Астафьева - Факторы экономического роста в регионах РФ

Книга посвящена анализу факторов, определяющих различия в степени и темпах экономического развития регионов России. В частности, выполнена эмпирическая проверка различных концепций конвергенции на основе данных о динамике основных социально-экономических показателей субъектов РФ. Предпринята попытка декомпозиции (разложения на компоненты) экономического роста в регионах РФ, оценки динамики производительности труда в российских регионах. Один из разделов работы посвящен описанию канадского опыта развития отдельных регионов и политики выравнивания. В работе сделаны выводы и рекомендации для разработки федеральной экономической политики в отношении различных регионов России.

Введение

На протяжении ряда лет, с 1999 г., в российской экономике наблюдается быстрый рост, начало которого было инициировано процессом импортозамещения на внутреннем рынке после кризиса 1998 г. и четырехкратной девальвацией рубля. Впоследствии подъем был поддержан благоприятной внешней конъюнктурой и разворачивающимся восстановительным ростом экономики после глубокого трансформационного спада. В последние 2 года все большую роль в темпах роста ВВП играет расширение внутреннего спроса на весь спектр товаров.

Если на макроуровне основные факторы экономического роста более или менее очевидны и в определенной степени изучены (см., например, (Энтов, Луговой и др., 2003)), то анализ процессов на уровне отдельных регионов РФ практически отсутствует. Вместе с тем очевидно, что как на этапе трансформационного спада, так и в период экономического роста динамика основных показателей, характеризующих региональные экономики, весьма неоднородна. Это порождает сильную дифференциацию субъектов Российской Федерации по уровню благосостояния и потенциалу экономического развития, которая усиливается из-за различий в природных и климатических условиях, неравномерности размещения полезных ископаемых и т.п.

В числе выполненных в рамках проекта СЕПРА работ стоит отметить два исследования, в которых рассматривались отдельные вопросы, напрямую связанные с темпами и дифференциацией роста по субъектам РФ, однако фундаментальные причины процессов выходили за рамки данных исследований.

Так, в проекте «Типология российских регионов» (Бутс, Дро-бышевский и др., 2002) была представлена типология субъектов РФ, полученная на основе качественного анализа и совмещения результатов многомерной классификации регионов по показателям экономического потенциала, уровня жизни и инвестиционной активности.

В работе «Инвестиции: региональный аспект» (Днепровская, Дробышевский и др., 2002) было показано, что инвестиционные процессы в 1992-2001 гг. сильно различались по регионам РФ. Эти различия могут быть объяснены как существовавшим к началу рыночных реформ уровнем развития отдельных отраслей и специализацией регионов в рамках плановой экономики СССР, так и географической и отраслевой структурой иностранных инвестиций. Последние определялись прежде всего степенью развития рыночных отношений в отрасли или в субъекте РФ, институциональными и политическими факторами.

Целью настоящего исследования является анализ факторов, определяющих различия в степени и темпах экономического развития регионов РФ. В частности, мы поставили перед собой задачи по изучению процессов сближения (конвергенции) регионов РФ по показателям социально-экономического развития, а также по выделению компонентов (вклада отдельных факторов) экономического роста в среднесрочной перспективе.

Работа имеет следующую структуру. В первой главе представлен обзор основных положений и проблем в теории региональной экономики, имеющих выход на вопросы регионального роста и региональной экономической политики. Кроме того, приведен обзор основных работ по региональному развитию, опубликованных в РФ.

Вторая глава посвящена описанию теории и основных типов конвергенции, а также эмпирической проверке различных концепций конвергенции на основе данных о динамике основных социально-экономических показателей субъектов РФ.

В третьей главе предпринята первая попытка декомпозиции (разложения на компоненты) экономического роста в регионах РФ, дается оценка различий в совокупной факторной производительности в субъектах РФ.

Четвертая глава посвящена описанию канадского опыта развития отдельных регионов и политики выравнивания.

Выводы и рекомендации для экономической политики приведены в заключении.

1. Теоретические основы анализа регионального роста

1.1. Проблемы роста в теории региональной экономики

Теория региональной экономики (Nijkamp, 1986) - это раздел экономической теории, изучающий дифференциацию и взаимосвязи между отдельными частями пространства в условиях неравномерно распределенных и несовершенно мобильных ресурсов и берущий свое начало в теории пространственных взаимодействий, которая занимается изучением решений фирм о местоположении производства и о выборе размера и географического положения рынков. Проблема размещения в пространстве производственной деятельности тесно связана с проблемой определения оптимального выпуска, технологии и местоположения производства, а также с выбором механизма установления цены.

Анализ размещения как часть теории региональной экономики дает представление о причинах развития определенных видов производства в различных регионах. Однако теория размещения не дает ответа на более глобальные вопросы, касающиеся различий между регионами. В частности, почему в одних регионах происходит устойчивое увеличение производственной активности, в то время как в других регионах экономическая активность постепенно угасает. Неравномерное развитие регионов может быть следствием различий в географическом, социальном и экономическом положении. Различные модели регионального роста позволяют выделить факторы, способствующие развитию либо сдерживающие рост в одних регионах по сравнению с другими. Отличие региональных моделей от традиционных моделей экономического роста, как правило, заключается в том, что региональный подход требует построения многомерных моделей, что может значительно усложнить получение определенных выводов. В некоторых случаях многорегиональные модели ограничиваются моделированием двух регионов - отсталого и более развитого.

1.1.1. Теория роста в региональной экономике

В неоклассическом подходе к моделированию регионального роста регионы рассматриваются как единицы производства, между которыми посредством рынков факторов может установиться равновесие. Неравномерное развитие регионов в первых неоклассических моделях объясняется временными отклонениями от равновесия или следствием несовершенной корректировки в ответ на экзогенные шоки. Таким образом, в долгосрочной перспективе дифференциация должна исчезать. В более продвинутых неоклассических моделях учитываются такие явления, как возрастающая отдача от масштаба и новейшие технологии, инвестиции, а также динамические аспекты моделей. Хотя неоклассический подход может быть удобен для исследования региональных эффектов, он имеет и существенные недостатки, такие как, например, слишком строгие предпосылки, используемые для объяснения регионального роста, избыточное внимание к обрабатывающему сектору и относительное пренебрежение социальными и политическими факторами (Nijkamp, 1986).

Наиболее простой региональной моделью экономического роста является модель Харрода (Harrod, 1948), выводы которой могут быть применены только к закрытой экономике, не связанной с окружающим миром. Чтобы учесть открытость региона, можно рассматривать его экономические и торговые отношения с внешним миром, предполагая, что его параметры заданы экзогенно, а изучаемый регион достаточно мал, чтобы оказывать влияние на мировые параметры, такие как, например, процентная ставка. Изучение межрегиональных отношений может осуществляться в рамках модели с двумя и более регионами. Наиболее наглядно моделирование взаимодействий между двумя малыми регионами может быть представлено моделью двух идентичных регионов, динамика которых описывается системой уравнений:

Z_i = Xj + тх;

Ci ^ахі^;

Ii = Pi Xj',

где x_i - производство в регионе i, i = 1,2; m_ix_i - импорт в регион i; Z_i, C_i, I_i - агрегированные предложение, спрос и инвестиции в регионе i соответственно.

Условие межрегионального равновесия в такой модели будет предполагать выполнение следующих условий, называемых условиями межрегионального равновесного роста:

х₁ + т₁х₁ = а₁х₁ + р₁х₁' + т₂х₂, ₍₁ у.

X2 + тх = а,2х 2 + Р2Х2' + m 1Х1,

которые подразумевают, что произведенный продукт расходуется на потребление, инвестиции и чистый экспорт из региона i, m_i х_і - m_-i х_-і.

В случае если существуют такие решения системы (1.1), что Х = Лх_ь i = 1,2, (1.2)

тогда говорят, что в экономике существует равновесие сбалансированного роста, т. е. рост в обоих регионах будет пропорциональным в долгосрочной перспективе.

Если представить систему (1.1) в виде:

^Х1= СцХ1 - G^2 ,

^Х 2 = ^21Х1 - 022Х2 , тогда экспоненциальный рост без осцилляций будет наблюдаться в том случае, если выполнено соотношение:

(G11 + G22)² > 4(GnG22 - G21G12).

Для идентичных регионов это условие определяется параметрами m₁ и в согласно выражению да₁/вг > 0, которое всегда выполняется для двух регионов в отсутствие автаркии. На качественном уровне можно определить параметры сбалансированного роста с помощью графической иллюстрации (см. рис. 1.1.), где Н(у) = Gn — G12G¹; F(y) = G₂₂ - G_2]у ; Y = xi/(l-xi).

Рис. 1.1. Параметры сбалансированного роста на качественном уровне

Как видно из рис. 1.1, если склонность к потреблению в регионе 2 (а₂) падает, G₂₂ и F(y) увеличиваются. Вследствие роста а₂ параметр сбалансированного роста растет, однако растет и доля региона 1 в общем производстве. Только в том случае,

если оба региона одинаково увеличивают склонности к сбережению, темпы равновесного роста увеличиваются в обоих регионах и структура производства между регионами не изменится.

В рамках неоклассического анализа роста модель для конечного числа n регионов будет менее тривиальной. Динамика капитала в каждом из регионов в отсутствие амортизации и сбережений внутреннего продукта и чистого импортируемого предложения будет определяться выражением:

K_r '⁼ o_r(Q_r — E_r + M_r),

где Kr - мгновенное изменение капитала в регионе r; <J_r -склонность к сбережению в регионе r; Q_r - внутренний региональный продукт (ВРП) в регионе r; E_r, M_r - экспорт и импорт в регионе r.

Если предположить, что доля экспорта в выпуске каждого региона составляет e_r, причем <j_r > ? _r> 0 , тогда модель роста двух регионов будет описываться следующей системой уравнений:

K\'= (0\ - ?i)Qi + ?iQi,

K2 '⁼ ?iQi+ (02 - ?i)Qi-

Представленные выше модели основываются на анализе добавленной стоимости и не принимают во внимание различия в структуре производства и связанные с этим явлением возможные эффекты. Для анализа межрегионального развития взаимозависимость регионального производства в моделях можно учесть следующим образом. Предположим, Xj - поток товара из региона i в регион j. Тогда динамика потоков товаров для каждого региона и отрасли будет определяться уравнениями: где x[ - совокупный выпуск товара i в регионе r; a™ - региональные коэффициенты затрат-выпуска; b_ij^r - коэффициент инвестиционных затрат сектора i на единицу выпуска сектора j.

В равновесии сбалансированного роста, т.е. в равновесии, для которого выполняется условие (1.2), должно быть выполнено соотношение:

^sj ^sj

где x_i^r - производство товара i в регионе r; b_ij^rs = I_if^s/x_J^s'- соотношение предельных капитала и выпуска, X - общий коэффициент роста, для которого Xx[ = x'[.

