Просмотр « Влияние доступа к ИКТ на региональный экономический рост в Казахстане»

(1)

МРНТИ 06.61.33 https://doi.org/10.26577/be.2020.v134.i4.09

А.С. Нурбацин

¹

* , А.А. Киреева

²

1Универститет Международного Бизнеса, Казахстан, г. Алматы

2Институт Экономики Комитета науки Министерства образования и науки Республики Казахстан, Казахстан, г. Алматы

*e-mail: nakans_kz@mail.ru

ВЛИЯНИЕ ДОСТУПА К ИКТ

НА РЕГИОНАЛЬНЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ В КАЗАХСТАНЕ

В данной статье рассматривается влияние доступа информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в организациях на региональный экономический рост в Казахстане.

Основной задачей исследования является сравнение регионов с высоким, средним и низким уровнями регионального развития. Были собраны данные за период 2007-2018 гг. по всем 16 регионам страны. Доступ в интернет в организациях, количество компьютеров и стационарных телефонов рассматривались как ИКТ, а основным показателем развития регионов был взят валовой региональный продукт (ВРП) регионов Казахстана. POLS (pooled ordinary least squared) – объединенный метод наименьших квадратов (для панельных исследовании), FE (fixed effects) – метод с фиксированными эффектами, RE (random effects) – метод со случайными эффектами и IV (instrumental variables) – метод с инструментальными переменными были применены для создания регрессионной модели с высокой надежностью. Инновационная деятельность региона для количества компьютеров в организациях была принята как инструментальная переменная.

В статье представлены результаты регрессионной модели с разделением регионов с высоким, средним и низким развитием и их анализ. Кроме того, были показаны результаты для разбиения на подпериоды 2007-2013 и 2014-2018 годов. Значительного различия между групп регионов Казахстана не было выявлено в результате данного исследования.

Ключевые слова: ИКТ, ВРП, региональное развитие, панельное исследование.

A.S. Nurbatsin¹*, A.A. Kireyeva²

1University of International Business, Kazakhstan, Almaty

2Institue of Economics of Science Committee of Ministry of Education and Science of Republic of Kazakhstan, Kazakhstan, Almaty

*e-mail: nakans_kz@mail.ru Impact of access to ICT

on regional economic growth in Kazakhstan

This article examines the impact of access to information and communication technologies (ICT) in organizations on regional economic growth in Kazakhstan. The main objective of the study is to compare regions with high, medium and low levels of regional development. Data were collected for the period 2007-2018 for all 16 regions of the country. Internet access in organizations, the number of computers and landlines were considered as ICT, and the main indicator of regional development was taken as the gross regional product (GRP) of the regions of Kazakhstan. POLS (pooled ordinary least squared) – the combined least squares method (for panel studies), FE (fixed effects) – the method with fixed effects, RE (random effects) – the method with random effects, and IV (instrumental variables) – the method with instrumental variables were used to create a regression model with high reliability. The region’s innova- tion activity for the number of computers in organizations was adopted as an instrumental variable. The article presents the results of a regression model with the division of regions with high, medium and low development and their analysis. In addition, the results were presented for splitting into sub-periods of 2007-2013 and 2014-2018 years. Significant differences between groups of regions of Kazakhstan were not revealed as a result of this study.

Key words: ICT, GRP, regional development, panel research.

(2)

А.С. Нурбацин¹*, А.А. Киреева²

1Халықаралық Бизнес Университеті, Қазақстан, Алматы қ.

2Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігінің Ғылым комитетінің Экономика Институты, Қазақстан, Алматы қ.

