # регион T-bar
elect 4.78 2.58 2.39 1.02 879 80 10.99
const 7.76 3.81 2.96 2.43 879 80 10.99
trade 14.51 5.17 4.87 1.8 879 80 10.99
hosp 1 0.6 0.49 0.35 879 80 10.99
transp 10.79 4.6 4.28 1.76 879 80 10.99
finance 0.3 0.48 0.34 0.34 879 80 10.99
real 7.29 3.21 2.87 1.47 879 80 10.99
state 7.65 4.57 4.21 1.9 879 80 10.99
edu 4.33 1.85 1.8 0.49 879 80 10.99
health 4.95 1.69 1.58 0.63 879 80 10.99
serv 1.32 0.45 0.38 0.24 879 80 10.99
Доли занятости:
agr 12.52 5.91 5.67 1.77 877 80 10.97
mine 1.85 2.93 2.89 0.55 877 80 10.97
manuf 15.16 6.2 6.11 1.33 877 80 10.97
elect 3.33 1.49 1.46 0.33 877 80 10.97
const 7.1 2.04 1.87 0.92 877 80 10.97
trade 15.82 3.41 3.09 1.49 877 80 10.97
hosp 1.65 0.52 0.46 0.25 877 80 10.97
transp 7.91 1.87 1.8 0.54 877 80 10.97
real 6.1 2.39 2.31 0.69 877 80 10.97
edu 9.58 2.3 2.26 0.6 877 80 10.97
health 7.32 1.24 1.19 0.38 877 80 10.97
serv 3.69 0.7 0.59 0.37 877 80 10.97
other 7.96 2.28 2.18 0.76 877 80 10.97
со ■н о см
5 О
о
х О
т
пз ш
о <
ф
15 о О
С
О
m
о §
з О ш СП
о
о о ш
LL
о
_J <
T-bar показывает среднее число наблюдений на регион.
Overall - отражает вариацию переменной в целом, игнорируя разбивку данных по регионам; within - отражает вариацию переменной в рамках отдельных регионов по времени; between - отражает вариацию переменной между регионами.
Мы оцениваем два набора моделей с детерминированными эффектами: а) с долями секторов в выпуске и занятости в качестве объясняющих переменных, б) с относительными изменениями долей секторов в выпуске и занятости. Для каждого набора моделей мы отдельно оцениваем спецификации с долями/относительными изменениями отраслей в выпуске и занятости. Другие переменные включают логарифм количества населения, степень открытости (openness), человеческий капитал (college), относительный уровень развития региона (rich) и временные дамми-переменные для каждого года.
Так как мы используем панельные данные, мы может принять во внимание ненаблюдаемые характеристики регионов, применяя модели с детерминированными или случайными эффектами. Однако тесты Хаусмана показали, что специфические для региона эффекты не являются независимыми по отношению к объясняющим переменным. Таким образом, необходимое требование для использования моделей со случайными эффектами не выполняется, и мы вынуждены использовать модели с детерминированными эффектами.
Используя наш метод оценки, мы должны быть осторожны в интерпретации. Статистические значимые отрицательные значения коэффициентов относительных изменений секторов могут быть результатом потерь, связанных со структурной перестройкой (adjustment frictions). Другое возможное объяснение связано с обратной причинно-следственной связью: разные сектора различным образом реагируют на рецессию, одни резко сокращают занятость (например, строительство),
другие, как правило, сохраняют рабочие места. Чтобы принять во внимание возникающие сложности в интерпретации, мы оценим модели с лаговыми объясняющими переменными (лаг 1 год и 2 года).
Полученные результаты
Мы начинаем с оценки моделей с долями секторов в выпуске в качестве объясняющих переменных (см. табл. 3).
