Врезка 1.1. Прогнозирование долгосрочного роста в странах с переходной экономикой

Подробности

Процесс сближения под угрозой

Этап догоняющего роста производительности, связанный с открытием экономик внешнему миру и международной интеграцией, в большинстве стран с переходной экономикой завершился. Доведение институтов и структур рынка в этих странах до уровня зрелой рыночной экономики требует серьезных усилий. При этом зависимость между темпами роста и запасами основных фондов и человеческого капитала, а также институтами в регионе с переходной экономикой практически такая же, как и в других рыночных странах.

Это позволяет проанализировать потенциал долгосрочного роста в странах с переходной экономикой в рамках стандартной системы расчета роста с использованием большой выборки развитых стран, развивающихся стран и стран с переходной экономикой¹. В модели определяются экономический рост, физический капитал, совокупная факторная производительность, норма сбережений и иностранные инвестиции, а внешними для модели оказываются география, демографические переменные, институты и человеческий капитал.

Модель основана на следующих предположениях.

• Рост совокупной факторной производительности (СФП) зависит от человеческого капитала, ПИИ, расстояния до главных экономических центров и качества политических институтов (измеряемого по ограничителям для исполнительной власти), а также от начального уровня СФП.
• Норма сбережений зависит от демографических переменных, природных ресурсов и финансовой открытости.
• Рост запасов физического капитала (инвестиций) зависит от нормы сбережений, ПИИ, качества политических институтов и начального уровня капитала.
• Наконец, ПИИ зависят от торговой и финансовой открытости, правопорядка (замещающего экономические институты), доли услуг и производства в ВВП, а также от начального уровня ВВП.

Тот факт, что рост физического капитала и совокупная факторная производительность являются функциями своего начального уровня, означает, что в модели есть возможность учесть «факторно-специфическое сближение», то есть, другими словами, возможность того, что рост капитала и совокупной факторной производительности может замедляться по мере повышения их уровня². Результаты подтверждают, что это действительно так.

Эта система четырех уравнений рассчитывается при помощи трехэтапного метода наименьших квадратов с использованием выборки из 88 стран мира, охватывающей период с 1982 по 2011 год. Панель состоит из пяти шестилетних интервалов с усредненными за период значениями всех современных этому периоду переменных и значениями за последний год предыдущего периода для всех начальных условий. Имеются не все данные по всем без исключения странам за весь период – ряды данных по странам с переходной экономикой обычно начинаются примерно с 1990 года, в результате чего была получена несбалансированная выборка из 361 наблюдения³.

Полученные результаты подтверждают тезис о том, что политические и экономические институты играют важнейшую роль в определении перспектив роста. Переменные, связанные с мерами политики (торговая открытость и финансовая открытость) или институтами (ограничители исполнительной власти и правопорядок), являются значимыми во всех четырех уравнениях (см. таблицу 1.1.1). Например, страны с более сильными ограничителями исполнительной власти отличаются более высокими темпами роста совокупной факторной производительности и ускоренным накоплением физического капитала, тогда как более открытая торговая политика ассоциируется с более высокими притоками ПИИ.

Помимо этого, уровни человеческого капитала и ПИИ оказываются важными детерминантами роста производительности. Отрицательный коэффициент экономической удаленности говорит о том, что близость к глобальным центрам экономической активности способствует догоняющему росту в производительности. Это соответствует опыту стран ЦЕБ и ЮВЕ, в которых близость к западной Европе, по общему убеждению, помогла им наверстать упущенное.

Модель используется для прогнозирования темпов роста в долгосрочной перспективе, отталкиваясь от специфических допущений в отношении изменений во внешних переменных. Для того чтобы понять, что продолжение стагнации в реформах будет означать для перспектив роста в странах с переходной экономикой, в базовом прогнозном сценарии предполагается, что институты и открытость останутся на их текущих уровнях, тогда как человеческий капитал будет продолжать расти сегодняшними темпами. Остальные переменные остаются постоянными, за исключением демографических характеристик, которые меняются в соответствии с прогнозами ООН.

