авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 11 |

Воздействие экзогенных факторов на пространственные характеристики экономики

-- [ Страница 7 ] --

39%

38%

38%

35%

40%

37%

37%

34%

29%

36%

35%

35%

33%

28%

27%


Открытость экономического пространства и внешние факторы.

В открытой рыночной экономике валютный курс играет важную макроэкономическую роль. Стабильность и значение валютного курса определяют степень конкурентоспособности торгуемых на мировых рынках товаров, объемы и структуру внешней торговли, состояние платежного баланса текущих операций, кредитную и инвестиционную активность. В свою очередь, с микроэкономических позиций международные (трансграничные) инвестиционные решения и проекты зависят от ожидаемой реальной прибыли на инвестируемый капитал, которая, в свою очередь, определяется соотношением процентных ставок в контактирующих странах и ожидаемыми изменениями обменного курса валют.

С целью раскрытия природы влияния рассматриваемых экзогенных факторов на макроэкономическую открытость России диссертант ограничивается двумя наиболее важными и показательными с его точки зрения составляющими этой открытости - торговой и инвестиционной.10 Упрощенная схема формирования этих составляющих, служащая основой алгоритма расчета их значений, представлена на Схеме 1.

Схема 1. Взаимосвязь между обменными курсами, ценой на нефть и торговой и инвестиционной открытостью.

Следует отметить, что среди большого перечня количественных мер внешнеторговой активности страны наиболее популярным представляется отношение суммы экспорта и импорта к величине ВВП. Между тем некоторые экономисты предпочитают измерять коэффициент торговой открытости (trade openness ratio) как отношение объёма одного только экспорта к ВВП, а указанное ранее отношение экспорта и импорта к ВВП именовать как trade exposure ratio. Понятие торговой открытости также может ассоциировать с понятием торговой зависимости (trade dependence), представляющей собой суммарную долю экспорта и импорта в ВВП.11

В настоящем диссертационном исследовании используется следующий подход к вычислению показателя торговой открытости страны

:

(1)

где: Ek, Ik и GDPk– соответственно объёмы экспорта, импорта и ВВП страны k.

Данный подход может быть успешно использован для определения степени открытости экономики любой территории (региона, области, края, штата) r страны k:

(2)

Следует отметить, что на региональном уровне эти показатели могут использоваться только при учёте некоторых оговорок и допущений методологического плана.12 Инвестиционная открытость, также как и внешнеторговая, может быть измерена соотношением суммы поступающих извне и вовне инвестиций к величине ВВП или ИОК.

Результаты расчетов динамики показателей торговой и инвестиционной открытости России в посткризисный период 1998-2003гг. показывают, что если показатель внешнеторговой открытости страны и исследованных региональных групп имеет в расчётном периоде тенденцию постоянно уменьшаться, то динамика инвестиционной открытости после дефолта 1998 года постепенно изменяет своё движение в сторону возрастания (Рис. 1). Подобный эффект можно оценить как признание того факта, что объём валового продукта более чувствителен к экзогенным факторам, чем внешняя торговля. Фактор паритета покупательной способности (ППС) должен также быть принят во внимание как фактор, по-своему влияющий на объемы поступающих извне инвестиций и на объемы импорта и экспорта.

Рис. 1. Торговая и инвестиционная открытость России, 1998-2003 гг.

Группа столичных регионов демонстрирует самую высокую степень торговой и инвестиционной открытости, в то время как группа экспортно-ориентированных регионов лишь приближается к такой степени открытости. Одна из главных причин этого заключается в высокой концентрации корпораций в Москве, порождающей т.н. «эффект штаб-квартир». При этом Москва служит массивным 'инвестиционным якорем' для многих иностранных капиталов и высокая концентрация инвестиций в столичном регионе происходит из-за резкого увеличения доли столицы в общих доходах экономических агентов и населения.

Диссертантом эмпирически протестирована гипотеза о том, что более открытая экономика более продуктивна. Расчеты обнаруживают, что более открытая во внешнеторговом отношении региональная группа имеет бльшее значение ВРП на душу её населения (или vise versa). В качестве примера по статистическим данным 2003 года демонстрируется наличие подобной взаимозависимости (Рис.2).

Рис. 2. Зависимость между внешнеторговой открытостью региональных групп и их ВГП на душу населения, 2003г.

ПЯТАЯ ГЛАВА посвящена анализу чувствительности объёмных макропоказателей экономики к изменениям экзогенных переменных, а также влияния последних на статические и динамические свойства ЭП –неравномерность территориального распределения объёмов валового продукта, объемов инвестиций и населения, а также подвижность их центров.

Диссертантом делается вывод, что количество исследований характера, мощности и каналов этого влияния на внутренние характеристики национальной экономики в её пространственном аспекте остаётся пока недостаточно для получения объективного представления о реально происходящем в этой области. Существующие эконометрические модели, разрабатываемые с целью количественного описания характера вышеуказанного влияния, рассматривают национальную экономику преимущественно как нечто точечное или однородное в своём проявлении, абстрагируясь от факта большого разнообразия в географической рассредоточенности экономических ресурсов и факторов.