Таблица 3
Влияние долей отраслей в общем выпуске на темпы роста ВРП
на душу населения
Все регионы
ПЕРЕМЕННЫЕ Без лага Лаг 1 год Лаг 2 года Без лага Лаг 1 год Лаг 2 года
mine -1.145*** -0.740*** -0.794** -1.156*** -0.671*** -0.876**
(0.292) (0.196) (0.376) (0.271) (0.209) (0.390)
manuf -0.767*** -0.388** -0.0613 -0.768*** -0.374** -0.127
(0.236) (0.192) (0.288) (0.216) (0.182) (0.285)
elect -0.0134 0.118 -0.0280 -0.0995 0.198 0.0985
(0.314) (0.317) (0.490) (0.332) (0.323) (0.417)
const -0.396 -0.174 -0.185 -0.382 -0.222 -0.338
(0.305) (0.192) (0.342) (0.304) (0.172) (0.330)
trade -0.589** -0.0154 -0.0615 -0.549** 0.0101 -0.116
(0.277) (0.175) (0.356) (0.271) (0.186) (0.347)
hosp 2.068** -0.995 -0.535 1.782** -1.177 -0.949
(0.832) (0.975) (1.148) (0.805) (0.979) (1.179)
transp -0.486 -0.321 -0.206 -0.477 -0.333 -0.273
(0.296) (0.315) (0.471) (0.294) (0.288) (0.480)
finance 0.716 0.740 -0.949 0.245 0.807 -0.584
(0.998) (0.715) (0.728) (0.925) (0.706) (0.691)
real -0.471 -0.192 -0.320 -0.449 -0.218 -0.466
(0.370) (0.260) (0.445) (0.380) (0.256) (0.451)
state 0.305 0.0187 -0.497 0.373 -0.0113 -0.444
(0.618) (0.448) (0.450) (0.642) (0.483) (0.477)
e du 2.440** 2.348** 0.751 2.794** 2.115** 0.130
(1.121) (0.929) (1.528) (1.123) (0.868) (1.430)
health 1.014* 0.621 0.218 0.930* 0.739 0.536
(0.578) (0.643) (1.001) (0.537) (0.665) (1.013)
serv 2.988* 1.183 1.545 2.505* 0.871 1.324
(1.551) (1.770) (1.511) (1.495) (1.754) (1.573)
openness -3.562 -0.730 -0.00119 -1.052 -1.037 0.0165
(2.211) (4.066) (4.064) (3.879) (4.263) (4.110)
college -0.103 -0.0807 -0.153 -0.144 -0.136 -0.198
(0.108) (0.124) (0.176) (0.118) (0.138) (0.176)
rich 68.70*** 45.66*** 45.50*** 58.95*** 38.53*** 46.82**
(15.42) (10.58) (12.65) (12.36) (14.28) (20.27)
lnpopul 0.867 -0.413 -19.87 -2.044 0.446 -14.87
(11.74) (12.07) (16.08) (13.24) (12.92) (14.91)
Константа 2.595 7.219 155.2 26.09 5.120 127.6
(86.70) (84.35) (123.6) (96.34) (91.24) (117.3)
Наблюдения 719 639 559 692 615 538
R-квадрат 0.449 0.365 0.296 0.413 0.337 0.289
# регионов 80 80 80 77 77 77
Без аутлаеров (2)
***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
Все спецификации включают временные дамми-переменные. Робастные стандартные ошибки в скобках.
Оценки моделей, использующих в качестве объясняющих переменных доли секторов в занятости (см. табл. 4), приводят нас к тем же выводам о влиянии добывающего сектора и обрабатывающей промышленности (большинство спецификаций с лагом в 1 год дает статистически значимые оценки с отрицательным знаком). Оценки с лагом в 1 год также значимы для строительства и транспорта, также с отрицательным знаком.
Оценки для здравоохранения (лаг 1 год) и образования (лаг 1 год, только спецификация без аутлаеров) статистически значимы с отрицательными коэффициентами. Это может быть объяснено гетерогенностью внутри секторов: быстро растущие регионы — это относительно богатые регионы с развитым третичным сектором, в то же время относительно бедные регионы с низкими темпами роста характеризуются большим количеством низкооплачиваемых рабочих мест, создаваемых правительством в публичном секторе.
Результаты для модели с относительными изменениями долей секторов в общем выпуске даны в табл. 5.
Таблица 5
Влияние относительных изменений в долях секторов в общем выпуске на темпы роста ВРП на душу населения
со н о см
к
5 О
о
х О
т
пз ш о
Q. <
ф
.
15 о о
.
