CC BY
140
Региональная экономика
СОЦИАЛЬНЫМ КАПИТАЛ КАК ФАКТОР ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ
Владимир КОСАРЕВ, Павел ПАВЛОВ, Андрей КАУКИН
Владимир Сергеевич Косарев — младший научный сотрудник лаборатории системного анализа отраслевых рынков Института отраслевых рынков и инфраструктуры, РАНХиГС (РФ, 119571, Москва, пр. Вернадского, 84, к. 3); аспирант, Институт экономической политики им. Е. Т. Гайдара (РФ, 125009, Москва, Газетный пер., 3-5). E-mail: [email protected]
Павел Николаевич Павлов — старший научный сотрудник лаборатории системного анализа отраслевых рынков Института отраслевых рынков и инфраструктуры, РАНХиГС (РФ, 119571, Москва, пр. Вернадского, 84, к. 3). Email: [email protected]
Андрей Сергеевич Каукин — кандидат экономических наук, заведующий лабораторией отраслевых рынков и инфраструктуры научного направления «Реальный сектор», Институт экономической политики им. Е. Т. Гайдара (РФ, 125009, Москва, Газетный пер., 3-5). E-mail: [email protected]
Аннотация
В работе исследуется влияние социокультурных факторов на экономическое развитие российских регионов. Проанализировано влияние различных форм социального капитала по Джеймсу Коулману (нормы доверия между индивидами, горизонтальные связи, социальные нормы и ценности). Гипотезы о влиянии первоначального распределения социального капитала на темпы роста валового регионального продукта регионов России в 2007-2016 годах проверяются с помощью расширенной неоклассической модели экономического роста. Особое внимание уделено выбору релевантных инструментов измерения социального капитала в субъектах Российской Федерации. Оценка эмпирических спецификаций построенной теоретической модели экономического роста проведена с помощью двухшагового метода наименьших квадратов. Проверка робастности расчетов выполнена на основе системного обобщенного метода моментов (system GMM). Результаты эконометрического исследования показывают, что первоначальное пространственное распределение обобщенного доверия не оказывает статистически значимого влияния на экономическое развитие. В то же время активность лоббистских групп (групп Олсона) снижает темпы экономического роста регионов России. Повышение уровня гражданской кооперации (готовности граждан объединяться для решения собственных или общественных проблем в регионе) ассоциируется с более высокими темпами экономического развития. Для выбранного периода исследования экономическая значимость социокультурных факторов является маржинальной относительно значимости фундаментальных неоклассических факторов роста. Задействование потенциала социокультурных факторов экономического роста может предполагать активизацию процессов структурной трансформации российской экономики, повышение экономического значения частного сектора, сегмента малого и среднего бизнеса. Ключевые слова: экономический рост, регионы России, социальный капитал. JEL: O43, R11, E13.
В работе используются данные всероссийского опроса Фонда общественного мнения 2007 года. Авторы выражают глубокую признательность ФОМ за предоставленные данные.
Введение
Указом Президента России от 07.05.2018 № 204 поставлена цель ввести Россию в пятерку крупнейших экономик мира и выйти на темпы роста выше среднемировых к 2024 году1. Однако с конца 1990-х — начала 2000-х годов российская экономика развивается в условиях замедления структурных темпов роста ВВП [Дробышевский и др., 2018]. С середины 2000-х годов отмечается замедление динамики совокупной факторной производительности, обусловленное, во-первых, завершением посттрансформационного восстановительного роста и, во-вторых, отсутствием существенного прогресса в области институциональных реформ2. К системным ограничениям развития российской экономики на ближайшие годы можно отнести невысокую производительность труда, неблагоприятные демографические тенденции, искусственные ограничения доступа к товарным и финансовым рынкам (санкции), действующие в том числе в части поставок в РФ некоторых групп товаров инвестиционного назначения. Всё это отрицательно влияет на долгосрочные темпы технологического прогресса.
В указанных условиях целесообразно исследовать экономический потенциал альтернативных — социокультурных — факторов экономического роста3. Настоящая работа посвящена главным образом основным теоретическим и эмпирическим аспектам взаимосвязи различных форм социального капитала с экономическим ростом. Затронута проблематика влияния на экономический рост предпринимательской культуры и качества предпринимательской среды. Проведенное эмпирическое исследование оценивает воздействие социокультурных факторов на экономическое развитие российских регионов.
1. Обзор литературы
Подходы к измерению социального капитала
В соответствии с общепринятым подходом Джеймса Коулма-на [Coleman, 2000] социальный капитал определяется через три основные формы, в которых он существует:
1 Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2018 № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года». http://kremlin.ru/acts/ bank/43027.
2 Отсутствие прогресса ощущается, например, в сфере защиты прав собственности, формирования независимой судебной системы. Тем не менее нельзя не отметить формирование в России института таргетирования инфляции и улучшение качества административных процедур (в рейтинге Doing Business Россия прошла путь со 120-го места в 2012 году до 31-го к началу 2019-го. https://russian.doingbusiness.org/).
3 Теоретические положения институционалистов, в том числе нобелевских лауреатов Оливера Уильямсона и Дугласа Норта, развивают идею о том, что социокультурные особенности оказывают прямое влияние на экономическое развитие [North, 2005; Williamson, 2000].
1) нормы доверия между индивидами;
2) горизонтальные связи;
3) социальные нормы и ценности.
Для измерения уровня социального капитала, как правило, используются данные социологических опросов. Систематический сбор релевантных данных в настоящий момент осуществляют такие проекты, как Европейский обзор ценностей (EVS4), Обзор мировых ценностей (WVS5), Европейское социальное исследование (ESS6) (табл. 1).
Таблица 1
Измерение социального капитала на основе данных опросов EVS, WVS, ESS
Форма Формулировка вопроса в обследовании Показатель Примеры работ
Нормы доверия между индивидами Считаете ли вы, что большинству людей в целом можно доверять или, напротив, нужно быть острожными, имея дело с людьми? Обобщенный уровень доверия — рассчитывается как средний процент респондентов, доверяющих другим [Ak^omak, Weel, 2009; Forte et al., 2015; Knack, Keefer, 1997; Neira et al., 2009; Ponzetto, Troiano, 2018; Whiteley, 2000]
Горизонтальные связи (социальные сети и связи) Членом каких организаций вы являетесь? Доля респондентов, входящих в определенные социальные/политические/общественные организации [Forte et al., 2015; Knack, Keefer, 1997; Menyashev, Polishchuk, 2011; Neira et al., 2009]
Социальные нормы и ценности Оправдать или не оправдывать? Гражданское сотрудничество — доля респондентов, оправдывающих предложенные поведенческие ситуации [Forte et al., 2015; Knack, Keefer, 1997; Tabellini, 2010]
В ходе этих проектов были собраны количественные данные о культуре разных стран и народов за несколько десятков лет, на их основе проведено множество межстрановых и региональных исследований. Для оценки социокультурных факторов экономического роста ключевыми показателями служат доли респондентов, определенным образом ответивших на тот или иной вопрос.
В случае измерения такой формы социального капитала, как нормы доверия между индивидами, могут использоваться следующие вопросы: «Доверяете ли вы коллегам по работе?», «Доверяете ли вы членам своей семьи?», «Доверяете ли вы людям в целом?»7.
4 http://www.europeanvaluesstudy.eu.
5 http://www.worldvaluessurvey.org.
6 http://www.europeansocialsurvey.org.
7 В случае необходимости агрегации информации по всем вопросам одной категории могут применяться метод главных компонент или усреднение.
Горизонтальные связи измеряются, как правило, долей респондентов, входящих в определенные социальные/политические/общественные организации.
Для измерения социальных норм и ценностей используется стандартный социологический опрос «Оправдать или не оправдывать?», в котором респонденту предлагается оценить пять смоделированных ситуаций по шкале от 1 («никогда не оправдывать») до 10 («всегда оправдывать»). Ситуации, включенные в опрос: неуплата налогов, безбилетный проезд, мошенничество с налогами, присваивание найденных денег, уход от ответственности за задетый автомобиль на парковке. Сумма баллов по всем вопросам характеризует одного индивида, усредненные данные всех респондентов субъекта исследования являются индикатором локальных социальных норм.
Влияние социального капитала на экономический рост
Поскольку в теории выделяются различные формы социального капитала (табл. 1), эмпирические спецификации теоретических моделей роста конкретизируются в зависимости от того, являются ли предметом исследования нормы доверия между индивидами, горизонтальные связи, социальные нормы и ценности.