При таком сценарии модель прогнозирует, что страны с переходной экономикой в долгосрочной перспективе не смогут поддерживать предкризисные темпы роста. Из диаграммы 1.1.1 следует, что практически во всех странах в течение двух ближайших периодов прогнозирования⁴  (то есть с 2012 по 2023 год) средний рост ВВП на одного работника будет ниже, чем в 2000 и 2011 годах⁵. Рост ВВП на одного работника в абсолютном выражении ожидается небольшим в большинстве стран в период с 2012 по 2023 год (2-4%), а затем еще снизиться на 1-2% в период с 2024 по 2035 год. Первоначальное замедление происходит, несмотря на то что предшествующий период пришелся на значительный спад 2008–2009 годов. Падение темпов роста объясняется главным образом снижением роста совокупной факторной производительности. Для большинства показанных стран замедление роста ВВП на одного работника усиливается в результате стагнации или падения в уровне занятости по мере старения населения⁶. Здесь исключениями являются страны ЮВС и Турция, где темпы роста ВВП остаются существенно выше роста ВВП на одного работника благодаря наличию значительного числа молодых людей, пополняющих рабочую силу.

Основной вывод из этого анализа – тот факт, что при сохранении текущей политики большинству стран с переходной экономикой следует ожидать значительного снижения долгосрочного роста по сравнению с прошлым периодом – не меняется в зависимости от того, что является точным определением «текущей политики». Например, небольшое совершенствование политических институтов (например, повышение на один балл в 10-балльной шкале) не меняет главный результат; не меняет его и медленное продолжение процесса финансовой открытости. Чтобы изменить результат, необходимо произвести существенные улучшения в политических и экономических институтах, о чем и говорится в тексте доклада.

1. Анализ построен на производственной функции Кобба-Дугласа, дополненной параметрами человеческого капитала, в которой ВВП является функцией СФП (обозначенной как A), физического капитала (K), человеческого капитала (h) и рабочей силы (L):
   
   Y_t = A_t K_t^α (h_t L_t) ^1-α  и y_t = A_t k_t^α h_t^1-α
   
   
   где y – это ВВП на одного работника (^Y/_L) капитал в расчете на одного работника (^K/_L).
   
   ∆ln(y) = ∆ln⁡(A) + α∆ln⁡(k) + (1 – α)∆ln⁡(h)[back]
2. Такой подход опирается на свежие публикации, посвященные прогнозированию долгосрочного обусловленного роста; см. Lee and Hong (2010) и Chen et al. (2012). Среди источников данных таблицы "Penn World Tables" (для данных по соотношениям капитала, совокупной факторной производительности, человеческого капитала, рабочей силы и роста), ЮНКТАД (для валовых ПИИ), база данных "Chinn-Ito index" (для финансовой открытости), данные за прошлые периоды ICRG (по правопорядку) и база данных "Polity" (по ограничителям для исполнительной власти). Открытость в торговле скорректирована по структуре с помощью скорректированного подхода к учету зависимости от внешней торговли согласно Pritchett (1996). Дополнительно см. Lehne and Zettelmeyer (2013). [back]
3. Если отказаться от измерения правопорядка, можно получить более крупную выборку (455 наблюдений) с большим временным горизонтом (1976–2011 годы) и большим числом стран (99). Расчет модели по такой выборке не изменяет результаты других переменных в системе. Не меняет их и отказ от наблюдений стран с переходной экономикой до 2005 года, периода, когда (как утверждается в тексте) они проходили уникальную стадию догоняющего роста , что структурно отличало эти страны, с точки зрения коэффициентов модели, от остальных стран. Дополнительные проверки робастности модели см. в Berglӧf, Lehne and Zettelmeyer (2013). [back]
4. Для каждого шестилетнего интервала с 2012 по 2035 год рассчитываются отдельные прогнозы. [back]
5. Двумя исключениями стали Венгрия и Словения. В 2000–2011 годах они пережили период особенно слабого роста, что в следующий период, согласно модели, будет частично компенсировано. [back]
6. В 18 странах с переходной экономикой к середине 2020-х годов численность трудоспособного населения сократится. [back]

• Назад
• Вперёд