с
о
DQ
о ш ее о
о
О Ш Ll_
О
_J <
Все регионы (1) Без аутлаеров (2)
ПЕРЕМЕННЫЕ Без лага Лаг 1 год Лаг 2 года Без лага Лаг 1 год Лаг 2 года
agr -4.681*** -0.518 5.667 -4.337** -0.463 5.106
(1.674) (2.894) (4.413) (1.669) (2.756) (4.723)
mine -0.393 0.349 0.439 -0.366 0.348 0.451
(0.248) (0.427) (0.568) (0.247) (0.436) (0.599)
manuf -3.075*** -1.532 -1.521 -3.204*** -1.607 -0.787
(1.046) (1.337) (1.959) (1.098) (1.347) (1.688)
elect -4.728** -2.852 4.477 -4.653** -3.178 4.993
(1.806) (3.199) (3.165) (1.790) (3.200) (3.203)
const 0.899 0.278 -0.623 0.776 0.203 -0.271
(1.062) (2.034) (1.932) (1.091) (2.059) (1.950)
trade -3.097 -1.686 -3.179 -2.704 -1.534 -1.717
(2.069) (2.465) (2.970) (2.063) (2.496) (2.839)
hosp -2.201*** -0.509 -1.631 -2.394*** -0.427 -1.324
(0.647) (1.568) (1.342) (0.638) (1.609) (1.314)
transp -6.291*** -3.404 1.553 -6.962*** -4.306 3.154
(2.043) (3.104) (3.156) (2.003) (3.311) (3.289)
finance -0.202 -0.302 0.205 -0.415 -0.429 0.436
(0.350) (0.501) (0.435) (0.328) (0.531) (0.419)
real -2.940* -0.471 -0.263 -2.806* -0.517 -0.355
(1.564) (2.355) (2.746) (1.540) (2.422) (2.760)
state -16.34*** -1.850 4.888 -16.16*** -0.716 3.900
(2.814) (3.796) (6.935) (2.953) (3.920) (7.221)
edu -18.53*** 3.817 -4.472 -18.22*** 2.991 -6.515
(3.390) (4.133) (6.847) (3.418) (4.047) (6.920)
health -20.03*** 6.077 15.27** -19.89*** 6.362 17.70***
(2.651) (5.269) (6.429) (2.726) (5.314) (6.630)
serv -2.302 -0.793 -3.362 -2.639 -1.152 -3.915*
(1.807) (1.943) (2.031) (1.847) (2.029) (1.985)
Окончание табл. 5
Все регионы (1) Без аутлаеров (2)
ПЕРЕМЕННЫЕ Без лага Лаг 1 год Лаг 2 года Без лага Лаг 1 год Лаг 2 года
openness -1.905 0.367 -8.655 -2.034 -0.569 -9.607
(2.758) (4.818) (6.163) (2.899) (4.856) (6.183)
college -0.0320 -0.0590 0.0458 -0.0594 -0.0442 -0.0965
(0.109) (0.216) (0.260) (0.127) (0.268) (0.259)
rich 6.274 7.720 31.11 5.048 4.477 25.14
(10.32) (30.47) (31.39) (9.095) (28.84) (31.17)
lnpopul 15.13 15.70 -0.244 23.33 28.47 8.851
(18.56) (26.73) (29.33) (18.44) (26.98) (35.83)
Константа -107.0 -105.4 7.786 -166.7 -199.0 -53.89
(135.1) (194.3) (211 .3) (135.3) (196.4) (258.2)
Наблюдения 443 370 294 434 362 288
R-квадрат 0.671 0.277 0.378 0.679 0.290 0.401
# регионов 77 77 77 75 75 75
***p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Все спецификации включают временные дамми-переменные. Робастные стандартные ошибки в скобках.