По мнению автора, любая отдельно взятая страна может рассматриваться как исторически сформировавшееся экономическое пространство, более или менее успешно поддающееся отдельным вариантам пространственной декомпозиции на заметно отличающиеся друг от друга по многим естественным и антропогенным характеристикам территориальные единицы. С этой позиции автор предлагает рассматривать и описывать страну как неоднородную совокупность ряда суб-стран с их специфичными и относительно локализованными суб-экономиками. При этом иерархическая многоуровневая соподчиненность составляющих общую национальную экономику суб-экономик требует адекватного учёта пространственных аспектов её неоднородности. Последнее наиболее уместно в рамках анализа стран, являющихся крупными по площади занимаемой ими территории, по численности населения, по размеру валового продукта и т.д.

Анализ чувствительности объёмных макропоказателей экономики к изменениям экзогенных переменных включает в себя корреляционный анализ зависимости объемов различных инвестиционных потоков в сформированные ранее региональные группы от изменения валютных курсов и цены на нефть. Влияние т.н. эффекта переноса (ЭП, или Pass-Through Effect, PTE) изменения валютного курса на внутренние цены (цены потребителя и производителя) в России было, в частности, изучено в (Dobrynskaya&Levando, 2005).13 Посредством использования модели коррекции регрессионных остатков или ошибок (Error Correction Model, ECM) они нашли, что исследуемый эффект в большинстве случаев оказывается существенным и вариабельным, но в долгосрочном аспекте остается неполным.14

Что касается настоящего исследования, то используемая в ней техника вычисления методологически достаточно близка к динамической оценке эластичности значений некоторых макроэкономических показателей к однопроцентному изменению значений курсов доллара США и евро, а равно и цены на сырую нефть марки Urals.

Валютные курсы и распределение инвестиций. Согласно расчётам динамика объёмов ИОК сильно связана с номинальными курсами обеих инвалют – доллара и евро - и составляет для всей страны соответственно R$ИОК(РФ) = 0,70 и R€ИОК(РФ) = 0,83. Динамика ИОК во всех 10-ти группах практически одинаково коррелируют и с курсом доллара (минимальное значение коэффициента парной корреляции у седьмой группы: R$ИОК(7) = 0,63, максимальное – у четвёртой: R$ИОК(4) = 0,76) и с курсом евро (min: R€ИОК(10) = 0,78, max: R€ИОК(1) = 0,86). Корреляция по курсу евро оказывается несколько выше, чем по курсу доллара и более стабильной. Общий объём ИИ в своей динамике, как и в случае с ИОК, коррелирует с динамикой номинальных курсов в основном положительно (за исключением одной группы – по евро, и двух групп - по доллару), однако степень корреляции по курсу доллара оказывается теперь заметно ниже, чем по курсу евро - в среднем по всей стране ‘восприимчивость’ уровня поступающих ИИ к курсам валют составляет соответственно R$ ИИ(РФ) = 0,31 и R€ИИ(РФ) = 0, 67.

Существенной спецификой ПИИ выступают высокие издержки их ‘потопления’ (sunk costs), в силу чего именно осуществление ПИИ служит наиболее надёжным индикатором инвестиционной привлекательности тех или иных объектов, компаний, отраслей, регионов, территорий или стран в целом. Данная специфика ПИИ не преминула сказаться на исследуемой автором корреляционной связи пространственной направленности инвестиционных потоков и валютных курсов. Практически полностью отрицательной эта связь и по доллару и по евро оказывается у шестой (дальневосточной) группы регионов (R$ПИИ(6) = - 0,93, R€ПИИ(6) = -0,91).

Положительная связь по доллару наиболее заметна вновь у четвёртой группы (R$ ПИИ(4) = 0,62), по евро – у второй (R€ ПИИ(2) = 0,74), которая по доллару уступает четвёртой группе совсем незначительно (R$ ПИИ(2) = 0,58). Последний результат можно обосновать тем, что ядро второй группы составляют нефте- и газодобывающие регионы, общая доля добычи которых составляет 85-95% от общестрановой. Для эмпирической проверки последнего утверждения проведён корреляционный анализ зависимости качественной структуры ИИ от валютных курсов, использующий в качестве количественного критерия долю ПИИ в общем объёме ИИ. В итоге получен результат принципиального плана – положительной оказывается корреляция между долей ПИИ и номинальными курсами обеих валют только у экспортно-ориентированной группы (соответственно R$ ПИИ/ИИ(2) = 0,49 и R€ПИИ/ИИ(2) = 0,39), и ещё у группы 4, но уже только по доллару и практически незначимой (R$ ПИИ/ИИ(4) = 0,09). По остальным девяти группам эта корреляция отрицательна.

По России доля ПИИ/ИИ за 1995-2003гг. составила в среднем 36,73%.15 Наиболее высока эта доля у десятой, восьмой и четвёртой групп (80,96%, 62,42% и 61,14% соответственно). Наиболее солидные по суммарному объёму привлеченных с 1995 по 2004 гг. ИИ первая и вторая группы – соответственно 53,67% и 20,47% от общестранового объёма за этот период - имеют среднегодовые доли ПИИ в последних 36,33% и 37,54% соответственно (Рис.3).

