Попытка количественного анализа

Здесь мы проверим значимость тех институтов, которые, как мы показывали ранее неоднократно [Shulgin Yanovskiy, 2013; Ginker Yanovskiy, 2017] принципиально важны для запуска современного экономического роста для развития наукоемких отраслей и соответствующей инфраструктуры.

Данные отражающие развитие наукоемких производств и их инфраструктуры взяты из ежегодно обновляемых индикаторов развития Всемирного банка (за 2018 г.) и из набора данных (наши собственные индикаторы), подготовленных для упомянутых выше статей.

Из выборки было исключено некоторое количество стран (например, Афганистан, Ирак, Сомали, по которым отсутствуют данные по большинству позиций даже сокращенного списка индикаторов). Это создает определенную проблему смещения оценок, так как все исключенные страны относятся к беднейшим. Однако большинство из 152 стран, оставшихся в выборке, также являются бедными или крайне бедными (менее 500 долл, подушевого ВВП — Судан, Гаити, Гвинея-Бисау, Гана и другие африканские страны), поэтому смещение, как предполагается, не носит принципиального характера и не лишает смысла предпринятый анализ.

Панель данных охватывает 21 год с 1996 по 2016 г. включительно (табл. 8.1).

Список и описание переменных

Таблица 8.1

* Yanovskiy, Ginker, 2017. ** Там же.

В данной работе не ставилась цель осуществить детальный и технически развитый статистический анализ. Прежде всего, потому, что здесь решаются проблемы выработки методики формализованного анализа как такового. Кроме того, простые регрессии, результаты расчетов по которым приведены в табл. 8.2, сравнительно легко интерпретируются, в отличие, к примеру, от метода главных компонент или распределения стран по кластерам, которое вследствие невысокой объясняющей способности наиболее интересных для исследования индикаторов может не дать однозначно трактуемых результатов.

Результаты регрессионного анализа: оценки коэффициентов, надежность и значимость результатов

• * При значениях Т-статистики по модулю превышает 2,1 соотношение статистически значимо (или гипотеза о наличии статистической связи не может быть отвергнута с вероятностью как минимум 95%). При значениях Т-статистики существенно менее 2 по модулю соотношение статистически незначимо (гипотеза о наличии статистической связи может быть отвергнута с вероятностью существенно превышающей 5%). То есть статистически значимы все приведенные соотношения кроме соотношения (12).
• ** Связь с иностранными инвестициями в данной регрессии сама по себе незначима.

Регрессионный анализ от нескольких факторов (соотношение 20—26) показал, очевидно, ключевую роль институтов, ограничивающих всесилие государства и косвенно повышающих тем самым защиту прав собственности со стороны последнего по сравнению с факторами государственной поддержки «высоких технологий» (государственное потребление и оборонные расходы). Новые данные только подтвердили значимость базовых политических и правовых гарантий прав собственности (см. все соотношения в табл. 8.2 кроме четвертого). Контрольные переменные — доля военных расходов и доля государственного конечного потребления в ВВП никак не поколебали значимости институтов правовой демократии.

Все показатели кроме экспорта высокотехнологичной продукции выдерживают (сохраняют значимость и знак) введение в регрессию в качестве контрольной переменной подушевого ВВП в качестве дополнительной объясняющей переменной. Экспорт высокотехнологичной (по критериям используемым Всемирным банком) сильно значимо зависит от уровня подушевого ВВП (понятно — основные экспортеры — развитые страны). Но этот показатель настолько «перетягивает» значимость на себя, что содержательно связанный (причем положительно) индикатор числа лет правовой демократии, сохраняя значимость, меняет знак. Это отражает успешный рост выпуска и экспорта новых индустриальных стран со слабыми институтами защиты собственности вследствие эрозии защиты собственности в старых правовых демократиях, «выдавливающих» бизнес вообще и высокотехнологичный в частности за границу изощренными регуляциями (в основном в направлении «борьбы с дискриминацией» — [Яновский, Жаворонков, Затковецкий, Черный, 2018] и высокими налогами).

Показатель публикаций в научных журналах (взвешенный по населению) отражает с одной стороны, тот факт, что богатые страны, которые могут позволить себе большие расходы Центрального правительства вообще и военные в частности могут по этим каналам стимулировать научно-технический прогресс. Однако связь этих показателей с государственными усилиями (прежде всего потому, что многие отсталые страны имеют и очень высокую нагрузку государственных расходов и соответственно высокие расходы на оборону по отношению к своему ВВП) намного слабее чем их связь с институтами.

Подушевой ВВП таким образом является наиболее универсальным и удобным индикатором для оценки и индикаторов развития высокотехнологичных, наукоемких отраслей и соответствующей инфраструктуры. Поскольку сам он обусловлен группой институциональных параметров. Последние, однако, не просто вполне пригодны для предсказания перспектив развития этих отраслей наряду с показателем подушевого ВВП (как его чуть ухудшенная копия). В отличие от текущих параметров ВВП, по которым мы можем применительно к данному случаю фактически лишь констатировать что «богатые станут еще богаче», институциональные переменные позволяют заранее выявить «исключения». То есть страны перспективные, причем, на длительную перспективу для наукоемких производств в силу создания, формирования в них необходимых институциональных предпосылок еще задолго до того, как высокие темпы роста выведут их на уровень передовых.