со ■н о см
Оценки для относительных изменений долей девяти секторов в общем выпуске статистически значимы с негативными коэффициентами (сельское хозяйство, обрабатывающая промышленность, распределение и производство электроэнергии, газа, воды, отели и рестораны, операции с недвижимостью, государственные услуги, транспорт и связь, образование и здравоохранение). В то же время ни для одного из секторов оценки спецификаций с лагом в 1 год не являются статистически значимыми, поэтому мы должны быть очень осторожны в оценке этих результатов как доказательства того, что развитие этих секторов снижает потенциал экономического роста. Одним из возможных альтернативных объяснений являются издержки приспособления ресурсов (adjustment frictions). Если это объяснение верно, то чем более специфический капитал необходим для работы в конкретном секторе, тем сильнее будет замедление роста при расширении этого сектора. Это может быть в ситуации со здравоохранением: оно требует высокоспецифического физического и человеческого капитала. Но расширение здравоохранения способно повысить потенциал роста региона в долгосрочном периоде, о чем свидетельствуют статистически значимые оценки в спецификации с лагом в 2 года с большим и позитивным коэффициентом.
Таблица 6
Влияние относительных изменений долей отраслей в общей занятости на темпы роста ВРП на душу населения
Все регионы (1) Без аутлаеров (2)
ПЕРЕМЕННЫЕ Без лага Лаг 1 год Лаг 2 года Без лага Лаг 1 год Лаг 2 года
agr -0.837 -5.831 9.153 4.411 -12.84 -1.709
(5.334) (7.101) (7.533) (8.157) (9.625) (6.849)
mine 0.951 -0.255 -1.533 1.005 -0.377 -1.458
(1.089) (1.261) (1.279) (1.074) (1.247) (1.287)
manuf 15.47 7.130 -0.899 9.640 -5.001 -2.374
(9.628) (8.537) (5.851) (9.053) (4.700) (6.015)
elect -0.907 1.616 3.753 1.286 2.368 7.624
(5.868) (3.505) (7.188) (5.877) (2.785) (5.772)
о с
о >
о
х О
m
te ш о œ
s <
b ф
œ
15 о О
с О
m
о fee
3
о ш СП
о
о о ш
Ll_
о
_J <
Окончание табл. 6
Все регионы (1) Без аутлаеров (2)
ПЕРЕМЕННЫЕ Без лага Лаг 1 год Лаг 2 года Без лага Лаг 1 год 1 Лаг 2 года
const 9.751** 8.338 9.163 9.818** 0.394 -1.793
(4.559) (5.623) (6.679) (4.667) (4.930) (4.708)
trade 10.17 -8.628 -0.772 5.934 -14.21* -3.432
(9.500) (7.458) (8.739) (9.959) (7.970) (7.519)
hosp -1.980 -0.541 -0.399 -0.230 -1.366 -2.338
(2.957) (3.025) (2.926) (3.531) (2.920) (3.196)
transp 11.91 7.936 -4.561 6.373 -5.575 -11.32
(11.01) (11.45) (7.360) (8.208) (8.973) (8.174)
real 10.35* -6.214 7.474* 10.32* -7.622 2.226
(5.530) (5.344) (4.279) (5.802) (6.051) (3.136)
edu -40.90** -33.59** 5.517 -23.72** -32.05** -11.18
(15.87) (14.86) (17.22) (11.39) (12.46) (13.08)
health -10.97 -7.966 -7.701 -13.66 -14.35 -12.22
(10.14) (14.19) (8.619) (11.22) (12.84) (8.007)
serv -3.004 -11.04 5.520 -2.552 -9.045 9.395**
(4.809) (6.902) (4.364) (4.925) (7.197) (4.089)
other -8.172 -16.44** 9.099 -6.999 -16.42** 6.789
(7.794) (6.889) (6.930) (7.809) (6.897) (7.002)
openness -4.537 -4.322 -1.402 -3.193 -2.726 0.226
(3.263) (4.400) (5.542) (2.911) (4.242) (5.252)
college -0.116 -0.0360 -0.193 -0.190 -0.185 -0.234
(0.170) (0.193) (0.293) (0.174) (0.166) (0.266)
rich 30.20 32.89 70.32** 17.48 24.43 56.79*
(22.60) (24.30) (27.92) (24.27) (35.91) (32.34)
lnpopul 3.488 8.322 -22.39 10.81 20.62 -18.28
(18.01) (24.40) (20.94) (16.83) (24.26) (20.77)
Константа -19.06 -53.68 149.8 -66.82 -136.0 126.4
(124.9) (169.1) (148.3) (118.1) (169.6) (146.0)
Наблюдения 599 525 450 578 507 435
R-квадрат 0.288 0.242 0.181 0.298 0.249 0.167
# регионов 79 79 79 76 76 76
О О
С
О
m
о §
з О ш СП
о
о о ш
Ll_
о
_J <
***р<0.01, **р<0.05, *р<0.1
Все спецификации включают временные дамми-переменные. Робастные стандартные ошибки в скобках.
