C. Кадочников, А. Федюнина

Влияние связанного разнообразия экспорта на экономическое развитие регионов России*

В статье анализируется взаимосвязь между структурой экспорта и темпами экономического развития в российских регионах. Предполагается, что на динамику экономического развития в регионе влияет не столько разно­ образие экспортируемых товаров, сколько разнообразие технологически связанных товаров, находящихся в продуктовом пространстве на небольшом «расстоянии» друг от друга. Представленный в работе эмпирический анализ подтверждает выдвинутую гипотезу о том, что одним из важных факторов экономического развития в регионах России в 2003—2008 гг. была плотность продуктового пространства вокруг товаров со сравнительным преимуществом региона. Авторы утверждают: наличие в регионе локального разнообразия связанных отраслей является важным фактором экономического развития.

Ключевые слова: диверсификация экспорта, разнообразие товаров, экономический рост.

JEL: F14, O14, O33, O40.

Диверсификацию экспорта в последние годы правительства многих стран рассматривают в качестве одного из ключевых источников устойчи­ вого экономического роста, обеспечения постоянного роста стандартов потребления домашних хозяйств. Это в первую очередь относится к развивающимся странам, сырьевым экономикам, а также странам, относи­ тельно недавно вставшим на путь глубокой рыночной трансформации, где

Кадочников Сергей Михайлович (skadochnikov@hse.ru), д.  э.  н., проф., директор Cанкт-Петербургского кампуса НИУ ВШЭ (Cанкт-Петербург), профессор кафедры международной экономики Высшей школы экономики и менеджмента Уральского федерального университета (Екатеринбург); Федюнина Анна Андреевна (anna.fedyunina@gmail.com), магистр экономики, научный сотрудник Санкт-Петербургского кампуса НИУ ВШЭ, научный сотрудник Лаборатории международной и региональной экономики Высшей школы экономики и менеджмента Уральского федерального университета.

* Исследование проведено при поддержке ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009—2013 гг. (поддержка научных исследований, проводимых коллективами научно-образовательных центров в области экономических наук, соглашение № 14.A18.21.0018).

Влияние связанного разнообразия экспорта на экономическое развитие...

преодоление узкой (однобокой) товарной специализации­ в производстве и экспорте называют в числе стандартных рецептов экономического оздоровления или процветания. Этот тезис стал рассматриваться как особенно актуальный в период мирового финансово-экономического кризиса 2008—2009 гг. и посткризисный период восстановления, когда для большой группы стран была выявлена устойчивая отрицательная корреляция между уровнем и длительностью экономического спада, с одной стороны, и уровнем диверсификации в производстве и экспор-

те — с другой (Bacchetta et al., 2007; Haddad et al., 2012).

В данной работе мы анализируем связь между уровнем диверсификации экспорта и темпами экономического развития в российских регионах, используя базы данных по экспорту Федеральной таможен­ ной службы России и базы региональных данных Федеральной службы государственной статистики России за 2003—2008 гг. Исходя из «узкой» и «широкой» версий подхода Хаусмана—Хванга—Родрика— Клингера—Хидальго (Hausmann et al., 2007; Hausmann, Klinger, 2007; Hidalgo et al., 2007), мы проверяем гипотезы о влиянии «несвязанного» и «связанного» разнообразия экспорта на экономическое развитие российских регионов в период высоких темпов экономического роста 2003—2008 гг. Впервые в литературе мы показываем, что одним из важных факторов, определявших темпы экономического развития в регионах России в этот период, была плотность продуктового про­ странства вокруг товаров со сравнительным преимуществом региона.

Эффекты диверсификации экспорта: постановка проблемы

Втеории международной торговли до сих пор отсутствуют сколько-­ нибудь признанные широкие теоретические концепции, в которых обосновывалось бы положительное влияние диверсификации экспорта на экономическое развитие стран в мировой экономике. Наоборот, согласно классическим (модель торговли Рикардо) и неоклассическим (модели Хекшера—Олина—Самуэльсона и Рикардо—Вайнера) теориям международной торговли, основанным на концепции сравнительного преимущества, более глубокая специализация, а отнюдь не диверсификация экспортной «корзины» страны, обеспечивает как рост национального дохода, так и, следовательно, повышение уровня благосостояния домашних хозяйств в экономике (Dutt et al., 2008. P. 6). Во многих современных моделях международной торговли учитывается продуктовая дифференциация (см., например, класс моделей международной торговли в условиях монополистической конкуренции, восходящих к работам П. Кругмана), но источником выгод от между­ народной торговли в них считается не расширение, а сокращение диверсификации производимых и экспортируемых благ по сравнению с уровнем (диверсификации в производстве), который достигался в условиях закрытой экономики (Krugman, 1981. P. 968—969).

Вдинамических моделях международной торговли, не предполагаю­ щих международного распространения знаний, в качестве основного

C. Кадочников, А. Федюнина

результата торговли рассматривается сохранение уровня диверсификации, который определяется исключительно относительными запасами факторов производства (Grossman, Helpman, 1990; 1991a). Его повыше-

нию препятствуют самоподдерживающиеся эффекты первоначальной специализации, которая может приводить к «ловушке развития», если товарная специализация основана на продукции секторов с низкой степенью переработки (Krugman, 1987). В моделях, описывающих процесс создания знаний и технологий как эндогенный, предполагается изменение товарной специализации торгующих партнеров в сторону продуктов более высокого качества, при этом развитые страны переходят к производству новых товаров, а специализация развивающихся стран формируется на основе имитации технологий производства развитых стран (Grossman, Helpman, 1991b; Glass, 1997).