Рис.3. Темпы роста курса доллара США и доля ПИИ в ИИ, (соответственно для страны в целом и отдельно для региональных групп 1и 2), 1995г = 100%.


Цена нефти и распределение инвестиций. Расчёты коэффициентов парной корреляции между относительным ростом цены нефти и погрупповой динамикой инвестиций различного вида позволяет выявить различия в зависимости последних от цен на Urals. По ИОК теснота связи очень высокая и практически одинаковая во всех группах (от ROILИОК(10)= 0,80 до ROILИОК(8)= 0,87 при среднем по стране ROILИОК(РФ) = 0,86). По суммарным ИИ теснота связи сопоставляемых показателей различается по группам достаточно заметно (от ROILИИ(10)= -0,24 до ROILИИ(3)= 0,75). Что касается «нефтегазовой» группы 2 – «родственной» для рассматриваемого теперь статистического признака – то она по связи лишь немного уступает группе 3 (ROILИИ (2)= 0,73). Связь динамики ПИИ с ценовой динамикой нефти преимущественно отрицательна за исключением групп 2, 4 и 9 – по ним обнаруживается положительная, но слабая теснота связи (от ROIL ПИИ(6)=-0,82 до ROIL ПИИ(3)= 0,12 при общем по стране ROIL ПИИ(РФ) = -0,32).

Географические центры макропоказателей.

Диссертантом рассчитаны местоположения ежегодных центров территориального распределения ряда макроэкономических индикаторов - объёма ВВП, численности населения и объёмов ИОК, ИИ и ПИИ. Для этого по всем пяти макроиндикаторам вычислено ежегодное матожидание их распределения как по долготе, так и по широте, что позволило определить центр их географического распределения. К числу основных позитивных моментов такого подхода можно отнести то обстоятельство, что знание направленности и амплитуды миграции центров распределения макроиндикаторов позволяет оценить, во-первых, несбалансированность территориального развития экономики страны; во-вторых, тенденции в дрейфе этих показателей, приводящие либо к стабильному центрированию или дальнейшей разбалансировке исследуемых центров относительно других экономических центров страны; и, в-третьих, сопоставить между собой соответственно центр расселения населения и центры приложения производственных и инвестиционных ресурсов.

Анализ пространственной подвижности центров распределения исследуемых макропоказателей России основывается на расчете ежегодных значений географических координат данных центров за соответствующий им статистический период. Географическая широта и долгота центра распределения натуральных или финансовых объёмов соответствующих макроэкономических индикаторов рассчитываются по следующим формулам:

, (4.1), (4.2)

где: lonx и latx - соответственно географическая долгота и широта пространственного центра распределения макроэкономических индикаторов (доли градуса даны не в традиционных для географии минутах и секундах, а в десятичном исчислении); lonr и latr —соответственно географическая долгота и широта административного центра региона (штата, провинции) r; - натуральный или финансовый (денежный) объём макроэкономического индикатора x по региону (штату, провинции) r, x = 1, m; n - число регионов для России (n = 89), штатов для США (n = 51 (включая округ Колумбия)) или провинций и территорий для Канады (n = 13).

Пространственные сдвиги и эксцентриситеты. Все географические перемещения (сдвиги, дрейфы) центров отдельных макроэкономических индикаторов и их взаимное смещение друг относительно друга (т.е. их эксцентриситет) рассчитываются как физическое расстояние между двумя точками 1 и 2 земной поверхности, определяемое по следующей формуле:

S= R * arccos [sin(lon1)*sin(lon2) + cos(lon1)*cos(lon2)*cos(lat1-lat2)] (5)

где: R – радиус Земли (принято R = 6 371км).

Анализ дрейфа геоцентров основных макроиндикаторов России

Инвестиционные потоки.


Дрейф центра распределения ИОК (тонкие прямые линии) демонстрирует отсутствие долгосрочных трендов (Рис. 4).

В качестве причины того, что кризис 1998 года привёл к дрейфу центра ИОК в северном направлении, можно рассматривать резкую девальвацию российского рубля, общее сокращение объёма всех инвестиций и их концентрирование вокруг столичного региона (доля Москвы в страновом объёме ИОК составила в 1998 году максимальные 16%, а всей столичной группы – 26%).

Рис. 4. Дрейф ИОК в РФ.

Заметный сдвиг в 1998-м году в западном направлении объясняется снижением их объёма и концентрацией в столичном регионе - он компенсируется по долготе к 2001 году и по широте к 2005 году. Итоговое смещение центра размещения ИОК за период с 1990-го по 2007-ой год составляет по широте всего 0,3 на север, а по долготе - почти 3,5 на запад (Табл. 5). В целом же территориальное размещение ИОК достаточно локализовано. Плавная жирная линия отражает центр ИОК, накопленных с 1995 года при 5%-ном уровне их ежегодной капитализации. Общий дрейф центра ИОК за 17 лет составляет 219 км.



Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 11 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.