Если производство товара x[ определяется технологией Кобба-Дугласа, т.е.

ln< = lnar + Y,aZ lnx; , (Xaji’^r< 1), (1.3)

^sJ

где xjf^r - фактор j, импортируемый из региона s для производства товара i в регионе r; a[, цГ - параметры технологии.

Тогда решение задачи минимизации издержек производства при заданном уровне выпуска с учетом производственной функции (1.3) позволяет показать, что все межрегиональные коэффициенты издержек-выпуска являются функциями только цен и транспортных издержек.

1.1.2. Теория агломераций

Изначальное неравномерное распределение производства при переходе к равновесию ведет к образованию агломераций. Возникновение агломераций приписывают случайному фактору или связывают с понятием возрастающей отдачи от масштаба (Krugman, 1991; Romer, 1992). Согласно теории, скопление производственной деятельности в определенных регионах происходит потому, что фирмы выигрывают от увеличения своего размера или от положительных экстерналий, возникающих вследствие присутствия на рынке других фирм. Причины возрастающей отдачи от масштаба могут быть различными - например, переток знаний, слияние рынков труда или экономия вследствие уменьшения расстояния между производителями и потребителями в условиях наличия издержек при осуществлении обмена.

Фиани (Fiani, 1984) предлагает модель экономики двух регионов (Север и Юг), в которой существование возрастающей отдачи в производстве неторгуемого промежуточного фактора (услуг) приводит к увеличению различий в темпах роста между регионами. В модели предполагается, что первоначально регионы идентичны, т.е. имеют доступ к одинаковым технологиям. Для торгуемых товаров производство описывается функцией F[ •]:

Qt = F [Val(Lr, Kt), Qn],

где Q_t - выпуск торгуемого товара; Val(-) - добавленная стоимость как функция труда и капитала; L_T, K_t, Q_n - факторы производства (труд, капитал и неторгуемый промежуточный фактор).

Рынок неторгуемых товаров монополистически конкурентен, причем производство определяется функцией О(-), обладающей свойством постоянной эластичности по факторам производства:

Qn = G(Ln, Kn),

где Q_n - выпуск неторгуемого товара; L_N, K_n - факторы производства.

Возрастающая отдача от масштаба в данной модели возникает вследствие того, что рынок неторгуемых товаров представлен монополистически конкурентными производителями, сталкивающимися с идентичными кривыми спроса.

Цены на неторгуемые товары определяются согласно правилу:

Pn = wa_N (1+q),

где w - заработная плата; a_N - отношение труда к выпуску; q -наценка монополии.

В данной модели особое внимание уделяется экспорту и инвестициям в различных по развитию регионах. Сбережения в одном регионе могут инвестироваться в других регионах, таким образом, с учетом издержек на установление инвестиций будет выполнено следующее балансовое соотношение:

r^NK^N + /K^S = f + V(Iⁿ) + I^s + V(I^s),

где V(-) - функция издержек инвестирования.

Можно показать, что в условиях статических ожиданий текущие дисконтированные предельные инвестиции в регионе i будут определяться по формуле:

r ^J/i-V'(I^J) -p_T = П,

где i - общая ставка дисконта.

Динамическое решение модели показало, что возрастающая отдача от масштаба приводит к расхождению темпов роста в разных регионах экономики. Расширение модели до трехрегиональной позволило показать, что каждый регион будет стремиться специализироваться на производстве только одного торгуемого товара. Автор показал, что даже в предположениях беззатратного производства и мгновенных межрегиональных потоков капитала будет наблюдаться специализация производства товара, более интенсивного по неторгуемому фактору (услугам), на Севере, в то время как на Юге, наоборот, будет осуществляться специализация производства товара, менее интенсивного по неторгуемому фактору. В соответствии с этими выводами автор выдвигает предположение о том, что в условиях высокой замещаемости между капиталом и факторами услуг необходимо стимулировать инвестиции в регионе Юга, с наибольшим акцентом на сектора с низкими требованиями относительно факторов услуг и, соответственно, низким влиянием мультипликатора на местную экономику.

1.1.3. Модели «ядро-периферия»

Модели «ядро-периферия» впервые были предложены Мюрдалом (Myrdal, 1957) и Хиршманом (Hirschman, 1958). В анализе Мюрдала начало развития региона связано со случайным фактором, например, открытием минеральных месторождений или развитием экспорта продукции пищевой промышленности. Рост реальных зарплат и высокая отдача от капитала порождают возрастающую отдачу от масштаба и развитие агломерации, выражающейся в росте производительности труда и капитала как функции темпа роста регионального выпуска.

Ottaviano et al. (2002) рассматривают различные аспекты агломерации и торговли, используя модель «ядро-периферия». Авторы показали, что предложенная ими модель может быть использована, в частности, для изучения эффекта благосостояния, связанного с возникновением агломераций. В этой модели предполагается, что существуют два региона, H и F, и два фактора, A и L. Немобильный фактор А равномерно распределен между двумя регионами. X - доля мобильного фактора L в регионе H. Далее предполагается, что существуют два вида товаров в экономике - однородный (q₀) и дифференцированный

(q)².

² Предполагается, что рынок дифференцированного товара монополистически конкурентен.

Предпочтения индивидуумов в предложенной модели идентичны и описываются квазилинейной функцией полезности с квадратичными зависимостями следующего вида:

N B_-V^N Г ^N

U(qo;q(i), i е [0,N|) = ajq(i)di---^Yj[q(i)¹\'di~[^q(i)di\² + q₀,

0 ² 0 ² 0

где q(i) - количество дифференцированного товара i, i е [0,N\; a > 0 - параметр, характеризующий степень предпочтения дифференцированного продукта; в, у- параметры полезности, причем при заданном в Y характеризует свойство замещаемо-сти между дифференцированными товарами.

Предполагается, что потребители более склонны к потреблению дифференцированного продукта, т.е.:

в> у> 0.

Бюджетное ограничение индивидуума имеет вид:

N

j p⁽ⁱ⁾q^(i)di + q0 = У + ^q0 ^,

0

где y - трудовой доход индивидуума; q₀ - начальное наделение товаром первого типа (его цена нормирована единицей).

Производство представлено числом фирм п_н и n_F в регионах H и F соответственно, при этом количество фирм равно числу дифференцированных товаров, N. Авторы показывают, что прибыль фирмы в регионе H можно записать следующим образом:

Пн=PhhqHH(Phh)(A/2 + AL) + (phf - T) qHF(Phf)[AI2 + (1-A)L\ - ф?н,

где pHH и qHH - цена и спрос индивидуума в регионе H на предложение фирмы, расположенной в регионе H соответственно; pHF и qHF - цена и спрос индивидуума в регионе H на предложение фирмы, расположенной в регионе F соответст-венно; ф - параметр, характеризующий обратную меру массы фирм; т- издержки торговли.

Спрос задается следующими формулами:

qHH = a - (b + cN)phh + cPh, qHF = a - (b + cN)phf + cPf. ,

Ph = ПнРнН + nFPFH,

Pf = nHPHF + nFPFF.

Цены в равновесии определяются условием максимизации прибыли фирм, а равновесные заработные платы задаются условием нулевой прибыли как следствие свободного входа и выхода на рынок. Авторы показали, что равновесные цены зависят от спроса и распределения фирм между регионами, а именно: с ростом массы местных фирм цены как местных, так и иностранных фирм падают, хотя это падение тем меньше, чем меньше т В пределе перемещение фирм в регион Н не будет влиять на цены. Также было показано, что с ростом количества мобильного фактора равновесная прибыль фирмы, расположенной в регионе H, с одной стороны, падает вследствие увеличивающейся конкуренции, а с другой стороны, растет, поскольку увеличивается численность потребителей этого региона, поэтому окончательный эффект остается неопределенным.

Наиболее важный результат модели Ottaviano et al. (2002) состоит в доказательстве устойчивости выводов по отношению к выбору спецификации модели. В частности, альтернативные предположения относительно предпочтений и транспортных издержек не меняют основных выводов, хотя они могут изменяться при кардинальном изменении предпосылок.

Гильберт и Гаглер (Gilbert, Gugler, 1982) критикуют подход «ядро-периферия», утверждая, что в моделях такого типа недооценивается роль международного влияния, недостаточно внимания уделяется социальным региональным аспектам, таким как бедность и дифференциация доходов, не учитывается доколониальная история наций и необоснованно вводится предположение о том, что правительство действует в интересах населения.

1.1.4. Теория случайного роста

Теория случайного роста является альтернативным объяснением возникновения агломераций. Согласно этой теории, возникновение агломераций объясняется существованием сильных случайных шоков, которые дают начало развитию экономической активности в некоторых регионах. Эллисон и Глэйзер (Ellison, Glaser, 1997) на модели выбора местоположения заводами показали, что даже если заводы случайно распределены в пространстве и не существует никаких географических преимуществ, концентрация промышленности будет возникать случайно, причем этот процесс будет приводить к положительной корреляции между средним размером завода и концентрацией промышленности. В месте расположения очень большого по размеру завода концентрация промышленности и средний размер заводов со временем будут увеличиваться.

Холмс (Holmes, 1999) считает, что размер предприятия должен отрицательно зависеть от концентрации производственной деятельности, поскольку возникновение расширенной сети предложения промежуточных товаров в зонах концентрации производства должно приводить к росту стимулов образования маленьких заводов, специализирующихся в узкой производственной нише. Холмс и Стивенс (Holmes, Stevens, 2002) показали, что размер заводов в целом увеличивается с ростом концентрации производственной деятельности для всех отраслей, за исключением текстильной промышленности. Одним из возможных объяснений этого явления было то, что заводы, расположенные в зонах концентрации производственной деятельности, выигрывают от преимуществ в производстве по сравнению с заводами, расположенными вне таких зон, поэтому они наращивают размеры для использования преимуществ в производстве. Такие преимущества могут быть следствием географических различий или следствием выигрыша от агломерации.

В эмпирическом исследовании Дэвис и Вайнштайн (Davis, Weinstein, 2002) делают попытку объяснить распределение экономической активности в рамках одной страны, тестируя модель возрастающей отдачи от масштаба наряду с моделями, вытекающими из двух других теорий - теории случайного роста и теории размещения - на примере городов Японии. Авторы пришли к выводу, что теория размещения может объяснять различия региональной концентрации экономической деятельности, однако теория возрастающей отдачи от масштаба отвечает за степень пространственной дифференциации экономической активности. При этом теория случайного роста на данных по городам Японии не нашла подтверждения.

1.1.5. Роль инноваций в различиях регионального роста

Многие модели регионального развития уделяют большое внимание инновационному фактору как основной причине различий в развитии регионов. Андерсон и Манцинен (Anders-son, Mantsinen, 1981) использовали теорию создания и диффузии знаний при изучении факторов регионального развития. Авторы моделируют регионы с неоклассической производственной функцией:

Qr = F_r(Cr,ar)\ где C_r - величина капитала в регионе r; a_r - доступность знаний в регионе r, определяется согласно формуле a_r = 'L_sexp[-Pd_rs}K_s, а d_rs - расстояние от региона r до региона s; K_s - накопленная величина знаний.

