Название | Эмпирические исследования инновационных экономик |
---|---|
Автор произведения | Павел Павлов |
Жанр | Экономика |
Серия | Инновационная экономика |
Издательство | Экономика |
Год выпуска | 2012 |
isbn | 978-5-7749-0742-7 |
Качество государственного управления, институциональной системы играет ключевую роль в формировании стимулов к созданию и распространению знаний в экономике. Я.Фагерберг и М. Сролек считают полезным различать два аспекта: качество экономической политики (с точки зрения направленности на стимулирование инноваций) и тип политической системы. Для оценки качества экономической политики используются данные опросов предпринимателей, бизнесменов (работающих в различных странах мира). Собирается информация о том, насколько легко открыть и вести свое дело, насколько хорошо защищаются права собственности и соблюдаются законы, насколько распространена коррупция, какова степень независимости судебной системы. Качество экономической политики, как будет продемонстрировано далее, не определяется полностью типом политической системы.
Для описания характеристик политической системы используются переменные, отражающие: степень демократичности/автократичности политического режима, наличие системы сдержек и противовесов в политической системе, степень состязательности при замещении должностей в органах исполнительной и законодательной власти, объем располагаемых членами общества политических прав и гражданских свобод. Поскольку у западных демократий значения данных показателей будут высокими, можно сказать, что перечисленные аспекты измеряют степень «вестернизации» институтов той или иной страны.
Интерес представляет и исследование влияния на экономическое развитие социального капитала: общественных ценностей, активности гражданского общества[17]. Однако для изучения данного вопроса недостаточно данных по ряду развивающихся и наименее развитых стран.
Обратимся к задаче по определению ключевых факторов развития. Ввиду большого количества исходных индикаторов[18], целесообразно поставить задачу уменьшения размерности пространства признаков, описывающих экономические системы. Для этого следует построить производные индикаторы, которые бы имели прозрачную экономическую интерпретацию и интегрировали информацию, заложенную в исходных индикаторах. Производные индикаторы такого рода можно построить, пользуясь методами факторного анализа[19]. Результаты факторного анализа приведены в таблице 2: выделены 4 композитные переменные (Инновационная система, Государственное управление, Политическая система, Степень открытости экономики), которые в совокупности объясняют 74 % вариации первоначального набора индикаторов (25 исходных индикаторов представлены в первом столбце таблицы). Числа на пересечениях рядов и столбцов таблицы представляют собой коэффициенты корреляции между исходными и композитными индикаторами.
Таблица
16
Nelson, R., Phelps, E.S.1966. Investment in humans, technological diffusion, and economic growth. American Economic Review, 56, 69–75; Barro, R. J. 1991. Economic growth in a cross section of countries. Quarterly Journal of Economics, 106, 407–443; Benhabib, J., Spiegel, M.M. 1994. The role of human capital in economic development: evidence from aggregate cross-country data. Journal of Monetary Economics, 34, 143–173; Krueger, A.Lindahl, M. 2001. Education for growth: why and for whom? Journal of Economic Literature, 39,1101–1136.
17
Woolcock, M.Narayan, D., 2000. Social capital: implications for development theory, research, and policy. World Bank Research Observer, 15, 225–250.
18
Шкала измерения показателей преобразована таким образом, что большее значение индикатора соответствует лучшему состоянию дел в исследуемой области (в частности, наибольшее значение показателя «Коррупция» означает отсутствие коррупции).
19
Adelman, I., Morris, С. Т. 1965. A factor analysis of the interrelationship between social and political variables and per capita gross national product. Quarterly Journal of Economics, 79, 555–578; Ibid. 1967. Society. Politics and Economic Development. The Johns Hopkins Press, Baltimore; Basilevsky, A. 1994. Statistical Factor Analysis and Related Methods: Theory and Applications. John Wiley & Sons Inc., London.