*e-mail: nakans_kz@mail.ru

Қазақстандағы АКТ-ға қолжетімділіктің аймақтық экономикалық өсімге әсері

Бұл мақалада ұйымдарда ақпараттық коммуникациялық технологияларға (АКТ) қолжетімділік- тің Қазақстандағы аймақтық экономикалық өсімге ықпалы қарастырылады. Зерттеудің басты мақсаты дамуы төмен, орташа және жоғары аймақтарды салыстыру болып табылады. Бұл ретте барлық 16 аймақ үшін 2007-2018 жылдар аралығындағы мәліметтер жинақталды. Ұйымдардағы интернетке қолжетімділік, компьютерлер саны және стационарлы телефондар саны АКТ ретінде, ал аймақтардың дамуының негізгі көрсеткіші ретінде Қазақстан өңірлерінің жалпы аймақтық өнімі (ЖАӨ) алынды. POLS (pooled ordinary least squared) – біріккен ең төменгі квадраттар әдісі (панельді зерттеулер үшін), FE (fixed effects) – бекітілген әсер әдісі, RE (random effects) – кездейсоқ әсер әдісі және IV (instrumental variables) – инструментальды айнымалылар әдісі жоғары сенімді регрессиялық модель құрастыру үшін қолданылды. Аймақтардың инновациялық белсенділігі ұйымдардағы компьютерлер саны үшін инструментальды айнымалы ретінде алынды. Мақалада регрессиялық модельдің төмен, орташа және жоғары дамыған аймақтар үшін нәтижелері көрсетіліп, оларға талдау жасалынды. Оған қоса, зерттеу жұмысында уақыт периоды 2007-2013 және 2014-2018 жылдарға бөлінгендегі нәтижелері көрсетілген. Зерттеу нәтижесінде Қазақстан аймақтарының топтары арасында елеулі айырмашылық байқалмады.

Түйін сөздер: АКТ, ЖАӨ, аймақтық даму, панельді зерттеу.

Введение

За последние десятилетия широкое распро- странение информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) привело к резкому превраще- нию мира в информационное общество. Благо- даря инфраструктуре ИКТ, таких как стационар- ные телефоны, мобильные телефоны, интернет и широкополосная связь, люди, фирмы и пра- вительства, теперь имеет место гораздо лучший доступ к информации, знаниям и навыкам, чем раньше, с точки зрения масштаба и скорости.

Распространение ИКТ существенно повысило эффективность распределения ресурсов, значи- тельно снизило издержки производства и способ- ствовало гораздо большему спросу и инвестици- ям во всех секторах экономики (Jorgenson, 1999:

109-115; Vu, 2011: 357-372; Lee, 2012: 461-469;

Grimes, 2012: 187-201; Pradhan, 2015: 135-149).

Что касается растущего значения ИКТ и того, как они преобразуют мир, то многие ученые и исследователи сосредоточили свое внимание на изучении влияния ИКТ на экономический рост на отраслевом, национальном и межстрановом уровнях. Было проведено несколько теоретиче- ских и эмпирических исследований для ответа на вопрос «Как ИКТ влияют на экономический рост?»

В большинстве статей, рассматривающих эту тему, отмечается, что информационно-ком-

муникационные технологии являются основным фактором экономического и социального раз- вития стран, поскольку они оказывают опреде- ленное воздействие на экономический рост, про- изводительность и занятость. Кроме того, такие глобальные организации, как Организация Объ- единенных Наций, Международный союз элек- тросвязи, ОЭСР и Всемирный банк утверждают, что сегмент ИКТ является одним из основных двигателей устойчивого развития. Доклад Все- мирного экономического форума (2013) пока- зывает, что всплеск оцифровки страны на 10 % приведет к увеличению ВВП на душу населения на 0,75 %, а уровень безработицы – на 1,02 %.

По данным ОЭСР (2010 год), информационно- коммуникационные технологии играют главную роль в сокращении масштабов нищеты путем создания новых баз доходов и новых профессий, а также за счет снижения цен на доступ бедных слоев населения к медицинским и образователь- ным учреждениям.

Рост производительности труда закладыва- ет основу для повышения уровня жизни. Инве- стиции в информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) рассматриваются как один из ключевых факторов роста производительности труда. Эта взаимосвязь была широко изучена в развитых странах на уровне фирм, отраслей и стран, причем большинство исследований по- казали, что эффект производительности ИКТ яв-

(3)

ляется позитивным и экономически значимым.