В модели предполагается, что капитал и знания растут пропорционально склонности к сбережениям o_r, причем распределение между инвестициями в физический капитал и НИОКР определяется долей НИОКР в общем накоплении капитала:

Сr = (1 -p_r )O_rF_r (Cr, X e-^pdrsK_s),

s

,n,

Kr = Hr (Kr,p_ra,F,(Cr, Xe-^m"K,)), r = 1,

где H_r - положительные гладкие функции, определенные в R+.

Авторы показали, что в данной системе существует равновесие, для которого отношение капитала к знаниям постоянно. Анализ динамики системы позволяет показать, что с уменьшением любого расстояния d_rs темп роста для всех регионов возрастет в равновесии. В предположениях возрастающей отдачи от масштаба и при наличии пространственных фрикций предложенная модель предсказывает, что отклонение доли НИОКР в общем капитале выше равновесного значения может привести к первоначальному краткосрочному росту регионального неравенства доходов.

Таким образом, региональная теория роста в целом строится на тех же предпосылках, что и неоклассическая теория роста в макроэкономике, доминирующая в настоящее время. Осо-

⁵ Предполагается, что использование труда пропорционально капиталу и экзогенно определяется предложением выпуска.

бенностью теории регионального роста является концентрация внимания на вопросах неравномерности роста в соседних экономиках (регионах). Необходимо отметить, что в макроэкономической теории роста внешний мир практически не рассматривается, предполагается, что доступным является любой внешнеторговый баланс, сочетающийся с внутренним устойчивым ростом.

В теории региональной экономики, поскольку отдельный регион не может рассматриваться изолированно от других регионов единой национальной экономики, существуют ограничения, связанные с возможной неравномерностью роста, различиями в начальных условиях. Для учета таких ограничений были разработаны новые модели, в частности модели агломерации, «ядро - периферия» и модели случайного роста.

Таким образом, на основе обзора раздела теории региональной экономики, посвященного проблемам регионального роста, можно сделать два ключевых вывода, необходимых для проведения дальнейших исследований роста в регионах РФ.

1. Неоклассическая теория роста и, соответственно, подходы к ее эмпирическому анализу применимы для анализа факторов и структуры роста в отдельных регионах для многих стран с различным уровнем экономического развития. В нашем исследовании роста в регионах РФ мы также будем использовать неоклассическую теорию роста в качестве базовой модели.

2. Прежде чем переходить к исследованию факторов роста на региональном уровне, необходимо проанализировать характер неравномерности развития регионов, т. е. проверить гипотезу о конвергенции.

1.2. Исследование проблем регионального развития в российской экономической литературе

На протяжении 1997-2004 гг. в отечественной экономической литературе был представлен ряд результатов исследований проблем экономического роста в регионах РФ, однако их число не велико. Так, в работе О. Пчелинцева (Пчелинцев, 2001а) изучался экономический рост в РФ 1999-2001 гг. и утверждалось, что этот восстановительный процесс так и не смог переломить инерцию предшествующего кризисного развития, так как для этого необходим перевод российской экономики в режим инвестиционного роста, чего, по мнению автора, на тот момент не произошло. В статье проводится анализ регионального развития в условиях экономического роста.

Автор обращает внимание на то, что темпы роста в районах обрабатывающей промышленности в указанный период впервые оказались выше, чем в районах добычи и первичной обработки сырья. Таким образом, был сделан вывод, что размах амплитуды «спада-подъема» был меньше в регионах, которые быстрее смогли выйти на мировой рынок. В то же время в 2000 г. межрегиональные различия в темпах роста заметно уменьшились. Роль лидеров по темпам роста осталась за регионами обрабатывающей промышленности. Это несколько смягчило возникшие в 1992-1998 гг. диспропорции между сырьевыми районами и районами обрабатывающей промышленности.

Проведенный автором статьи анализ позволил сделать вывод о том, что, несмотря на появление некоторых новых моментов, основными тенденциями регионального развития в России в 1999-2000 гг., как и в предшествующие годы, оставались:

- пассивное приспособление сложившейся в советские годы территориально-отраслевой структуры к запросам мирового рынка;

- упадок районов обрабатывающей промышленности, составлявших в течение почти столетия главную опору российской экономики;

- сохранение, а в ряде случаев и усиление межрайонной дифференциации;

- формирование новой пространственной иерархии, основанной на доминировании небольшого числа крупных торгово-посреднических центров и регионов экспортносырьевой ориентации.

Таким образом, в статье утверждается, что экономический рост 1999-2000 гг., смягчив некоторые проявления системного кризиса, не смог переломить его инерцию. Более того, начиная со второго полугодия 2000 г. промышленный подъем в стране вновь сменился стагнацией производства.

В статье Б. Лавровского (Лавровский, 1999) была сделана попытка измерения региональной асимметрии в РФ. При этом асимметричным в работе называется тип регионального развития за определенный период, при котором регионы, характеризующиеся относительным преимуществом по конкретному показателю в начале периода, в дальнейшем его наращивают, а регионы с относительным отставанием - его усугубляют. Симметричным называется такой тип развития, при котором разрыв в уровне региональных показателей сокращается. Анализ асимметричности развития регионов по показателю экономического роста проводится на основе следующих предпосылок:

1. Региональному развитию присуща неравномерность, при этом основным признаком асимметричного развития выступает динамика разброса региональных показателей.

2. Тип регионального развития определяется исключительно в динамике и только применительно к конкретному показателю.

3. Асимметричное развитие приводит к усилению центробежных тенденций, взаимному удалению региональных показателей друг от друга, углублению межрегиональных различий; симметричное развитие приводит к сближению региональных показателей.

При этом для измерения асимметрии используется коэффициент вариации соответствующего показателя. В статье утверждается, что процесс региональной дифференциации важнейших экономических показателей в первой половине 1990-х годов характеризовался высокой интенсивностью. При этом сокращение производства происходило в России неравномерно. Однако до середины 1990-х годов системные общероссийские факторы развития имели приоритет перед местными, т.е. сокращение промышленного производства практически не имело региональных границ. В дальнейшем ситуация стала меняться. Так, в 1997 г. регионы РФ в зависимости от знака прироста производства разделились практически пополам. Таким образом, в статье делается вывод, что по параметру экономического роста тип регионального развития в 1990-х годах может быть однозначно охарактеризован как асимметричный. К тому же проведенный анализ динамики дифференциации регионов по ряду макроэкономических показателей позволил автору статьи заключить, что спад сопровождается региональным расслоением, а рост протекает одновременно с процессами регионального выравнивания.

В статье А. Селезнева (Селезнев, 2002) проводился анализ «объективно обусловленных состоянием российской экономики ограничений экономического роста, учет которых имеет существенное значение при обосновании сценариев экономического развития». Основное внимание было обращено на ограниченные возможности выбора альтернативных сценариев, предопределенные инерционностью экономики и проведенными реформами 1990-х годов. В число рассматриваемых проблем входит и анализ региональной структуры ВВП с точки зрения глубины негативных процессов в экономике России, для преодоления которых требуется «новая» стратегия роста.

В статье делается акцент на то, что структура ВРП дает исчерпывающее представление о реципиентах и донорах федерального бюджета. Такая структура, по мнению автора, свидетельствует о несостоятельности концепций «самовоспроизводства» регионов в связи с их природно-климатическими и иными особенностями. Дифференциация социально- экономического развития регионов России подчеркивает острую необходимость в централизованно направляемых потоках инвестиционных ресурсов, в расширении государственного предпринимательства.

При этом автор статьи говорит о том, что существенный фактор активизации экономического роста - развитие муниципального сектора. Однако мобилизовать потенциал этого сектора невозможно при отсечении его от государственной вертикали власти и при совершенно несостоятельной схеме бюджетных потоков сверху вниз, для которой характерна абсолютная нерешенность вопроса о порядке централизованного выделения средств на инвестиции с учетом интересов и потенциала муниципального сектора экономики.

В работе О. Пчелинцева (Пчелинцев, 20016) на основе анализа тенденций регионального развития в 1990-е годы обосновывается необходимость формирования экономической системы устойчивого развития (воспроизводственной экономики). Рассматриваются некоторые, главным образом внешнеэкономические и социальные, условия перехода к устойчивому развитию.

В статье говорится о том, что региональное развитие в РФ идет в рамках экономической модели, созданной в 1992-1994 гг.

в результате либерализации неравновесной экономики, унаследованной Россией от бывшего СССР. По мнению автора, от этого выиграли на первых порах (разумеется, только относительно, на фоне общего спада) районы - поставщики топлива и сырья на экспорт. При этом ни один из старых промышленных районов (таких как Москва, Санкт-Петербург или Нижний Новгород), в которых обрабатывающая промышленность зарождалась, отныне не входит в элиту промышленных районов. В результате изменилось само понятие старого промышленного района: в этой роли выступают теперь не угольнометаллургические бассейны, а районы обрабатывающей промышленности, центры науки и техники.

При этом автор статьи полагает, что выход из сложившейся проблемной ситуации возможен только при принципиальном изменении самой стратегии экономического развития. Содержание этого изменения должно быть определено как переход к устойчивому развитию. Данное понятие рассматривается как альтернатива не только фактически идущему в мире поляризованному развитию, но и доктрине глобализации. Все это, по мнению автора, диктует необходимость перехода от нынешней экономики использования ресурсов к экономике их системного воспроизводства, утверждается, что главными организаторами такого перехода, субъектами устойчивого развития должны стать именно регионы. Это определяется их объективной ролью арены воспроизводства (пространства взаимодействия ресурсных подсистем) и наличием ряда субъективных предпосылок, таких как опыт обустройства территории и возможность широкой опоры на науку о ресурсных циклах и территориально-производственных комплексах. При этом усилия регионов по обустройству территории и развитию «человеческого капитала» не принесут результата, если не будут выполнены некоторые внешние (по отношению к регионам) условия устойчивого развития.

Наконец, в работе Н. Смородинской и др. (Смородинская и др., 1999) исследуются результаты развития Калининградской области в 1994-1998 гг. как свободной экономической зоны. В работе показано, что по макроэкономическим индикаторам область являлась одной из наименее благополучных в РФ. В то же время говорится и о том, что наряду с общей тенденцией сокращения объемов производства во всех секторах экономики области имели место значительные отраслевые различия в годовой динамике спада. Соответственно изменилась специализация области в российском разделении труда.