Поиск аргументов в пользу диверсификации экспортной корзины стимулировало становление в середине XX в. новой теории экономического развития. Одной из ее идей была гипотеза о положительном влиянии диверсификации (а не специализации) на экономический рост и развитие экономики. Пионерными в этой области принято считать концепцию Пребиша—Зингера (Prebisch, 1950; Singer, 1950)

итеорию «большого толчка» («big push») (Rosenstein-Rodan, 1943).

Однако глубокое теоретическое обоснование положительной связи между уровнем диверсификации экспорта и темпами экономического роста было впервые предложено лишь в макроэкономических концепциях эндогенного экономического­ роста. В них учитываются эффекты «обучения в процессе деятельности» («learning-by-doing»)

и«обучения в процессе экспорта» («learning-by-exporting»), а также рассматриваются рост разнообразия экспортных товаров и переход от торговли сырьевыми к торговле высокотехнологичными товарами как выгодный для экономики, поскольку в результате диверсификации экспорта создаются улучшенные производственные технологии в новых экспортных отраслях и возникают положительные внешние эффекты

вдругих отраслях (Aghion, Howitt, 1998; Barro, Sala-i-Martin, 2003).

Аргументы в пользу экспортной диверсификации были развиты в ряде теоретических концепций конца ХХ в., к числу которых можно отнести­ теорию «ресурсного проклятия» (Sachs, Warner, 1997), а также порт­ фельную концепцию экономического развития, в рамках которой,

вчастности, обращается внимание на взаимосвязь между экспортной диверсификацией, развитием финансового сектора, с одной стороны,

итемпами экономического роста — с другой (Acemoglu, Zilibotti, 1997).

Однако на всех ли этапах экономического развития эффективна экспортная диверсификация? И любое ли разнообразие экспортных това­ ров выгодно для экономического развития? Это два принципиальных вопроса, ответы на которые более всего интересуют участников эконо- мико-теоретических и политических дискуссий о значении внешнеэконо­ мической открытости для экономического развития стран и регионов.

Отвечая на первый вопрос, мы должны отметить, что в истории экономики существуют примеры, когда в богатых природными ресурсами странах ресурсные секторы могут в течение длительного времени расти высокими темпами и обеспечивать устойчивое экономическое

Влияние связанного разнообразия экспорта на экономическое развитие...

развитие. В этом контексте, например, описан опыт США (Wright, Czelusta, 2002), Швеции и Финляндии (Blomstrom, Kokko, 2003), а также Чили (Herzer, Nowak-Lehmann, 2004).

Кроме того, в ряде эмпирических работ последних лет показано, что структура экспорта может меняться, проходя несколько фаз: от низкой степени диверсификации к более высокой, а когда финансовый рынок достигает определенной стадии развития — вновь к фазе меньшей диверсификации и соответственно большей специализации

(Saint-Paul, 1992; Imbs, Wacziarg, 2003; Cadot et al., 2007; Koren, Tenreyro, 2004; Hesse, 2007). Иными словами, существует U-образная зависимость между специализацией страны в международной торговле и уровнем ее экономического развития.

Для ответа на второй вопрос обратимся к концепциям эндогенного экономического роста, согласно которым экспортная диверсификация в пользу высокотехнологичных промышленных товаров выгодна, поскольку именно с их производством связаны положительные внешние эффекты, как внутриотраслевые, так и межотраслевые, обеспечивающие значимое влияние на темпы экономического роста (Matsuyama, 1992). В рамках концепции «ресурсного проклятия»

ипортфельной концепции экономического развития относительно более предпочтительными для экспорта представляются, в широком смысле, промышленные изделия, так как их производство с точки зрения первой концепции создает существенно менее сильные стимулы к рентоориентированному поведению по сравнению с сырьевыми товарами (Sachs, Warner, 2001), а согласно второй концепции оно менее проциклично, то есть связано с меньшими ценовыми колебаниями

ибольшими ожидаемыми доходами (Bertinelli et al., 2009. P. 19—20).

Поскольку волатильность экономической конъюнктуры, во-первых, сама по себе отрицательно коррелирует с темпами экономического роста (Aghion et al., 2009) и, во-вторых, не способствует диверсифи-

кации экспорта (Broda, Weinstein, 2010; Besedes, Prusa 2006a; Besedes, Prusa, 2006b; Martincus, Carballo, 2009), в рамках портфельной кон-

цепции экономического развития промышленные товары считаются существенно более выгодным объектом экспортной диверсификации.

Представленные выводы макроэкономических концепций эндогенного роста, концепции «ресурсного проклятия», а также портфельной концепции экономического развития, при всей их убедительности, остаются слишком широкими и неконкретными, если необходимо дать рекомендации для экономической политики. Действительно, есть множество примеров из истории, когда страны, поставив задачу выйти на мировые рынки высокотехнологичной продукции, терпели неудачу и, извлекая уроки из этого, находили для себя очень выгодные рыночные ниши относительно низкотехнологичных товаров, достигая при этом целей устойчивого экономического роста. (Пример Чили — неудачный старт проектов выхода на рынки ИТ-продукции и удачный кластерный проект искусственного разведения лососевых рыб см. в: Яковлев, Гончар, 2004.) За счет каких групп промышленных товаров необходимо расширять диверсификацию производства и экспорта? Этот вопрос становится отнюдь не праздным, когда мы рассматриваем

C. Кадочников, А. Федюнина

конкретную страну, для которой издержки выхода на новые промышленные рынки (включая, естественно, издержки производства соответствующих товаров) будут существенно различаться в зависимости от конкретных видов промышленных товаров, поскольку страны различаются наделенностью ресурсами, а товары — пропорциями ресурсов (ресурсной интенсивностью), необходимыми для их производства.