Табл. 6 показывает результаты для моделей с относительными долями секторов в занятости в качестве объясняющих переменных. Оценки для строительства и операций с недвижимостью статистически значимы в спецификациях без временных лагов, что неудивительно, так как оба сектора процикличны. В спецификациях с временными лагами единственной статистически значимой оценкой была доля сектора операций с недвижимостью (с положительным знаком, хотя она не была значимой в спецификации без аутлаеров), образование и «другие виды деятельности». Отрицательный коэффициент образования вновь свидетельствует о наличии того же самого парадокса: производительный образовательный сектор важен для роста, но избыточная занятость в секторе снижает потенциал роста.
Заключение
В рамках данной статьи был использован набор данных о 80 российских регионах за период с 2005 г. по 2014 г. для того, чтобы проанализировать связь между ежегодными долями секторов в выпуске и занятости и ростом ВРП на душу населения.
В результате не было обнаружено свидетельств того, что более высокая доля как обрабатывающей промышленности, так и добывающего сектора в структуре выпуска и занятости, а также расширение доли этих секторов в выпуске и занятости положительно влияли на экономический рост. Влияние сферы услуг может быть описано как парадоксальное: регионы с более высокими долями здравоохранения и образования в выпуске показывали более высокие темпы роста, но высокая доля этих отраслей в занятости, также как и расширение их доли, замедляют рост.
Одной из возможных причин данного парадокса является то, что высокий удельный вес сферы услуг в регионах-лидерах (особенно доля в общей занятости) отражает не столько степень их развития, сколько стимулирование развития публичного сектора в относительно бедных регионах. Об этом свидетельствует состав регионов-лидеров по удельному весу сферы услуг (Тыва, Чечня, Республика Алтай, Ингушетия, Кабардино-Балкария, Забайкальский край и т.д.). Федеральные власти, стимулируя их развитие, вкладывают существенные финансовые ресурсы в публичный сектор, к которому относятся данные отрасли. В результате повышенный удельный вес сферы услуг отражает низкую степень развития как обрабатывающей, 2 так и добывающей промышленности. Так или иначе, маловероятно, что см вышеуказанные регионы могут выступать центрами развития по модели ^ догоняющей постиндустриализации. °
С нашей точки зрения, полученные результаты показывают, что пока ни обрабатывающая промышленность, ни добывающая промышленность, ни сфера -5 услуг не выступают двигателями экономического роста как в региональной, так и в ф национальной экономике в целом. Это означает, что предложенные варианты политики стимулирования экономического роста либо не используются на практике, ^ либо их инструменты не обладают достаточной эффективностью. По нашему | мнению, это обусловлено двумя группами факторов. Во-первых, во всех проектах о стимулирования экономического роста очень слабо учитывается специфика ° субъектов развития, способных обеспечить реализацию поставленных целей. Речь £ идет о специфике целевых установок и ограничений как представителей из числа х предпринимателей, так и представителей публичного сектора. Во-вторых, т недостаточно внимания уделяется региональному аспекту. В современной России ^ можно говорить о наличии устойчивых региональных институциональных систем, ^
которые создают специфические ограничения для деятельности потенциальных о. субъектов развития. з
Представляется, что политика стимулирования экономического роста в современной России, учитывающая вышеуказанные аспекты, обязательно должна о включать использование инструментов новой промышленной политики, которая ^ ориентирована на повышение конкурентоспособности субъектов хозяйствования и ^ выстраивание национальных и глобальных цепочек добавленной стоимости. Как известно, в рамках такой политики основными субъектами выступают предприниматели и субнациональные органы власти (Афонцев, 2015. С. 151-153). В условиях структурного и институционального многообразия России это предполагает проведение многовариантной политики стимулирования экономического роста, ^ опирающейся на различные конфигурации субъектов развития, складывающиеся на о различных территориях страны. Признаком эффективности такой политики должен о быть выход региональных экономик на траекторию, связанную с раскрытием ш предпринимательского потенциала региона и формированием его новых о конкурентных преимуществ. Особое значение, с нашей точки зрения, имеет решение < задач модернизации и диверсификации экономик регионов «ресурсного типа», ^ составляющих основу национальной экономики. о
Проведенный анализ показывает, что в условиях современной России три формально конкурирующих варианта политики стимулирования экономического роста должны выступать не как субституты, а как комплементы друг друга.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Амосов А. (2009). К дискуссии о новой индустриализации // Экономист, № 6, с. 14-29.
