3.1 Определение объектов и признаков

Так как в рамках данного исследования предполагается определение пробелов в экономической политике и дальнейший анализ направлений структурных реформ, то нам необходимо проанализировать такие основные сферы как ключевые показатели экономического роста, устойчивости макроэкономики и рынка труда, которые мы представляем с помощью ниже приведенных индикаторов. Объектами и признаками данного исследования выступают 130 стран и 18 макроэкономических показателей. Для составления выборки, некоторые признаки были рассчитаны нами по приведенным далее формулам. Актуальность данных соответствует 2018 и 2017 годам. Следует подчеркнуть, что в дальнейших построениях моделей будут использованы принятые в международном сообществе английские наименования:

Показатели экономического развития:

o GDP per capita, PPP (constant 2011 international $) - ВВП на душу населения, ППС (в постоянных международных $ 2011 года);

o KOF Globalisation Index. - Индекс уровня глобализации стран мира;

o HDI (Human Development Index) - Индекс человеческого развития;

o LPI (Logistics Performance Index)- Индекс эффективности логистики Всемирного Банка;

o Agriculture, forestry, and fishing, value added (% of GDP) - Сельское хозяйство, лесное хозяйство и рыболовство, добавленная стоимость (в % от ВВП).

Источники: База данных Всемирного Банка, KOF Swiss Economic Institute.

Показатели устойчивости макроэкономики:

o Debt to GDP ratio - Показатель долга к ВВП;

o Стандартное отклонение темпов изменения ВВП за последние 10 лет (2018-2008 гг.);

o Inflation, consumer prices (annual %) CPI - Инфляция, ИПЦ (годовой, в %);

o Inflation, GDP deflator - Инфляция, дефлятор ВВП;

o Gross capital formation (% от ВВП) - Валовое накопление основного капитала;

o Ease of doing business index (1=most business-friendly regulations) - Легкость ведения бизнеса;

o Terms of trade indicator (ranking of countries) - Рейтинг стран по индикатору изменения условий торговли;

o Total natural resources rents (% of GDP) - Рента от природных ресурсов (в % от ВВП);

o Proxy of terms of trade: diff(GDP deflator - CPI) - Прокси изменения условий торговли:

o Среднегодовые темпы изменения обменного курса:

100%, по формуле среднегодового темпа роста:

- текущий показатель, - базисный показатель.

Источники: Данные Всемирного Банка, расчеты автора.

Показатели рынка труда:

o Contributing family workers, total (% of total employment);

o Wage and salaried workers, total (% of total employment);

o Labor Force Participation Rate;

o Net secondary income - Чистый вторичный доход;

o Total employment - Общая численность занятых;

o Working age population - Население трудоспособного возраста;

o Employed in

a. agriculture;

b. forestry and fishing;

c. public administration and defence; compulsory social security;

d. education;

e. human health and social work activities.

На основе данных МОТ был рассчитан «Процент занятости населения вне сельского хозяйства и бюджетного сектора» (далее он будет обозначаться как ILOdata) для того, чтобы понять сколько в экономике каждой страны из доступного количества людей заняты вне бюджета и сельского хозяйства. Данный индикатор необходим для понимания меры того, как экономика страны способна абсорбировать трудовые ресурсы страны и показать причины трудовой миграции в некоторых странах. Чем выше оценённый нами показатель, тем меньше население будет стремиться уехать на заработки:

Источники: База данных Международной Организации труда ILOSTAT, База данных Всемирного Банка, расчеты автора.

3.2 Методология

Как стало известно из обзора литературы по определению направлений структурных реформ, чаще всего пробелы экономической политики определяются в сравнении с другими странами или регионами, которые в какой-то мере успешно поддерживают уровень устойчивого экономического роста. Однако, во всех рассмотренных исследованиях, страна, для которой требуются реформы, и группа стран, с которыми она сравнивается, заранее определены. В нашем случае, это не так и объекты исследования были выбраны лишь по критерию достаточности информации. Поэтому, данное исследование начинается с самых основ определения структурных реформ и завершается комбинацией всех построенных моделей, которые помогут достичь поставленную в самом начале цель.

