Рис. 7. Корни характеристического многочлена оцененной модели

Источник: расчеты автора

Итак, положительный и значимый коэффициент в коинтеграционном соотношении при KOF-индексе глобализации соотносится с восходящим графиком динами KOF-индекса глобализации и обратного коэффициента вариации логарифма ВВП на душу населения в постоянных ценах 2010 года за 1970-2015 г. Более того отрицательный и значимый коэффициент при означает, что между процессами глобализации и конвергенции экономического развития существует устойчивая и долгосрочная связь. При некотором отклонении динамики исходных переменных от долгосрочной зависимости благодаря отрицательному значению коэффициента при остатках коинтеграционного соотношения (при значение зависимой переменной будет корректироваться пропорционально данному отклонению, что и обеспечит наличие долгосрочной связи.

В коинтеграционном соотношении коэффициент при KOF-индексе глобализации положительный и значимый на уровне значимости б=0,01. В модели коррекции ошибок коэффициент (б) при остатках коинтеграционного уравнения (при ЕСМ) отрицательный и значимый. Коэффициент при ECM позволяет определить время восстановления переменной к устойчивому состоянию (. В нашем случае данный показатель равен года. Следовательно, необходимо 3 года для того чтобы линейная комбинация рассматриваемых временных рядов вернулась к своей устойчивой (стационарной) траектории (долгосрочной зависимости).

На Рисунке 8 приведен график функции импульсного отклика. Нас в первую очередь интересует, как изменяется экономическая конвергенция при изменении индекса глобализации на одно стандартное отклонение шока (эпсилон).

Рис. 8. Функции импульсного отклика

Источник: расчеты автора

В соответствии с Рисунком 8 при шоке KOF-индекса глобализации на одно стандартное отклонение, обратный коэффициент вариации логарифма ВВП на душу населения в постоянных ценах 2010 года увеличивается, а затем выравнивается. Процесс подстройки к стационарному состоянию занимает примерно 5-6 лет, что не противоречит полученной ранее скорости восстановления переменной к устойчивой траектории. Иными словами, при увеличении степени открытости стран в целом (при росте глобализации в мире) в мире будет наблюдаться конвергенция экономического развития (уменьшение вариации показателя экономической конвергенции).

Также был осуществлен тест на причинность по Грэнджеру. Нулевая гипотеза данного теста заключается в том, что временной ряд x_t не является причиной по Грэнджеру для временного ряда y_t. Иными словами, проверяется гипотеза о том, что изменения x_t не предшествуют изменениям y_t. Данный тест применяется только к стационарным рядам. Поэтому сначала была взята первая разность у анализируемых временных рядов. В соответствии с Тестом KPSS, было доказано, что первые разности рядов стационарны (см. Приложение 4, рис. 30, 31). Далее был осуществлен тест на причинность по Грэнджеру. В соответствии с наблюдаемой статистикой F_набл=4.628 (p-value=0.0159) (см. Приложение 4, рис. 38), гипотеза о том, что KOF-индекс глобализации не является причиной по Грэнджеру для экономической конвергенции отвергается с вероятностью ошибки б=0.05. Это говорит о том, что между глобализацией и конвергенцией экономического развития положительная связь существует и в краткосрочном, и в долгосрочном периоде.

В соответствии с результатами, приведенными выше, в модели коинтеграции автокорреляции ошибок нет, и остатки принадлежат нормальному закону распределению. Поэтому мы можем построить адекватный и релевантный прогноз на 2 года (2016 и 2017 гг.) для KOF-индекса глобализации и прокси экономической конвергенции. Итак, на Рисунке 9 приведен график динамики KOF-индекса глобализации и прокси для экономической конвергенции с учетом прогнозных значений на 2016 и 2017 гг.



Рис. 9. Динамика KOF-индекса глобализации и прокси для экономической конвергенции с учетом прогноза с 1970 по 2017 гг. Прогнозные значения выделены желтым и серым цветом соответственно.

Источник: расчеты автора

Таким образом, наша модель предсказывает увеличение глобализации в мире в целом и небольшое снижение уровня экономической конвергенции.

Итак, нами было установлено, что между экономической конвергенцией и глобализацией действительно существует положительная, долгосрочная и устойчивая связь.



Заключение

В рамках данного исследования был осуществлен комплексный статистический анализ влияния глобализации на конвергенцию экономического развития в странах мира, а также определено направление развития исследуемых явлений.

