Факторы, определяющие объем прямых иностранных инвестиций в регионы РФ
Статья - Экономика
Другие статьи по предмету Экономика
без учета панельной структуры, причем не только для этой переменной, тогда как логичное объяснением можно привести только для переменной уровня преступности.
В нашем случае панельный анализ допустим и для процессов авторегрессий, который дает богатый модельный ряд. Причем обоснованно включать не только лагированные значения прямых иностранных инвестиций, но и некоторые регрессоры. Заметим, что модель Арелано-Бонда целесообразно использовать в коротких моделях для большого числа объектов (в нашем случае регионов). В нашем случае это эффект имеет место. Лагированные переменные будут означать, что данный регрессор влияет на прямые иностранные инвестиции с некоторым лагом, что вполне оправданно для такого макро экономического показателя.
VariableAB_1AB_2AB_3AB_4AB_5AB_6l_fdi1.24130.59670.55250.56060.56060.562512.028.858.718.828.82181.43y_pc_real-0.0058-0.0039-4.54-2.16l2_y_pc0.0036-0.0106-0.0119-0.0122-0.0122-0.01043.21-8.21-10.49-10.6-10.6-15.43y_natr-34.2205-30.2651-36.6027-35.933-35.933-39.5711-4.46-5.33-7.59-7.41-7.41-30.34n_fil-17.5242-16.3235-16.6539-16.6539-14.5884-6.99-6.76-6.86-6.86-14.72unemp-29.4817-23.8427-18.9892-22.9246-22.9246-13.9736-1.71-2.3-1.9-2.21-2.21-5.43l_dj_index0.04570.07240.06020.06040.06040.05131.944.94.444.454.4512.32crime-50.47-4.21_cons262.257781.8629738.8117937.2523937.2523563.38010.854.24.034.254.256.57N335335335335335335
В таблице представлены результаты с использованием моделей Arelano-Bonda с лагированной переменной прямых иностранных инвестиций и некоторых других. Отметим, что таблица отражает далеко не все модели с разумными статистиками. В таблице представлены наиболее выдающиеся модели. Как и в предыдущих ситуациях, наблюдаются удивительный результат знаков некоторых коэффициентов в модели. Например, затруднительно объяснить отрицательный значимый знак перед переменной ВРП на душу населения. Количество филиалов в регионе и проценты, приходящиеся на природные ресурсы в ВРП имеют отрицательный знак, что также является удивительным результатом. Напротив, имеется предсказываемый знак перед переменными: преступления, индекс Доу-Джонса и, возможно, безработица.
Из представленных выше моделей мы можем сделать следующие выводы. Сперва заметим, что в большинстве случаев тест хаусмана на сравнение моделей с фиксированными эффектами и случайными эффектами отвергается гипотеза о наличии случайных эффектов, то есть модель с фиксированными эффектами оказывается более предпочтительной. Кроме того, F-тест на сравнение pooled модели и модели с фиксированными эффектами отвергает гипотезу об отсутствии индивидуальных эффектов, следовательно модель с фиксированными эффектами более предпочтительна, причем именно такую спецификацию мы предполагали в начале.
Заметим, что модели с фиксированными эффектами оказались не надежными, то есть большинство коэффициентов оказывались не значимыми, и, поэтому, в таблице было представлено только две получившиеся модели. Иными словами, большинство регрессоров не могли объяснить динами прямых иностранных инвестиций в регионы. Отметим также, что большинство тестируемых моделей имели одинаковую структуру знаков для переменных, как и для динамических панельных моделей, включая и нелогичные знаки коэффициентов при некоторых переменных (например ВРП на душу населения). Таким образом, мы переходим к динамическим панелям, в которых имеются значительно больше содержательных моделей. В целом мы можем заметить, что доля природных ресурсов, как это ни парадоксально, отрицательно влияет на прямые иностранные инвестиции. Не подтверждается гипотеза о положительном влиянии банковской инфраструктуры в регионе на прямые иностранные инвестиции. В качестве приближения этого показателя бралось значение количества кредитных организаций в регионе с филиалами или в другом - две различные переменные.
Отметим также положительную связь развития экономики и прямых иностранных инвестиций, которая измерялась как среднемесячное значение индекса Доу Джонса или MICEX. Однако их дисперсии имели отрицательный знак в регрессии, что является неожиданным результатом. То есть чем выше волатильность индекса, тем выше прямые иностранные инвестиции.
Безработица и количество преступлений негативно влияют на зависимую переменную, что имеет экономическое обоснование. Однако отметим, что связь некоторых регрессоров не столь очевидно, а именно требует дополнительного анализа причинно-следственная связь. Например между переменными прямые иностранные инвестиции и загрязнение окружающей среды, причем включение последней переменной в модель не оказывало значимого эффекта.
Как уже обсуждалось выше, объяснение, почему получен отрицательный и значимый знак при переменной ВРП на душу населения, затруднительно. Причем такой эффект наблюдался во многих моделях, за исключением pooled моделей.
Практически во всех тестируемых моделях, учитывающих панельную структуру данных и не учитывающих, оказываются не значимые коэффициенты при регрессорах: загрязнение окружающей среды, миграция в регион, различные показатели уровня жизни (дифференциация доходов населения, прожиточный минимум в регионе, за исключением некоторых моделей, где коэффициент при продолжительность жизни оказывается значимой и положительной) и инновационные продукты и фирмы их создающие. Заметим также, что такие показатели, как инновационные фирмы и инновационные продукты имеют существенно меньший временной интервал, в результате чего теряется часть наблюдений. Поэтому такие модели имеют другую специфику, другие знаки и возникают немного отличные результаты от представленных выше. Причем многие коэффициенты теряют значимость и модели оказываются менее пригодными для анализа, поэтому эти результа