В последние годы вышедшей научной литерату- ре, как Cardona et al. (2013), Draca et al. (2007), и Van Reenen et al. (2010), можно рассмотреть большой набор различных методологий. На се- годняшний день имеются лишь довольно слабые и неоднозначные эмпирические данные о вкладе инвестиций в ИКТ в экономический рост регио- нов с менее развитой экономикой. Несмотря на довольно неоднозначные эмпирические данные, Всемирный банк (2012) придерживается опти- мистической точки зрения, утверждая, что «ин- формационно-коммуникационные технологии (ИКТ) имеют большие перспективы для сокра- щения масштабов нищеты, повышения произво- дительности труда, ускорения экономического роста …». Слабые и неоднозначные эмпириче- ские данные о воздействии ИКТ в развивающих- ся странах в значительной степени могут быть обусловлены отсутствием высококачественных наборов данных на микро- и макроуровне по ИКТ для этих стран.

Априори могут существовать веские причи- ны, по которым влияние ИКТ на экономический рост в регионах с низким развитием отличается от влияния в более развитых регионах. С одной стороны, регионы с низким развитием могут испытывать нехватку абсорбционных возмож- ностей, таких как надлежащий уровень челове- ческого капитала или другие факторы взаимо- дополняемости, такие как расходы на НИОКР, и поэтому получать меньше, чем развитые реги- оны, от инвестиций в ИКТ. С другой стороны, ИКТ могут позволить развивающимся регионам сделать экономический «скачок» через традици- онные методы повышения производительности, о чем упоминал Steinmueller (2001: 193-210).

Дополнительный прирост производительности может быть вызван «побочными эффектами, связанными с ИКТ, или сетевыми эффектами», поскольку ИКТ могут снизить операционные издержки и ускорить процесс создания знаний.

Эти сетевые эффекты могут быть более выра- женными, «когда многие фирмы в регионе или отрасли используют аналогичные уровни или типы ИКТ».

Эта статья вносит свой вклад в науку не- сколькими способами. В разделе 2 приводится обзор текущей эмпирической литературы о вли- янии ИКТ на экономический рост с уделением особого внимания различиям в методологиях, источниках данных и выборочных периодах. В разделе 3 описываются уникальные особенности набора данных, использованного для эмпириче-

ской работы. Выборка для эмпирического анали- за состоит из 16 регионов Казахстана с низкими, средними и высокими ВРП на душу населения в период с 2007 по 2018 год. На основе этих дан- ных в разделе представлены результаты, вклю- чая сравнение оценочных коэффициентов ре- грессии показателей ИКТ для объединенной вы- борки и трех подгрупп регионов. Результаты по всей выборке регионов подтверждают положи- тельный вклад ИКТ в экономическое развитие.

Оценки с использованием подвыборок для трех групп стран показывают лишь незначительные различия между регионами с низким, средним и высоким развитием. Таким образом, получен- ные результаты свидетельствуют о том, что ре- гионы с низким и средним развитием экономики получают от инвестиций в ИКТ не больше, чем в развитых регионах, что ставит под сомнение экономический «скачок» от использования ИКТ, рассмотренный выше.

Литературный обзор

Влияние информационно-коммуникацион- ных технологий (ИКТ) на экономическое и со- циальное развитие стран было изучено в течение последних трех десятилетий многочисленными учеными, которые применили различные мето- дологии, источники данных и различные пери- оды времени как на страновом уровне, так и на уровне регионов. Большинство эмпирических исследований пришли к выводу, что растущее использование ИКТ может привести к росту ВВП, производительности и занятости.

Среди теоретиков экономического роста и специалистов в области развития растет кон- сенсус в отношении того, что технологические инновации и распространение могут играть решающую роль в стимулировании экономи- ческого роста и производительности. Ранни- ми сторонниками этой точки зрения были Van Gelderen (1913), Schumpeter (1939), Abramovitz (1956), Kendrick (1956) и Solow (1957). Совсем недавно такие экономисты, как Arthur (1994) и Romer (1990), сделали упор на технологические инновации в объяснении экономического роста и роста производительности. Romer, в частно- сти, утверждает, что экономический рост и тех- нологические изменения неразрывно связаны.