Один из вариантов ответа на этот вопрос основан на тезисе о необходимости стимулировать экспорт товаров, спрос на которые на мировом рынке растет наиболее динамично (Alexander, Warwick, 2007). С помощью этого тезиса можно объяснить успех развитых стран, а также группы быстрорастущих экономик Юго-Восточной Азии, но его нельзя считать общим, поскольку он учитывает лишь «выгоды» или «доходы» от диверсификации и полностью игнорирует сравнительные преимущества стран, тем самым не учитывая «издержки» выхода на новые рынки.

Другой вариант ответа основан на следующем предположении: на экономическое развитие стран оказывает влияние не то, какую группу товаров экспортируют страны (в категориях уровня добавленной стоимости­ , жизненного цикла или динамики спроса на мировом рынке), а то, какие именно товары экспортируются (Hausmann et al., 2007; Hausmann, Klinger, 2007; Hidalgo et al., 2007). «Узкая» версия такого подхода основана на наблюдении, что страны, экспортирующие товары с более высоким «уровнем производительности», растут быстрее, причем этот уровень определяется принадлежностью товаров к экспортной корзине стран с высокими доходами на душу населения. Важной характеристикой товаров из отраслей с высокой «производительностью» выступает эластичный спрос на них на мировом рынке, поэтому страна может экспортировать такие товары в больших объемах без значительного негативного влияния условий торговли (Hausmann et al., 2007. P. 14). «Широкая» версия подхода добавляет в анализ влияние­ расположения экспортных товаров в продуктовом пространстве. При этом наиболее эффективной становится такая диверсификация экспорта­, когда расширяются производство

иэкспорт товаров, которые, во первых, соответствуют более высокой «производительности» и, во-вторых, находятся относительно «близко» к текущей экспортной корзине страны (Hausman, Klinger, 2007). Таким образом, подход Хаусмана—Хванга—Родрика—Клингера—Хидальго (далее — подход Х—Х—Р—К—Х) в явной форме учитывает в анализе эффектов от экспортной диверсификации как сторону «доходов», так

исторону «издержек» диверсификации, и в этом смысле представляет­ ся существенно более сбалансированным, нежели упомянутые выше теоретические и эмпирические подходы.

Анализ эволюции экспортных корзин стран в мировой экономике позволил прийти к выводу о том, что страны смещают экспортную специализацию преимущественно в сторону тех товаров, которые связаны с существующими товарами в экспортной корзине (Hausmann, Klinger, 2006). В связи с этим расположение страны в «продуктовом пространстве» часто оказывает принципиально важное влияние на потенциал

иэффекты от экспортной диверсификации (Hidalgo et al., 2007).

Влияние связанного разнообразия экспорта на экономическое развитие...

Подход Х—Х—Р—К—Х впервые вводит в теорию международной торговли категорию «связанности товаров или отраслей»1, опираясь при этом на выводы теории агломерационной экономики, в центре внимания которой всегда был вопрос об источниках и направлениях агломерационных эффектов. А именно воздействие каких внешних эффектов, внутриили межотраслевых, в наибольшей степени оказывает влияние на деятельность фирм в пределах ограниченного пространства

(Glaeser et al., 1992; Feldman, Audretsch, 1999)? Согласно первому подходу, фирмы получают выигрыш и способны перенимать внешние эффекты только в том случае, если они расположены в регионах с от-

раслевой специализацией (Marshall, 1890; Arrow, 1962; Romer, 1986);

согласно второму подходу, только регионы с диверсифицированной структурой производства характеризуются более высокими темпами экономического роста вследствие существования межотраслевых внешних эффектов — экстерналий Джейкобса (Jacobs, 1969).

К настоящему времени известно несколько работ, в которых исследовано влияние связанного разнообразия отраслей на экономический рост (см. табл. 1). В большинстве рассматриваемых работ найдено подтверждение положительного влияния связанного разнообразия отраслей на экономическое развитие независимо от данных, на основе которых рассчитывается связанное разнообразие. Так, для Италии и Испании связанное разнообразие оценивалось на основе данных по региональному экспорту, а для Нидерландов и Великобритании — на основе данных по промышленному производству. Известно также исследование динамики структуры производства регионов Швеции, результаты которого подтверждают вывод о том, что вероятность появления новых отраслей напрямую зависит от степени их связанности с текущей отраслевой структурой региона (Neffke et al., 2011).

Т а б л и ц а 1

Эмпирические результаты анализа влияния связанного разнообразия отраслей на экономический рост

Примечания. * Исследования, в которых меры связанного разнообразия рассчитывались на основе данных по экспорту; ** исследования, в которых меры связанного разнообразия рассчитывались на основе данных по промышленному производству; «+» — выявлено положительное статистически значимое влияние; «–» — выявлено отрицательное статистически значимое влияние; «0» — влияние статистически незначимо; «?» — данная зависимость не рассматривалась.