Нормы доверия между индивидами
Первая форма социального капитала по Коулману — нормы доверия между индивидами. Важнейшим проявлением социального капитала считали доверие такие ученые, как Фрэнсис Фукуяма [Fukuyama, 1995], Пол Зак и Стивен Нэк [Zak, Knack, 2001], Гвидо Та-беллини [Tabellini, 2010] и другие. По определению Стивена Дурлауфа и Марселя Фафшама [Durlauf, Fafchamps, 2004], теория социального капитала изучает основанные на социальных связях процессы, создающие благоприятные результаты через нормы доверия. Основным механизмом, создающим благоприятные экономические результаты в этом случае, является снижение трансакционных издержек8.
Эмпирические исследования, подтверждающие связь уровня доверия и темпов экономического роста, были проведены в работах [Ak^omak, Weel, 2009; Forte et al., 2015; Knack, Keefer, 1997; Neira et al., 2009; Ponzetto, Troiano, 2018; Putnam, 1995; Tabellini,
8 Согласно исследованию [Бегельсдейк, Маселанд, 2016] высокий уровень доверия между экономическими агентами снижает издержки заключения контрактов и контроля их исполнения, стимулирует инвестиции, поскольку доверие связано с долгосрочным горизонтом планирования, благоприятным для рискованных инвестиций, а также позволяет эффективно решать проблемы коллективных действий без привлечения внешнего регулирования. Кроме того, высокий уровень доверия между индивидами снижает вероятность оппортунистического поведения и позволяет более продуктивно использовать ресурсы, в противном случае выделяемые на контроль деятельности контрагентов.
2010; Whiteley, 2000]. Подходы их авторов к оценке уровня общественного доверия различны. К примеру, Пол Уайтли в качестве меры доверия, способной оказывать влияние на экономическое развитие, использовал индекс, полученный методом главных компонент из статистических данных, характеризующих уровни доверия респондентов к семье, друзьям, коллегам по работе и людям в целом. Нэк и Филип Кифер, а также Табеллини опирались на концепцию доверия к людям в целом, поскольку считали, что доверие только в такой обобщенной форме способно задействовать механизмы, приводящие к экономическому росту.
Аналогичный подход реализован в работе [Neira et al., 2009], где на данных по четырнадцати развитым странам ЕЭС за период с 1980 по 2000 годы получено подтверждение положительного влияния доверия на подушевой ВВП.
В работе [Forte et al., 2015], выполненной на основе выборки из 85 европейских регионов, не отвергается гипотеза о положительном влиянии уровня доверия на экономический рост: оцениваемая спецификация включает множество контрольных переменных, учитывающих страновые фиксированные эффекты, а также региональные пространственные эффекты (вводится пространственный лаг). Обращается внимание на то, что корреляция между переменными социального капитала и неучтенными переменными в уравнении роста может приводить к эндогенно-сти в модели, для учета чего необходимо применять робастные методы оценки. В описанном случае исследователи использовали байесовский подход к моделям пространственной авторегрессии.
Существует и иной подход к оценке вклада уровня доверия в экономический рост. В его основе лежит предположение о том, что социальный капитал оказывает косвенное влияние на темпы роста. В работе [Ak^omak, Weel, 2009] не подтверждается прямое влияние уровня доверия на экономический рост. Однако применение трехшагового метода наименьших квадратов (МНК) позволяет зафиксировать опосредованное влияние: инструментированный уровень доверия при помощи исторических институтов является инструментом для инновационной активности (расходов на R&D), который в свою очередь оказывает положительное влияние на экономический рост. В приведенной работе было исследовано 102 региона четырнадцати европейских стран.
В исследовании National Bureau of Economic Research [Ponzetto, Troiano, 2018] показано, что социальный капитал, измеренный как уровень доверия (в том числе стремление людей к неформальному общению с коллегами), оказывает положительное влияние на экономический рост за счет повышения эффективности государственного управления. На данных по 48 странам с применением динамической
стохастической модели общего равновесия продемонстрировано, что высокий уровень социального капитала снижает вероятность переизбрания неэффективных политиков. При этом для людей с высоким уровнем социального капитала эффективность политика определялась величиной инициированных госрасходов на образование. Инвестиции в краткосрочные проекты для таких людей характеризовали политиков как неэффективных. В результате модельные расчеты показали, что увеличение человеческого капитала, индуцированное социальным капиталом, приводит к экономическому росту.
Горизонтальные связи (социальные сети и связи)
Влияние социальных сетей и связей на региональный экономический рост впервые было отмечено в работе Роберта Патнэма с соавторами [Putnam et al., 1994]. На примере провинций Италии исследователи продемонстрировали, что дифференциация в экономическом развитии между регионами зависела от наличия горизонтальных связей9. Авторы объяснили это тем, что создающиеся внутри информационные сети препятствуют возникновению асимметрии информации и создают поведенческие шаблоны, которые повышают уровень доверия в обществе и позволяют эффективнее решать общественные и межличностные проблемы.
Иной точки зрения на влияние горизонтальных связей придерживался Мансур Олсон [Olson, 1982], который утверждал, что горизонтальные ассоциации могут выступать в роли специальных групп, лоббирующих преференциальную политику в ущерб общему экономическому развитию. Позднее в эмпирических работах социальные группы, обладающие теоретической возможностью положительно или отрицательно влиять на экономическое развитие, стали называть соответственно группами Патнэма и Олсона.
Гипотеза о направлении влияния таких групп на рост проверена в работе [Knack, Keefer, 1997], статистически значимое влияние на выборке из 38 стран мира не обнаружено. Однако по результатам исследования горизонтальные ассоциации способствовали распространению общественного доверия (другой формы социального капитала по Коулману), а также определенных форм гражданской активности10.
9 Под горизонтальными связями Патнэм понимал принадлежность индивидуумов к различным сообществам: спортивным клубам, обществам досуга, культурным и научным обществам, музыкальным и театральным объединениям.
10 Исследователи отмечали широкое разнообразие общественных групп, свойственное меж-страновой выборке. Представители различных групп, которые существенно отличались по этническим, политическим, религиозным характеристикам или уровню дохода, могли иметь высокие нормы доверия и общественного поведения в отношении инсайдеров и слабые — в отношении аутсайдеров. При этом границы между религиозными конфессиями, как и этносами, не совпадают с административными границами стран. В связи с этим влияние таких групп на межстрановом уровне, где уровень агрегации данных довольно существен, может быть неочевидным.
В работе [Neira et al., 2009] для четырнадцати европейских стран за рассматриваемый период (1980-2000) было обнаружено положительное влияние группы Патнэма, под которой понималось членство респондентов в благотворительных организациях. В работе [Forte et al., 2015] на выборке из 85 европейских регионов для периода с 1995 по 2008 год гипотеза о положительном влиянии групп Патнэма также не была отвергнута. При этом список организаций, входящих в группу, был расширен за счет различных культурных и спортивных обществ.
В работе [Menyashev, Polishchuk, 2011] на уровне городов РФ было обнаружено влияние групп Патнэма и Олсона на индикаторы социально-экономического развития, построенные на основе опросных данных11. Социальный капитал используется эффективно, если граждане в высокой степени ответственны за будущее своего региона. В случае низкого уровня гражданской ответственности социальный капитал, несмотря на его наличие, может не влиять на социально-экономическое развитие. При этом гипотеза о влиянии различных типов групп на валовый региональный продукт отвергнута12.
Социальные нормы и ценности
Нэк и Кифер получили подтверждение экономического значения и третьей формы социального капитала по Коулману — социальных норм и ценностей. Исследователи измеряли степень гражданского сотрудничества. Такой подход является достаточно распространенным при измерении социальных норм и представляет собой адаптированный для анализа результат стандартного социологического опроса «Оправдать или не оправдывать?». Содержательно мера измерения норм гражданского сотрудничества отражает выраженную респондентами готовность к сотрудничеству при столкновении с проблемами коллективных действий. Другими словами, можно ожидать, что в обществе с высоким уровнем показателя два случайных его представителя решат дилемму заключенного с Парето-оптимальным исходом. Однако в работе [Forte et al., 2015] этот показатель не являлся предиктором экономического роста.
11 Опрос Фонда общественного мнения «Как вы оцениваете социально-экономическое развитие вашего города?» (2007).