Во-первых, повышение уровня капитала и ра- бочей силы само по себе может привести к эко- номическому росту, но без инноваций отдача от инкрементного увеличения капитала и рабочей силы будет уменьшаться, а прирост производи-

(4)

тельности будет ограниченным или вообще от- сутствующим. Во-вторых, поскольку технологи- ческие инновации кодифицируются в инструк- ции, такие как программный код или полупро- водниковые конструкции, распространение этих инструкций может привести к увеличению от- дачи от масштаба, поскольку средняя стоимость таких инструкций снижается с каждым новым пользователем. Таким образом, широкое распро- странение технологий создает возможность для увеличения отдачи от инвестиций (Arthur, 1996:

100-109).

В 1998 году, используя данные по 27 стра- нам Центральной и Восточной Европы за пе- риод 1990-1995 годов, Madden & Savage (1998) проанализировали эмпирическую связь между инвестициями в ИКТ и экономическим ростом.

Результаты исследования свидетельствуют, в частности, о положительной взаимосвязи между инвестициями в телекоммуникационную инфра- структуру и экономическим ростом. Roller &

Waverman (2001) рассматривают влияние теле- коммуникационной инфраструктуры на эконо- мический рост в 21 стране ОЭСР в период с 1970 по 1990 годы. Авторы считают, что телеком- муникационная инфраструктура положительно и существенно влияет на экономический рост.

Полученные результаты свидетельствуют о ро- сте ВВП на 2,8% при росте телекоммуникаци- онной инфраструктуры на 10%. В другом иссле- довании, посвященном странам ОЭСР, Datta &

Agarval (2004), используя метод динамических панельных данных для 22 стран, исследуют дол- госрочную связь между телекоммуникационной инфраструктурой и экономическим ростом. Ис- следование выявило значительную и позитив- ную корреляцию между инфраструктурой теле- коммуникаций и экономическим ростом.

Аналогично, но применительно к 105 стра- нам, которые разделены на различные группы (Регион и доход на душу населения), Shiu & Lam (2008) изучают причинно-следственную связь между развитием телекоммуникаций и экономи- ческим ростом. Авторы считают, что существует двунаправленная связь между развитием теле- коммуникаций и экономическим ростом в евро- пейских странах, а также в странах с высоким уровнем дохода. Для стран других регионов и группы с более низкими доходами эта взаимос- вязь, как правило, носит однонаправленный ха- рактер (от реального ВВП до развития телеком- муникаций). Поэтому для менее развитых стран авторы указывают, что развитие телекоммуни- каций не является важным фактором, определя-

ющим экономический рост. Cieslik & Kaniewska (2004) анализируют связь между телекоммуни- кационной инфраструктурой и региональным уровнем доходов, используя панельные данные по 49 регионам Польши за 1989-1998 годы. Ав- торы обнаружили положительную и статисти- чески значимую причинно-следственную связь между телекоммуникационной инфраструкту- рой и доходами на региональном уровне, но при- чинно-следственная связь идет от телекоммуни- каций к доходам.

В данной работе рассматривается влияние доступа к ИКТ, таким, как количество компью- теров, стационарных телефонов и интернета в регионах, на развитие экономики. Для этого ре- гиональное развитие Казахстана было воспри- нято как показатель роста. Как следствие были выдвинуты две основные гипотезы:

Гипотеза 1: Доступ ИКТ в казахстанских ре- гионах положительно влияет на их экономиче- ский рост.

Гипотеза 2: В регионах c низким уровнем развития Казахстана использование ИКТ зна- чительно увеличивают ВРП на душу населения, чем в наиболее развитых.