Для корректного и обоснованного применения модели условной в-конвергенции сначала были сформированы три однородные группы стран в соответствии со средними значениями субиндексов KOF-индекса глобализации и темпа экономического роста с 1990 по 2015 г. В первом кластере оказались страны с высокими темпами экономического роста и высокой степенью вовлеченности в политическую глобализацию, среди которых в основном страны Африки. Во второй кластер вошли страны с умеренными темпами экономического роста и с высокими значениями экономической и социальной глобализации, среди которых страны Европы, ОЭСР и Россия. Наконец, в третий кластер вошли страны с низкими темпами экономического роста и низкой степенью вовлеченности в глобализационные процессы, среди которых в основном страны СНГ.

Построение модели условной в-конвергенции продемонстрировало, что глобализация способствует конвергенции экономического развития во всех группах стран. Однако наибольшая скорость конвергенции наблюдается для стран из второго кластера. Более того влияние глобализации на темпы экономического роста для всех кластеров положительное. Однако для первого кластера данное влияние наибольшее, для третьего кластера - наименьшее. Это говорит о том, что глобализация приводит к конвергенции экономического развития стран мира за счет стран первого и второго кластера, в то время как страны из третьего кластера замедляют данный процесс.

Исследование пространственных взаимодействий для показателя экономической конвергенции выявило наличие межстрановых связей во втором и третьем кластере. Анализ диаграмм рассеяний Морана показал, что во второй кластер входят страны с высокими собственными значениями экономического роста, окруженные странами с такими же высокими значениями или же странами с еще более высокими значениями экономического роста, в то время как в третьем кластере располагаются страны с низкими собственными значениями темпа экономического роста, окруженные странами с такими же низкими значениями. Таким образом, во втором кластере в основном находятся страны, образующие ядро и периферию процесса конвергенции экономического развития, страны, стимулирующие высокие темпы экономического роста на соседних территориях. В третьем кластере находятся страны, тормозящие процесс конвергенции экономического развития стран мира. Данный результат также соотносится с результатами модели с пространственным взаимодействием в ошибках, которая показала, что включение в модель пространственных взаимодействий ослабляет конвергенцию экономического развития в третьем кластере, за счет уменьшения коэффициента при логарифме начального уровня ВВП и KOF-индекса глобализации, и усиливает экономическую конвергенцию во втором кластере.

Таким образом, глобализация способствует конвергенции внутри всех кластеров, однако ослабляет процесс экономической конвергенции между группами стран. Это демонстрирует слабость социальных институтов в неразвитых странах, которые тормозят процесс общей конвергенции стран, и необходимость введения новой социально-экономической политики, направленной на уменьшение негативных последствий глобализации, в данных странах.

Наконец, была проверена устойчивость выявленной связи между глобализацией и экономической конвергенцией во времени. С помощью теста Йохансена на коинтеграцию было установлено, что между процессами глобализации и экономической конвергенции существует положительная, долгосрочная и устойчивая связь.

Список литературы

1. Гичиев А.С. Интегральный индекс глобализации // Региональные проблемы преобразования экономики, №5, 2014, с. 79-84

2. Дервиш К. Конвергенция, взаимозависимость и расхождения // Финансы и развитие, № 9, 2012, c. 11-14

3. Зверев Д.В., Коломак Е.А. Субфедеральная фискальная политика в России: межрегиональные различия и связи // Серия «Научные доклады: независимый экономический анализ», № 209, 2010, c. 8-64

4. Черкашина Т.Ю. Индексы глобализации: индикаторы и логика построения // Социология, №33, 2011, с. 136-165

5. Шишков Ю. Регионализация и глобализация мировой экономики: альтернатива или взаимодополнение? // Мировая экономика и международные отношения, 2008, №2, с. 3-10

6. Backhouse R. E., Medema S. G. On the Definition of Economics // Journal of Economic Perspectives, 23(1), 2009, pp. 221-224

7. Barro R.J Economic Growth in a Cross Section of Countries // The Quarterly Journal of Economics, Vol. 106, No. 2, 1991, pp. 407-443

8. Barro R.J., Sala-I-Martin X. Convergence // Journal of Political Economy, № 100 (2), 1992, pp. 223-251

9. Barro R.J., Sala-I-Martin X. Economic Growth. 2-nd editiom. The MIT Press. 2004. P. 26-56

10. Ben-David D. Trade, Growth and Disparity Among Nations. In Income Disparity and Poverty, 2000, pp. 11- 42

11. Ben-David D., Loewy M. B. Knowledge Dissemination, Capital Accumulation, Trade, and Endogenous Growth. Oxford Economic Papers (52) (October), 2000, pp. 638-649