12 Отметим, что одной из причин подобных результатов могло быть использование в модели данных по актуальному уровню социального капитала и по росту, наблюдавшемуся в предшествующий период. Исследования на примере регионов Европы фиксируют взаимосвязь ВРП и показателей социального капитала, измеренных, как правило, до измерения экономического роста. Это уменьшает риск существования эндогенной связи между переменными роста и социального капитала, а робастность моделей подтверждается рядом проверок, в том числе с использованием инструментальных переменных.
Вопросы о качествах, которые необходимо воспитывать в детях, использовались исследователями для определения уровней социального капитала и предпринимательской культуры. В работе [ТаЬеШш, 2010] в роли индикатора общественных социальных норм предложен показатель послушания детей родителям. Исследователь утверждает, что воспитывая в детях послушание родители хотят предотвратить возможное девиантное поведение, к которому предрасполагают негативные характеристики социума или сложившегося уровня культуры в обществе. Таким образом, регион с высокой долей респондентов, придающих значение воспитанию послушания, будет обладать относительно меньшим уровнем социального капитала. По результатам исследования была получена отрицательная корреляционная связь с уровнем доверия, а также зафиксировано негативное влияние на темпы роста регионов восьми европейских стран13.
2. Теоретическая модель и гипотезы исследования
В соответствии со сложившейся исследовательской традицией14 оценка экономического значения социального капитала проводится на основе расширенной спецификации неоклассической модели экономического роста:
где g — среднегодовые темпы роста реального ВВП на душу населения, I — средняя доля инвестиций в процентах от ВВП, п — темпы роста населения, Ию — первоначальный уровень человеческого капитала (общее количество зачисленных в начальные школы в странах в период 5Ю — первоначальный уровень социального капитала (определяется тем или иным способом в зависимости от проверяемых гипотез исследования), Ую /Ью — реальный ВВП на душу населения в период г — случайная ошибка.
Таким образом, в число ключевых факторов базовой спецификации неоклассической модели роста входят инвестиции, темпы роста населения, показатели человеческого капитала и первоначальный уровень ВВП на душу населения, используемый для учета процесса конвергенции [Мапк1-№ е! а1., 1992]. В расширенной спецификации неоклассической модели роста дополнительно вводится показатель социального капитала ^ЬИеку, 2000].
lng = ß0 + ß1 ln(I) + ß2 ln(n) + ß3 1п(Ш + + ß4 ln(St0) + ß5 ln(Y"t0 /Lft>) + £,
(1)
13 Обобщение результатов обзора литературы приведено в Приложении 4.
14 См. работы [Beugelsdijk, 2007; Forte et al., 2015; Knack, Keefer, 1997; Neira et al., 2008; Whiteley, 2000] и др.
Поскольку мы исследуем влияние социокультурных факторов экономического роста на уровне российских регионов, при построении нашей модели учитывается опыт отечественных исследователей в построении региональных моделей экономического роста.
Во-первых, в эмпирической спецификации теоретической модели роста целесообразно принимать во внимание пространственную зависимость между регионами. В работе [Луговой и др., 2007] отмечается, что изучаемые региональные показатели могут быть автокоррелированы в пространстве, иначе говоря, их динамика не случайна, а определяется региональной принадлежностью. Распространенным показателем, измеряющим тесноту пространственного взаимовлияния регионов, является индекс Морана. В ряде работ [Демидова, Иванов, 2016; Земцов, Царева, 2018; Иванова, 2014; Луговой и др., 2007] были получены статистически значимые индексы Морана для российских регионов. Результаты расчета индекса для периода 1998-2004 годов в работе [Луговой и др., 2007] продемонстрировали, что регионы с относительно высокими значениями средних темпов роста ВРП на душу населения в среднем находятся в окружении быстрорастущих соседей, как и относительно богатые регионы — в окружении относительно богатых15.
Во-вторых, общепринятым подходом в литературе является контроль на уровень урбанизации [Демидова, Иванов, 2016; Луговой и др., 2007]: рост урбанизации может влиять не только на экономический рост, но и одновременно на рост социокультурных показателей. В работе [Ефимов и др., 2015] приведены результаты социологического опроса, показывающие трансформацию этнической идентичности при переезде из сельской местности в городскую. Неучет урбанизации в модели приведет к одной из форм проявления эндогенности — пропущенной переменной, что может вызвать смещение оценок влияния социокультурных факторов на экономический рост.
В-третьих, поскольку человеческий капитал является важным фактором экономического развития, целесообразно изучение опыта отечественных исследователей в определении релевантных для России показателей человеческого капитала. В работе [Комарова, Крицына, 2012] в рамках модели Мэнкью — Ромера — Уэйла использованы четыре различных подхода: учтены доля выпускников вузов в общей численности населения, доля персонала в исследованиях и разработках, объем затрат на НИОКР в регионе,
15 В работе [Иванова, 2014] показано, что значение коэффициента Морана сильно варьируется в зависимости от выбора пространственной матрицы. Наибольшие значения индекса для логарифмов среднегодовых темпов роста региональных среднедушевых доходов за 1996-2012 годы получены при использовании матрицы смежности регионов.
объем инвестиций в образование. В работе [Луговой и др., 2007] использовалась численность аспирантов на 10 тыс. населения в регионе.
С учетом имеющихся теоретических и эмпирических разработок в настоящем исследовании предложена следующая теоретическая модель экономического роста:
ln(git) = во + вlntt, /L) + в2 ln(n,) + вз ВД0 L) + (2) + в4ln(mYit) + взln(HCit) + вб ln( Urban„) + в7 ln(S«,) + г it, ( )
где git — темпы роста реального16 ВРП на душу населения в регионе i в период t, Iit /Lit — реальные инвестиции в основной капитал на душу населения в регионе i в период t, nit — темпы роста населения в регионе i в период t, Y0 /Li0 — ВРП на душу населения в регионе i в нулевой период, mYit — средние реальные темпы роста подушевого дохода регионов, граничащих с регионом i, в период t17, HCit — численность аспирантов на 10 тыс. населения в регионе i в период t, Urbani0 — доля городского населения в общей численности населения региона i в период t, Si0 — уровень социального капитала в регионе i в нулевой период.
В качестве нулевого периода будет рассматриваться 2007 год, что обусловлено временем проведения опроса для получения показателей социального капитала. Модель будет оцениваться по данным за 2007-2016 годы. Основной исследовательский вопрос: существует ли влияние изначального распределения социального капитала между регионами на последующий экономический рост? Аналогичный вопрос ставится во многих работах, в том числе в исследованиях [Knack, Keefer, 1997; Tabellini, 2010; Whiteley, 2000]. Однако используемый подход объясняется не только отсутствием данных в динамике, но и необходимостью устранения влияния эн-догенности между экономическим ростом и ростом социального капитала. Использование лаговых значений социального капитала (в отсутствие валидных инструментов) позволяет нивелировать влияние экономического роста на социальный капитал.
На основе модели будут проверяться следующие ключевые содержательные гипотезы исследования.
1. Регион с большим уровнем обобщенного доверия в нулевой период впоследствии будет демонстрировать более высокие темпы роста ВРП на душу населения.
16 В работе [Иванова, 2014] утверждается, что при моделировании пространственного роста важно использовать реальные показатели, поскольку номинальные не позволяют учесть неоднородность покупательной способности в регионах и «изолировать» эффект пространственной дисперсии цен.
17 Усреднение проводится в пространстве — по соседним регионам.
2. Регионы с относительно большей долей населения, входящего в группы Патнэма в нулевой период, впоследствии будут демонстрировать большие темпы роста ВРП на душу населения.
3. Регионы с относительно большей долей населения, входящей в группы Олсона в нулевой период, впоследствии будут демонстрировать меньшие темпы роста ВРП на душу населения.
4. Регионы с относительно большим уровнем гражданской разобщенности в нулевой период впоследствии будут демонстрировать меньшие темпы роста ВРП на душу населения.
5. Увеличение темпов роста регионов, окружающих регион i в период t, способствует увеличению темпов роста региона i в период t.
3. Данные
Для оценки уравнения (2), включающего стандартный для неоклассических моделей набор факторов экономического роста, будут использоваться данные Росстата. Источником данных по социокультурным характеристикам российских регионов являются результаты общенационального исследования «Георейтинг», проведенного ФОМ в 2007 году. В проекте «Георейтинг» приняли участие жители 68 регионов России. В каждом регионе опрашивались 500 респондентов, отобранных на основе репрезентативной выборки. Всего в опросе приняли участие 34 тыс. респондентов. Основная часть вопросов, релевантных для нашего исследования, взята из блока, касающегося установок россиян, их готовности участвовать в гражданских инициативах, уровня доверия, сплоченности и факторов, способствующих их формированию. Полный перечень вопросов, а также учитываемые ответы при построении показателей приведены в Приложении 1.