Методология

В настоящем документе основным источни- ком исследования данных является Статисти- ческий комитет Министерства Национальной Экономики РК. В частности, значение доступа к ИКТ по регионам страны было принято на пе- риод 2007-2018 годов, поскольку до 2007 года количество стационарных линий не могло быть найдено по регионам. Эти данные подтвержда- ются базой данных Всемирного банка, хотя они имеют все необходимые значения до 2007 года, они не рассматривают их на региональном уров- не. Валовой региональный продукт был конвер- тирован в доллары США на 2019 год с учетом инфляции с 2007 года. Данные Туркестанской области и города Шымкент за 2018 год были до- бавлены как Южно-Казахстанская область, так как многие показатели до этого периода были представлены без разделений. POLS (pooled ordinary least squared) – объединенный метод наименьших квадратов (для панельных иссле- довании), FE (fixed effects) – метод с фиксиро- ванными эффектами, RE (random effects) – метод со случайными эффектами и IV (instrumental variables) – метод с инструментальными пере- менными был применен для создания регресси- онной модели с высокой надежностью. Иннова-

(5)

ционная деятельность региона для количества компьютеров в организациях была принята как инструментальная переменная. Потому что ко- личество компьютеров является наиболее высо- ко коррелированным с ВРП.

Регрессионная модель:

(1) где: – Валовой региональный продукт на душу населения;

– количество компьютеров в органи- зациях;

– количество доступа к интернету в ор- ганизациях;

– количество стационарных теле- фонов;

– стандартная ошибка регрессии.

Поскольку основная цель этой эмпири- ческой работы заключается в сопоставлении вклада ИКТ в экономический рост регионов с низкими, средними и высокими ВРП, необхо- димо разделить всю выборку на три подгруппы.

Определение групп стран обычно основывается на ВВП/ВРП на душу населения или более об- щих показателях. Пороговой переменной, вы-

бранной в данном эмпирическом приложении, является ВРП на душу населения в начальный год набора данных 2007 года, выраженный в долларах США с поправкой с учетом инфляции до января 2019 года. Как показано в таблице 1, за 2007 год насчитывается 6 регионов с низ- кими, 6 регионов со средними и 4 регионов с высокими ВРП. Согласно этому определению, страны с менее чем 3500 долларами США в ВВП на душу населения классифицируются как регионы с низким развитием, а все регионы с более чем 11 000 долларами США в ВРП на душу населения классифицируются как регио- ны с высоким развитием. Существует довольно большой разрыв в ВРП на душу населения меж- ду Западно-Казахстанской области, как регио- ном со средним развитием с наибольшим ВРП на душу населения, и Мангыстауской области, как регионом с высоким развитием с наимень- шим ВВП на душу населения. Но довольно близкие значения между регионами со средним и низким развитием, отличие между ними со- ставляет всего 11%. Значения ВРП на душу на- селения каждой страны на конец выборочного периода (2018 год) представлены в таблице 7 в приложении.

Таблица 1 – Регионы Казахстана по группам: высокий > 11000 долларов США ВРП на душу населения, низкий < 3500 в долларов США ВРП на душу населения за 2007 год

Высокий Средний Низкий

1 Атырауская область 15355.25 1 Актюбинская область 5887.48 1 Акмолинская область 3316.86 2 Мангистауская

область 11331.81 2 Кызылординская

область 4821.96 2 Алматинская область 2044.90

3 г. Алматы 12325.45 3 Карагандинская

область 5202.68 3 Жамбылская область 1595.87 4 г. Нур-Султан 11483.31 4 Костанайская область 3823.95 4 Восточно-

Казахстанская область 3446.28 5 Павлодарская область 4839.10 5 Южно-Казахстанская

область 1601.07

6 Западно-

Казахстанская область 6125.49 6 Северо-Казахстанская

область 2989.62

Примечание – составлено авторами на основе данных Комитета Статистики МНЭ РК

В таблице 2 представлены описательные статистические данные трех подгрупп регионов Казахстана за выборочный период 2007-2018 гг.