12. Caselli M. Trying to Measure Globalization, Experiences, Critical Issues and Perspectives. 2012, pp. 20-35

13. Dollar D., Kraay A. Trade, Growth, and Poverty // The Economic Journal, Vol. 114, No. 493, 2004, pp. F22-F49

14. Dowrick S., DeLong J. B. Globalization in Historical Perspective. University of Chicago Press, 2003, pp. 191-230

15. Dreher A. Does Globalization Affect Growth? Evidence from a New Index of Globalization // Applied Economics, № 38(10), 2006, pp. 1091-1110

16. Gygli, Haelg, Sturm. The KOF Globalisation Index - Revisited. 2018, pp. 1-33

17. Held D., McGrew A., Goldblatt D., Perraton J. Globalization // Global Governance, Vol. 5, No. 4, 1999, pp. 483-496

18. Kaitila V. Transnational Income Convergence and National Income Disparity : Europe, 1960~2012 // Journal of Economic Integration, Vol. 29, No. 2, 2014, pp. 343-371

19. Kentor J. The Long Term Effects of Globalization on Income Inequality, Population Growth, and Economic Development // Social Problems, Vol. 48, No. 4, 2001, pp. 435-455

20. Kenworthy L. Economic Integration and Convergence: A Look at the U.S. States // Social Science Quarterly, Vol. 80, No. 4, 1999, pp. 858-869

21. Koopmans T. C. On the Concept of Optimal Economic Growth in The Econometric Approach to Developmental Planning. 1965. PP. 30-98

22. Krugman, Obstfeld, Melitz. International Economics: Theory & Policy, 9th edition, 2014, Pearson International Edition, pp.31-80

23. Krugman P., Venables T. Integration and the Competitiveness of Peripheral Industry, 2009, pp. 110-126

24. Li Q., Reuveny R. Economic Globalization and Democracy: An Empirical Analysis // British Journal of Political Science, Vol. 33, No. 1, 2003, pp. 29-54

25. Mills M. Globalization and Inequality // European Sociological Review, Vol. 25, No. 1, 2009, pp. 1-8

26. Peacock W., Hoover G., Killian C. Divergence and Convergence in International Development: A Decomposition Analysis of Inequality in the World System // American Sociological Review, Vol. 53, No. 6, 1988, pp. 838-852

27. Ramsey F. P. A Mathematical Theory of Saving // Economic Journal, № 38, 1928, pp. 543-559

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

29. Solow R. M. A Contribution to the Theory of Economic Growth // Quarterly Journal of Economics LXX, 1956, pp. 65-94

30. Temin P. GLOBALIZATION // Oxford Review of Economic Policy, Vol. 15, No. 4, 1999, pp. 76-89

31. Williamson J. Globalization, Convergence, and History // The Journal of Economic History, Vol. 56, No. 2, 1996, pp. 277-306

32. Xu Z., Li H. Political Freedom, Economic Freedom, and Income Convergence: do Stages of Economic Development Matter? // Public Choice, Vol. 135, No. 3/4, 2008, pp. 183-205

33. Yin L., Zestos K., Michelis L. Economic Convergence in the European Union // Journal of Economic Integration, Vol. 18, No. 1, 2003, pp. 188-213

34. Сайт Human Development Reports [Электронный ресурс] URL: http://hdr.undp.org/en/composite/trends (Дата обращения: 20.03.2018)

35. Сайт KOF Swiss Economic Institute [Электронный ресурс] URL: https://www.kof.ethz.ch/en/forecasts-and-indicators/indicators/kof-globalisation-index.html (Дата обращения: 10.04.2018)

36. Сайт The Economist [Электронный ресурс] URL: https://www.economist.com/news/leaders/21702750-farewell-left-versus-right-contest-matters-now-open-against-closed-new (Дата обращения: 12.01.2018)

37. Сайт The World Bank [Электронный ресурс] URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GNS.ICTR.ZS (Дата обращения: 20.03.2018)

38. Сайт The World Bank [Электронный ресурс] URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.PP.KD (Дата обращения: 10.04.2018)

39. Сайт The World Bank [Электронный ресурс] URL: https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.GROW (Дата обращения: 20.03.2018)



Приложение 1. Характеристика основных показателей экономической конвергенции и глобализации

Рис. 10. Состав KOF-индекса глобализации

Источник: Gygli, Haelg, Sturm, 2018

Таблица 14

Тест на нормальность Колмогорова-Смирнова

	gy	lny0	KOF	lat	sea	s	HDI	n
N	184	184	184	184	184	184	184	184
Параметры нормального распределения	Среднее	0,05	7,78	60,15	18,59	0,34	20,42	0,64	1,54
	СКО	0,12	2,95	16,17	23,85	0,47	19,11	0,58	1,26
Наибольшие экстремальные расхождения	Абсолютная	0,38	0,23	0,05	0,07	0,42	0,17	0,13	0,04
	Положительные	0,38	0,14	0,04	0,04	0,42	0,17	0,12	0,04
	Отрицательные	-0,27	-0,23	-0,05	-0,07	-0,26	-0,13	-0,13	-0,03
Статистика критерия	0,38	0,23	0,05	0,07	0,42	0,17	0,13	0,04
Асимптотическая значимость (2-сторонняя)	0,00	0,00	0,20	0,05	0,00	0,00	0,00	0,20