Измерение норм доверия между индивидами
Для проверки гипотезы о влиянии обобщенного уровня доверия используются результаты стандартного опроса с общепринятой формулировкой «Как вы считаете, большинству людей можно доверять или в отношениях с людьми следует быть осторожными?». Доля респондентов, ответивших, что большинству они могут доверять, использовалась как показатель уровня обобщенного доверия в регионе. Согласно приведенной в Приложении 2 описательной статистике данных, средняя доля респондентов, заявивших о готовности доверять большинству
людей, по 68 регионам составляет 18%, или 90 человек из 500 опрошенных в регионе18.
Измерение горизонтальных связей
Для проверки гипотезы о влиянии социальных сетей и связей (вторая форма социального капитала по Коулману) был проанализирован блок вопросов, в которых респондентам предлагалось указать, в какие формальные и неформальные организации они входят. В работе [Knack, Keefer, 1997] группы Патнэма (группы с положительным влиянием на рост) были представлены организациями, относящимися к сферам образования, культуры, защиты прав человека, окружающей среды, развития стран третьего мира.
К группам, лоббирующим определенные интересы в ущерб общественным (группы Олсона), исследователи относили следующие: профессиональные организации, профсоюзы, политические партии.
Соответствующий блок вопросов ФОМ позволил пойти тем же путем и отнести к группам Патнэма экологические организации, общества защиты прав потребителей, благотворительные организации, правозащитные организации, спортивные, культурные, молодежные политические объединения. К группам Олсона отнесены профсоюзы, этнические (национальные) общины, политические партии. Поскольку респондент мог быть участником нескольких организаций, исключено дублирование учета одного и того же человека в группе. Таким образом, без учета дублирования к группе Патнэма в среднем по регионам относятся 8% опрошенных (или 40 человек из 500 опрошенных), к группе Олсона — 5% (25 человек из 500)19.
Оценка социальных норм и ценностей
Одним из способов оценки состояния социальных норм и ценностей (третья форма социального капитала по Коулману) является измерение уровня гражданского сотрудничества. Гражданское сотрудничество отражает выраженную респондентами готовность к сотрудничеству при столкновении с про-
18 Наибольший уровень обобщенного доверия наблюдался в ряде регионов Дальневосточного и Сибирского округов: в Приморском крае (35%), Камчатской (28%) и Томской областях (24%) и в Хабаровском крае (21%), а также в европейской части России: в Воронежской (28%) и Калининградской (26%) областях. Наименьший уровень доверия зафиксирован в Омской области (10%), Республике Мордовия (11%) и Краснодарском крае (11%).
19 Наибольший разрыв между группами в Москве (Олсон — 22%, Патнэм — 7%). Обратный наибольший разрыв (группа Олсона имеет подавляющее количество участников) в Ханты-Мансийском автономном округе (Патнэм — 8,4%, Олсон —15%) и в Краснодарском крае (Пат-нэм — 4,6%, Олсон — 10,6%).
блемами коллективных действий, гражданская разобщенность свидетельствует о наличии проблем в этой сфере. В работе использовались показатели воспринимаемой гражданской разобщенности — доли респондентов, ответивших отрицательно на вопросы «Как вы думаете, сегодня в нашей стране среди людей больше согласия, сплоченности или несогласия, разобщенности?», «Насколько часто можно встретить сейчас среди окружающих вас людей готовность объединяться, чтобы решать свои проблемы?», «Насколько часто можно встретить сейчас среди окружающих вас людей готовность объединяться, чтобы вместе решать общественные проблемы, которые не касаются их лично?».
Средняя по регионам доля опрошенных, считающих, что общество скорее разобщено, около 27% (135 человек из 500 опрошенных)20.
Важно отметить, что измерителями социокультурных факторов на региональном уровне отчасти служат ответы на вопросы, формулировки которых подразумевают оценку респондентом ситуации на федеральном уровне. Используя подобные вопросы, мы предполагаем, что мнение респондента относительно страны сформировано преимущественно с учетом наблюдаемой ситуации в домашнем регионе.
4. Результаты эмпирического исследования
Методология эмпирической оценки
Проверка выдвинутых в исследовании гипотез осуществлялась с использованием эконометрических пакетов программной среды R21. Модель (2) оценивалась с помощью двухшагового МНК22. В качестве инструментов для пространственного лага, следуя работе [Иванова, 2014], рассчитывались пространственно взвешенные степени и лаги исходной переменной. При этом для проверки гипотез коэффициентов применялась ковариационная матрица, учитывающая гетерогенность регионов23 и кла-
20 Наименьший процент респондентов, считающих, что они проживают в разобщенном обществе — в Курской (7%), Калужской (7%), Новгородской (10%) и Калининградской (13%) областях. Наиболее разобщенным общество кажется жителям Тюменской области (48%), Москвы (45%), Ульяновской (44%) и Липецкой (39%) областей. Неготовых объединяться для решения своих проблем больше всего в Кировской (66%), Волгоградской (65%), Оренбургской (62%), Ивановской (62%) и Читинской областях (61%), меньше всего — в Новгородской (33%), Липецкой (37%), Сахалинской (44%) и Белгородской (45%).
21 Расчеты производились в программной среде R c использованием эконометрического пакета для работы с панельными данными plm.
22 Применение обычного МНК для оценки уравнения (2) некорректно, поскольку наличие пространственного лага в правой части приводит к проблеме эндогенности и как следствие — к смещенным оценкам.
23 Тип ковариационной матрицы HC3 [MacKinnon, White, 1985] функции vcovHC в пакете plm программной среды R.
стеризацию ошибок по регионам, причиной которой могут быть неучтенные ненаблюдаемые характеристики24. В эмпирические спецификации теоретической модели включались фиктивные переменные на время, что позволило учесть общие шоки экономической конъюнктуры, влияющие на все регионы одновременно (временные эффекты).
Стоит отметить, что двухшаговый МНК может давать смещенные оценки при наличии пропущенных переменных. Для проверки робастности полученных оценок применялся системный обобщенный метод моментов (system GMM), предложенный Ричардом Бланделлом и Стивеном Бондом [Blundell, Bond, 1998]. Суть метода в том, что оценивается система уравнений для переменных в уровнях и в разностях. Уравнение в разностях инструментируется лагированными значениями зависимой и независимых переменных в уровнях, а уравнение в уровнях — разностями. Это позволяет получить состоятельные оценки25.
Валидность используемых инструментов, лагов зависимых и независимых переменных подтверждается результатами теста Саргана. Кроме того, необходимым условием состоятельности оценок является некоррелированность остатков. Тест Аррела-но — Бонда отвергает наличие автокорреляции второго порядка в остатках (при значениях P-value больше 0,05 гипотеза об отсутствии автокорреляции второго порядка не отвергается). Тест не отвергает автокорреляцию первого порядка, что естественно, поскольку уравнение оценивается в разностях. Результаты соответствующих тестов вместе с остальными результатами оценивания приводятся в Приложении 3.
Результаты эмпирического анализа
В работе последовательно проверяются гипотезы о влиянии на подушевой рост российских регионов трех форм социального капитала по классификации Коулмана: норм доверия между индивидами, горизонтальных связей, социальных норм и ценностей.
В Приложении 3 приведены оценки различных спецификаций неоклассической модели экономического роста регионов России. Во всех спецификациях получены статистически значимые отрицательные оценки коэффициентов при стартовом уровне ВРП на душу населения, что свидетельствует о продолжающемся про-
24 Параметр claster=group функции vcovHC эконометрического пакета plm.
25 Подробнее см. в работе [Blundell, Bond, 1998]. Отличие этого метода от более раннего [Arellano, Bond, 1991] состоит в том, что остается доступной оценка инвариантных во времени переменных, которые для настоящего исследования представляют основной интерес. При проверке гипотез для коэффициентов используются робастные стандартные ошибки.