Средний валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения в регионах с низким разви- тием составляет 3797 долларов США при мини- мальном значении чуть ниже 700 долларов США (значение для Южного Казахстан в 2015 г.) и мак-

симальном для Восточно-Казахстанской области в 2018 г. – 6989 долларов США. Для регионов со средним развитием этот средний показатель со- ставляет 7230 долларов США в диапазоне от 3823 долларов США до 11 999 долларов США. Мы мо- жем видеть самый высокий средний ВРП на душу населения с 17 131 долларом США для регионов с высоким развитием (таблицы 8-11).

(6)

Таблица 2 – Сводная статистика: группы регионов, 2007-2018 гг.

Высокий Средний Низкий Общий

N Ср.арифм. N Ср.арифм. N Ср.арифм. N Ср.арифм.

ВРП на душу населения 48 17131.92 72 7230.46 72 3797.31 192 8418.39

lnGRP 48 9.70 72 8.85 72 8.16 192 8.80

ln(Computers inorganizations) 48 10.90 72 10.18 72 10.12 192 10.34

ln(Internet in organizations) 48 8.15 72 7.62 72 7.60 192 7.75

ln(Fixed telephone in organizations) 48 5.39 72 5.31 72 5.44 192 5.37

Инновационная деятельность

региона % 48 5.81 72 7.13 72 7.69 192 7.01

Примечание – составлено авторами

Средняя арифметическая логарифмов пока- зателей ИКТ во всех подгруппах регионов иден- тична, хотя количество компьютеров, доступа интернета и стационарных телефонов в регионах со средним развитием показывает наименьшее значение: 8.00, 4.88 и 4.34 соответственно, ре- гионы с низким развитием имеют максимальное значение для количества компьютеров 11.23, что является самым низким из всех подгрупп. Реги-

оны с высоким развитием, как ожидалась, пока- зывают очень высокие показатели развития ИКТ во всех трех показателях. Очевидно, что это сам по себе интересный результат. Изменение сред- него валового регионального продукта на душу населения с течением времени показано на ри- сунке 1, демонстрируя практически идентичную тенденцию для всех групп регионов, также вид- ны резкие спады за 2008 и 2015 гг. в Казахстане.

05000100001500020000

2005 2010 2015 2020

Year

Total Low

Medium High

Рисунок 1 – Средний ВРП на душу населения, доллары США Примечание – составлено авторами

(7)

На рисунке 2 показана диаграмма рассеяния зависимости между средним ВРП на душу на- селения со средним количеством компьютеров в организациях как показатель развития ИКТ в период с 2007 по 2018 годы для трех подгрупп

регионов и всей выборки. Все группы регионов демонстрируют положительную взаимосвязь между ВРП и компьютерами, причем регионы с низким развитием имеют самый крутой уклон для соответствующих значений.

Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya

Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Zhambylskaya

Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya

North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region

South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan

East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region

250030003500400045005000Average GRP per capita

20000 30000 40000 50000 60000

Average number of computers Lowreg Fitted values

Low

Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region

Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya

Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kyzylordinskaya

Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya

Mangistauskaya Mangistauskaya Mangistauskaya Mangistauskaya Mangistauskaya Mangistauskaya Mangistauskaya Mangistauskaya Mangistauskaya Mangistauskaya Mangistauskaya Mangistauskaya

20000 30000 40000 50000 60000

Average number of computers Mediumreg Fitted values

Medium

Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya

Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city

Almaty city Almaty city Almaty city Almaty city Almaty city Almaty city Almaty city Almaty city Almaty city Almaty city Almaty city Almaty city

0 50000 100000 150000 200000

Average number of computers Highreg Fitted values

High

Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Akmolinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Aktubinskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Almatynskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya Atyrauskaya

West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region West Kazakhstan region

Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya Zhambylskaya

Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Karagandinskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kostanaiskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya Kyzylordinskaya

Pavlodarskaya Pavlodarskaya Pavlodarskaya Pavlodarskaya Pavlodarskaya Pavlodarskaya Pavlodarskaya Pavlodarskaya Pavlodarskaya Pavlodarskaya Pavlodarskaya Pavlodarskaya North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region North Kazakhstan region South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan South Kazakhstan

