2016. т. 20. №4

Данная работа, основанная на панельных данных РМЭЗ ВШЭ за 1994–2014 гг., посвящена оценке «премии» за специальный стаж на российском рынке труда. Предложенный в ней подход отличается от предыдущих исследований в нескольких отношениях. Во-первых, в наших регрессиях мы учитываем переходную специфику, разделяя специальный стаж на «старый» (приобретенный до 1992 г.) и «новый» (приобретенный после 1992 г.). Во-вторых, мы оцениваем «премию» в частном и государственном секторах по отдельности. В-третьих, впервые применительно к российским данным мы используем методы инструментирования, разработанные Алтонжи – Шакотко и Топелем. Наши расчеты для отдельных лет с использованием кросс-секционных дан­ных показывают, что в частном секторе положительная «премия» за специальный стаж начала прослеживаться примерно с середины 2000-х годов, а в государственном она была положительной на протяжении практически всего рассматриваемого периода. При этом в частном секторе «премия» ниже и рост заработной платы по мере накопления специального стажа прекраща­ется раньше, чем в государственном секторе. В среднем, как показывают наши оценки с использованием МНК, в российских условиях кумулятивная «пре­мия» за 15–20 лет специального стажа составляет 20–25%. Однако при инструментировании стажа с помощью методов Алтонжи – Шакотко и Топеля она становится практически нулевой или даже отрицательной. Наша работа свидетельствует о том, что существующие представления о величине и природе премии за специальный стаж в России нуждаются в пересмотре.

В статье делается попытка протестировать наличие структурных сдвигов в долгосрочных темпах роста структурной компоненты российского ВВП, а также провести их датировку. Для решения поставленных задач используется методология коинтегрирующей регрессии, в которой допускается долгосрочная зависимость логарифма уровня российского реального ВВП от логарифма уровня реальных мировых цен на нефть. В уравнение коинтегриру­ющей регрессии также вводится детерминированный линейный тренд, в котором допускаются изломы (изменения угла наклона без каких-либо сдвигов в уровне) и который интерпретируется в качестве долгосрочного уровня структурной компоненты ВВП РФ. Результаты эмпирического анализа свидетельствуют в пользу наличия двух структурных сдвигов в данном показателе на периоде с 1995 г.: в III квартале 1998 г. и в III квартале 2007 г., при этом дата второго сдвига идентифицируется на три квартала раньше по сравнению с аналогичной оценкой, полученной с помощью одномерных статистических тестов. Полученный результат может говорить о том, что структурные проблемы российской экономики начались раньше кризиса 2008–2009 гг. и на относительно высокие темпы роста непосредственно перед данным кризисом отечественную экономику вытягивали только нефтяные цены.

Результаты эмпирического анализа также показывают, что в спецификации коинтегрирующей регрессии с кусочно-линейным непрерывным трен­дом оценка долгосрочной эластичности по ценам на нефть снижается примерно в два раза по сравнению с оценками, полученными ранее в литературе с помощью аналогичных моделей, и составляет приблизительно 0,1. Оценка средних темпов роста структурной компоненты до III квартала 2007 г. составляет 5,3% в год и 1,3% в год в последующие периоды времени. Свидетельств в пользу дополнительного третьего сдвига в окрестности текущего экономического кризиса не было обнаружено.

В работе исследуется теоретическая связь между темпами экономического роста и выбором последовательности реформ. Используя модель экономического роста с заимствованием технологий и накоплением человеческого капитала, авторы рассматривают ограниченное предложение образования как одну из возможных причин медленного экономического роста. В статье показывается, что смягчение этого ограничения за счет реформы образования не гарантирует ускорения темпов роста экономики. Рост предложения высококвалифицированного труда за счет проведения образовательной реформы может не оправдать ожиданий относительно увеличения темпов экономического роста в том случае, если дополнительное предложение не сопровождается сопоставимым увеличением спроса на квалифицированный труд. Последнее, ввиду того, что технологии и человеческий капитал дополняют друг друга в процессе производства, может стать результатом недостаточно развитой институциональной среды, ограничивающей стимулы к инвестициям в развитие технологий. Как результат, положительный эффект от реформы образования может быть ограничен. Более того, при недостаточном спросе на высококвалифицированный труд, в результате профессиональной эмиграции часть дополнительного человеческого капитала может найти себе применение в другой экономике. Модель, отражающая описанный выше механизм, имеет следующую структуру. В базовой версии модели причиной замедления экономического роста является недостаточное предложение образовательных услуг, поэтому политика, позволяющая увеличить предложение образования, приводит к ускорению роста экономики. Далее в базовую модель добавляется проблема недобросовестного поведения менеджеров, в результате которой замедляется технологическое развитие и сокращается спрос на человеческий капитал. В такой ситуации реформа, направленная на увеличение предложения образования, может иметь ограниченный результат. Итог образовательной реформы может оказаться эффективнее, если последней будет предшествовать институциональная реформа, позволяющая лучше контролировать поведение управляющих. Авторы иллюстрируют полученные теоретические результаты при помощи примера экономики России, чтобы подчеркнуть важность выбора правильной последовательности реформ.

