Статья: Оценка пространственных внешних эффектов инфраструктурного развития российских регионов

Оценка пространственных внешних эффектов инфраструктурного развития российских регионов

Мельников Р.М.

д.э.н., профессор РАНХиГС

Ключевые слова: пространственное развитие, инфраструктура, внешние эффекты.

Одним из основных направлений реализации стратегии экономического развития России в современных условиях является преодоление инфраструктурных ограничений экономического роста Медведев Д.А. Россия-2024: Стратегия социально-экономического развития // Вопросы экономики. - М., 2018. - № 10. - С. 5-28. . Распоряжением Правительства Российской Федерации от 30 сентября 2018 г. № 2101-р утвержден комплексный план модернизации и расширения магистральной инфраструктуры на период до 2024 г. Согласно этому плану в ближайшие 6 лет только за счет создаваемого бюджетного Фонда развития предполагается профинансировать инфраструктурные проекты на сумму более 3,5 трлн. руб. В то же время влияние инвестиций в инфраструктуру на экономическое развитие российских регионов различных типов все еще недостаточно изучено, поскольку в немногочисленных работах различных авторов приводятся не очень хорошо согласующиеся друг с другом оценки влияния обеспеченности инфраструктурой на динамику показателей результатов регионального развития. Достаточно противоречивыми являются и выводы зарубежных ученых о влиянии инфраструктурной обеспеченности на динамику регионального развития, полученные на основе использования данных различных стран мира Мельников Р.М. Инфраструктурная обеспеченность как фактор экономического роста в российских регионах // Региональная экономика: теория и практика. 2019. - № 4. - С. 615-633..

Наиболее популярными в эмпирических исследованиях подходами к изучению влияния обеспеченности инфраструктурой на результаты экономического развития регионов являются оценка производственных функций и регрессий экономического роста, включающих инфраструктурные независимые переменные. Подход, предусматривающий использование производственных функций, развивает идеи статьи Д. Ашауэра Aschauer D.A. Is public expenditure productive? // Journal of Monetary Economics. 1989. - Vol. 23, N 2. - P. 177-200., в которой оценивалась производственная функция экономики США с государственным инфраструктурным капиталом в качестве факторной переменной. Эластичность выпуска по инфраструктуре была оценена Ашауэром на уровне 0,35, что свидетельствует о наличии дефицита инфраструктуры в экономике США и высокой макроэкономической эффективности государственных инвестиций в ее создание. Результаты оценивания аналогичных моделей на панельных данных штатов США Evans P., Karras G. Are government activities productive? Evidence from a panel of US states // Review of Eсonomics and Statistics. 1994. - Vol.76, N 1. - P. 1-11; Garcia-Mila T., McGuire T., Porter R. The effects of public capital in state-level production functions reconsidered // Review of Economics and Statistics. 1996. - Vol.78, N 1. - P. 178-180; Holtz-Eakin D. Public-sector capital and the productivity puzzle // The Review of Economics and Statistics. 1994. - Vol. 76, N 1. - P. 12-21. показали, что влияние инвестиций в инфраструктуру на динамику выпуска частного сектора существенно более слабое по сравнению с оценками Ашауэра или вообще статистически незначимое, а наиболее важным с точки зрения создания благоприятных условий для экономического роста видом инфраструктуры являются автомобильные дороги.

Альтернативный оцениванию производственной функции подход к оценке воздействия инфраструктурных факторов на динамику развития региональных экономик предложил Э. Шиодзи Shioji E. Public capital and economic growth: A convergence approach // Journal of Economic Growth. 2001. - Vol. 6, N 3. - P. 205-227.. Используя панельные данные штатов США и префектур Японии, Шиодзи оценил уравнение вида

,

где y_it - логарифм ВРП на одного занятого, ?y_it - среднегодовой темп прироста этой переменной за пятилетний период, начинающийся в году t, g_it - логарифм запаса инфраструктурного капитала на одного занятого в начале года t, б_i - фиксированный эффект региона, е_it - случайная ошибка. При этом предполагается, что экономика не находится в состоянии долгосрочного равновесия, и принимается во внимание лаг влияния инвестиций в инфраструктуру на прирост ВРП. Коэффициент эластичности ВРП по базовой инфраструктуре был оценен Шиодзи в диапазоне от 0,09 до 0,14 для США и в диапазоне от 0,10 до 0,17 для Японии в зависимости от спецификации модели и метода оценивания. Таким образом, вклад инвестиций в инфраструктуру в прирост ВРП является довольно небольшим, но положительным и статистически значимым.

Значимую роль в изучении воздействия инвестиций в инфраструктуру на динамику выпуска играет анализ пространственных внешних эффектов развития инфраструктуры других регионов. Развитие инфраструктуры соседних регионов способствует улучшению условий ведения хозяйственной деятельности для предприятий каждого региона благодаря снижению трансакционных и транспортных издержек. Однако вместе с тем развитие инфраструктуры соседнего региона усиливает его конкурентные преимущества по отношению к другим регионам. Это может способствовать перемещению экономической деятельности в регионы, которые характеризуются лучшей обеспеченностью инфраструктурой, и приводить к возникновению негативных внешних эффектов, ухудшающих возможности развития для соседних регионов с похожей отраслевой специализацией Boarnet M.G. Spillovers and the locational effects of public infrastructure // Journal of Regional Science. 1998. - Vol. 38, N 3. - P. 381-400..