Основываясь на вышеупомянутой выборке, предметом данного исследования являются два ключевых вопроса. Применяемые инструменты усугубленного статистического, эконометрического и макроэкономического анализа имеют четкую последовательность для логичного построения ответов на данные вопросы:

Во-первых, в каких странах встречаются риски устойчивого экономического роста? Мы предполагаем, что ответ на данный вопрос кроется в кластерных профилях. Для проверки нашего убеждения будет проведена кластеризация иерархическим агломеративным методом на основе факторного анализа Методом Главных Компонент. Ожидается, что объекты (страны) объединятся в группы со схожей экономической ситуацией, а кластерные профили помогут интерпретировать полученные результаты. На этапе факторного анализа будут выведены оценки факторных нагрузок для дальнейшего использования в логистической регрессии в качестве предикторов. Все расчеты будут проводиться в программе SPSS.

Краткий алгоритм № 1: Факторный анализ Значимые признаки + Факторные нагрузки Кластерный анализ Кластерные профили.

Во-вторых, какие меры следует предпринять для повышения устойчивого роста? Для ответа на данный вопрос обратимся к мультиномиальной логистической регрессии, где зависимой переменной будет - номер кластера, полученный на основе кластеризации, а объясняющими - оценки значимых факторных нагрузок. Для более легкой и правильной интерпретации полученных значений мультиномиальной logit - регрессии используем предельные(маржинальные) эффекты как на уровне кластеров, так и на уровне отдельных стран. С помощью предельных эффектов мы сумеем определить не только направления структурных реформ для повышения устойчивого экономического роста, но и масштабы их влияний посредством рассчитанных вероятностей. Результатом исследования ожидаются сформированные рекомендации по направлениям структурных реформ как для отдельных кластеров, так и для некоторых стран нашей выборки на основе определенных предельных эффектов и факторных оценок.

Краткий алгоритм № 2: Факторный анализ + Кластеры logit - регрессия Предельные эффекты (кластеры + страны) Определение пробелов экономической политики Направления реформ + Рекомендации.

3.3 Определение выбросов: Z-стандартизация и описательная статистика

Используя общие графические инструменты, представим наши признаки в виде простых диаграмм рассеяния (Рис. 1), на которых можно будет наблюдать разные виды корреляции, выбросов, а самое главное - разброс объектов. По нижеприведенным точечным диаграммам можно заметить множество корреляционных связей между признаками, в том числе можно выстроить гипотезу о разбиении объектов на предположительные три кластера:

Рис. 1 Диаграммы рассеяния

Источник: расчёты автора

Для более общего анализа выборки и определения как умеренных, так и экстремальных выбросов, построим диаграммы размаха («ящики с усами») с предварительной стандартизацией признаков посредством z-стандартизации, т.к. они характеризуются разной шкалой оценивания. Для быстрого изучения нашего набора данных, диаграммы размаха будут самым удобным инструментом анализа на данном этапе.

Кроме определения выбросов, в некоторых случаях будут исследованы причины их появления, т.к. в большинстве случаях это может быть связано со структурными реформами. Таким образом, по первой диаграмме размаха (Рис 2.) наблюдаются нетипичные значения выборки (выбросы):

Рисунок 2 Box-plot_2

Источник: расчеты автора

Умеренные:

o по уровню сельского хозяйства в экономике:

? Гвинея-Бисау - государство держится на экспорте рыбы, морепродуктов, некоторых видов арахиса и немного древесины. Такое состояние связано с множественными войнами и полным разрушением инфраструктуры.

? Чад - население страны поддерживает свое существование за счет натурального хозяйства, скотоводства и рыболовства. Зачастую даже это становится невообразимо трудной задачей из-за частых политических нестабильностей, географической удаленности, засух и отсутствия инфраструктуры.

? Нигер - вторая по уровню бедности страна, где сельское хозяйство обслуживает более 90% трудоспособного населения. Более 37% ВВП страны приходится на урожайность - просо, выращивание апельсинов, риса и сахарного тростника, которые в свою очередь уязвимы перед жарким климатом и частыми засухами в стране.