1 Здесь и далее мы будем определять связанность между двумя товарами (отраслями) как степень схожести между необходимыми для их производства базами навыков и знаний

(Neffke, Henning, 2009; Boschma, Frenken, 2011a).

C. Кадочников, А. Федюнина

Как показывают эмпирические исследования, связанность между отраслями может не только стимулировать экономический рост, но

ивести к возникновению новых отраслей. Так, выявлено, что текущая отраслевая структура экспорта страны предопределяет будущую структуру, поскольку текущий набор активов в стране определяет, какие новые отрасли могут быть развиты в дальнейшем (Hidalgo et al., 2007; Hausmann, Klinger, 2007; Hausmann, Hidalgo, 2010).

Связанность отраслей независимо от уровня глубины измерения (только экспортные отрасли или полный набор всех производимых

врегионе/стране товаров и услуг) оказывает влияние на экономическое развитие. При анализе методологии эмпирических исследований возникает вопрос: какой тип данных — только экспорт или полный набор отраслей внутреннего производства — позволит получить более­точные результаты? Очевидно, что для каждого региона имеется существенное число отраслей внутреннего производства, которые не относятся к экспортным. Следовательно, анализ связанности в случае использования данных только по экспорту приведет к смещению оценки в сторону промышленных отраслей в силу невысокой торгуемости большинства отраслей сектора услуг (Boschma, Minondo, Navarro, 2010. P. 6). Однако взаимодополняемость знаний между промышленными отраслями может быть аппроксимирована структурой экспорта, поскольку именно отрасли­,

внаибольшей степени подверженные международной­ конкуренции, выступают главными драйверами создания новых знаний, инноваций

иэкономического роста (например, см.: Dosi, 1988; Fagerberg, 1988).

Разнообразие экспортных товаров и региональное экономическое развитие:

методика эмпирической оценки и описание базы данных

Для эмпирического тестирования влияния диверсификации экспорта на экономическое развитие регионов России мы применяем подход Х—Х—Р—К—Х, использованный в ряде других работ (Vītola,

Dāvidsons, 2008; Hidalgo, 2009; Minondo, 2010; Hausmann, Klinger, 2010). Согласно этому подходу, производительность экспортной отрасли PRODY i оценивается как среднее взвешенное валового регионального продукта регионов — экспортеров данной отрасли, при этом в качестве весов выступают данные о выявленном сравнительном преимуществе региона по каждой отрасли соответственно:

где xc,i,t — объем экспорта регионом c товаров отрасли i в году t. Рассчитанные индексы производительности отраслей исполь-

зуются далее для оценки производительности экспортной корзины каждого региона, обозначаемой EXPY, которая представляет собой сумму взвешенных оценок производительности отраслей, входящих

Влияние связанного разнообразия экспорта на экономическое развитие...

в экспортную корзину данного региона. При этом весами выступают доли каждой отрасли в экспортной корзине региона, то есть:

. (2)

Вэмпирической литературе можно найти критику «узкой» версии подхода Х—Х—Р—К—Х. Так, например, отмечается, что данная методология­ не позволяет учитывать различия в качестве товаров, то есть вертикальную диверсификацию (Minondo, 2010). Не менее важно, что «узкая» версия не позволяет учесть «расстояние» между отраслями. Для коррекции оценки «производительности» экспортной корзины мы используем подход, основанный на идее о различном «расстоянии» между отраслями.

Вэкономической литературе принято выделять несколько подходов к определению связанных отраслей: на основе Стандартной классификации отраслей (the Standard Industrial Classification, SIC) (Frenken et al., 2007); на основе анализа промышленных кластеров (Porter, 1998); с использованием индекса «расстояния» между двумя отраслями (Hidalgo et al., 2007). Последний подход позволяет получить более корректные результаты при оценке взаимосвязи «расстояний» между отраслями и экономического роста на региональном уровне по сравнению с первыми двумя подходами (Boschma et al., 2010).

Следуя «широкой» версии подхода Х—Х—Р—К—Х (методологии Hidalgo et al., 2007), мы рассчитываем «расстояние» между двумя отраслями i и j как вероятность того, что российские регионы одно­ временно экспортируют товары отраслей i и j. Алгебраически формула для расчета «расстояния» выглядит следующим образом:

при этом

(4)

,

где: P(xi,t | xj,t) — условная вероятность достичь сравнительного преиму­ щества­ в отрасли i при наличии сравнительного преимущества в отрас­ ли j; P(xj,t | xi,t) — условная вероятность достичь сравнительного преимущества в отрасли j при наличии сравнительного преимущества в отрас­ ли i; RCA — коэффициент выявленного сравнительного преимущества.

Оценив «расстояние» между экспортными отраслями, мы можем пересчитать «производительность» экспортной корзины регионов с учетом связанности отраслей. Для этих целей будем использовать индекс, представленный в работах Хаусмана и Клингера (Hausmann, Klinger, 2006; Hausmann, Klinger, 2010). Новый индекс будем называть потенциальной производительностью экспортной корзины; формула индекса выглядит следующим образом:

C. Кадочников, А. Федюнина

Данная переменная отражает сумму взвешенных индексов производительности PRODYj,t товаров, по которым в настоящий момент регион не имеет сравнительного преимущества (xc,j,t  =  0) и которые определяются текущей структурой сравнительных преимуществ­

(xc,i,t  =  1). При этом индексы плотности используются в качестве весов. Для оценки влияния связанности экспортных отраслей на эконо-

мическое развитие регионов России в качестве зависимой переменной мы будем использовать рост добавленной стоимости на душу населения, рост производительности труда и рост занятости населения, что соответствует логике других исследований (Bishop, Gripaios, 2010; Boschma, Iammarino, 2009; Boschma et al., 2010; Frenken et al., 2007). Это также позволит провести сравнительный анализ полученных результатов.