В статье делается вывод о том, что в описываемое время полное открытие экономики региона не позволило обеспечить структурные импульсы для стабилизации и возобновления роста и для этого существовал ряд причин. Во-первых, Калининградская область изначально находилась в числе регионов, где унаследованная от советских времен утяжеленная отраслевая структура производства оказалась наиболее уязвимой перед силами рыночной конкуренции. Во-вторых, внешнеторговые льготы хотя и облегчили решение проблемы продовольственного снабжения области за счет импортных поставок, но никак не понизили транспортную составляющую в производственных издержках. В-третьих, фактически завышенный валютный курс рубля сделал импортные операции в Калининградской области значительно более выгодными, чем на остальной территории страны. В результате вместо создания сравнительных конкурентных преимуществ для предприятий реального сектора и нормализации уровня жизни основной массы населения режим свободной торговли привел к накоплению новых деформаций в хозяйственной структуре области.

В работе А. Гранберга и Ю. Зайцевой (Гранберг, Зайцева, 2003) «Валовой региональный продукт: межрегиональные сравнения и динамика» подробно анализируется методология учета отдельных компонентов валового регионального продукта и расчета ВРП как в статическом, так и в динамическом разрезе. В частности, были предложены методологические подходы к корректировке валового регионального продукта на основе учета межрегиональных различий в ценах и покупательной способности рубля. В работе было проанализировано перераспределение ВРП между регионами РФ в системе «регион - страна - мир» (на основе данных за 1999 г.). В конечном итоге авторами были получены скорректированные динамические ряды ВРП за 1996-2001 гг., проведена классификация (ранжирование) регионов по темпам роста и их вкладу в рост ВВП России. Однако данное исследование было построено на работе с конечными данными об объемах и динамике ВРП и его компонентов, тогда как факторы, определяющие структуру и темпы роста регионального продукта, не рассматривались.

В работе Н. Михеевой (Михеева, 2000), выполненной при поддержке РПЭИ, исследовались проблемы дифференциации показателей социально-экономического положения регионов России в 1990-1996 гг. Автором была проведена оценка объемов валовых региональных продуктов в постоянных ценах и реальных доходов населения. Эмпирический анализ межрегиональной дифференциации проводился на базе регрессионного анализа панельных данных. По результатам проведенной оценки автором был сделан вывод об усилении межрегиональной дифференциации доходов населения и среднедушевого ВРП за рассматриваемый период. Кроме того, была предпринята попытка количественной оценки влияния ряда факторов (начальные условия развития, структура производства, экспортная направленность, темпы инфляции, инвестиции, расходы региональных бюджетов) на динамику межрегиональных отклонений. Согласно полученным результатам, основной вклад в межрегиональные различия привносят текущие экономические показатели (инфляция, экспорт, изменения долей сектора услуг и сельского хозяйства), тогда как возможности экономической политики влиять на дифференциацию социально-экономического положения регионов весьма ограничены.

* * *

Анализ результатов, представленных в российской экономической литературе, позволяет сделать следующие выводы о степени разработанности проблемы регионального роста:

1. Большинство работ содержат, по сути, рекомендации по выбору политики регионального развития, основанные на субъективных взглядах авторов. Проводимый эмпирический анализ заключается преимущественно в описании исходных статистических данных, параметров распределений анализируемых показателей. Во многих случаях выводы и рекомендации по экономической политике, представленные авторами, не проверяются имеющимися данными.

2. Ряд работ посвящен описанию развития регионов и динамики межрегиональных различий либо уточнению и корректировке исходной официальной статистической информации. При этом, однако, причины таких различий и факторы, определяющие динамику показателей, не рассматриваются либо называются из общих экономических соображений без проведения количественного анализа.

3. Наиболее близкой по целям и степени эмпирической проработки вопроса к нашему исследованию является работа Н. Михеевой ((Михеева, 2000), однако рассматриваемый в ней период (1990-1996 гг.) относится к первому этапу реформ (трансформационный спад), тогда как для нас в настоящий момент представляет интерес развитие регионов на этапе перехода к росту и начальной стадии восстановительного роста.

2. Концепция конвергенции и ее применение для анализа экономического роста в регионах РФ

1.1. Теория конвергенции

Неоклассическая модель экономического роста обладает одной важной особенностью: она предсказывает наличие условной сходимости (конвергенции), т.е. положительную зависимость между темпом роста экономики и различием между текущим и равновесным уровнем дохода в экономике (steady state). Условная конвергенция отличается от абсолютной конвергенции, предполагающей, что более бедные страны растут более высокими темпами, нежели богатые («догоняя», таким образом, богатые страны).

Довольно часто гипотеза конвергенции неоклассической модели роста тестируется на примере регионов одной страны. Несмотря на то что возможно наличие расхождений между регионами по уровню развития технологий, предпочтений, экономических институтов и т. д., данные различия будут существенно менее значимыми, чем различия между странами. Поэтому вероятность наличия абсолютной конвергенции между регионами существенно выше, нежели между странами. Вместе с тем при использовании регионов для проверки гипотезы абсолютной сходимости нарушается важная предпосылка неоклассической модели роста - закрытость экономики. Очевидно, что культурные, лингвистические, институциональные и формальные барьеры для перемещения факторов оказываются менее значимыми для группы регионов одной страны. Однако показано, что даже в случае мобильности факторов и, таким образом, нарушения предпосылок исходной модели динамические свойства закрытой экономики и экономики со свободным движением капитала будут схожи (Barro, Sala-i-Martin, 2004). В частности, даже в рамках одной страны зачастую существуют достаточно высокие издержки, связанные с переездом, а тем более - с переносом производства из одного региона в другой. Кроме того, политика центрального правительства направлена, как правило, на сглаживание межрегиональных различий и на поддержку и развитие относительно бедных регионов.

В теории экономического роста предполагается, что первоначальная дифференциация стран по уровню развития является следствием экзогенных шоков и несовершенства механизма корректировки. В соответствии с гипотезой конвергенции, если экономика страны (региона) в начальный момент находится дальше от положения устойчивого равновесия, темпы ее роста будут выше, чем у экономики, находящейся ближе к равновесию. Следовательно, в долгосрочном периоде дифференциация исчезает. Наиболее часто гипотеза конвергенции применяется для изучения различий и динамики в уровне ВВП (ВРП) на душу населения.

Необходимо, однако, снова вернуться к особенностям терминологии и отметить, что в экономической литературе не существует единого определения понятия «конвергенция», а упоминается несколько концепций гипотезы конвергенции. Наибольшее распространение получили две концепции конвергенции - так называемые бета- и сигма-конвергенции.

Концепция /конвергенции определяет конвергенцию как процесс «наверстывания», при котором бедные страны или регионы имеют более высокие темпы экономического роста. Второй тип конвергенции, т.е. с-конвергенция, определяется как уменьшение во времени дисперсии распределения ВВП на душу населения или другого показателя дохода на выборке стран или регионов.

Гипотезы /-конвергенции и с-конвергенции являются взаимосвязанными, но не эквивалентными. В ряде работ (см., например, (Barro, Sala-i-Martin, 2004)) было показано, что из абсолютной /конвергенции напрямую не следует с-конвергенция. (Henin, Le Pen, 1995) предложили интерпретацию связи между абсолютной /-конвергенцией и с-конвергенцией. Абсолютная /-конвергенция указывает на существование тенденции к сокращению разрыва в ВВП на душу населения. В то же время случайные шоки, воздействующие на экономики стран (регионов), могут противодействовать этой тенденции и временно увеличивать дисперсию распределения ВВП на душу населения.

Для того чтобы проанализировать зависимость между двумя видами конвергенции, рассмотрим основное уравнение неоклассической модели роста, которое связывает темп роста подушевого дохода (y_i) за некоторый промежуток времени с начальным уровнем дохода:

\og⁽-⁾^-⁾ = ^ait ^{- (}1^{- e _/)}log⁽yi,t-i⁾ + ^ui,t. (2.1)

Уі, t-1

В неоклассической теории роста показано, что свободный член a_it представляет собой сумму некоторой переменной, отражающей технологический прогресс, и величины, множителем которой является логарифм равновесной величины дохода страны или региона. В этом и заключается суть концепции ус-ловной конвергенции, поскольку учитывается величина дохода, соответствующая устойчивому положению равновесия.

При рассмотрении регионов предполагается, что свободный член a_it один и тот же для всех регионов. При этом если в > 0,

то из уравнения (2.1) следует, что более бедные регионы будут характеризоваться более высокими темпами экономического роста. Предполагая, что случайное возмущение Uj _t имеет рас-

2

пределение с параметрами (0, e_u t) и распределено независимо от log(yj,t_-і) и u j t для i Ф j, можно получить следующее

выражение, которое позволяет проследить связь между в- и O'-конвергенцией :

^Ju

- 2fit

^e0

(2.2)

^et =

- 2в

- 2в

где (Jq - дисперсия log(yj о ). Из этого следует, что erf стремится к своему равновесному значению у _- 2в , которое возрастает с ростом eU, но убывает с ростом ft. С течением времени eJ может как расти, так и падать в зависимости от того, меньше или больше е0 равновесного значения. Таким образом, положительная величина коэффициента в еще не означает снижения erf,

т.е. наличия конвергенции. Однако в-конвергенция является необходимым, но не достаточным условием для существования e-конвергенции. Таким образом, e-конвергенция наблюдается в тех случаях, когда в-конвергенция подавляет воздействие таких случайных шоков. Также отметим, что (Lichtenberg, 1994) распространил этот вывод и на условную /конвергенцию.

Необходимо несколько более подробно остановиться на методике эмпирической проверки концепций конвергенции. Наиболее часто используемым статистическим методом для проверки абсолютной /конвергенции является регрессия темпа роста ВВП, среднего или накопленного за рассматриваемый период, на константу и логарифм начального ВВП на душу населения (на основе одномоментного среза межобъектных данных). Если коэффициент при объясняющей переменной статистически значим и имеет отрицательный знак, гипотеза абсолютной / -конвергенции не отвергается.

Однако существует ряд проблем, которые при эконометрической оценке приведут к получению смещенной оценки коэффициента Д В частности, дисперсия log(yi t) будет чувствительна к возмущениям, оказывающим общее воздействие на группу стран или регионов. Это будет приводить к нарушению предпосылки о том, что шоки Ui _t независимы для различных

стран. В этом случае такого рода шоки будут оказывать положительное или, наоборот, отрицательное воздействие на страны или регионы с высоким или низким уровнем дохода, поэтому оценка коэффициента Д при регрессионной оценке будет смещенной. Для решения данной проблемы в уравнение включаются дополнительные переменные, которые характеризуют воздействие тех или иных шоков. При условии независимости переменной начального уровня дохода страны или региона и дополнительных переменных эконометрическая оценка коэффициента Д будет состоятельной.