East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region East Kazakhstan region

Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city Nur-Sultan city

Nur-Sultan city Almaty cityAlmaty cityAlmaty cityAlmaty cityAlmaty cityAlmaty cityAlmaty cityAlmaty cityAlmaty cityAlmaty cityAlmaty cityAlmaty city

0 50000 100000 150000 200000

Average number of computers Totalreg Fitted values

Total

Рисунок 2 – Взаимосвязь общего среднего ВРП на душу населения и среднего числа компьютеров в организациях регионов Казахстана, 2007-2018 годы

Примечание – составлено авторами

Результаты и обсуждение

В таблице 3 представлены результаты оцен- ки регрессионной модели для всей выборки за период 2007-2018 гг. Влияние компьютеров в организациях регионов Казахстана на ВРП на душу населения показывает с коэффициента- ми между -2.47 и 0.77 почти идентичную взаи- мосвязь для случайных эффектов (колонка 2) и модели фиксированных эффектов (колонка 3).

Эти коэффициенты меньше, чем в случае с объ- единенной МНК, в котором он составляет 0.77.

В четвертом столбце показана регрессия с ин-

струментальными переменными IV, где инно- вационная деятельность региона, выраженная в процентах, инструментируется с количеством компьютеров в организациях. В результате чего получили коэффициент -2.47, что показывает отрицательную взаимосвязь с региональным развитием. Такую же связь с ВРП на душу на- селения показывает доступ к интернету в орга- низациях, в случае POLS (-0.179), а для RE и FE коэффициенты свидельствуют о положительном эффекте с показателями 0.066 и 0.071 соответ- ственно, где мы видим, что они так же практиче- ски близки как с компьютерами в организациях.

(8)

А метод с инструментальными переменными противоположно предыдущему показывает наи- более сильное позитивное влияние на развитие (2.436). Количество стационарных телефонов все более сокращается в связи развитием мо- бильных устройств, что наглядно демонстри- руют коэффициенты всех регрессий, кроме FE

(0.028), а для остальных методов POLS (-0.634), RE (-0.027) и IV (-0.149) они отрицательные.

Выверенный

R

² как показатель надежности построенных моделей находится в диапазоне 0.211 и 0.377, что демонстрирует о необходимо- сти включения в модель базовых составляющих ВРП.

Таблица 3 – Зависимая переменная: ln(GRP), 2007-2018, объединенная выборка

POLS RE FE IV

Ln(comp) 0.77***

(.11) 0.18***

(.045) 0.17***

(.043) -2.47**

(1.247)

Ln(internet) -0.179*

(.108) 0.066

(.040) 0.071*

(.038) 2.436**

(.303)

Ln(fix.tel.) -0.634***

(.106) -0.027

(.090) 0.028

(.092) -0.149

(1.014)

Константа 5.583***

(.590) 6.533***

(.508) 6.331***

(.506) 16.275***

(4.238) Фиксация годов

(Year Dummies) Да Да Да Да

Выверенный R²

(Adjusted R²) 0.352 0.211 0.377

Наблюдений 192 192 192 192

Примечания: 1) составлено авторами; 2) р значение, *p < .10, **p < .05, ***p < .01.

Таблица 4 – Зависимая переменная: ln(GRP), 2007-2018, дополненная регрессия

POLS RE FE IV

Ln(comp) 0.443***

(.070) 0.231***

(.046) 0.191***

(.0424) -0.253

(.272)

Ln(internet) -0.018

(.0650) 0.048

(.041) 0.063*

(.0373) 0.529**

(.091) Ln(fix.tel.) -0.412***

(.064) -0.092

(.084) 0.027

(.089) -0.285***

(.218)

Ln(export) 0.268***

(.014) 0.117***

(.018) 0.065***

(.018) 0.304***

(.022)

Константа 4.625***

(.355) 5.672***

(.495) 5.716***

(.518) 6.640***

(.865) Фиксация годов

(Year Dummies) Да Да Да Да

(Adjusted R²) 0.7706 0.6906 0.417 0.649

Наблюдений 192 192 192 192

(9)