Афонцев С. А. (2015). Политические рынки и экономическая политика. М.: ЛЕНАНД.
Брич А. (2003). Путь России к процветанию в постиндустриальном мире // Вопросы экономики, № 5, с. 19-41.
Иноземцев В. (2010). Будущее России - в новой индустриализации // Экономист, № 11, с. 3-15.
Кислицын Д. (2013). Политика господдержки предприятий в период кризиса 2008-2009 гг.: критерии отнесения к «системообразующим» // Вопросы экономики, № 6, с. 84-99.
Крюков В. А. (2013). Добыче углеводородов — современные знания и технологии // ЭКО, № 8, с. 4-15.
Крюков В. А. (2015). Социально-экономическая «капитализация» сырьевого потенциала России // ЭКО, № 2, с. 62-76. со Крюков В. А., Токарев А. Н. и Шмат В. В. (2014). Как сохранить наш
0 «нефтегазовый очаг»? // ЭКО, № 3, с. 5-30.
^ Мау В. (2006). Российская экономика: сильные и слабые стороны //
01 Экономическая политика, № 2, с. 30-46. Мау В. (2007). Экономическая политика 2006 года: на пути к
инвестиционному росту // Вопросы экономики, № 2, с. 4-26.
Мау В. (2008). Экономическая политика 2007 года: успехи и риски // Вопросы • экономики, № 2, с. 4-26.
Dasgupta S. and Singh A. (2006). Manufacturing, Services and Premature s Deindustrialization in Developing Countries: A Kaldorian Analysis // Working Paper о Series No. RP2006/49. World Institute for Development Economic Research (UNU-o WIDER). (https://ideas.repec.org/ - Дата обращения: 20.07.2016).
« Felipe J., Mehta A. and Rhee C. (2014). Manufacturing Matters...But It's the
| Jobs That Count // ADB Economics Working Paper Series No. 420. Asian Development ^ Bank. (https://ideas.repec.org/ - Дата обращения: 19.07.2016).
о. Kaldor N. (1966). Causes of the Slow Rate of Economic Growth of the United
< Kingdom: an Inaugural Lecture. Cambridge: Cambridge University Press. <u Lewis W. A. (1954). Economic Development with Unlimited Supplies of Labour //
5 О
15
О
Ш
О О Ш LL
О
_J <
en
ZD О
The Manchester School, vol. 22, no. 2, pp. 139-191.
o Lynch A. C. (2002). Roots of Russia's Economic Dilemmas: Liberal Economics and
Illiberal Geography // Europe-Asia Studies. vol. 54, no. 1, pp. 31-49.
Rodrik D. (2013). Unconditional Convergence in Manufacturing // The Quarterly Journal of Economics, vol. 128, no. 1, pp. 165-204.
Rodrik D. (2015). Premature Deindustrialization // Working Paper No. 20935. National Bureau of Economic Research. (http://www.nber.org/papers/w20935 - Дата о обращения: 21.07.2016).
en Sirmai A. and Verspagen B. (2015). Manufacturing and Economic Growth in
— Developing Countries, 1950-2005 // Structural Change and Economic Dynamics, vol. 34, о pp. 46-59.
Timmer M. P. and Voskoboynikov I. B. (2014). Is Mining Fuelling Long-Run Growth in Russia? Industry Productivity Growth Trends Since 1995 // Review of Income and Wealth, vol. 60, no. 2, pp. 398-422.