Необходимо также отметить важное преимущество использования региональных данных для проверки гипотезы конвергенции. Чаще всего, как уже было отмечено выше, при эмпирической проверке конвергенции оценивалось уравнение зависимости темпов роста ВВП от его начального уровня. Вместе с тем в соответствии с экономической теорией истинная зависимость включает также составляющую, учитывающую величину дохода в устойчивом равновесии. Иными словами, при использовании традиционного подхода к оценке уравнение регрессии некорректно специфицировано. Если коэффициент в имеет положительный знак, то гипотеза абсолютной конвергенции не отвергается. Однако проблема заключается в том, отвергать ли гипотезу конвергенции при получении отрицательной оценки коэффициента в, поскольку в теории предполагается множественная зависимость с включением переменной устойчивого равновесия.

Если страны или регионы сходятся к различным положениям устойчивого равновесия, тогда обычная парная регрессия некорректно специфицирована и член уравнения, отражающий равновесное значение дохода, включен в ошибку регрессии. В свою очередь, если он коррелирован с переменной начального дохода страны или региона, оценка коэффициента конвергенции в будет смещена. Например, если богатые страны имеют более высокое значение равновесного дохода, то оценка коэффициента конвергенции будет смещена к нулю, что приведет к неправильным выводам об отсутствии конвергенции, несмотря на то что условная конвергенция будет иметь место. Таким образом, приведенный пример демонстрирует необходимость включения в уравнение парной регрессии прокси для дохода в состоянии устойчивого равновесия для получения состоятельной оценки коэффициента конвергенции в. В случае независимости ошибки уравнения регрессии и начального уровня дохода оценка парной зависимости позволит получить состоятельную оценку в. Наконец, если все страны или регионы имеют одинаковое положение устойчивого равновесия, то член, включающий равновесный уровень дохода, входит в константу и оценка в также состоятельна.

Таким образом, существует две возможности получить состоятельную оценку коэффициента в- Первый из них - найти прокси для равновесного уровня дохода и использовать его в качестве дополнительной объясняющей переменной при оценке парной зависимости темпов роста экономики от уровня дохода в начальный момент времени. Второй способ - использовать данные по экономикам, которые гарантированно имеют одинаковый равновесный уровень дохода или по крайней мере для которых равновесный и начальный уровни дохода не кор-релированы. Именно в рамках второго способа региональные данные играют важную роль.

В эмпирической литературе по данной проблеме делались попытки оценить гипотезу конвергенции как для различных стран, так и для регионов одной страны. В частности, (Barro, Sala-i-Martin, 2004) в своей книге приводят результаты оценки в-конвергенции за период 1880-2000 гг. для Соединенных Штатов Америки для уравнения:



^log⁽Уі,0⁾ + Щ0,І . ⁽².³⁾

Оценки на всем периоде, а также на отдельных подпериодах свидетельствовали в пользу наличия конвергенции между различными штатами. Оценки коэффициентов в на нескольких подпериодах имели отрицательный знак, однако после введения контрольных переменных, отражающих географическое положение штата и структурные шоки, все коэффициенты оказывались положительными и статистически значимыми. В целом было получено, что скорость конвергенции между различными штатами составляет около 2% в год.

Аналогичные оценки проводились на данных по префектурам Японии за период 1930-1990 гг. Полученные оценки также свидетельствовали о наличии /^-конвергенции: коэффициент в составил около 0,028. Оценки коэффициента в для отдельных подпериодов, имеющие неправильный знак, оказывались положительными после включения структурных переменных. Барро и Сала-и-Мартин проводили также оценки конвергенции на данных по 90 регионам в 8 странах Европы за период с 1950 по 1990 г. (по 11 - в Германии и Великобритании, 20 - в Италии, 21 - во Франции, 4 - в Голландии, 3 - в Бельгии, 3 - в Дании и 17 - в Испании). В отличие от США и Японии, для учета межстрановых различий в исходное уравнение регрессии включались страновые логические переменные. Было получено, что для рассматриваемой выборки регионов наблюдается в-конвергенции с коэффициентом около 0,02. Дополнительно оценивалась система одновременных уравнений для нахождения коэффициентов в для 5 наиболее крупных стран - Германии, Великобритании, Италии, Франции и Испании. В этом случае коэффициент в мог варьироваться для различных стран, но не изменялся во времени. Оцененные значения составляли от 0,012 (Франция) до 0,027 (Великобритания).

При эмпирической проверке концепции с-конвергенции основное внимание уделяется динамике показателя дисперсии (среднеквадратичного отклонения) распределения логарифмов ВВП на душу населения. Соответственно, если для выборки стран (регионов) дисперсия распределения логарифмов ВВП на душу населения уменьшается от начала до конца рассматриваемого периода, гипотеза с-конвергенции не отвергается. Такой метод проверки данной гипотезы является чисто описательным. В частности, (Lichtenberg, 1994) модифицировал тест Фишера, чтобы проверить, является ли уменьшение дисперсии от начала к концу периода статистически значимым.

Для рассмотренных выше стран (США, Япония, страны Европы) одновременно с проверкой гипотезы /-конвергенции проводилось исследование наличия с-конвергенции. В частности, как уже было отмечено выше, рассматривалась динамика стандартного отклонения подушевого ВВП (ВРП) за соответствующие периоды времени. Для США на протяжении практически всего рассматриваемого периода времени (1880-2000 гг.) наблюдалось снижение величины стандартного отклонения ВВП штатов на душу населения. Лишь в период с 1920 по 1930 г. наблюдался рост данного показателя, что, по-видимому, стало следствием снижения относительных цен на сельскохозяйственную продукцию и, таким образом, негативно отразилось на штатах, специализирующихся на сельском хозяйстве, которые и до этого характеризовались сравнительно менее высокими доходами.

Что касается префектур Японии, то для них в течение 1930— 1940 гг. наблюдался рост показателя дисперсии ВРП, после чего он начал постоянно снижаться вплоть до конца рассматриваемого периода (1990 г.). Результаты анализа дисперсии ВВП стран Европы также свидетельствовали о наличии тенденции к снижению дисперсии уровня дохода по странам в период 1950—1990 гг. Таким образом, результаты анализа наличия /-конвергенции и с-конвергенции для рассмотренных групп стран или регионов полностью согласовались друг с другом.

Кроме того, для проверки справедливости гипотезы с-конвер-генции можно также использовать другие показатели, свидетельствующие об изменении степени неравенства стран или регионов по уровню подушевого дохода. В частности, наряду с показателями дисперсии или стандартного отклонения в некоторых работах используется коэффициент вариации, представляющий собой отношение квадратного корня из дис-

персии к среднему значению по выборке. Рассчитанный таким образом показатель, в отличие от дисперсии или стандартного отклонения, уже не будет зависеть от единицы измерения исследуемого показателя дохода. Более того, может использоваться взвешенный коэффициент вариации, который рассчитывается стандартным образом, но рассматривает взвешенные показатели среднего и дисперсии.

Другим показателем степени неравенства является коэффициент Джини, рассчитываемый на основе кривой Лоренца. Для построения кривой Лоренца по оси абсцисс откладывается накопленная процентная доля населения группы стран или регионов с доходами ниже определенного уровня, тогда как по оси ординат - накопленная доля дохода стран в общем доходе по выборке. При построении кривой все страны ранжируются в порядке возрастания уровня дохода в расчете на душу населения. На основе построенной таким образом кривой Лоренца рассчитывается коэффициент Джини, представляющий собой отношение площади между кривой и прямой, проведенной под углом 45°, ко всей площади под прямой, проведенной под углом 45°. Аналитическое выражение для расчета коэффициента Джини имеет следующий вид:

Y_i

(2.4)

^G = -Y ЕЕ PiPj ^2Y i=i j=i

где P_i и P _j - доля населения стран i и j в общей численности

населения; Y_k - показатель дохода страны k. По построению коэффициент Джини может принимать значения от 0 (полное равенство) до i (полное неравенство).

Индекс Тейла также может использоваться для анализа уровня неравенства стран или регионов по показателю дохода на душу населения, т.е. для проверки концепции с-конвергенции.

Данный показатель заимствован из теории информации и связан с концепцией энтропии. Для расчета индекса Тейла применяется следующая формула:



(2.5)

Одним из свойств данного показателя является возможность декомпозиции на два слагаемых, первое из которых отражает неравенство внутри каждой из выделенных групп стран, а второе - неравенство между выделенными группами. Кроме того, после нормировки (деления правой части равенства на log(#)) индекс принимает значения от нуля до единицы.

Следует также остановиться на таком понятии в рамках теории конвергенции, как поляризация. Несмотря на некоторое сходство с концепцией неравенства, понятие «поляризация» тем не менее имеет ряд отличий. В частности, по мнению Эстебана и Рэя (Esteban, Ray, 1994), концепция поляризации возникает из-за того, что «аксиомы измерения неравенства не позволяют адекватно отличать конвергенцию к глобальному среднему от кластеризации вокруг локальных средних». Таким образом, в рамках концепции поляризации рассматривается возможность возникновения кластеров вокруг локальных положений устойчивого равновесия. Для иллюстрации концепции поляризации приведем следующий пример.

Предположим, что изначально наблюдается равномерное распределение стран по уровню ВВП на отрезке от 1 до 6. Далее рассмотрим следующую трансформацию исходного распределения: страны с уровнем дохода от 1 до 3 сходятся к состоянию с доходом 2, тогда как страны с уровнем дохода от 4 до 6 - к состоянию с доходом 5. Несмотря на то что индекс Тейла покажет уменьшение неравенства, поляризация возрастет. Для расчета индекса поляризации используется следующая формула:

N N

PI

(2.6)

^: Z Z P?Pj

і=1 j=1 где a - индекс, принимающий значение от 1 до 6, - измеряет чувствительность поляризации. Таким образом, чем меньше индекс чувствительности, тем ближе концепция поляризации к концепции неравенства.

В рамках концепции конвергенции аналогичные условия предполагает так называемая «теория клубов конвергенции». Клубом конвергенции называется группа стран (регионов), для которой условия конвергенции выполняются. Соответственно, может существовать множество клубов конвергенции, тогда как конвергенции между ними не происходит, что справедливо по отношению к любой первоначально взятой выборке стран или регионов.

Возникновение клубов конвергенции объясняется в основном ролью начальных условий. С точки зрения теории эндогенного роста, для того чтобы между странами (регионами) начался процесс конвергенции, необходимо, чтобы они имели не только одинаковую структуру экономики, но и близкие друг к другу начальные условия. (Galor, 1996) показал, что при определенных предпосылках гетерогенность в динамике сбережений может привести к возникновению клубов конвергенции и в рамках неоклассической теории роста.

Обоснование возможного состава клубов является принципиальным и сложным моментом при эмпирической проверке данной концепции конвергенции. Наиболее часто используются два метода. Согласно первому из них состав клубов определяется изначально на основании выбранных исследователем критериев. Второй метод призван «эндогенезировать» выбор клубов, при этом исследователь должен найти какой-либо статистический метод, позволяющий выделить клубы конвергенции в имеющихся рядах данных. После того как состав клубов выбран, остается только проверить выполнение какого-либо из существующих критериев конвергенции внутри каждой выделенной группы стран (регионов).