? Мали - страна крупномасштабного скотоводства Западной Африки, где 80% населения заняты в сельском хозяйстве, имеет более разнообразный экспорт данного сектора, чем предыдущие три экономики. Основная часть экспорта приходится на арахис и хлопок.

? Либерия - сельское хозяйство обслуживает 70% населения, которое в основном занято производством риса, каучука и бананов.

o по счету текущих операций (СТО):

? Сингапур - наращивает профицит СТО еще с 2000-ых годов по нескольким структурным причинам. Во-первых, страна располагает большими иностранными резервами на случай спекулятивных атак и финансовых потрясений (отток капитала и т.д.), которые в свою очередь генерируют дополнительную прибыль (например, зарубежные пакеты акций). Во-вторых, политика государства основываясь на том, что страна является финансовым, торговым и производственным центром, обязывает корпоративный сектор иметь большие резервы специального назначения. Однако, огромный профицит СТО может отражать глубокий дисбаланс в экономике. Если смотреть на сальдо текущих операций через призму «сбережения минус инвестиции», то слишком большой избыток указывает либо на огромные сбережения, либо на слишком слабые инвестиции.

? Афганистан - СТО находится в дефиците еще с 1981 года в свете афганской войны, что привело к углубленному экономическому кризису в стране.

? Ливан - баланс страны зависит от финансовых трансфертов ее диаспоры, которые снижаются с каждым годом в связи с увеличением конкуренции и снижением рабочих мест в нефтедобывающих арабских странах Персидского залива. Также, ситуацию усугубляет политическая нестабильность и низкие темпы экономического роста.

? Мальдивы - столкнулись с ситуацией, когда переводы иностранных рабочих в свои страны стали превышать поступления от туристической индустрии и ростом импорта благодаря увеличению спроса на строительные товары, машины и электрооборудование. Дефицит финансируется внешними заимствованиями благодаря государственным гарантиям.

? Малави - из-за ухудшения условий торговли страна переживает высокие импортные цены на удобрения и расходы на топливо, что хоть и немного, но компенсируется устойчивым ростом цен на табак. В целом, в условиях диверсифицированной экономики, Малави остается уязвимой перед внешними потрясениями из-за сильной зависимости от богарного сельского хозяйства и донорских финансирований, которые составляют около 40% государственных расходов.

экстремальные:

o по ВВП на душу населения:

? Люксембург - занимает лидирующую позицию по данному показателю из-за низкого количества населения и сбалансированной финансовой ситуации. Торговый и экономический статус страны среди мирового сообщества является наилучшим, что помогает данной стране развиваться дальше. Следует отметить, что множество мигрантов работают в Люксембурге, тем самым внося вклад в ВВП, что, однако не учитывается в данном показателе.

? Норвегия - источником высокого дохода страны является очень прибыльная нефтегазовая промышленность, высокий уровень занятости и низкий показатель безработицы.

? Швейцария - источником основного дохода является высокоразвитый сектор услуг, который составляет 74% ВВП страны, а 25% относится к промышленности. На сельское хозяйство приходится менее 1% ВВП.

? Ирландия - как и в случае с Люксембургом, благодаря экономическим интеграциям с соседями и ряду привлекательных для иностранных инвесторов, льгот, превратились в наши «выбросы».

Вторая диаграмма размаха, (Рисунок 3), как и первая, имеет как умеренные, так и экстремальные выбросы:

Рисунок 3 Box-plot_2

Источник: расчеты автора

умеренные:

o по отношению долга к ВВП:

? Ливан - прирост показателя связан с огромными затратами на послевоенную реконструкцию и неспособностью государства оплатить долг, т.к. одни процентные платежи потребляют половину государственного дохода.

? Италия - чрезмерные государственные расходы в комбинации с неадекватным контролем и сговором между поставщиками и администрацией, с одной стороны, повышение процентных ставок в 80-ых годах перед входом в Евросоюз - привело к повышению процентных платежей по долгам, с другой.

