Книги по разным темам
Pages: | 1 | ... | 18 | 19 | 20 | 21 | 1225
1
0
0
1
0
Сахалинскаяобл.
65
0
0
2400
1
0
0
0
0
Свердловскаяобл.
66
0
0
486
1
0
0
0
0
Смоленскаяобл.
67
1
1
350
1
0
0
1
0
Тамбовскаяобл.
68
0
0
2050
1
0
1
1
0
Тверская обл.
69
0
0
300
1
0
0
1
0
Томская обл.
70
0
0
1100
0
0
0
1
0
Тульская обл.
71
0
0
100
1
0
0
1
0
Тюменская обл.
72
0
0
183
1
0
0
1
0
Ульяновскаяобл.
73
0
0
1050
1
0
1
1
0
Челябинскаяобл.
74
0
0
460
1
0
0
1
0
Таблица 2 продолжение
Регион | Код | BARR99 | BARR01 | BANKR_EC | Confl01 | FIXPRICE | SOGLPRIC | OGRPRICE | LAW5 |
Читинская обл. | 75 | 1 | 1 | 1000 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Ярославскаяобл. | 76 | 0 | 0 | 450 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
г. Москва | 77 | 0 | 0 | 413 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
г.Санкт-Петербург | 78 | 0 | 0 | 413 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
2.3. Основныерезультаты
Матрица главных компонент, полученных врезультате обработки массива исходных переменных, приведена в Приложении 1. Тамже (в самой таблице) помечены наиболее значимые переменные и (в заголовках)приведена краткая интерпретация всех главных компонент.
SmBempl = 35,753 + 3,686* Fact2 +15,729*Fact4 + 4,839*Fact9
где
SmBempl – число занятых на малыхпредприятиях в регионе (2001);
Fact2 – вторая главная компонента, вкоторую с наибольшими весами вошли данные по наличию и активности в регионеправозащитных организаций и по частоте отмены нормативных актов местных властейсудами (с отрицательным знаком). Поэтому она может с некоторой натяжкойинтерпретироваться как отражение гарантий прав, обеспечиваемых самим жегражданским обществом;
Fact4 – четвертая главная компонента, вкоторую с наибольшими весами вошли электоральная статистика (прежде всего– голосование заправолиберальные партии и блоки11), а также некоторыепеременные, отражающие влияние в регионе независимых СМИ. В целом она отражаетэлекторальные предпочтения населения и, косвенно, адаптированность населения кусловиям рыночной экономики и относительно свободного общества.
Fact9 – девятая главная компонента, вкоторую с наибольшими весами вошли две переменные, отражающие вынесениеприговоров по статьям главы 19 УК Преступления против конституционных прав исвобод человека и гражданина и главы 31 УК Преступления против правосудия (втом числе за незаконный арест, фальсификацию доказательств, принуждение к дачепоказаний иат.д.). Эта компонента отражает значение гарантий базовых прав,обеспечиваемых государством (точнее, судебной системой).
R2 = 0,521.
FOR_DIRINV= 49,1 + 291,8*Dumm_rent +72,0*Fact4
где
FOR_DIRINV – нормированные по населению прямыеиностранные инвестиции за 1996-99 гг.;
Dumm_rent – дамми на регионы нефте- игазодобычи.
R2 = 0,182.
Таким образом, как и в первой модели (изработы 2001 г.), к наиболее значимым переменным относятся данные об активностиправозащитных организаций. Вполне естественно, что к наиболее значимымпеременным относятся также впервые введенные данные по правоприменительнымпрактикам, играющим важную роль для обеспечения прав и свобод.
Наибольшую же роль в достижении сравнительновысокой объясняющей способности модели, объясняющей вариацию занятости в маломбизнесе, как представляется из сопоставления результатов работ 2001 г., а такжес учетом приведенных ниже результатов регрессионного анализа с использованиемзависимостей от 1-3 переменных, сыграли переменные, вошедшие в четвертуюкомпоненту (электоральная статистика).
Расширение числа показателей за счетвключения информации о межрегиональных барьерах на перемещение товаров,рецедивах регулирования цен, о назначении внешнего управления, частоприменяемого (на крупных предприятиях) для враждебного захвата (прииспользовании административного давления на суд)12, данных о политическихконфликтах не увеличивает объясняющей способности модели при использованиибольшого набора переменных с выделением главных компонент.
При других (сокращенных с целью повышениялтехнологичности –снижения издержек сбора данных для возможности проведения мониторинга) наборахданных в числе значимых так или иначе оказываются главные компоненты, в которыес наибольшими весами входят упомянутые выше электоральные переменные и данныепо приговорам судов, а также данные по наличию и активности правозащитныхорганизаций и независимой прессы (а в простых регрессиях – сами эти переменные).
Поскольку целью настоящего исследования былосоздание гибкого набора инструментов, позволяющих оценивать политические иправовые риски в российских регионах, нами использовался большой набор простыхрегрессионных зависимостей. Полученные результаты приведены в табл. 3 (комментарии см. ввыводах).
В Приложении 2 приведена иллюстрация квозможности построения рейтингов регионов (на основе расчетных значенийобъясняемых переменных). Диаграммы показывают, что в большинстве регионовполитико-правовая компонента играет ключевую роль. Хотя, в силу понятныхпричин, столичные и пограничные регионы (Приморский край, Брянская область)демонстрируют намного более высокий уровень развития малого бизнеса, чемлпредсказанный с помощью выделенных нами факторов. То же относится к некоторымиз регионов, в которых расположены крупные экспортные производства (Вологодскаяобласть). Предметом отдельного анализа должны стать регионы, недооцененныемалым бизнесом (т.е. имеющие, согласно нашим данным, нереализованныеотносительные преимущества по уровню политических рисков), – Архангельская, Мурманская,Пермская, Томская области.
В Приложении 3 дана таблица, в которойпроранжированы регионы. Ранжирование проводилось с использованием регрессионнойзависимости (1.4) из табл. 3для показателя динамики среднесписочной численности занятых в малом бизнесе. Вэтом соотношении среднесписочная численность занятых (SmBRat) положительнозависит от электоральной поддержки правых, либеральных списков, от наличия врегионе оппозиционных СМИ (OPPSMI) и сети столичных (иностранных)корреспондентов (CapNet&For). Полученная зависимость имеет вид:
SmBRat = 3750+ 170,3*EL99RIGHT 1322,2* OPPSMI+ 1977,6* CapNet&For. Пожалуй, кроме невысокого места Новгородской области,никаких неожиданностей в этой таблице не наблюдается.
В первой десятке находятся регионы сотносительно конкурентным рынком СМИ, высоким уровнем поддержкиправолиберальных сил на выборах и при этом сравнительно высоким уровнем независимой от властей деловой активности – Санкт-Петербург, Нижегородская,Томская, Пермская области, Москва и Московская область. Среди замыкающихрейтинг регионов –Амурская, Магаданская, Орловская области, республики Адыгея,Кабардино-Балкария, Северная Осетия.
Таблица 3
Результаты регрессионного анализа
(без использования главных компонент)
№ Pages: | 1 | ... | 18 | 19 | 20 | 21 | Книги по разным темам
|