цессе бета-конвергенции регионов по уровню развития. Два метода оценки (pooled OLS и system GMM) дают схожие результаты. Не отвергается гипотеза о влиянии пространственного расположения регионов на подушевой экономический рост: как и в работе [Луговой и др., 2007], полученные оценки свидетельствуют, что регионы с относительно высокими значениями средних темпов роста ВРП на душу населения в среднем находятся в окружении относительно быстрорастущих соседей. Это может объясняться тем, что наличие у фирм доступа к интенсивно развивающимся рынкам стимулирует деловую активность26. Положительно связаны с ростом подушевого ВРП инвестиции в основной капитал. Оценки коэффициента при урбанизации не были устойчивы, что предположительно обусловлено закономерностями, наблюдавшимися в период исследования: ряд регионов с самыми низкими темпами подушевого роста одновременно характеризовался высоким уровнем урбанизации (Кемеровская, Мурманская, Челябинская области). Такая ситуация могла быть вызвана вынужденным оттоком населения из сельских районов в поисках заработка. Положительное влияние на экономический рост численности аспирантов в регионе и прироста населения статистически значимо только в случае использования системного метода моментов (system GMM).
Уровень обобщенного доверия, измеренный как доля респондентов в регионе, ответивших, что большинству людей они могут доверять (нормы доверия между индивидами), оказался незначимым (уравнения (2) и (7) Приложения 3 в соответствующих столбцах таблицы)27.
По результатам эмпирической оценки выявлено значимое отрицательное влияние групп Олсона на темпы экономического роста регионов России (горизонтальные связи). В соответствии с гипотезой увеличение доли представителей таких групп в регионе приводит к снижению темпов экономического роста (уравнения (3) и (8) Приложения 3 в соответствующих столбцах таблицы). При этом группы Патнэма не оказывают статистического влияния на экономический рост28.
Результаты последовательной проверки показателей гражданской разобщенности (социальные нормы и ценности) приведены в уравнениях (4)-(6) и (9)-(11) Приложения 3 в соответствующих столбцах таблицы. Гражданская разобщенность, неготовность
26 Оценки, полученные методом GMM для эластичности темпа роста реального ВРП на душу населения по пространственному лагу показателя, несколько выше — 0,141 против 0,092.
27 Более подробное обсуждение результатов будет приведено далее.
28 В некоторых случаях встречались пересечения групп Патнэма и Олсона, доля таких случаев составила в среднем по регионам менее 0,01% (около пяти человек на 500 респондентов в регионе). Из-за незначительного числа такого рода случаев невозможно получить надежные статистические оценки, показывающие влияние пересечений на экономический рост.
объединяться для решения своих проблем снижают темпы экономического роста29: рост на 10 п.п. доли респондентов, не готовых к объединению для решения своих проблем, при прочих равных приводит к снижению подушевых темпов роста ВРП на душу населения на 0,41 п.п. в год.
Следует оговориться, что выборка не включала некоторые регионы РФ, поскольку в них не проводилось исследование ФОМ: это Кабардино-Балкарская, Карачаево-Черкесская и Чеченская республики, республики Алтай, Адыгея, Дагестан, Ингушетия, Калмыкия, Крым, Северная Осетия — Алания, Саха (Якутия), Тыва, а также Ненецкий, Чукотский и Ямало-Ненецкий автономные округа30.
Большинство не вошедших в исследование регионов представляют кластер южных республик. Этническая культура и традиции в этих регионах достаточно сильно проникают во все сферы деятельности. Согласно исследованию «Евробарометра» в России [Вахштайн, Степанцов, 2016], в этих республиках преобладает бондинговый социальный капитал: более распространено доверие внутри закрытых общественных групп, обобщенное доверие низкое. Бондинговый социальный капитал способствует формированию перераспределительных групп Олсона и отрицательно влияет на экономический рост. Тем не менее в указанных регионах в исследуемый период отмечались более высокие темпы экономического роста, чем в среднем по России. Однако целесообразно учитывать, что наблюдаемый в этой группе регионов экономический рост во многом обусловлен положительной динамикой валовой добавленной стоимости в отраслях общественного сектора (государственное управление, образование, здравоохранение)31, что в значительной мере связано с поступлением трансфертов из федерального бюджета. В отсутствие трансфертов негативное влияние на подушевой рост групп Олсона было бы более очевидным.
Таким образом, при включении южных регионов в выборку целесообразно было бы использование соответствующей контрольной переменной для учета особенностей формирования структуры выпуска32, которая устранит несогласованность между наблюдаемыми относительно высокими темпами экономического
29 Эластичности при аналогичных показателях для двух методов оценки (pooled OLS и system GMM) очень близки по значению. При этом абсолютное значение коэффициента при переменной «Воспринимаемая неготовность объединяться для решения своих проблем» превосходит эластичности других показателей разобщенности общества (см. уравнения (4)-(6), (9)-(11) Приложения 3 в соответствующих столбцах таблицы).
30 Из выборки исключен также Ханты-Мансийский автономный округ по причине отсутствия необходимой экономической статистики.
31 Например, доля общественного сектора в ВДС Ингушетии в 2016 году составила 40,4%.
32 Применимость классической производственной функции для моделирования выпуска регионов со значительной долей трансфертов в объемах выпуска требует дополнительного исследования.
роста и распространенностью групп Олсона. При таком подходе оценки, полученные по расширенной выборке (с включением южных регионов) и выборке ФОМ, по нашему мнению, не будут существенно различаться по величине.
Заключение
В настоящей работе на основе расширенной неоклассической модели экономического роста исследовано влияние ряда социокультурных показателей на динамику ВРП в 67 регионах России. От некоторых предшествующих российских региональных исследований социокультурных факторов роста работу отличают две методологические особенности:
• измерение экономического роста проводилось на базе показателей динамики подушевого реального ВРП, а не опросных показателей;
• измерение уровня социокультурных факторов роста российских регионов хронологически предшествовало измерению динамики ВРП.
Результаты проведенного исследования показывают, что начальное распределение социокультурных факторов оказывает статистически значимое влияние на экономическое развитие вошедших в выборку российских регионов. Слабые нормы гражданского сотрудничества, аппроксимированные показателями воспринимаемой гражданской разобщенности и неготовности граждан объединяться для решения собственных или общественных проблем в регионе, ассоциируются с более низкими темпами экономического развития. Активность лоббистских групп (групп Олсона) снижает темпы экономического роста.
Стоит заметить, что систематические исследования Всемирного обзора ценностей33 свидетельствуют о росте социального капитала в России, если под таковым подразумевать обобщенное доверие. За последние две волны произошло увеличение показателя на 5 п.п. (волна 2005-2009 годов — 26%, волна 2015-2016 годов — 31%). Если предположить аналогичную положительную динамику для уровня обобщенного доверия и иных показателей социального капитала, использованных в процессе расчетов, в будущем стоит ожидать некоторый дополнительный экономический рост, не обусловленный фундаментальными (с позиций неоклассической парадигмы) факторами.
33 http://www.worldvaluessurvey.org/WVSOnline.jsp.
Приложение 1
Вопросы исследования и возможные/используемые формулировки ответов
Переменная Формулировка вопроса и учитываемые ответы
Обобщенное доверие Вопрос: Как вы считаете, большинству людей можно доверять или в отношениях с людьми следует быть осторожными? Возможные варианты ответа: большинству людей можно доверять; в отношениях с людьми следует быть осторожными; затрудняюсь ответить Учитываемый ответ: большинству людей можно доверять
Воспринимаемая разобщенность общества Вопрос: Как вы думаете, сегодня в нашей стране среди людей больше согласия, сплоченности или несогласия, разобщенности? Возможные варианты ответа: безусловно, согласия, сплоченности; скорее согласия, сплоченности; скорее несогласия, разобщенности; безусловно, несогласия, разобщенности; затрудняюсь ответить Учитываемый ответ: безусловно, несогласия, разобщенности
и й н = Воспринимаемая неготовность объединяться для решения своих проблем Вопрос: Насколько часто можно встретить сейчас среди окружающих вас людей готовность объединяться, чтобы решать свои проблемы? Возможные варианты ответа: очень часто; довольно часто; довольно редко; очень редко; не встречается; затрудняюсь ответить Учитываемый ответ: суммарная доля ответов «довольно редко» и «очень редко»
й И := 13 = л и й Я О о Воспринимаемая неготовность объединяться для решения чужих проблем Вопрос: Насколько часто можно встретить сейчас среди окружающих вас людей готовность объединяться, чтобы вместе решать общественные проблемы, которые не касаются их лично? Возможные варианты ответа: довольно часто; довольно редко; очень редко; не встречается; затрудняюсь ответить Учитываемый ответ: суммарная доля ответов «довольно редко» и «очень редко»
Группы Патнэма Вопрос: В деятельности каких общественных объединений и других некоммерческих организаций, общественных гражданских инициатив вы принимаете участие, членом каких общественных организаций вы являетесь? Учитываемый ответ и логика формирования показателя: доля респондентов в регионе, входящих хотя бы в одну из общественных организаций: экологические организации, общества защиты прав потребителей, благотворительные организации, правозащитные организации, спортивные, культурные, молодежные политические объединения
Группы Олсона Вопрос: В деятельности каких общественных объединений и других некоммерческих организаций, общественных гражданских инициатив вы принимаете участие, членом каких общественных организаций вы являетесь? Учитываемый ответ и логика формирования показателя: доля респондентов в регионе, входящих хоты бы в одну из общественных организаций: профсоюзы, политические партии, этнические (национальные) общины
Источник: ФОМ, исследование «Георейтинг», 2007.