Источник: расчеты автора

Рис. 11. Ящичковые диаграммы

Источник: расчеты автора



Рис. 12. Ящичковая диаграмма для показателя темпа экономического роста

Источник: расчеты автора

Рис. 13. Ящичковые диаграммы

Источник: расчеты автора



Таблица 15

Тест на нормальность Колмогорова-Смирнова

	ec_m	soc_m	pol_m
N	184	184	184
Параметры нормального распределения	Среднее	51,48	53,02	57,41
	СКО	18,46	18,80	22,68
Наибольшие экстремальные расхождения	Абсолютная	0,07	0,08	0,06
	Положительные	0,04	0,08	0,04
	Отрицательные	-0,07	-0,07	-0,06
Статистика критерия	0,07	0,08	0,06
Асимптотическая значимость (2-сторонняя)	0,05	0,01	0,20

Источник: расчеты автора

Рис. 14. Ящичковые диаграммы

Источник: расчеты автора



Приложение 2. Исследование влияния глобализации на конвергенцию экономического развития

Таблица 16

Выбросы

country	g25	ec_m	soc_m	pol_m	sea	S_m	ИРЧП
Estonia	0,409	81,07	73,89	61,58	1	24,42	0,69
Qatar	0,468	73,98	65,32	46,76	1	56,20	0,51
Hungary	0,405	72,01	72,21	87,69	0	19,79	0,70
Latvia	0,402	70,10	67,60	53,40	1	19,67	0,67
Brunei Darussalam	-0,005	69,96	65,14	29,88	1	54,03	0,40
Timor-Leste	0,302	68,59	44,77	25,23	0	221,43	0
Kuwait	0,445	67,98	66,88	58,35	1	32,12	0,46
Montenegro	0,385	67,42	69,93	42,02	0	0,56	0
Lithuania	0,408	65,58	66,41	63,04	1	50,19	0,20
Slovakia	0,410	64,62	72,96	78,49	0	22,90	0,54
Slovenia	0,411	63,27	73,70	68,98	0	25,14	0,60
Maldives	0,381	61,69	55,23	15,99	1	0	0
Equatorial Guinea	0,133	60,58	29,97	26,08	0	-18,08	0
Croatia	0,398	58,76	71,97	68,34	0	20,11	0,85
Bosnia and Herzegovina	0,372	58,18	55,45	56,29	0	10,74	0
Moldova	0,339	54,97	55,14	47,23	0	16,90	0,28
Serbia	0,380	53,35	65,79	53,66	0	12,02	0,33
Sao Tome and Principe	0,320	53,31	49,47	17,90	0	0	0,94
Cambodia	0,324	52,42	28,07	40,62	1	12,97	1,84
Venezuela	-0,383	43,56	54,19	74,61	0	27,59	0,76
Suriname	0,013	42,49	59,44	28,75	0	49,33	0
Haiti	0,296	41,79	31,64	43,66	0	25,60	0,76
Burma	0,077	37,09	15,36	33,41	1	26,34	1,83
China	0,087	35,74	37,21	86,14	1	44,58	1,57
Afghanistan	0,300	33,41	20,61	33,02	0	-6,59	1,97
Bermuda	-0,424	0	73,96	6,87	0	53,13	0,00
Macau	0,036	0	75,35	9,10	0	50,43	0,00
Palau	0,385	0	72,63	11,30	0	4,48	0

