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 |
Рис. 1. Величина ВВП на душу населения (среднее за 2002–2004 гг.) по значению фактора «инновационная система»
Перевод терминов: Europe – Европа; North & South America – Северная и Южная Америка; Asia & Oceania – Азия и Океания; Africa – Африка; Log of GDP per capita (PPP) – логарифм подушевого ВВП, исчисленного по паритету покупательной способности; Factor score on innovation system – значения фактора «Инновационная система».
Большинство исходных индикаторов сильно коррелирует лишь с одной из четырех композитных переменных. При этом индикаторы, отражающие уровень развития финансовой системы, умеренно коррелируют и с фактором Инновационная система, и с фактором Государственное управление. Таким образом, хорошо функционирующая финансовая система – очевидно, важный фактор инновационного развития.
Эконометрический анализ
Простой корреляционный анализ может маскировать имеющиеся в наличии более сложные взаимосвязи между различными показателями. Для их выявления обратимся к использованию эконометрических методов: оценим параметры соответствующего уравнения регрессии. Объясняемая переменная: годовой прирост ВВП в период с 1992 по 2004 г. Регрессоры: величина ВВП на душу населения в начальном периоде, факторы Инновационная система, Государственное управление, Политическая система, Степень открытости экономики (используются значения факторов в начальном периоде[21] и их приращения). Оценки параметров уравнения регрессии были рассчитаны на основе нескольких эконометрических методов для тестирования устойчивости результата[22].
В модели (1) регрессорами являются: начальный уровень ВВП на душу населения и приращения 4-х основных факторов (.Инновационная система, Государственное управление, Политическая система, Степень открытости экономики). Усовершенствование инновационной системы и повышение качества государственного регулирования, как показывает модель, статистически и экономически значимо влияют на экономическое развитие, в то время как приращения факторов Политическая система и Степень открытости экономики не коррелируют с развитием. Но у модели низкая прогнозная способность.
Таблица 3. Протокол оценивания регрессий
Источник:
21
Рассчитывается среднее за 1992–1994 гг.
22
В соответствии с гипотезами различных публикаций (Acemoglu, D., Johnson, S., Robinson, A. 2002. Reversal of fortune: geography and institutions in the making of the modern world income distribution. Quarterly Journal of Economic, 117, 1231–1294; Alesina, A., Devleeschauwer, A., Easterly, W., Kurlat, S., Wacziarg, R. 2003. Fractionalization. Journal of Economic Growth, 8,155–194; Bloom, D. E., Canning, D., Sevilla, J. 2003. Geography and poverty traps. Journal of Economic Growth, 8, 355–378; Fearon, J.D. 2003. Ethnic and cultural diversity by country. Journal of Economic Growth, 8,195–222; Gallup, J.L., Sachs, J.D., Mellinger, A. 1999. Geography and Economic Development. Harvard University. CID Working Paper no. 1/1999; Masters, W. A., McMillan, M. S.2001. Climate and scale in economic growth. Journal of Economic Growth, 6, 167–186; Sachs, J.D., Warner, M. 2001. The curse of natural resources. European Economic Review, 45, 827–838) в уравнения регрессий в ряде случаев были включены дополнительно 13 экзогенных переменных: широта и долгота центральной точки страны, логарифм площади поверхности, доступ к океану, площадь территории в пустыне, площадь территории в тропиках, логарифм плотности населения, индексы этнической и религиозной раздробленности, смертность от малярии, логарифм нефтяных запасов на душу населения, логарифм количества погибших в стихийных бедствиях на душу населения, логарифм количества лет с даты обретения независимости.