Тем не менее экономические факторы по сравнению с социокультурными при относительных изменениях действуют сильнее. Это может объясняться особенностями выбранного периода, когда темпы экономического роста регионов РФ варьи-
ровались довольно слабо. Причиной могут быть и структурные характеристики российской экономики: значительная роль государственного сектора, монополизация отдельных отраслей, низкий по сравнению с развитыми странами уровень занятости в сегменте малого и среднего бизнеса. Мы предполагаем, что небольшие компании частного сектора, не имеющие доступа к административному ресурсу, более чувствительны к влиянию социокультурных факторов, чем, скажем, компании с государственным участием.
Таким образом, чтобы потенциал социокультурных факторов экономического роста был задействован полнее, может потребоваться повышение роли частного сектора и более динамичная структурная трансформация российской экономики, в том числе за счет приватизации, роста занятости в малом и среднем бизнесе, совершенствования инструментов антимонопольной политики.
Приложение 2 Описательные статистики используемых данных
Показатель Среднее Статистическое отклонение Максимум Минимум
Темпы роста реального ВРП на душу населения (% в год) 1,02 0,11 1,28 0,01
Темпы роста населения (% в год) 0,99 0,01 1,03 0,98
Реальные инвестиции на душу населения (тыс. руб./чел.) 62,35 63,78 494,96 10,75
Первоначальный ВРП на душу населения (тыс. руб./чел.) 177,55 170,36 1165,27 68,87
Численность аспирантов на 10 000 населения (чел.) 323,49 20,93 367,00 280,00
Пространственный лаг (% в год) 1,02 0,06 1,17 0,70
Урбанизация — доля городского населения в общей численности населения региона (%) 73,05 9,83 100,00 52,80
Обобщенное доверие (% давших учитываемый ответ) 18,39 4,71 35,20 10,40
группы Олсона 5,18 2,69 14,80 0,20
группы Патнэма 8,33 4,93 22,18 0,20
воспринимаемая разобщенность общества 27,32 8,78 47,60 6,60
воспринимаемая неготовность объединяться для решения своих проблем 56,36 6,57 69,80 38,60
воспринимаемая неготовность объединяться для решения чужих проблем 52,99 6,70 66,33 33,20
Приложение 3
Влияние социального капитала на экономическое развитие регионов РФ
Модель Pooled 2SLS Pooled 2SLS Pooled 2SLS Pooled 2SLS Pooled 2SLS Pooled 2SLS System GMM System GMM System GMM System GMM System GMM
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Зависимая переменная Темпы роста реального ВРП на душу населения (логарифм)
Константа -0,009 (0,028) -0,010 (0,028) 0,0002 (0,029) -0,002 (0,029) 0,060* (0,035) 0,050 (0,034)
log (Темпы роста населения) 0,029 (0,064) 0,024 (0,064) 0,028 (0,063) 0,037 (0,064) 0,024 (0,063) 0,020 (0,063) 0,122** (0,04) 0,12** (0,038) 0,119*** (0,036) 0,107** (0,036) 0,104** (0,038)
log (Реальные инвестиции на душу населения) 0,024*" (0,004) 0,025*** (0,004) 0,022*** (0,004) 0,023*** (0,004) 0,021*** (0,004) 0,021*** (0,004) 0,045*** (0,006) 0,043*** (0,006) 0,045*** (0,005) 0,044*** (0,006) 0,043*** (0,006)
log (Первоначальный ВРП на душу населения) -0,029*** (0,005) -0,029*** (0,005) -0,025*** (0,005) -0,027*** (0,005) -0,029*** (0,005) -0,029*** (0,005) -0,022*** (0,004) -0,018*** (0,003) -0,021*** (0,004) -0,022*** (0,003) -0,021*** (0,003)
log (Пространственный лаг) инструмент для 1-6 0,092*** (0,028) 0,095*** (0,028) 0,086*** (0,028) 0,084*** (0,029) 0,082*** (0,028) 0,084*** (0,028) 0,141*** (0,03) 0,148*** (0,029) 0,137*** (0,03) 0,142*** (0,029) 0,142*** (0,029)
log (Численность аспирантов) 0,002 (0,003) 0,002 (0,003) 0,003 (0,003) 0,003 (0,003) 0,004 (0,003) 0,002 (0,003) 0,031*** (0,01) 0,031*** (0,01) 0,034*** (0,009) 0,035*** (0,009) 0,031*** (0,008)
log (Урбанизация) 0,001 (0,003) 0,001 (0,003) -0,001 (0,003) 0,0001 (0,003) -0,001 (0,003) 0,0004 (0,003) -0,003. (0,002) -0,005** (0,002) -0,003 (0,002) -0,004** (0,002) -0,004* (0,002)
log (Обобщенное доверие) -0,0004 (0,0003) -0,005 (0,004)
log (Группы Олсона) -0,004** (0,002) -0,005*** (0,001)
log (Воспринимаемая разобщенность общества) -0,003** (0,002) -0,006* (0,002)
log (Воспринимаемая неготовность объединяться, свои проблемы) -0,041*** (0,012) -0,042*** (0,007)
log (Воспринимаемая неготовность объединяться, чужие проблемы) -0,031*** (0,008) -0,035*** (0,005)
Модель Pooled 2SLS Pooled 2SLS Pooled 2SLS Pooled 2SLS Pooled 2SLS Pooled 2SLS System GMM System GMM System GMM System GMM System GMM
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Дамми-переменная на время Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да Да
АШ 0 0 0 0 0
АЯ2 0,568 0,557 0,610 0,575 0,563
Статистика Саргана 44,905 45,836 44,587 45,902 45,694
Сарган р-значение 0,832 0,806 0,841 0,804 0,810
Я2 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58
Количество наблюдений 670 670 670 670 670 670 670 670 670 670 670
Примечания.
1. В таблице представлены значения коэффициентов, в круглых скобках даны стандартные отклонения; тесты Arellano — Bond AR(1) и Arellano — Bond AR(2) проверяют нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции разниц остатков первого и второго порядков соответственно; тест разностей Саргана тестирует гипотезу об экзогенности уровней и инструментов.
2.* — р < 0,10, ** —р< 0,05, *** —р< 0,01.
Приложение 4
Обобщение результатов обзора эмпирических исследований социокультурных факторов экономического роста
Область исследований Авторы, издание, год публикации Выборка, период, частота, тип данных, методы оценки Проверяемые гипотезы Результаты исследования
СК [Knack, Keefer, 1997] 29 стран (развитые и развивающиеся), 1980-1992, годовые, кросс-секционные, МНК, двухшаговый МНК Рост уровня доверия увеличивает среднегодовые темпы роста Рост степени гражданского сотрудничества увеличивает среднегодовые темпы роста Увеличение переменной доверия на 12 п.п. приводит к росту ВВП на 1 п.п. Повышение на 4 балла переменной гражданского сотрудничества приводит к увеличению ВВП на 1 п.п.