Источник: расчеты автора



Таблица 17

Состав кластеров

1 кластер	2 кластер	3 кластер
Mozambique	Singapore	Swaziland
Burundi	Hong Kong	Belize
Algeria	Ukraine	Fiji
Rwanda	Botswana	Kyrgyzstan
India	Azerbaijan	Tonga
Ethiopia	Lebanon	Saint Lucia
Viet Nam	Korea, Rep of	Congo
Mali	Switzerland	Macedonia
Nigeria	Mauritius	Comoros
Sierra Leone	Oman	Vanuatu
Bangladesh	Trinidad and Tobago	Barbados
Lao PDR	Ireland	Angola
Niger	Philippines	Guinea-Bissau
Sri Lanka	Russia	Jamaica
Iran (Islamic Republic of)	Panama	South Africa
Iraq	Bahrain	Liberia
Sudan	Turkey	Namibia
Cameroon	Thailand	Tajikistan
Kazakhstan	Luxembourg	Dominica
Morocco	Malta	Grenada
Egypt	Italy	Samoa
Argentina	Poland	Djibouti
Indonesia	Chile	Saint Vincent and the Grenadines
Gambia	Costa Rica	Togo
Pakistan	France	Armenia
Dominican Republic	Tunisia	Madagascar
Ghana	Austria	Burkina Faso
Mexico	Greece	Solomon Islands
Zambia	Belgium	Seychelles
Cote d'Ivoire	Saudi Arabia	Bahamas
Ecuador	United States	Antigua and Barbuda
Nepal	Canada	Belarus
Peru	Uruguay	Lesotho
Guinea	Netherlands	Saint Kitts and Nevis
Kenya	Malaysia	Chad
Nicaragua	Norway	Georgia
Uganda	Portugal	Zimbabwe
Malawi	Iceland	Guyana
Mongolia	Spain	Gabon
Honduras	Denmark	Central African Republic
Albania	Sweden	Kiribati
Papua New Guinea	New Zealand	Yemen
Mauritania	United Kingdom	Marshall Islands
El Salvador	Romania	Uzbekistan
Brazil	Germany	Micronesia
Paraguay	Czech Republic	Puerto Rico
Senegal	Japan	Congo, Dem. Rep.
Colombia	Finland	Cape Verde
Benin	Cyprus	Bhutan
Bolivia	Bulgaria	Turkmenistan
Guatemala	Australia	United Arab Emirates
United Republic of Tanzania	Jordan	Palau
Timor-Leste	Israel	Maldives
Afghanistan	Estonia	Serbia
Haiti	Qatar	Bosnia and Herzegovina
Equatorial Guinea	Kuwait	Republic of Moldova
China	Slovenia	Cambodia
Burma	Slovakia	Sao Tome and Principe
Macau	Lithuania
Suriname	Hungary
Brunei Darussalam	Latvia
Venezuela	Croatia
Bermuda	Montenegro

Источник: расчеты автора

Рисунок 15. Тест Уайта (первый кластер)

Источник: расчеты автора



Рисунок 16. Тест Уайта (второй кластер)

Источник: расчеты автора

Рисунок 17. Тест Уайта (третий кластер)

Источник: расчеты автора

Рисунок 18. Тест Жарка-Берра (первый кластер)

Источник: расчеты автора



Рисунок 19. Тест Жарка-Берра (второй кластер)

Источник: расчеты автора

Рисунок 20. Тест Жарка-Берра (третий кластер)

Источник: расчеты автора



Приложение 3. Анализ пространственных взаимодействий в модели

Рис. 21. Индекс Морана для первого кластера

Источник: расчеты автора

Рис. 22. Индекс Морана для второго кластера

Источник: расчеты автора

Рис. 23. Индекс Морана для третьего кластера

Источник: расчеты автора



Рис. 24. Локальный индекс Морана для стран из второго кластера

Источник: расчеты автора

Рис. 25. Локальный индекс Морана для стран из третьего кластера

Источник: расчеты автора

Рис. 26. Тест на нормальность для остатков SEM модели для второго кластера

Источник: расчеты автора

Рис. 27. Тест на нормальность для остатков SEM модели для третьего кластера

Источник: расчеты автора



Приложение 4. Изучение характера динамических связей между процессами глобализации и экономической конвергенции

Рис. 28. Тест KPSS для KOF-индекса глобализации

Источник: расчеты автора

Рис. 29. Тест KPSS для показателя экономической конвергенции

Рис. 30. Тест KPSS для показателя экономической конвергенции в первой разности

Источник: расчеты автора

Рис. 31. Тест KPSS для KOF-индекса глобализации в первой разности

Источник: расчеты автора



Рис. 32. Оценка модели VAR (1)

Источник: расчеты автора

Рис. 33. Оценка модели VAR (2)

Источник: расчеты автора



Рис. 34. Оценка модели VAR (3)

Источник: расчеты автора

Рис. 35. Коинтеграционное соотношение для случая включения и константы и тренда в коинтеграционное соотношение и в модель векторной авторегрессии

Рис. 36. LM тест на автокорреляцию ошибок

Источник: расчеты автора

Рис. 37. Тест Дурника-Хансена на нормальное распределение остатков

Источник: расчеты автора



Рис. 38. Тест на причинность по Грэнджеру

Источник: расчеты автора

Размещено на Allbest.ru

...