Наряду с вышеописанными методами проверки концепций конвергенции существуют и другие методы анализа. В частности, для эконометрической проверки гипотезы конвергенции было предложено использовать методы теории временных рядов. Например, (Bernard, 1991; Quah, 1992; Bernard, Darlauf, 1998) определили понятие стохастической конвергенции. Гипотеза стохастической конвергенции выполняется, если для двух стран различие в уровне доходов на душу населения представляет собой стационарный процесс с нулевым средним. В этом случае можно говорить о том, что экономики достигли собственного положения устойчивого равновесия и воздействующие на экономики шоки носят краткосрочный характер.

В свою очередь, (Evans, 1996) рассматривал статистические свойства временного ряда логарифмов ВВП на душу населения, построенного на основе показателей дисперсии в каждый момент времени на всем рассматриваемом временном интервале. Если, как предсказывает неоклассическая теория роста, долгосрочные траектории ВВП на душу населения в странах (регионах) будут параллельными, то их ряд дисперсий должен быть стационарен относительно положительной константы. Если же ВВП на душу населения растут разными темпами, как предсказывает теория эндогенного роста, ряд дисперсий должен быть интегрированным первого порядка с внутренним квадратичным трендом.

Существует по крайней мере три взаимосвязанные концепции стохастической конвергенции. Концепция строгой конвергенции (асимптотически совершенной конвергенции) справедлива в том случае, когда разность между двумя временными рядами двух любых стран из выборки не содержит ни единичного корня, ни тренда (детерминистского или стохастического). Иначе говоря, если переходить к формальной записи, должно выполняться следующее условие:

(2.7)

Ит_тЕ⁽Yj,_T ^- Yj,_T ?о⁾ - О

где Zo - вся существующая информация на момент времени T.

Вместе с тем данная концепция стохастической конвергенции часто подвергается критике из-за довольно жестких условий: она предполагает, что долгосрочное ожидаемое значение разности в уровне подушевого дохода для двух стран равно нулю. Поэтому рассматривается альтернативная концепция слабой стохастической конвергенции (асимптотически относительной конвергенции), в соответствии с которой упомянутое выше различие между значениями временных рядов двух стран сходится не к нулю, а к некоторой константе. Формально это может быть выражено следующим образом:

E(Y, т - Yj,T

Z ) < (Y,0 - Y/,o);

(2.8)

где 0 соответствует текущему моменту времени, а T - некоторому моменту времени в будущем. Согласно приведенному определению разность двух временных рядов также должна быть стационарна, но теперь допускается наличие детерминистского временного тренда.

Наконец, менее строгая концепция стохастической конвергенции справедлива в том случае, когда, несмотря на наличие различных трендов у двух временных рядов, существует их линейная комбинация, удовлетворяющая следующему условию:

(2.9)

lim_r^ E(Yjj -pij,T f(>) = 0, в> 0.

Таким образом, подход на основе теории временных рядов предполагает, что ряды логарифмов показателя «ВВП на душу населения» могут содержать как стохастические, так и детерминированные тренды. В таком случае задачей анализа временных рядов является изучение соотношения между детерминированными и стохастическими трендами, определяющими динамику ВВП на душу населения. Гипотеза о стационарности означает, что ряды имеют одинаковые как детерминированные, так и стохастические тренды, т.е. ряды являются ко-интегрированными (в коинтеграционном соотношении допускается константа, но не линейный тренд) и их динамика определяется одинаковыми факторами.

Иными словами, конвергенция понимается как сохранение во времени на уровне, близком к нулю, сложившегося разрыва в уровне ВВП на душу населения между странами. Очевидно, что данное условие применимо в наибольшей степени к группам стран с близким уровнем ВВП на душу населения, но не объясняет различия в уровне жизни между «богатыми» и «бедными» странами. Необходимо отметить, что концепция конвергенции, предполагающая постоянство разрыва ВВП на душу населения, противоречит условию /^-конвергенции. (Bernard, Durlauf, 1998) объясняли это противоречие тем, что конвергенция с постоянным разрывом относится к случаю движения экономик вдоль устойчивых долгосрочных траекторий роста, тогда как /^-конвергенция описывает переходный период от одной траектории к другой.

Несмотря на то что концепция стохастической конвергенции позволяет снять ряд проблем, возникающих при рассмотрении в- и <7-конвергенции, она также обладает рядом недостатков. В частности, практически все существующие тесты на стационарность обладают низкой статистической мощностью на конечных выборках, при которой высока вероятность неотвержения нулевой гипотезы о существовании единичного корня.

Другая концепция конвергенции рассматривает эволюцию относительного положения каждой страны по отношению к другим. Автором этой гипотезы конвергенции был Ква (Quah, 1993; 1995; 1996), который считал, что концепции как с-конвер-генции, так и безусловной и условной в-конвергенций не имеют ничего общего с самой идеей конвергенции. Поэтому он предложил изучать процесс конвергенции на основе анализа динамики всего распределения множества значений ВВП на душу населения для рассматриваемой выборки стран. Ква не отвергал гипотезу о конвергенции, если распределение ВВП на душу населения для рассматриваемой группы стран или регионов стремилось во времени к унимодальному. В случае же бимодального распределения оказывается справедливой концепция поляризации, при которой группа стран со средним уровнем дохода не выделяется. Кроме того, он указывал на необходимость оценки масштабов изменения относительного

положения страны внутри всего распределения.

* * *

Таким образом, переходя к эмпирическому анализу процессов конвергенции между регионами РФ, можно сделать вывод о том, что в настоящее время выделяют несколько концепций конвергенции применительно к разным странам или регионам одной страны, что подразумевает и несколько методологий анализа конвергенции. Во-первых, наиболее простым способом проанализировать наличие конвергенции в темпах экономического развития можно с точки зрения сокращения неравенства по уровню подушевого ВВП (ВРП) среди группы регионов (т.е. рассматривается концепция о-конвергенции). В рамках данного подхода чаще всего анализируются различные показатели, которые характеризуют степень неравенства стран или регионов по некоторому показателю дохода, чаще всего валового внутреннего (регионального) продукта. Во-вторых, для проверки концепции ^-конвергенции используется регрессионный анализ (cross-section) по выборке стран или регионов, при котором оценивается зависимость накопленного за некоторый период времени прироста реального ВВП (ВРП) от первоначального уровня ВВП (ВРП) на душу населения. В-третьих, несколько более сложной с методологической точки зрения является проверка концепций конвергенции на основе анализа временных рядов показателей дохода и исследования их динамических характеристик. Однако отсутствие достаточно длительных рядов данных по регионам РФ в нашем случае не позволяет использовать метод временных рядов для проверки гипотезы стохастической конвергенции.

2.2. Эмпирическая проверка концепций конвергенции применительно к регионам РФ

2.2.1. Сравнительный анализ регионов РФ по уровню валового регионального продукта за период с 1994 по 2002 г.

Для эмпирического анализа нами использовались официальные статистические данные по 88 регионам (включая автономные округа) Российской Федерации за период с 1994 по 2002 г. К сожалению, на момент проведения исследования отсутствовала полная информация о социально-экономическом положении регионов РФ по итогам 2003 г. В частности, не была опубликована официальная информация о динамике важнейшего показателя регионального развития - валового регионального продукта - за 2003 г. Прежде чем приступить к эмпирической проверке концепций конвергенции применительно к регионам РФ, нами был проведен сравнительный анализ регионов по размеру регионального дохода, для чего использовались показатели валового регионального продукта в расчете на душу населения в ценах 1994 г. Приведение значений ВРП на душу населения в текущих ценах к ценам 1994 г. осуществлялось с помощью региональных индексов потребительских цен.

Выбор региональных индексов потребительских цен в качестве дисконтирующего фактора объясняется следующими причинами: 1) валовой региональный продукт в рамках настоящего исследования отражает уровень доходов (богатства) населения в данном регионе, поэтому в качестве дисконтирующего фактора используется показатель, отражающий изменение номинальных величин с точки зрения потребительских возможностей населения; 2) региональные дефляторы в РФ по точности и аккуратности расчета уступают региональным индексам потребительских цен; 3) в условиях единого свободного рынка товаров на территории всей страны темпы роста цен не должны различаться между регионами, тогда как уровень цен на одни и те же товары может быть различным (например, в силу различий в транспортных издержках). В то же время различия в темпах роста потребительских цен между регионами, вызванные корректировкой относительного уровня цен в регионах, хотя и оказывают влияние на рассчитываемые темпы роста реального подушевого ВРП, тем не менее не искажают полученные результаты проверки гипотезы ^-конвергенции. Учет корректировки реального ВРП на душу населения в силу изменения относительных цен позволяет получить, с нашей точки зрения, более точные оценки, поскольку в ситуации, когда начальный уровень цен в двух регионах различался, например, в силу действий региональных властей, «закрывавших» свой товарный рынок, при открытии границ конвергенция по уровню подушевого ВРП между регионами произойдет при одинаковых индексах роста реального ВРП, рассчитанных на основе производственного метода.

Гистограммы распределения регионов по величине ВРП на душу населения с 1994 по 2002 г. представлены на рис. 2.1. Основные статистические характеристики для каждого года сведены в табл. 2.1.

Таблица 2.1 Основные статистические характеристики рядов подушевого ВРП за период с 1994 по 2002 г.

Минимальное значение Максимальное значение Среднее значение Медиана Стандартное отклонение 1994 458,12 30802,78 4538,58 2867,05 5694,55 1995 449,53 26318,35 4124,38 3119,03 3791,86 1996 414,31 30096,50 4567,54 3293,81 4508,34 1997 414,33 30339,85 4610,18 3281,92 4534,38 1998 734,23 19809,48 3018,30 2159,68 3050,02 1999 641,83 37185,51 3820,46 2440,29 5000,13 2000 1133,73 36972,71 4459,18 3007,17 5666,30 2001 948,21 39073,32 4764,78 3279,82 5997,33 2002 622,81 63690,17 5831,56 3590,75 9171,42

1994

1995

1998

оооооооооооооооооооо оооооооооооооооооооо оооооооооооооооооооо

оооооооооооооооооооо ооооооооооооооооооо ооооооооооооооооооо

2000 2001

оооооооооооооооооо оооооооооооооооооо оооооооооооооооооо гм -а- о О N t (D о см -а- о о см -а- о смсмсмгмгмпп««

Рис. 2.1. Распределение регионов РФ по уровню подушевого ВРП в постоянных ценах (руб.) с 1994 по 2002 г.

Из представленных диаграмм видно, что на протяжении всего рассматриваемого промежутка времени около половины регионов имели ВРП на уровне, не превышающем 2 тыс. руб. на человека, и около двух третей регионов - на уровне не более 4 тыс. руб. на человека. При этом распределение регионов по уровню ВРП на душу населения для каждого исследуемого года является унимодальным, что, по мнению Ква (см. выше), свидетельствует о наличии процессов конвергенции.