ск [Whiteley, 2000] 34 страны (развитые и развивающиеся), 1970-1992, годовые, кросс-секционные, МНК Рост обобщенного доверия увеличивает среднегодовые темпы роста Увеличение обобщенного доверия на 1% приводит к росту ВВП на 0,62%
Область исследований Авторы, издание, год публикации Выборка, период, частота, тип данных, методы оценки Проверяемые гипотезы Результаты исследования
CK [Neira et al., 2009] 14 стран ЕЭС, 1980-2000, годовые панельные, методы оценки: OLS, GLS, панельные данные Рост доверия увеличивает темпы роста ВРП Увеличение доверия на 1% приводит к увеличению ВВП на душу населения на 0,002%
CK [Акфтак, Weel, 2009] 102 региона 14 европейских стран, 1990-2002, панельные данные, OLS, 2SLS, 3SLS Рост уровня доверия приводит к экономическому росту Рост уровня доверия приводит к росту инноваций Рост инноваций приводит к экономическому росту Гипотеза отвергается Изменение доверия на одно стандартное отклонение приводит к росту инноваций на 0,94 стандартных отклонения Гипотеза не отвергается
CK [Menyashev, Polishchuk, 2011] 68 субъектов РФ, сентябрь 2007 года, объем выборки — 500 респондентов в каждом регионе, кросс-секционные, МНК Индикатор открытой социальной культуры (группы Патнэма) положительно влияет на социально-экономическое развитие города Индикатор закрытой социальной культуры (группы Олсона) отрицательно влияет на социально-экономическое развитие города Наличие влияния групп Патнэма и Олсона на ВРП регионов Увеличение индикатора групп Патнэма на 1% приводит к улучшению социально-экономической ситуации в городе на 8% Увеличение индикатора групп Олсона на 1% приводит к снижению социально-экономической ситуации в городе на 11% Гипотеза была отвергнута
CK [Forte et al., 2015] 85 европейских регионов, 1995-2008, панельные данные, Bayesian SAR Обобщенный уровень доверия положительно влияет на региональный рост Увеличение уровня доверия на 1% приводит к увеличению ВРП на душу населения на 0,02%
CK [Ponzetto, Troiano, 2018] 48 развитых и развивающихся стран, 2000-2010, кросс-секционные, панельные данные, 2SLS Увеличение уровня доверия положительно влияет на долю государственных расходов на образование в ВВП Увеличение на одно стандартное отклонение уровня доверия приводит к увеличению доли расходов на образование в ВРП на 3,34 стандартных отклонения
СК/ПК [Tabellini, 2010] 69 регионов из 8 стран Европы. 1977-2000, годовые, кросс-секционные, МНК Рост доверия увеличивает среднегодовые темпы роста Рост индивидуальных усилий увеличивает среднегодовые темпы роста Увеличение переменной доверия на 1% приводит к росту ВВП на 0,58% Увеличение переменной индивидуальных усилий на 1% приводит к росту ВВП на 1,36% Увеличение переменной воспитания на 1% приводит к росту ВВП на 0,57%
Воспитание детей связано с темпами экономического роста
Примечание. CK — социальный капитал, ПК — предпринимательская культура.
Литература
1. Бегельсдейк Ш., Маселанд Р. Культура в экономической науке: история, методологические рассуждения и области практического применения в современности. М.: Изд-во Института Гайдара, 2016.
2. Вахштайн В. С., Степанцов П. М. Публичный отчет по результатам социологического исследования поведенческих и институциональных предпосылок технологического развития регионов РФ. М.: Московская высшая школа социальных и экономических наук, 2016.
3. Демидова О. А., Иванов Д. С. Модели экономического роста с неоднородными пространственными эффектами (на примере российских регионов) // Экономический журнал ВШЭ. 2016. Т. 20. № 1. C. 52-75.
4. Дробышевский С. М., Идрисов Г. И., Каукин А. С., Павлов П. Н., Синельников-Муры-лев C. Г. Декомпозиция темпов роста российской экономики в 2007-2017 гг. и прогноз на 2018-2020 гг. // Вопросы экономики. 2018. № 9. С. 5-31.
5. Ефимов В. С., Ефимов А. В., Лаптева А. В., Вчерашний П. М. Политика наращивания человеческого капитала Сибири и Дальнего Востока // ЭКО. 2015. Т. 45. № 2. С. 28-38.
6. Земцов С. П., Царева Ю. В. Предпринимательская активность в регионах России: насколько пространственные и временные эффекты детерминируют развитие малого бизнеса // Журнал Новой экономической ассоциации. 2018. № 1(37). С. 145-165.
7. Иванова В. И. Региональная конвергенция доходов населения: пространственный анализ // Пространственная экономика. 2014. № 4. С. 100-119.
8. Комарова А. В., Крицына Е. А. О вкладе человеческого капитала в рост ВРП регионов России // Вестник НГУ Серия: Социально-экономические науки. 2012. Т. 12. № 3. С. 5-14.
9. Луговой О., Дашкеев В., Мазаев И., Фомченко Д., Поляков Е., Хехт А. Экономико-географические и институциональные аспекты экономического роста в регионах. М.: ИЭПП, 2007.
10. Akgomak I. S., Ter Weel B. Social Capital, Innovation and Growth: Evidence from Europe // European Economic Review. 2009. Vol. 53. No 5. P. 544-567.
11. Arellano M., Bond S. Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations // Review of Economic Studies. 1991. Vol. 58. No 2. P. 277-297.
12. Beugelsdijk S. Entrepreneurial Culture, Regional Innovativeness and Economic Growth // Journal of Evolutionary Economics. 2007. Vol. 17. No 2. P. 187-210.
13. Blundell R., Bond S. Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models // Journal of Econometrics. 1998. Vol. 87. No 1. P. 115-143.
14. Coleman J. S. Social Capital in the Creation of Human Capital // American Journal of Sociology. 1988. Vol. 94. P. 95-120.
15. Durlauf S. N., Fafchamps M. Social Capital. Centre for the Study of African Economics, University of Oxford, MA. CSAE Working Paper Series. No 214. 2004.
16. Forte A., Peiro-Palomino J., Tortosa-Ausina E. Does Social Capital Matter for European Regional Growth? // European Economic Review. 2015. Vol. 77(C). P. 47-64.
17. Fukuyama F. Trust: The Social Virtues and the Creation of Prosperity. N. Y.: Free Press, 1995.
18. Knack S., Keefer P. Does Social Capital Have an Economic Payoff? A Cross-Country Investigation // The Quarterly Journal of Economics. 1997. Vol. 112. No 4. P. 1251-1288.
19. MacKinnon J. G., White H. Some Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimators with Improved Finite Sample Properties // Journal of Econometrics. 1985. Vol. 29. No 3. P. 305-325.
20. Mankiw N. G., Romer D., Weil D. N. A Contribution to the Empirics of Economic Growth // The Quarterly Journal of Economics. 1992. Vol. 107. No 2. P. 407-437.
21. Menyashev R., Polishchuk L. Does Social Capital Have Economic Payoff in Russia? Higher School of Economics Working Paper Series. WP10/2011. 2011. https://isc.hse.ru/ data/2011/03/31/1211874471/WP10_2011_01f.pdf.
22. Neira I., Vazquez E., Portela M. An Empirical Analysis of Social Capital and Economic Growth in Europe (1980-2000) // Social Indicators Research: An International and Interdisciplinary Journal for Quality-of-Life Measurement. 2009. Vol. 92. No 1. P. 111-129.
23. North D. C. Understanding the Process of Economic Change. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2005.
24. Olson M. The Rise and Decline of Nations. New Haven, CT: Yale University Press, 1982.
25. Ponzetto G. A. M., Troiano U. Social Capital, Government Expenditures, and Growth. NBER Working Paper. No 24533. 2018.
26. Putnam R. D. Tuning In, Tuning Out: The Strange Disappearance of Social Capital in America // PS: Political Science and Politics. 1995. Vol. 28. No 4. P. 664-683
27. Putnam R. D., Leonardi R., Nanetti R. Y. Making Democracy Work: Civic Traditions in Modern Italy. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1994.
28. Tabellini G. Culture and Institutions: Economic Development in the Regions of Europe // Journal of the European Economic Association. 2010. Vol. 8. No 4. P. 677-716.
29. Whiteley P. F. Economic Growth and Social Capital // Political Studies. 2000. Vol. 48. No 3. P. 443-466.
30. Williamson O. E. The New Institutional Economics: Taking Stock, Looking Ahead // Journal of Economic Literature. 2000. Vol. 38. No 3. P. 595-613.