Эмпирический анализ внешних эффектов развития инфраструктуры в регионах проводится путем оценивания моделей пространственной эконометрики Elhorst J.P. Spatial Econometrics: From Cross-Sectional data to Spatial Panels. - Heidelberg: Springer, 2014. - 119 p.. Эти модели включают пространственные лаги, то есть взвешенные средние значения переменных «соседних» регионов для каждого из регионов. Для учета «соседства» используются матрицы пространственных весов.

Элементы матрицы пространственных весов отражают географическое или экономическое расстояние между регионами. Наиболее широко в прикладных исследованиях применяется матрица соседства, элементы которой w_ij=1, если субъекты федерации i и j (i<>j) граничат друг с другом, и w_ij=0, если никаких общих границ друг с другом регионы не имеют или i=j. Данная бинарная спецификация матрицы пространственных весов соответствует предположению о том, что рассматриваемый регион в равной степени связан с каждым из своих ближайших соседей и при этом вообще никак не связан с регионами, которые не имеют с ним общих границ.

До расчета значения пространственного лага элементы этой матрицы обычно нормируют, чтобы обеспечить равенство суммы весовых коэффициентов по строке единице. Отсюда w_ij можно определить из условий w_ij = k, если регион i граничит с регионом j, i?j, w_ij = 0, если регион i не граничит с регионом j, для любого i, где n - число регионов.

Так как в теории эндогенного роста обмен идеями и информацией трактуется в качестве одного из ключевых драйверов роста экономики Aghion P., Howitt P. Endogenous growth theory. - Cambridge (Mass.): MIT Press, 1998. - 708 p.; Lucas R.E. On the mechanics of economic development // Journal of Monetary Economics. 1988. - Vol. 22, N 1. - P. 3-42; Romer P.M. Endogenous technological change // Journal of Political Economy. 1990. - Vol.98, N 5. - P. 71-102., в последние годы в академической литературе значительное внимание стало уделяться изучению характера воздействия инвестиций в телекоммуникационную инфраструктуру и развитие широкополосного Интернета на экономический рост. Результатом развития телекоммуникационной инфраструктуры является снижение издержек существующих бизнес-процессов, а высокоскоростной Интернет в странах с инновационной экономикой приводит к формированию новых моделей бизнеса и кооперации фирм, использующих активный обмен большими массивами данных. Кроме того, распространение информационных и коммуникационных технологий приводит к уменьшению трансакционных издержек потребителей, что также приводит к росту общественного благосостояния. Результаты эконометрических исследований с использованием данных различных стран мира позволили показать, что инвестиции в инфраструктуру телекоммуникаций и широкополосного Интернета статистически значимо влияют на динамику экономического роста Harb G. The economic impact of the Internet penetration rate and telecom investments in Arab and Middle Eastern countries // Economic Analysis and Policy. 2017. - Vol. 56. - P. 148-162..

Для оценки влияния обеспеченности инфраструктурой на темпы роста экономики субъектов Российской Федерации воспользуемся следующими основными переменными, характеризующими уровень развития инфраструктуры в российских регионах:

- плотностью автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием, рассчитываемой с использованием коэффициента Энгеля

,

где L - длина путей в км., S - площадь субъекта федерации в тыс. кв. км, P - численность населения в тыс. чел.;

- плотностью путей железных дорог, рассчитываемой с использованием коэффициента Энгеля;

- удельной мощностью электростанций на одного занятого в экономике региона, кВт;

- количеством устройств мобильной связи на 1000 чел.;

- долей организаций, применяющих Интернет в своей работе, %.

Исходные данные для расчета значений этих переменных приведены в статистических сборниках Росстата «Регионы России. Социально-экономические показатели». Данные о плотности автодорог были скорректированы и приведены к сопоставимому во времени виду.

Динамика рассматриваемых инфраструктурных переменных в 2001-2017 гг. по российской экономике в целом представлена в таблице 1.

Таблица 1

Динамика развития инфраструктуры российской экономики в 2001-2017 гг.

Данные таблицы 1 демонстрируют заметный рост обеспеченности инфраструктурой экономики страны за период с 2001 по 2017 г. Масштабы использования устройств мобильной связи увеличились в 38 раз, доля организаций, использующих Интернет в своей работе - в 2 раза, плотность автодорог (после корректировки и приведения к сопоставимому во времени виду) - в 1,75 раза, мощность электростанций на одного занятого - на 21,4%. В то же время процесс распространения мобильной связи и Интернета по территории страны в значительной мере завершился достижением уровня насыщения в 2013 г.. Вместе с тем плотность железных дорог в период с 2001 по 2016 г. оставалась примерно постоянной не только по стране в целом, но и в большинстве регионов (некоторые колебания коэффициента Энгеля объясняются изменением численности населения, а не длины железных дорог).

Для оценки динамики неравенства в обеспеченности субъектов Российской Федерации разными видами инфраструктуры был рассчитан коэффициент вариации , где - среднее арифметическое инфраструктурной переменной по всем регионам, у_x - среднеквадратическое отклонение инфраструктурной переменной x по всем регионам. Динамика коэффициентов вариации пяти рассматриваемых показателей обеспеченности инфраструктурой представлена в таблице 2.

Таблица 2

Динамика коэффициентов вариации показателей обеспеченности инфраструктурой российских регионов в 2001-2017 гг.