В целом на протяжении всего рассматриваемого периода средний размер ВРП находился на уровне 4,5 тыс. руб. на человека. При этом в 1998 г. наблюдалось заметное снижение данного показателя - до уровня 3 тыс. руб., что было обусловлено последствиями кризиса августа 1998 г. Однако начиная с 1999 г. наблюдался рост региональных доходов в расчете на душу населения, и к концу 2002 г. они практически удвоились по сравнению с минимумом - 5,8 тыс. руб.

Примечательно, что в период с 1999 г. рост среднего значения ВРП на душу населения сопровождался и устойчивым ростом медианного значения ВРП на душу населения. Иными словами, рост среднего уровня жизни обеспечивался за счет не только дальнейшего повышения уровня ВРП на душу населения в наиболее богатых (столичных и нефтедобывающих) регионах, но и за счет улучшения показателя уровня жизни в категории бедных регионов. Необходимо отметить, что в 19941997 гг. такая картина не наблюдалась и положительные изменения средних показателей, следовательно, вызывались изменениями крайних значений.

Вместе с тем постепенный рост подушевого ВРП в последние несколько лет характеризовался также увеличением размаха межрегиональных различий. Об этом свидетельствует как устойчивое превышение среднего значения ВРП на душу населения над медианным, так и увеличение показателя стандартного отклонения валового регионального продукта в 2002 г. Можно выделить ряд регионов, для которых значение показателя валового регионального продукта в расчете на душу населения существенно превосходит средний уровень. В число таких регионов за рассматриваемый период времени - с 1994 по 2002 г. - входили Ненецкий, Ханты-Мансийский, Ямало-Ненецкий автономные округа, республики Алтай, Хакасия, Саха (Якутия), Тюменская область и г. Москва.

2.2.2. Проверка концепции с-конвергенции

Концепция с-конвергенции справедлива в том случае, если наблюдается снижение дисперсии показателя подушевого ВРП для группы регионов. Иными словами, если с+_т < С, где с есть показатель дисперсии, то наблюдается с-конвергенция. Для проверки данной концепции чаще всего используются показатель дисперсии, стандартное отклонение или коэффициент вариации. Несмотря на то что в настоящее время чаще всего используются первые два показателя (дисперсия или стандартное отклонение), они имеют один недостаток, который выражается в их зависимости от единицы измерения анализируемой экономической переменной. Коэффициент вариации, напротив, не зависит от единицы измерения. По этой причине для описания неравенства регионов по уровню подушевого ВРП будет использоваться коэффициент вариации, который рассчитывается следующим образом:

CV = YL, (2.10)

^Yavg

где V = — X (Y - Y_avg )² - дисперсия ВРП в расчете на душу ^N i = 1

населения; Y_avg - среднее значение подушевого ВРП для регионов; N - общее число регионов.

По своему построению показатель CV не учитывает относительную численность населения регионов, что может быть учтено посредством использования взвешенного коэффициента вариации - CV_w, рассчитываемого по аналогии с (2.10), за исключением показателя дисперсии, который модифицируется для учета веса доли населения отдельного региона в суммарной численности населения (p,) следующим образом (далее «Взвешенный коэффициент корреляции» - метод 1):

(2.11)

1 ^N _{2 N} Е(Y -Y_avg)²(1 -p,).

^N i = 1

Существует также другой способ расчета показателя взвешенной дисперсии, который учитывает средневзвешенное значение. Он может быть рассчитан следующим образом (далее «Взвешенный коэффициент корреляции» - метод 2):

N ₂

Vw = Е (Y - Yavg )² Pi ¦ (2.12)

i=1

Другим распространенным показателем, характеризующим неравенство стран (регионов) по уровню доходов, является индекс Джини, который рассчитывается по кривой Лоренца, представляющей собой зависимость накопленной доли ВРП регионов на душу населения в суммарном ВРП от накопленной доли населения регионов в общей численности населения. Для построения данной кривой все регионы ранжируются по возрастанию показателя ВРП на душу населения.

Наряду с индексом Джини для анализа уровня неравенства стран или регионов по показателю ВВП используется также индекс Тейла. Для его расчета применяется следующая формула:

(2.13)

1 N f y¦ Л f Y ¦

T(1) = - Е YH log ¹

По аналогии с индексом Джини равенство индекса Тейла нулю означает полное равенство по рассматриваемому показателю, тогда как равенство единице - совершенное неравенство.

Значения перечисленных характеристик уровня неравенства, рассчитанных для показателя валового регионального продукта на душу населения в постоянных ценах 1994 г., представлены на рис. 2.2 и 2.3. Из рис. 2.2 видно, что на протяжении рассматриваемого периода времени снижения коэффициента вариации не происходило. Напротив, приблизительно с 1998 г. наблюдался рост данного показателя. Иными словами, с этого момента происходило увеличение неравенства между регионами России по величине валового регионального продукта в расчете на душу населения.

Отсутствие сокращения неравенства регионов по уровню подушевого ВРП следует из динамики индексов Джини и Тейла, которые представлены на рис. 2.3. В начале рассматриваемого периода наблюдалось резкое однократное уменьшение неравенства между регионами по уровню подушевого ВРП (в 1995 г.), после чего в течение нескольких лет уровень неравенства практически не менялся. Более того, начиная с 1998 г. по текущий момент преобладала тенденция к увеличению межрегионального неравенства по уровню доходов.

—л— Коэффициент вариации ? Коэффициент вариации (взвешенный) - метод 1 Ж Коэффициент вариации (взвешенный) - метод 2

Рис. 2.2. Простой и взвешенные коэффициенты вариации показателя ВРП на душу населения для регионов РФ

- Коэффициент Джини Индекс Тейла (правая ось)
	0.15 0.12 0.09 0.06 0.03 0.00
Рис. 2.3. Динамика индексов Джини и Тейла для регионов РФ, рассчитанных для показателя ВРП на душу населения

Резюмируя полученные результаты, можно сказать, что концепция <т-конвергенции не получила подтверждения на данных по регионам России. Было получено, что уровень неравенства регионов по величине валового регионального продукта в расчете на душу населения (в постоянных ценах) не сокращается, а на протяжении последних 4-5 лет, наоборот, возрастает. При этом анализ различных индикаторов неравенства позволил получить схожие результаты. Сопоставление полученных результатов с выводами, сделанными на основе анализа характеристик показателей регионального дохода в параграфе 2.2.1, позволяет заключить, что, несмотря на рост неравенства, наблюдалось повышение абсолютного уровня ВРП на душу населения как в среднем по всей выборке, так и среди «богатых» и «бедных» регионов. Быстрый рост уровня ВРП в нескольких регионах с наиболее высоким уровнем подушевого дохода («нефтяные» регионы, Москва) на фоне роста уровня цен на нефть и экспортных доходов привел к дальнейшему увеличению дисперсии ВРП на душу населения по регионам, тогда как в рамках основной группы регионов наблюдалось сближение значений показателя.

2.2.3. Проверка концепции безусловной /3-конвергенции

Наличие /2-конвергенции подразумевает отрицательную статистическую зависимость между темпом роста показателя дохода в расчете на душу населения и его начальным уровнем при проведении кросс-секционного анализа стран или регионов. При этом спецификацию регрессионной модели определяет то, какой вид /2-конвергенции предполагается проверить. Так, если оценивается парная регрессионная зависимость темпа роста показателя дохода на константу и начальный уровень данного показателя, то проверяется существование абсолютной сходимости. Если же в уравнение включаются дополнительные экзогенные параметры, характеризующие различие в уровне производственных технологий, норме сбережений, темпах роста численности населения и ряде других параметров, то проверяется гипотеза условной сходимости.

Прежде всего необходимо проанализировать результаты оценки парной регрессионной зависимости значения темпа роста ВРП на душу населения в 2002 г. по отношению к 1994 г. (в годовом выражении) от начального уровня ВРП в 1994 г., т.е. наличие абсолютной (безусловной) /-конвергенции. Результаты оценки данной зависимости представлены в табл. 2.2.

Таблица 2.2 Результаты оценки зависимости темпов роста ВРП на душу населения от начального уровня ВРП

Объясняемая переменная Логарифм темпа роста ВРП на душу населения в постоянных ценах (среднее геометрическое годовых темпов роста за период с 1994 по 2002 г.) Количество наблюдений 88 Коэффициент P-value t-стат. Свободный член 0,561 0,000 Логарифм ВРП на душу -0,066 0,000 населения в 1994 г. Adj. R2 0,298 P-value F-статистики 0,000

Из таблицы следует, что для всего рассматриваемого периода времени концепция абсолютной /-конвергенции применительно к регионам Российской Федерации не отвергается. Об этом свидетельствует отрицательный и статистически значимый коэффициент при переменной логарифма ВРП в 1994 г. Таким образом, регионы, характеризующиеся меньшим уровнем ВРП в 1994 г., имели более высокий темп роста ВРП за период с 1994 по 2002 г. Темп сходимости составляет при этом около 0,825% в год, что является относительно низким показателем в подобного рода расчетах (напомним, что в работах Бэрроу и Сала-и-Мартина оценки темпа сходимости составляли 2-3% в год). Иными словами, более бедные в 1994 г. регионы росли с темпом, который на 0,825 процентных пунктов выше, чем темп роста регионов, в которых показатель ВРП на душу населения в 1994 г. был выше.

2.2.4. Влияние бюджетной политики на конвергенцию регионов РФ: проверка гипотезы условной /3-конвергенции

Итак, полученные нами результаты оценок не отвергают гипотезу абсолютной ^-конвергенции для регионов РФ на периоде с 1994 по 2002 г., более того, темпы сходимости оказались невысокими. В этой связи большой интерес представляет роль экономической политики, в частности межбюджетных трансфертов федерального центра и капитальных вложений региональных бюджетов, в достижении условий конвергенции между регионами. Необходимо также отметить, что с 2002 г. в РФ действует федеральная целевая программа «Сокращение различий в социально-экономическом развитии регионов Российской Федерации (на 2002-2010 гг. и до 2015 г.)», однако, поскольку официальная информация о ВРП за 2003-2004 гг. пока недоступна, мы не имеем возможности статистически проверить гипотезу об эффективности данной программы.

Разработка Федеральной целевой программы «Сокращение различий в социально-экономическом развитии регионов Российской Федерации (на 2002-2010 годы и до 2015 года)» была начата в марте 2001 г. Данная Программа базируется на принятых «Основных направлениях социальноэкономической политики Правительства Российской Федерации на долгосрочную перспективу» и «Плане действий Правительства Российской Федерации в области социальной политики и модернизации экономики на 2000-2001 годы». Государственным заказчиком Программы является Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации. Основной разработчик Программы - Совет по изучению производительных сил Министерства экономического развития и торговли Российской Федерации и Российской академии наук.