В качестве основного источника информации в рамках нашего эмпирического исследования использована база данных Федеральной таможенной службы России за 2003—2008 гг., которая была агрегирована в соответствии с четырехзначными позициями товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности России (ТН ВЭД России). В результате были получены данные по 77 российским регионам, экспортирующим товары по основному таможенному режиму — экспорт (без реэкспорта). Эта база данных была дополнена информацией из базы данных Федеральной службы государственной статистики России по региональным показателям за соответствующие годы.

Использование таможенной статистики экспорта в соответствии с данными региона — экспортера товара может не соответствовать данным статистики региона — производителя товара и, следовательно, могут возникать определенные ограничения на интерпретацию результатов. Такая ситуация может возникать, например, в «классическом» случае декларирования экспорта добывающих отраслей, в первую очередь нефти и нефтепродуктов, развитыми полифункциональными регионами — Москвой и Московской областью. Мы, однако, склонны предполагать, что такого рода существенные искажения, во-первых, в последние годы стали относительно единичными случаями и нивелируются при использовании базы данных с детальной отраслевой классификацией. Во-вторых, они снимаются самой методикой расчета «расстояний» между отраслями, поскольку последние рассчитываются как минимум из вероятности достичь сравнительного преимущества по отрасли i при наличии сравнительного преимущества по отрасли j и условной вероятности достичь сравнительного преимущества в отрасли j при наличии сравнительного преимущества в отрасли i (см. формулу (3)).

Другая проблема касается не учтенных нами данных по межрегио­ нальной торговле, поскольку сравнительные преимущества региона отражаются­ не только на его экспорте и импорте на международные рынки­ , но и на его торговле с другими регионами России, особенно с учетом географических размеров страны. Нам представляется, что с точки зрения целей нашего исследования такое абстрагирование допустимо.

Во-первых, конкуренция на международном и российском рынках, как минимум в краткосрочной и среднесрочной перспективе, имеет­разные характеристики. Мировой рынок существенно более конкурентен­ , что и объясняет внимание исследователей к роли экспорта­как фактора

Влияние связанного разнообразия экспорта на экономическое развитие...

роста конкурентоспособности российской экономики и фактора трансферта технологий (как минимум маркетинговых и управленческих). Межрегиональная торговля, очевидно, также важна для экономического развития, в основном для использования экономии от масштаба, но ее вряд ли следует ставить в один ряд с межстрановой торговлей.

Во-вторых, объем и структура межрегиональной торговли в России в существенной степени объясняются особенностями территориального размещения производства в советский период и вряд ли могут рассмат­ риваться как отражение рыночных закономерностей формирования сравнительного преимущества регионов.

В-третьих, из-за отсутствия данных по межрегиональной торговле такой же степени дезагрегирования, как и по международной торговле, невозможно одновременно их учитывать в исследовании предложенного в статье уровня товарной классификации.

Рассматриваемый в работе период выбран не случайно. Как отмечается, в конце 1990-х — начале 2000-х годов действовали факторы экономического роста, возникшие в России после кризиса 1998 г. (слабый рубль, избыточные мощности, дешевые энергоносители), что создало благоприятные условия для повышения темпов роста во многих регионах, особенно в депрессивных промышленных центрах (Всемирный банк, 2007. С. 17). Постепенно влияние данных факторов ослабевало, экономический рост в регионах обеспечивался внутренними факторами. Так, сравнение темпов роста промышленного производства в 1999—2003 гг. и 2004—2006 гг. показывает существенное повышение неравномерности его распределения между регионами (Всемирный банк, 2007. С. 18).

«Производительность» экспортной корзины и экономическое развитие российских регионов:

эмпирический анализ

Рассмотрим основные тенденции в динамике экспорта российских регионов. На рисунке 1 показана положительная зависимость между числом отраслей, по которым российские регионы имели сравнительное преимущество, и числом новых отраслей, по которым сравнительное преимущество было приобретено.

Объясняется ли данная зависимость плотностью вокруг отраслей со сравнительным преимуществом? Другими словами, влияет ли на возникновение новых отраслей плотность продуктового пространства вокруг существующих отраслей со сравнительным преимуществом? Рисунок 2 позволяет подтвердить сделанные предположения о положи­ тельной взаимосвязи. Плотность отраслей рассчитана в соответствии с Hausmann, Klinger (2007) и отражает, насколько далеко потенциаль­ ный экспортный товар расположен в продуктовом пространстве относительно текущей структуры экспорта страны, алгебраически формула для расчета расстояния выглядит следующим образом:

C. Кадочников, А. Федюнина

при этом xc,k,t принимает значение 1, если регион с имеет сравнительное преимущество в отрасли k в момент времени t, и 0 в противном случае. Таким образом, плотность вокруг отрасли i, по которой у региона с не выявлено сравнительное преимущество в момент времени t, рассчитывается как сумма расстояний от отрасли i до всех отраслей, по которым регион с имел сравнительное преимущество в момент времени t, соотнесенное с суммой расстояний от отрасли i до полного набора отраслей.