Tregenna F. (2007). Which Sectors Can be Engines of Growth and Employment in South Africa?: An Analysis of Manufacturing and Services // Paper presented at the UNU-WIDER CIBS Conference on Southern Engines of Global Growth, Helsinki. (http:// www.policyinnovations.org/ - Дата обращения: 20.07.2016).
REFERENCES
Afontsev S. A. (2015). Political markets and economic policy. Moscow, LENAND Publ. (In Russian).
Amosov A. (2009). Towards a discussion of new industrialization. Economist, no. 6, pp. 14-29. (In Russian).
Brich A. (2003). Path of Russia to prosperity in postindustrial world. Voprosy Economiki, no. 5, pp. 19-41. (In Russian).
Dasgupta S. and Singh A. (2006). Manufacturing, Services and Premature Deindustrialization in Developing Countries: A Kaldorian Analysis. Working Paper Series No. RP2006/49. World Institute for Development Economic Research (UNU-WIDER). (https://ideas.repec.org/ - Access Date: 20.07.2016).
Felipe J., Mehta A. and Rhee C. (2014). Manufacturing Matters...But It s the Jobs That Count. ADB Economics Working Paper Series No. 420. Asian Development Bank. (https://ideas.repec.org/ - Access Date: 19.07.2016).
Inozemtsev V. (2010). The future of Russia is in new industrialization. Economist, no. 11, pp. 3-15. (In Russian).
Kaldor N. (1966). Causes of the Slow Rate of Economic Growth of the United Kingdom: an Inaugural Lecture. Cambridge, Cambridge University Press.
Kislitsyn D. (2013). Government Support Policy of the Russian Enterprises During the 2008-2009 Crisis: Criteria of Treating the Companies as "Strategic". Voprosy Economiki, no. 6, pp. 84-99. (In Russian). S
Krukov V. A. (2013). Modern knowledge and technologies for hydrocarbon ° production. ECO, no. 8, pp. 4-15. (In Russian). ^t
Krukov V. A. (2015). Socio-economic «capitalization» of raw materials potential of ° Russia. ECO, no. 2, pp. 62-76. (In Russian).
Krukov V. A., Tokarev A. N. and Shmat V. V. (2014). How to save our «oil and gas -5 hearth»? ECO, no. 3, pp. 5-30. (In Russian). >
Lewis W. A. (1954). Economic Development with Unlimited Supplies of Labour. The Manchester School, vol. 22, no. 2, pp. 139-191. T
Lynch A. C. (2002). Roots of Russia's Economic Dilemmas: Liberal Economics and | Illiberal Geography. Europe-Asia Studies. vol. 54, no. 1, pp. 31-49. o
Mau V. (2006). Russian economy: strong and weak features. Economic Policy, § no. 2, pp. 30-46. (In Russian). £
Mau V. (2007). Economic policy of 2006: on the way to the investment growth. I Voprosy Economiki, no. 2, pp. 4-26. (In Russian). So
Mau V. (2008). Economic policy of 2007: success and risks. Voprosy Economiki, ^ no. 2, pp. 4-26. (In Russian). ^
Rodrik D. (2013). Unconditional Convergence in Manufacturing. The Quarterly Journal of Economics, vol. 128, no. 1, pp. 165-204.
Rodrik D. (2015). Premature Deindustrialization. Working Paper No. 20935. National Bureau of Economic Research. (http://www.nber.org/papers/w20935 - Access Date: 21.07.2016).
Sirmai A. and Verspagen B. (2015). Manufacturing and Economic Growth in Developing Countries, 1950-2005. Structural Change and Economic Dynamics, vol. 34, pp. 46-59.
Timmer M. P. and Voskoboynikov I. B. (2014). Is Mining Fuelling Long-Run Growth in Russia? Industry Productivity Growth Trends Since 1995. Review of Income and Wealth, vol. 60. no. 2, pp. 398-422.
Tregenna F. (2007). Which Sectors Can be Engines of Growth and Employment ° in South Africa?: An Analysis of Manufacturing and Services. Paper presented at the o UNU-WIDER CIBS Conference on Southern Engines of Global Growth, Helsinki. (http:// w
www.policyinnovations.org/ - Access Date: 20.07.2016). o
_j <
en
ZD O
CD 15
О О
С
О
m