Целью Программы является сокращение различий в уровне социально-экономического развития регионов Российской Федерации, уменьшение разрыва по основным показателям социально-экономического развития между наиболее развитыми и отстающими регионами к 2010 г. в 1,5 раза, а к 2015 г. - в 2 раза.

Основные задачи Программы:

- формирование условий для развития регионов, социальноэкономические показатели которых ниже средних по стране;

- создание благоприятной среды для развития предпринимательской деятельности и улучшения инвестиционного климата;

- повышение эффективности государственной поддержки субъектов Российской Федерации.

Реализация Программы должна осуществляться в 2002-2015 гг.

Общий объем финансирования Программы - 66 323,3 млн руб., в том числе:

- средства федерального бюджета - 12 413,3 млн руб.;

- бюджеты субъектов Российской Федерации - 15 168 млн руб.;

- внебюджетные источники - 38 742 млн руб.

Ожидаемые конечные результаты Программы:

- уменьшение различий в социально-экономическом развитии субъектов Российской Федерации по уровню валового регионального продукта на душу населения с учетом покупательной способности и доходам на душу населения в 2 раза к 2010 г. и в 3 раза - к 2015 г.;

- сокращение доли населения, живущего за чертой бедности, на 15% в 2010 г. и на 25% - в 2015 г.

В 2002 г. были выполнены работы по строительству и реконструкции объектов социальной инфраструктуры в отстающих по социальноэкономическому развитию регионах, которые позволят приблизить указанные регионы к среднероссийскому уровню. В 2003 г. было продолжено строительство объектов водопроводной, теплопроводной и газопроводной инфраструктуры. По предварительным оценкам, в 2004 г. осуществлено строительство в 45 субъектах РФ 488 объектов. Кроме того, проведены строительство и ремонт 245 объектов инженерной инфраструктуры (водоснабжение и газоснабжение).

В 2002 г. было профинансировано за счет всех источников 3599,7 млн руб. вместо 3809,4 млн руб., т.е. 94,5% от запланированного объема, из них за счет средств:

- федерального бюджета (Фонд регионального развития ) -1958,9 млн руб., или 100% лимита бюджетных обязательств;

- бюджетов субъектов РФ - 1238,0 млн руб., или 91,2%;

- внебюджетных источников - 402,8 млн руб., или 81,7%.

Не обеспечили выделение запланированных финансовых средств:

- из региональных бюджетов: Кировская область (78,2%), Республика Хакасия (73,8%), Республика Мордовия (75,3%), Республика Тыва (35,7%), Московская (71,1%), Ивановская (59,5%), Орловская (35,8%), Курганская (26,8%) и Омская (4,1%) области;

- из внебюджетных источников: Алтайский край (23,9%), Новосибирская (67,6%), Орловская (33%), Томская (18,6%) и Тульская (33%) области.

Составной частью Программы были проведенные в 2002 г. НИОКР, направленные на разработку методики по отбору регионов и проектов Программы для финансирования из Фонда регионального развития.

В 2003 г. был профинансирован 331 объект в 42 субъектах Федерации, из них 127 объектов социальной инфраструктуры и 204 объекта инженерной инфраструктуры. Введено в эксплуатацию 96 объектов. Следует отметить, что фактически было профинансировано за счет всех источников только 4295,6 млн руб., или 50% от паспорта Программы, при этом только федеральный бюджет выполнял свои обязательства. Из федерального бюджета за счет средств Фонда регионального развития в 2003 г. на Программу было выделено 2645,6 млн руб., что составляет 99,8% от годовых лимитов. Из средств бюджетов субъектов Федерации было профинансировано 1257,1 млн руб., или 73,4 % от предусмотренных лимитов (65,9% от паспорта Программы). Самая неблагоприятная ситуация сложилась с финансированием Программы из внебюджетных источников - 392,9 млн руб., или 65,4% от предусмотренных лимитов (7,8% от паспорта Программы)._

Для проверки влияния указанных мер экономической политики на процессы конвергенции мы провели оценку регрессионной модели, применявшейся для проверки гипотезы абсолютной конвергенции, с включением дополнительных контролирующих переменных, отражающих объем федеральной финансовой помощи и инвестиций в основной капитал, финансируемых за счет бюджетных средств (бюджетов разных уровней). Фактически это эквивалентно проверке гипотезы условной /конвергенции, где данные меры экономической политики принимаются в качестве условий сходимости.

Таким образом, мы использовали 3 контролирующие переменные: среднее за период (1994-2002 гг.) отношение объема совокупной финансовой помощи из бюджета вышестоящего уровня к ВРП, среднее за период (1994-2002 гг.) отношение объема совокупной финансовой помощи из бюджета вышестоящего уровня к общему объему доходов регионального бюджета, а также среднее за период (1994-2002 гг.) отношение инвестиций в основной капитал, профинансированных за счет средств бюджетов всех уровней, к ВРП. Гипотеза об условной конвергенции предполагает, что в такой регрессии знак при начальном уровне ВРП на душу населения должен быть (как и ранее) отрицательным, а знак при контролирующей переменной - положительным, т. е. больший объем трансфертов в регион либо больший объем инвестиций за счет бюджетных средств в регионе приводят к более быстрому росту ВРП на душу населения. Результаты оценки модели с указанными контролирующими переменными представлены в табл. 2.3.

Таблица 2.3 Результаты оценки зависимости темпов роста ВРП на душу населения от начального уровня ВРП с включением дополнительных контролирующих переменных

Объясняемая переменная Логарифм темпа роста ВРП на душу населения в постоянных ценах (среднее геометрическое годовых темпов роста за период с 1994 по 2002 г.) Количество наблюдений 88 88 88 Коэффициент Коэффициент Коэффициент Константа 0,586** 0,673** 0,672** Логарифм ВРП на душу населения в -0,069** -0,076** -0,077** 1994 г. Отношение финансовой помощи региону к ВРП Отношение финансовой помощи -0,043 - - региону к доходам регионального бюджета Отношение инвестиций в основной -0,085* капитал за счет бюджетных средств к ВРП - - -0,692* Adj. R2 0,294 0,376 0,350 P-value F-статистики 0,000 0,000 0,000

** - Оценка статистически значима на 5%-м уровне. * - Оценка статистически значима на 10%-м уровне.

Как видно из представленных оценок, коэффициенты при контролирующих переменных во всех случаях имеют отрицательный знак и низкую статистическую значимость. В то же время оценки коэффициента при начальном подушевом ВРП остались статистически значимыми и близкими к случаю проверки гипотезы безусловной конвергенции. Полученные результаты могут быть проинтерпретированы как свидетельство того, что гипотеза безусловной сходимости действительно не может быть отвергнута для регионов РФ на периоде 1994-2002 гг., однако роль государственной региональной экономической политики в этом крайне мала. Так, отрицательные знаки при контролирующих переменных означают, что регионы, получившие большие трансферты из федерального бюджета, продемонстрировали относительно меньшие темпы роста ВРП на душу населения (хотя статистическая значимость данных оценок низка).

* * *

Результаты проведенного эмпирического анализа концепции конвергенции применительно к регионам России дали неоднозначные результаты.

Во-первых, на протяжении всего рассматриваемого периода (1994-2002 гг.) наблюдался рост средних характеристик распределения ВРП на душу населения, что свидетельствует о повышении общего уровня жизни. Тем не менее дифференциация (измеряемая дисперсией подушевого ВРП) регионов также увеличивается. Однако начиная с 1999 г. рост среднего уровня сопровождается ростом медианного значения ВРП на душу населения. Последнее означает, что рост уровня происходит не только за счет дальнейшего повышения благополучия наиболее богатых регионов, но и за счет роста подушевого дохода в бедных регионах. Распределение регионов по подушевому доходу остается унимодальным.

Во-вторых, гипотеза <т-конвергенции была отвергнута результатами всех используемых нами тестов.

В-третьих, результаты регрессионного анализа свидетельствуют о справедливости концепции безусловной ^-конвергенции для регионов РФ. Иными словами, для всего рассматриваемого периода регионы, характеризовавшиеся более низким показателем ВРП в 1994 г., к 2002 г. продемонстрировали более высокие темпы роста данного показателя. Темп сходимости составлял примерно 0,825% в год.

В-четвертых, дополнительный анализ влияния федеральной финансовой помощи и бюджетной инвестиционной политики на темпы роста ВРП (гипотеза условной ^-конвергенции) показал отсутствие такого рода зависимости. Более того, результаты оценок свидетельствовали скорее о негативном влиянии региональной экономической политики (либо о ее использовании с иными, нежели сокращение различий в уровне подушевых доходов, целями) на рост в регионах.

В заключение необходимо сравнить полученные выводы с результатами работы (Кадочников, Синельников и др., 2003), в которой проверялись гипотезы о том, обладают ли различные фискальные инструменты, и в частности финансовая помощь регионам РФ, свойством прогрессивности или регрессивности. В указанной работе подразумевалось, что тот или иной фискальный инструмент обладает свойством прогрессивности (регрессивности) по отношению к какому-либо экономическому или финансовому показателю, если использование данного фискального инструмента способствует снижению степени неравенства, измеряемого указанным показателем. Авторами были получены результаты, из которых следует, что система распределения финансовой помощи обладает (на отдельных временных интервалах) свойством прогрессивности относительно ВРП регионов РФ. Однако при проведении оценок стабилизационного эффекта федеральной фискальной системы не было выявлено устойчивой значимой отрицательной зависимости прироста финансовой помощи от прироста валового регионального продукта.

Таким образом, наши результаты (в части анализа влияния региональной бюджетной политики на процессы конвергенции) согласуются в значительной степени с выводами, полученными в работе (Кадочников, Синельников и др., 2003): финансовая помощь регионам не способствовала более быстрому росту ВРП на душу населения (т.е. не отвечала и стабилизационным целям; в данном случае под стабилизацией понимается такое перераспределение централизованных ресурсов, при котором больший объем финансовой помощи, предоставляемой более бедным регионам, позволяет увеличить темп роста их экономик, чтобы «догнать» по уровню жизни более богатые регионы, экономика которых также растет с некоторым темпом), либо регионы с большим начальным уровнем дохода получали, при прочих равных, больший объем трансфертов из федерального бюджета (на протяжении всего периода прогрессивность отвергается).

Отсутствие влияния на рост инвестиций в основной капитал, профинансированных за счет бюджетных средств, подтверждает выводы (Днепровская, Дробышевский и др., 2002) о крайне низкой эффективности и преимущественно социальнополитической направленности бюджетных инвестиций.

    Экономика: Знания - Циклы - Макроэкономика

• Введение в экономику
  
• Виды экономик
  
• Экология в экономике
  
• Экономическая теория
  
• Экономическая география
  
  
• Экономические знания
  
• Экономика России
  
  
• Циклы в экономике
  
  
• Макроэкономика
  
• Макроэкономика в России