Взаимосвязь между числом отраслей со сравнительным преимуществом в 2003 г. и числом новых отраслей со сравнительным преимуществом в 2008 г.

Рис. 1

Средняя плотность отраслей без сравнительного преимущества в 2003 г. и число отраслей со сравнительным преимуществом в 2008 г.

Рис. 2

Оценки производительности наложены на карту российских регионов (см. рис. 3 и 4). Так, например, если первоначальная текущая оценка «производительности» экспорта ресурсоориентированных регионов страны (ХМАО и ЯНАО) оказалась в значительной степени завышенной вследствие высоких среднедушевых доходов, то с учетом связанности отраслей можно скорректировать данные оценки относительно остальных регионов. Поскольку нефть и нефтепродукты не находятся в центре продуктового пространства для регионов России,

Влияние связанного разнообразия экспорта на экономическое развитие...

Текущая «производительность» экспорта EXPY в российских регионах в 2003 г. (долл.)

Источник: составлено авторами.

Рис. 3

Потенциальная «производительность» экспорта в российских регионах в 2003 г. (долл.)

Источник: составлено авторами.

Рис. 4

потенциал экспортной диверсификации и соответственно экономичес­ кого роста ресурсоориентированных регионов довольно низок. Оценка потенциальной «производительности» позволила также повысить относительную «производительность» экспорта для тех регионов, которые не имеют высоких показателей ВРП на душу населения, но экспортируют товары, находящиеся в центре продуктового пространства (см. табл. 2).

Как видно из таблицы 2, наибольшей текущей экспортной произ­ водительностью обладают ресурсоориентированные регионы, экспортирующие преимущественно продукты топливно-энергетического комплекса и горнодобывающей промышленности. К регионам с наименьшей текущей производительностью экспорта относятся депрессивные территории с индустриально-аграрным комплексом, продукция которого часто имеет низкую конкурентоспособность и не поставляется на экспорт. Переоценка текущей экспортной производительности с учетом плотности продуктового пространства позволяет существенно снизить оценку потенциальной производительности экспорта для первой группы регионов и сохранить низкую оценку производительности для второй группы. При этом наи­

C. Кадочников, А. Федюнина

Т а б л и ц а 2

Наибольшие и наименьшие значения оценок производительности экспорта регионов России, 2003 г. (долл.)

Производительность экспорта

Источник: составлено авторами.

более развитые многопрофильные территории получают наивысшую оценку потенциальной производительности экспорта, поскольку именно диверсифицированная структура экспортной деятельности позволяет им находиться ближе к центру продуктового пространства и, следовательно, дает возможность дальнейшей диверсификации производства в сторону более «дорогих» и более производительных товаров.

Разнообразие экспортных товаров и экономический рост:

эконометрическая модель и результаты

Для получения сопоставимых для анализа результатов мы используем предыдущие исследования влияния связанного разнообразия на экономическое развитие регионов (Boschma, Iammarino, 2009; Boschma et al., 2010) и простую линейную пространственную модель экономического роста:

DYc,t+5 = β0 + β1Yc,t + β2Xc,t + β3Urbanc,t + β4EDUc,t + εc,t, (7)

где: DYc,t+5 — рост показателя, отражающего экономическое развитие в регионе c за период 2003—2008 гг.; Yc,t — значение показателя, отражающего экономическое развитие в регионе с в начальный момент времени t (2003 г.); Xc,t — показатель «реальной» или «потенциальной­ » производительности экспорта в регионе с в 2003 г.; Urbanc,t — переменная, отражающая эффекты урбанизации в регионе c в начальный момент времени, в качестве прокси-переменной мы используем данные о плотности населения в регионе, человек на 1 кв. км; EDUc,t — человеческий капитал в регионе c в начальный момент времени t, в качестве прокси-переменной используется численность­ студентов высших образовательных учреждений на 10 тыс. человек населения.

Влияние связанного разнообразия экспорта на экономическое развитие...

Следуя логике предыдущих исследований, мы также используем три зависимые переменные, отражающие региональный экономический рост: рост добавленной стоимости, занятости и производительности труда. Рост переменных определяется как средний годовой темп роста в пределах рассматриваемого пятилетнего интервала.

Как было отмечено в ряде исследований, между диверсификацией экспорта и экономическим ростом существует двунаправленная взаимосвязь: диверсификация ведет к экономическому росту, а экономический рост ведет к диверсификации (Imbs, Wacziarg, 2003). Предполагая, что случайные шоки, оказывающие влияние на экономический рост, также влияют на динамику и структуру экспорта, переменную производительности экспорта в уравнении (6) мы будем рассматривать как эндогенную.