В статье рассматривается феномен асимметрии информации (АИ), свойственный, в различной степени, большинству фондовых рынков развивающихся и развитых стран. Исследование сконцентрировано на взаимосвязи уровня информационной асимметрии и эффективности инвестиций компаний на развивающихся рынках капитала.

Авторами определяются релевантные показатели оценки асимметрии информации на развивающихся рынках. Акцент сделан на использовании трех показателей – общей волатильности доходности, специфической волатильности и показателе ценовой задержки. В качестве характеристики эффективности инвестиций анализируется показатель предельного q.

На выборке из 1080 компаний стран БРИК за период за 2005–2014 гг. было выявлено, что уровень информативности цен, измеренный на основе показателей дневной специфической волатильности доходности и дневной ценовой задержки, оказывает значимое влияние на эффективность инвестиций. Авторы определили, что высокий уровень инвестиционных возможностей снижает эффективность инвестиционных решений, а финансовая ограниченность связана с менее эффективными инвестициями. Отраслевой анализ показал, что уровень информативности цен акций компаний-аналогов, измеренной на основе недельной специфической волатильности и недельной ценовой задержки, позволяет менеджерам использовать отраслевую ин­формацию с целью улучшения инвестиционной эффективности.

Результаты исследования позволяют определить релевантную модель, которая, с одной стороны, позволит менеджерам увеличить инвестиционную привлекательность компании, а с другой стороны, даст возможность инвесторам снизить риски вложения средств с учетом специфики развивающихся рынков капитала.

В работе проводится сравнение прогнозных способностей моделей случайного блуждания, частотной (VAR) и байесовской векторных авторегрессий с априорным распределением Миннесоты (BVAR) по российским квартальным данным 1995–2014 гг. Максимальное количество переменных, включае­мых в модель, равно 14, что требует эндогенного подбора оптимального гиперпараметра регуляризации. Для его определения используется механизм, описанный в работах [Bańbura et al., 2010; Bloor, Matheson, 2011]. В соответствии с этим механизмом гиперпараметр регуляризации подбирается так, чтобы качество прогнозов BVAR и частотной VAR моделей совпадало при минимальной рассматриваемой размерности модели (три переменных). Для любой размерности BVAR-модели оптимальная величина гиперпараметра ре­гуляризации является робастной к рассматриваемым функциям относительной прогнозной точности.

В результате показано, что на исследуемой выборке BVAR позволяет получить более точный прогноз, чем частотная VAR. Для ключевых макроиндикаторов (индекса промышленного производства, индекса потребительских цен и процентной ставки) на всех рассматриваемых прогнозных горизонтах и независимо от числа переменных в модели среднеквадратичная ошибка прогноза модели BVAR оказывается ниже, чем для частотной VAR. Кроме того, BVAR позволяет получить прогноз с большей точностью, чем модель случайного блуждания для ИПЦ и белого шума для процентной ставки. Однако предсказать индекс промышленного производства с помощью BVAR более точно, чем с помощью модели случайного блуждания, не удается.

Исследуется сравнительная эффективность методов проекции таблиц «затраты – выпуск» применительно к таблицам использования. Эмпирической базой исследования служили таблицы использования 28 стран мира за 1995–2010 гг. по данным международного проекта WIOD. Из базы данных этого проекта для нашего исследования выбирались только базовые таблицы, построенные на основе агрегирования национальной статистики, а не посредством проекции предшествующих таблиц. Проведено сравнительное исследование трех математических методов, показавших себя наиболее эффективными при построении проекций таблиц использования Испании и Нидерландов в эмпирическом исследовании Темуршоева, Вебба и Ямано (2011).
В этих методах таблица использования строится на основе аналогичной таблицы за один из предшествующих периодов, а также заданных сумм строк и столбцов. Наиболее эффективным из этих методов в нашем исследовании оказался модифицированный бипропорциональный метод – алгоритм GRAS: построенные с его помощью таблицы по ряду критериев оказались ближе к опубликованным статистическим таблицам, чем результаты применения метода INSD и метода Куроды, основанных на квадратичном программировании. Это позволяет рассматривать метод GRAS как приоритетный при экстраполяции таблиц использования в экономике России. В то же время в ряде случаев таблица не может быть сбалансирована методом GRAS из-за существенных изменений в ее структуре по сравнению с предшествующим периодом. В 80% таких случаев таблица была успешно сбалансирована квадратичными методами, из которых более эффективным показал себя метод Куроды.