? Мозамбик - находится в данной ситуации из-за гражданской войны, которая наступила сразу же после обретения независимости и требовала значительных средств для восстановления экономики. Кроме того, национальная валюта страны за последнее десятилетие обесценилась на более чем 60% по отношению к доллару и усугубила позицию страны по отношению к данному индикатору.

o Стандартное отклонение темпов изменения ВВП: Ирландия, Зимбабве, Украина, Катар, Судан, Армения, Ирак.

? Ирландия - низкая диверсификация экспорта, что обуславливает высокую зависимость от волатильной конъюнктуры глобальных сырьевых рынков. А это, вместе с не самыми лучшими институтами, приводит к сложившейся ситуации.

экстремальные:

o по отношению долга к ВВП:

? Япония - фискальные интервенции правительства с целью стимулирования экономики. Следует заметить, что гособлигации страны (около 90%) находятся в собственности граждан, что снижает уязвимость страны перед изменениями иностранной валюты и спекуляциях на этом рынке. Особую роль в возникновении этих долгов сыграли сверхнизкие ставки по долговым бумагам. Низкая доходность - следствие «потерянных десятилетий» роста экономики с одной стороны, и её высокой эффективности - с другой.

? Греция - имеет самый высокий показатель долга к ВВП в Еврозоне, который наблюдался еще до финансового кризиса 2008 года, однако сильно усугубился в результате европейского долгового кризиса. Причины достаточно комплексны, однако, в основном это связано с занижением статистики по дефициту бюджета с целью привлечения больше кредитов со стороны МВФ и стран партнёров, и проведением жесткой экономической политики, что загнала экономику в еще больший кризис.

? Судан - закрывает тройку экстремальных стран из-за обесценивания национальной валюты в 2016 году на 59% по отношению к доллару. Основной долг страны приходится на внешние заимствования и выражен в долларах. В добавок, в это время от него откололся Южный Судан, где добывалось 2/3 нефти.

Однако, в третьей диаграмме размаха (Рисунок 4) наблюдаются только умеренные выбросы:

Рисунок 4 Box-plot_3

Источник: расчеты автора

o Уровень занятости населения: Мадагаскар, Катар

o Contributing family workers: Непал, Мадагаскар, Эфиопия, Кения.

o LPI: Суринам, Барбадос, Самоа, Белиз.

Для того, чтобы предотвратить снижение качества последующих моделей, экстремальные выбросы будут удалены. После удаления стран с большим размахом, количество объектов снизилось до 113, а новые диаграммы размаха приняли следующий вид:

Рисунок 5 Box-plot_4

Источник: расчеты автора

Рисунок 6 Box-plot_5

Источник: расчеты автора

3.4 Факторный анализ: Метод Главных Компонент

Самым первым шагом в построении описанных в методологии моделей является определение латентных факторов, которые описывают скрытые характеристики как признаков, так и стран. Следует напомнить, что результаты анализа в дальнейшем будут использованы в кластерном анализе и логит - моделировании.

С целью упрощения процесса кластеризации проведем первым шагом факторный анализ и сократим размерность посредством удаления незначимых признаков. Для отбора факторов воспользуемся распространенным Методом Главных Компонент, где используется ортогональное вращение - варимакс, которое максимизирует дисперсию и увеличивает интерпретируемость факторов.

Метод Главных Компонент примечателен тем, что анализ главных компонент можно представить как преобразование информации, содержащейся в исходных данных. В частности, главную компоненту можно определить как направление, в котором имеется наибольший разброс объектов, представляя объекты в единицах измерения по этой оси - теряется минимальная информация об отличии объектов друг от друга.

Следует отметить, что признак счет текущих операций (в % от ВВП) при данном факторном анализе был признан незначим, что вероятно вызвано именно нехваткой удобных дезагрегированных данных. По этой причине данный признак был удален из выборки, а процедура факторного анализа была запущена заново:

Таб. 1

Описательная статистика

Источник: расчеты автора