Эконометрическая модель требует выбора инструментальных переменных. В качестве инструментов мы используем плотность вокруг товаров без выявленного сравнительного преимущества в регионе и географическую широту столицы региона c. С учетом особенностей территориального планирования размещения производительных сил советского периода можно говорить, что структура производства российских регионов сформирована без существенного влияния рыночных факторов и, как представляется, в большей степени определяет структуру экспорта (и соответственно текущую и потенциальную экспортную производительность), чем темпы и уровень экономического развития. Данная идея подкреплена предыдущими исследованиями детерминант экономического развития, объясняющих выбор инструментальных переменных. В ряде исследований подтверждается гипотеза о существовании прямого воздействия географического размещения на развитие (Sachs, Warner, 1997; Sachs, 2003), что исключает использование географии в качестве инструментальной переменной, но в других работах выявлено непрямое (опосредованное) влияние географического размещения на экономическое развитие посредством институтов, при этом утверждается, что роль географических факторов вторична, а институциональных — первична (Hall, Jones, 1999; Easterly, Levine, 2003; Rodrik et al., 2004).

С использованием системы одновременных уравнений первая спецификация может быть записана в виде:

DYc,t+5 = β0 + β1Yc,t + β2Xc,t + β3Urbanc,t + β4EDUc,t + εc,t,

Xc,t = γ0 + γ1NoRCAc,t + γ2Latitudec,t + γ3Yc,t + + γ4Urbanc,t + γ5EDUc,t + εc,t,

где: NoRCAc,t — плотность вокруг товаров без сравнительного преиму­ щества в регионе с в году t, Latitudec,t — географическая широта столицы региона c2.

2 В рамках нашего исследования проверялось предположение о наличии исключительно непрямого влияния географии на экономическое развитие российских регионов — для этого переменная географической широты непосредственно включалась в первое уравнение регрессии. Полученные результаты выявили статистическую незначимость географической широты для темпов экономического роста регионов России.

C. Кадочников, А. Федюнина

DYc,t+5 = β0 + β1Yc,t + β2Xc,t + β3Urbanc,t + β4EDUc,t +

+ β51.Portc,t + β62.Portc,t + β73.Portc,t + εc,t,

Xc,t = γ0 + γ1NoRCAc,t + γ21.Portc,t + γ32.Portc,t +

+ γ43.Portc,t + γ5Yc,t + γ6Urbanc,t + γ7EDUc,t + εc,t,

где i.Portc,t, i = 1,2,3 — расстояние до города с портом — СанктПетербурга, Новороссийска, Приморска.

Переменные расстояний также географические и должны быть — в соответствии с представленной выше логикой — отнесены к инст­ рументальным, но представляется, что они отражают не только географию, оказывая как прямое, так и опосредованное влияние на объясняемые переменные экономического развития. К таким дополнительным факторам мы относим агломерационные эффекты, положительные эффекты от мобильности ресурсов разного рода, эффекты от возможности доступа к более широкому набору ресурсов. Полученные спецификации мы оцениваем двухшаговым методом наименьших квад­ ратов, а также обобщенным методом моментов.

В таблице 3 представлены результаты оценки первой спецификации. Оценки показывают, что текущая и потенциальная производительность экспорта статистически значимы для роста добавленной стоимости и производительности­ труда российских регионов и одновременно не значимы для роста занятости. Результаты теста на эндогенность поз­ воляют­ подтвердить предположение об эндогенности текущей и потен­ циальной производительности экспорта. При этом, согласно тесту на предопределяющие­ ограничения, инструменты применимы во всех моделях, кроме моделей роста занятости­6 и 12. Исследование инструментов на слабость выявляет наличие слабых инструментов для моделей с производительностью­ экспорта EXPY (согласно подходам в: Staiger, Stock, 1997; Stock, Yogo, 2005) в том смысле, что инструменты (экзогенные переменные) слабо коррелируют с эндогенной переменной оценки производительности экспорта EXPY. Как отмечается, в случае слабых инструментов выборочное распределение статистики в общем случае не является нормальным, а стандартные оценки по методу обобщенных моментов и инструментальных переменных, тесты гипотез и доверительные интервалы не являются достоверными (Stock et al., 2002).

Для проверки устойчивости результатов мы, во-первых, используем вторую спецификацию, где в качестве контрольных экзогенных переменных включены расстояния до крупнейших торговых портов России, и, во-вторых, исключаем из выборки регионы с наибольшим значением переменной EXPY, поскольку, как было отмечено выше, последняя может существенно завысить оценку экспортной производительности. Результаты оценки представлены в таблице 4.

Полученные эмпирические оценки выявляют незначимость теку­ щей производительности экспорта EXPY для экономического роста российских регионов после контроля на расстояние до портов и уменьшения выборки за счет регионов с наибольшей «переоцененной­ » производительностью. Одновременно мы получаем подтверждение положительной статистической взаимосвязи между потенциальной

Влияние связанного разнообразия экспорта на экономическое развитие...

экспортной производительностью, с одной стороны, и ростом добавленной стоимости и производительности труда — с другой. Более того,

вслучае регрессий с потенциальной производительностью результаты дополнительных тестов подтверждают эндогенность данной переменной и не выявляют слабость используемых­ инструментов3.

В целом наши результаты согласуются с результатами других работ

овлиянии связанности отраслей на экономическое развитие. Так, выяв­ ленное положительное влияние связанности экспортных отраслей на рост добавленной стоимости в регионах России согласуется­ с результатами, полученными для Италии (Boschma, Iammarino, 2009) и Испании (Boschma et al., 2010). Полученные результаты подтверждают также наличие положительной статистически значимой взаимозависимости между связанностью экспортных отраслей и ростом производительности труда, что было выявлено на данных по Италии (Boschma, Iammarino, 2009), однако это расходится с исследованиями на данных по Испании (Boschma et al., 2010). Отметим также, что в исследовании о влиянии связанности отраслей во внутреннем промышленном производстве в Нидерландах на экономический рост данная зависимость, аналогично результатам по Испании, оказалась статистически незначимой (Frenken et al., 2007).