31. Zak P. J., Knack S. Trust and Growth // The Economic Journal. 2001. Vol. 111. No 470. P. 295-321.
Ekonomicheskaya Politika, 2019, vol. 14, no. 5, pp. 124-149
Vladimir S. KOSAREV. Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (84-3, Vernadskogo pr., Moscow, 119571, Russian Federation); Gaidar Institute for Economic Policy (3-5, Gazetnyy per., Moscow, 125993, Russian Federation). E-mail: [email protected]
Pavel N. PAVLOV. Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (84-3, Vernadskogo pr., Moscow, 119571, Russian Federation). E-mail: [email protected]
Andrey S. KAUKIN, Cand. Sci. (Econ.). Gaidar Institute for Economic Policy (3-5, Gazetnyy per., Moscow, 125993, Russian Federation). E-mail: [email protected]
Social Capital as a Factor of Economic Growth in the Regions of Russia
Abstract
This paper examines the influence of sociocultural factors of economic growth on economic development of the Russian regions. The article analyses the influence of various forms of social capital according to James Coleman (norms of trust between individuals, horizontal ties, social norms and values) on economic growth rates of the Russian regions. The paper uses an augmented neoclassical model of economic growth to test the hypotheses about the impact of the initial social capital distribution on the subsequent GRP growth rates in 2007-2016. Particular attention is paid to the selection of relevant tools for measuring the level of social capital of the Russian regions. The empirical specifications of the proposed theoretical model of regional economic growth were evaluated using the two-stage
least squares regression (2SLS); the robustness check was carried out using the system generalized method of moments (system GMM). The results of econometric analysis show that the initial spatial distribution of generalized trust does not have a statistically significant effect on economic development. At the same time, the activity of lobbying groups (Olson groups) reduces the rate of economic growth in the regions of the Russian Federation. Increasing the level of civic cooperation (the willingness of citizens to unite to solve their own or social problems in the region) is associated with higher rates of economic development. For the selected study period, the economic significance of sociocultural factors is marginal relative to the significance of the fundamental neoclassical growth factors. Unlocking the potential of sociocultural factors of economic growth may suggest activating the processes of structural transformation of the Russian economy by increasing the economic importance of the private sector and SME segment. Keywords: economic growth, regions of Russia, social capital. JEL: O43, R11, E13.
References
1. Beugelsdijk S., Maseland R. Kul'tura v ekonomicheskoy nauke: istoriya, metodologicheskie rassuzhdeniya i oblasti prakticheskogo primeneniya v sovremennosti [Culture in Economics: History, Methodological Reflections and Contemporary Applications]. Moscow, Izd-vo Instituta Gaydara, 2016.
2. Vakhshtayn V. S., Stepantsov P. M. Publichnyy otschet po rezul'tatam sotsiologicheskogo issledovaniya povedencheskikh i institutsional'nykh predposylok tekhnologicheskogo razvitiya regionov RF [Public Report on the Results of Sociological Research of Behavioral and Institutional Prerequisites of Technological Development of Russian Regions]. Moscow, Mosko-vskaya vysshaya shkola sotsial'nykh i ekonomicheskikh nauk [Moscow School of Social and Economic Sciences], 2016.
3. Demidova O. A., Ivanov D. S. Modeli ekonomicheskogo rosta s neodnorodnymi pros-transtvennymi effektami (na primere rossiyskikh regionov) [Models of Economic Growth with Heterogeneous Spatial Effects: The Case of Russian Regions]. Ekonomicheskiy zhurnal VShE [HSE Economic Journal], 2016, vol. 20, no. 1, pp. 52-75.
4. Drobyshevsky S. M., Idrisov G. I., Kaukin A. S., Pavlov P. N., Sinelnikov-Murylev C. G. Dekompozitsiya tempov rosta rossiyskoy ekonomiki v 2007-2017 gg. i prognoz na 20182020 gg. [Decomposition of Russian GDP Growth Rates in 2007-2017 and Forecast for 2018-2020]. Voprosy ekonomiki, 2018, no. 9, pp. 5-31.
5. Yefimov V. S., Yefimov A. V., Lapteva A. V., Vcherashniy P. M. Politika narashchivaniya chelovecheskogo kapitala Sibiri i Dal'nego Vostoka [Human Capital Development Policy for Siberia and Russian Far East]. EKO [ECO], 2015, vol. 45, no. 2, pp. 28-38.
6. Zemtsov S. P., Tsareva Yu. V. Predprinimatel'skaya aktivnost' v regionakh Rossii: naskol'ko prostranstvennye i vremennye effekty determiniruyut razvitie malogo biznesa [Entrepreneurial Activity in the Russian Regions: How Spatial and Temporal Effects Determine the Development of Small Business]. Journal of the New Economic Association, 2018, vol. 1, no. 37, pp. 145-165.
7. Ivanova V. I. Regional'naya konvergentsiya dokhodov naseleniya: prostranstvennyy analiz [Regional Convergence of Income: Spatial Analysis]. Prostranstvennaya ekonomika [Spatial Economics], 2014, no. 4, pp. 100-119.
8. Komarova A. V., Kritsyna E. A. O vklade chelovecheskogo kapitala v rost VRP regionov Rossii [On the Contribution of Human Capital to the Growth of GRP of Russian Regions]. Vestnik NGU. Seriya Sotsial'no-ekonomicheskie nauki [NSU Bulletin, Socio-Economic Sciences Series], 2012, vol. 3, no. 12, pp. 5-14.
9. Lugovoy O., Dashkeev V., Mazaev I., Fomchenko D., Polyakov E., Hecht A. Ekonomiko-geograficheskie i institutsional'nye aspekty ekonomicheskogo rosta v regionakh [Analysis of Economic Growth in Regions: Geographical and Institutional Aspect]. Moscow, IEPP, 2007.
10. Ak^omak I. S., Ter Weel B. Social Capital, Innovation and Growth: Evidence from Europe. European Economic Review, 2009, vol. 53, no. 5, pp. 544-567.
11. Arellano M., Bond S. Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. Review of Economic Studies, 1991, vol. 58, no. 2, pp. 277-297.
12. Beugelsdijk S. Entrepreneurial Culture, Regional Innovativeness and Economic Growth. Journal of Evolutionary Economics, 2007, vol. 17, no. 2, pp. 187-210.
13. Blundell R., Bond S. Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models. Journal of Econometrics, 1998, vol. 87, no. 1, pp. 115-143.
14. Coleman J. S. Social Capital in the Creation of Human Capital. American Journal of Sociology, 1988, vol. 94, pp. 95-120.
15. Durlauf S. N., Fafchamps M. Social Capital. Centre for the Study of African Economics, University of Oxford, MA. CSAE Working Paper Series, no. 214, 2004.
16. Forte A., Peiro-Palomino J., Tortosa-Ausina E. Does Social Capital Matter for European Regional Growth? European Economic Review, 2015. vol. 77(C), pp. 47-64.
17. Fukuyama F. Trust: The Social Virtues and the Creation of Prosperity. N. Y., Free Press, 1995.
18. Knack S., Keefer P. Does Social Capital Have an Economic Payoff? A Cross-Country Investigation. The Quarterly Journal of Economics, 1997, vol. 112, no. 4, pp. 1251-1288.
19. MacKinnon J. G., White H. Some Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimators with Improved Finite Sample Properties. Journal of Econometrics, 1985, vol. 29, no. 3, pp. 305-325.
20. Mankiw N. G., Romer D., Weil D. N. A Contribution to the Empirics of Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics, 1992, vol. 107, no. 2, pp. 407-437.
21. Menyashev R., Polishchuk L. Does Social Capital Have Economic Payoff in Russia? Higher School of Economics Working Paper Series, WP10/2011, 2011. https://isc.hse.ru/ data/2011/03/31/1211874471/WP10_2011_01f.pdf.
22. Neira I., Vazquez E., Portela M. An Empirical Analysis of Social Capital and Economic Growth in Europe (1980-2000). Social Indicators Research: An International and Interdisciplinary Journal for Quality-of-Life Measurement, 2009, vol. 92, no. 1, pp. 111-129.
23. North D. C. Understanding the Process of Economic Change. Princeton, NJ, Princeton University Press, 2005.
24. Olson M. The Rise and Decline of Nations. New Haven, CT, Yale University Press, 1982.
25. Ponzetto G. A. M., Troiano U. Social Capital, Government Expenditures, and Growth. NBER Working Paper, no. 24533, 2018.
26. Putnam R. D. Tuning In, Tuning Out: The Strange Disappearance of Social Capital in America. PS: Political Science and Politics, 1995, vol. 28, no. 4, pp. 664-683.
27. Putnam R. D., Leonardi R., Nanetti R. Y. Making Democracy Work: Civic Traditions in Modern Italy. Princeton, NJ, Princeton University Press, 1994.
28. Tabellini G. Culture and Institutions: Economic Development in the Regions of Europe. Journal of the European Economic Association, 2010, vol. 8, no. 4, pp. 677-716.
29. Whiteley P. F. Economic Growth and Social Capital. Political Studies, 2000, vol. 48, no. 3, pp. 443-466.
30. Williamson O. E. The New Institutional Economics: Taking Stock, Looking Ahead. Journal of Economic Literature, 2000, vol. 38, no. 3, pp. 595-613.
31. Zak P. J., Knack S. Trust and Growth. The Economic Journal, 2001, vol. 111, no. 470, pp. 295-321.
