2.2 Анализ результатов неравенства доходов и экономического роста.

Общие методы оценки панельных данных моделей являются модели фиксированных эффектов и / или модели случайных эффектов. Случайных эффектов техника может быть использована только при конкретной стране эффектов коррелирует с объясняющих переменных (Forbes 2000). Для проверки этого предположения со провела типичный тест Hausmen. На основании этого теста, мы отказались от нулевой гипотезы модели случайных эффект в этом наборе данных. Таким образом, фиксированные модели эффектов, используемых в нашей оценке. В рамках этого незаметно эффект предположить неизменными, и, следовательно, разница в данных по времени можно оценить (Вулдридж 2003). Таким образом, сечение регрессионного анализа было проведено методом фиксированной техники эффектов с отдельной стране специфический эффект. Коэффициент Джини ¹²(по неравенство), реальный ВВП на душу населения, индекс человеческого капитала и инвестиционные затраты (слой), используются в регрессии на рост реального ВВП. Эмпирических результатов приводится в таблице 2.

Мы находим из таблицы, [R.sup.2] является 0,5901 и переменной неравенства в доходах является статистически весьма существенную роль. Этот коэффициент показывает сильную положительную корреляцию между неравенством доходов и рост реального ВВП. Другие переменных не являются значительными, чтобы иметь существенный вклад в экономический рост. Таким образом уровень доходов, уровень образования и рыночных диспропорций, не оказывает значительного влияния. Это повышает мало заботятся о нас, потому что они должны иметь важное значение для экономического роста.

Есть страны, которые вносят существенный вклад в темпы роста ВВП. К этим странам относятся Китай, Венгрия, Индия, Индонезия, Корея (Южная), Пакистан, Шри-Ланка, Таиланд и Венесуэла. У них есть серьезные лица или страны специфическое влияние на темпы роста. Венесуэла является единственной страной, со значительным негативная связь с реальным ростом ВВП. В этой стране специфический эффект может отражать других факторов в тех странах, в том числе политической ситуации, социально-экономической инфраструктуры.

Вторая модель с фиксированными эффектами регрессии оценивалась в том числе и по конкретным странам эффект и времени воздействия. Результаты представлены в таблице 3.

Как и в предыдущие результаты, как мы видели в таблице 2, только неравенство доходов в значительной степени связано с реальным ростом ВВП. R-Squared значение 0,6436. Опять же, неравенство в прямой зависимости от роста. Таким образом, 1 пункт рост неравенства в доходах связан с 0,31%-ное увеличение среднегодовой рост в течение 5 лет. Если, однако, неравенство в доходах, должно было возрасти на 5 очков, то это приведет к примерно 1,5% больше, в среднем ежегодный рост на протяжении 5 лет. И если неравенство доходов увеличилось на 9 пунктов (что одно стандартное отклонение для неравенства доходов), 2,79%-ное увеличение среднегодовой рост за период времени можно было бы ожидать. Уровень доходов, образования и рыночных диспропорций, не оказывает значительного влияния на темпы экономического роста. Для конкретного сечения и времени эффекты, все те же страны (за исключением ранее значительные Шри-Ланка) существенный вклад в положительную корреляцию между неравенством доходов и реального ВВП на душу населения. И срок в 1986-1991, как представляется, более благоприятной для экономического роста, чем в другие периоды времени. Похоже, что снижение цен на нефтепродукты в этот период могут оказывать положительное влияние на темпы роста экономики этих стран ..

Таким образом, неравенство доходов единственная переменная, которая является значительным по отношению к реальному росту ВВП, как в оценке результатов. Реальный ВВП на душу населения не имеет ни положительного или отрицательного существенное влияние на экономический рост, как показано в таблице 2 и в таблице 3. Вполне возможно, что абсолютное доход на душу населения настолько мала, по сравнению с развитыми странами, теории конвергенции, в данном случае неприменимо. Подобная интерпретация может быть сделано для уровня образования. В некоторых случаях уровень образования ниже критического уровня, необходимого для адаптации новых технических знает, как иметь место. Коэффициенты для остальных независимых переменных, также не является статистически значимым. Тем не менее, признаки этих переменных во времени и страны эффекты модели (табл. 3), соответствует тому, что ожидалось. Увеличение в среднем среднего школьного лет для мужчин и женщин увеличивается реальный ВВП на душу населения. Кроме того, смета расходов на коэффициент стоимости инвестиций или рыночных диспропорций является отрицательным, как ожидалось.

В итоге, как регресс результатов показывает, что неравенство в доходах не замедлить или препятствовать росту в менее развитых странах. Скорее это имеет положительное влияние на реальный рост экономики, а также более высокие коэффициенты неравенства в доходах, связанных с более высокими темпы роста реального ВВП. В определенном смысле это подтверждает так называемая "теория просачивания" в экономической литературе.

Темпы экономического роста могут значительно различаться в разных странах за тот же период времени, как это видно из опыта последних нескольких десятилетий. Некоторые страны испытывают большими пролетами устойчивого ускорения темпов роста, а другие страны застой на практически нулевым ростом. Эта статья не утверждаю, что неравенство доходов является единственным фактором, влияющим на экономический рост, однако он не предусматривает эмпирические доказательства того, что существует сильная связь между ними. Данные показывают, что рост неравенства в доходах страны в значительной степени соотносится с экономическим ростом. Наблюдается позитивная взаимосвязь совершенно противоположный от многих предыдущих эмпирических работ, проводимых на неравенство доходов и экономического роста. Тем не менее, можно утверждать, что это позитивное отношение может быть результатом третий фактор, который влияет на рост и неравенство объявлений. Это может быть верно для аналогичных экономикой не для различных групп мы изучали здесь.

Есть некоторые различия между завершении обучения здесь и предыдущих исследований. Во-первых, это исследование фокусируется исключительно только менее развитых или развивающихся стран. Во-вторых, это исследование использует неравенство в доходах коэффициентов (коэффициенты Джини), которые имеют высокое качество, чем коэффициент Джини для предыдущих исследований. Кроме того, периоды времени, используются пять периодов, в отличие от 10-летнего периода часто используется в предыдущих работах (см. Deininger и Сквайр).

Есть несколько способов для улучшения данного исследования для будущих исследований. Вполне вероятно, что существует небольшая задержка между изменениями неравенства в распределении доходов и последующее влияние на рост реального ВВП. Для этого, переменные не должны быть усреднены по периодам времени. Вместо первоначального значения в течение времени, достаточно. Во-вторых, этот документ использует небольшое число переменных для оценки возможного воздействия на экономический рост. Включения других переменных может изменить вклад неравенства доходов на экономический рост. Некоторые из этих переменных включают (но не ограничиваясь ими): государственные расходы, черный премиум, форма правления, характер политической нестабильности т.д. различные измерения неравенства доходов, таких как доступ к активам, в частности, распределения земли можно было бы также быть использованы в такого анализа.

Эта статья никоим образом не прекращает поиск реальное соотношение между неравенством доходов и экономическим ростом. Тем не менее, она дает эмпирические доказательства того, что неравенство в доходах может оказать положительное воздействие на экономический рост в наименее развитых странах. Этот положительный результат отношений противоречит последние эмпирические данные, таким образом, свидетельствует, что более расследование необходимо, чтобы полностью понять сложную взаимосвязь между неравенством доходов и экономическим ростом.