Полученные результаты свидетельствуют о том, что экспорт регионами товаров, характерных для более богатых российских регионов, не связан с более высокими темпами экономического роста, что позволяет говорить о неадекватности «узкой» версии подхода Х—Х—Р—К—Х и расходится с результатами, полученными Хаусманом, Хвангом и Родриком (Hausmann et al., 2007). Вместе с тем связанное разно­ образие отраслей на некоторой территории оказывает положительное влияние на рост добавленной стоимости на душу населения, а также на рост производительности труда, что можно считать подтверждением «широкой» версии подхода Х—Х—Р—К—Х, представленной, например,

вработах Хаусмана и Клингера (Hausmann, Klinger, 2006; 2007).

Данные выводы можно объяснить, обратившись к идее оптималь-

ного когнитивного расстояния в социальном обучении («social learning») (De Groot et al., 2009). Региональные внешние эффекты от знаний не могут возникать между любыми отраслями. Чтобы отрасли могли

«учиться» друг у друга, они должны быть технологически связаны.

Следовательно, набор технологически связанных отраслей в регионе может оказаться более полезным для экономического роста,­ чем диверсифицированный набор отраслей, поскольку первый соединяет­положительные эффекты от разнообразия между отраслями и от связанности внутри них.

Недавно было предложено назвать процесс возникновения новых связанных отраслей «региональным ветвлением» (regional branching) (Boschma, Frenken, 2011b). В основе процесса регионального ветвления лежит идея о том, что новые отрасли могут подсоединяться к уже существующим посредством механизмов передачи знаний, что

3 Аналогичная проверка на устойчивость результатов проводилась и для первой спецификации. В случае урезания выборки за счет регионов с наибольшим значением производительности экспорта выявлена незначимость производительности экспорта и подтверждена значимость потенциальной производительности экспорта для роста добавленной стоимости и производительности труда в регионах России.

Влияние связанного разнообразия экспорта на экономическое развитие...

Prebisch R. (1950). The Economic Development of Latin America and its Principal Problems. N. Y.: United Nations.

Rodrik D., Subramanian A., Trebbi F. (2004). Institutions Rule: The Primacy of Institutions over Geography and Integration in Economic Development // Journal of Economic Growth. Vol. 9, No 2. P. 131—165.

Rosenstein-Rodan P. (1943). Problems of Industrialization of Eastern and Southeastern Europe // Economic Journal. Vol. 53, No 210—211. P. 202—211.

Romer P.  M.(1986). Increasing Returns and Long-run Growth // Journal of Political Economy. Vol. 94, No 5. P. 1002—1037

Sachs J.  D.(2003). Institutions Don´t Rule: Direct Effect of Geography on Per Capita Income // NBER Working Paper Series. No 9490.

Sachs J., Warner A. (2001). The Curse of Natural Resources // European Economic Review. Vol. 45, No 4—6. P. 827—838.

Sachs J., Warner A. (1997). Natural Resource Abundance and Economic GrowthRevised / Center for International Development Harvard University Working Paper. Cambridge, MA.

Saint-Paul G. (1992). Technological Choice, Financial Markets and Economic Develop­ ment // European Economic Review. Vol. 36, No 4. P. 763—781.

Singer H. (1950). The Distributions of Gains between Investing and Borrowing Countries // American Economic Review. Vol. 40, No 2. P. 473—485.

Staiger D., StockJ. H.(1997). Instrumental Variables Regression with Weak Instruments // Econometrica. Vol. 65, No 3. P. 557—586.

Stock J. H., Wright J. H., Yogo M. (2002). A Survey of Weak Instruments and Weak Identification in Generalized Method of Moments // Journal of Business & Economic Statistics. Vol. 20, No. 4. P. 518—529.

Stock J. H., Yogo M. (2005). Testing for Weak Instruments in Linear IV Regression // D. W. K. Andrews, J. H. Stock (eds.). Identification and Inference for Econometric Models: Essays in Honor of Thomas Rothenberg. Cambridge: Cambridge University Press.

Vītola K., Dāvidsons G. (2008) Structural Transformation of Exports in a Product Space Model // Bank of Latvia Working Paper. No 4.

Wright G., Czelusta J. (2002). Exorcizing the Resource Curse: Minerals as a Knowledge Industry, Past and Present // Stanford University Working Paper. No 02008.

The Impact of Related Variety in Export on Economic Development of Russian Regions

Sergey Kadochnikov*, Anna Fedyunina

Authors affiliation: National Research University Higher School of Economics, Saint Petersburg (St. Petersburg, Russia); Graduate School of Economics and Management, ­Ural ­Federal University (Ekaterinburg, Russia).

* Corresponding author, email: skadochnikov@hse.ru.

In this paper we study the linkage between export structure and economic development in Russian regions. We conjecture that not only export variety per se, but export variety of related products, located at a small distance in the product space, significantly contributes to economic growth. Empirical analysis highlights the importance of the product space density around products with comparative advantage for economic growth in Russian regions during 2003—2008. We conclude that the presence of industry variety in a region facilitates economic development.

Keywords: export diversification, product variety, economic growth. JEL: F14, O14, O33, O40.