Таблица 5 – Зависимая переменная: ln(GRP), 2007-2018, разделенная выборка

Низкий Средний Высокий

POLS(1) (2)

RE (3)

FE (4)

POLS (5)

RE (6)

FE (7)

POLS (8)

RE (9)

FE Ln(comp) 0.0024

(.166) 0.2074**

(.1055) 0.2129*

(.107) 0.1547*

(.084) 0.0680

(.053) 0.0651

(.0505829) 0.3839***

(.1258059) 0.3839***

(.1258059) 0.1769**

(.0663405) Ln(internet) 0.3123*

(.163) 0.1080

(.102) 0.1026

(.104) 0.0682

(.075) 0.118**

(.048) 0.112**

(.0461) -0.173*

(.091) -0.173*

(.091) 0.0062 (.04) Ln(fix.tel.) -0.1189

(.153) -0.1205

(.152) -0.1175

(.159) -0.17**

(.0801) 0.124

(.120) 0.351**

(.148) -0.212*

(.110) -0.212*

(.110) 0.21 (.15) Константа 6.41***

(.837) 5.897***

(.950) 5.865***

(.980) 7.696***

(.453) 6.594***

(.629) 5.4625***

(.763) 8.07***

(.61) 8.07***

(.61) 6.57***

(.71) Фиксация годов

(Year Dummies) Да Да Да Да Да Да Да Да Да

(Adjusted R²) 0.2109 0.2260 0.382 0.199 0.1206 0.451 0.1266 0.1823 0. 467

Наблюдений 72 72 72 72 72 72 48 48 48

Таблица 6 – Зависимая переменная: ln(GRP), 2007-2018, разделенная выборка – дополненная регрессия

Низкий Средний Высокий

POLS(1) (2)

RE (3)

FE (4)

POLS (5)

RE (6)

FE (7)

POLS (8)

RE (9)

FE Ln(comp) -0.026

(.144) -0.023

(.144) 0.228**

(.1080) 0.231***

(.0622) 0.116***

(.0369) 0.1136***

(.0375) 0.294***

(.0696) 0.294***

(.0696) 0.202***

(.0666) Ln(internet) 0.3671**

(.141) 0.3644**

(.141) 0.097

(.104) 0.0157

(.0553) 0.113***

(.0331) 0.114***

(.0337) -0.0606

(.0512) -0.0606

(.0512) -0.0057 (.0665) Ln(fix.tel.) -0.269*

(.135) -0.268**

(.135) -0.073

(.163) -0.244***

(.0587) -0.159

(.107) -0.1311

(.126) -0.1008

(.061) -0.1008

(.061) 0.157 (.156) Ln(export) 0.125***

(.025) 0.125***

(.025) 0.032

(.028) 0.225***

(.028) 0.197***

(.024) 0.194***

(.025) 0.362***

(.035) 0.362***

(.035) 0.0975 (.058) Константа 6.392***

(.724) 6.3834\***

(.725) 5.330***

(1.088) 5.882***

(.401) 6.078***

(.498) 5.977***

(.562) 4.325***

(.498) 4.325***

(.498) 5.835***

(.829) Фиксация

годов (Year

Dummies) Да Да Да Да Да Да Да Да Да

Выверенный R²(Adjusted

R²) 0.4092 0.4424 0. 384 0.5786 0.5662 0. 707 0.7367 0.7591 0.489

Наблюдений 72 72 72 72 72 72 48 48 48

В таблице 4 представлены результаты ре- грессии с дополнительным переменным. По сравнению с уравнением (1) дополнительной переменной модели является экспорт региона от общего товарооборота (импорта и экспорта), что, в свою очередь, показывает открытость ре-

гионов Казахстана для торговли. Этот показа- тель контролирует различия в технологии про- изводства между регионами. Возрастающая во времени доля экспорта в общем ВРП является в то же время косвенным показателем для доволь- но большого числа различных характеристик ре-