1. Введение

В настоящее время идет активный поиск возможных вариантов общей теории социальной эволюции, призванной объяснить движущие силы и механизмы развития/деградации как человеческой цивилизации в целом, так и отдельных ее частей, включая экономическую динамику. В этом направлении уже получены определенные результаты, однако многие из них носят гипотетический характер, а по потому нуждаются в эмпирической проверке. Как правило, сегодняшние теории социальной эволюции опираются на общесистемные подходы, являющиеся универсальными для любых сложных систем разной природы. Одной из таких попыток служит поликаузальная концепция социальной эволюции (ПКСЭ) [Балацкий, 2021а], в основу которой положен структурный принцип в отличие от традиционной причинной идеологии. В ПКСЭ центральным звеном выступает конкурентный механизм, являющийся результатом самосборки социальной системы. При этом эффективность сконструированного конкурентного механизма проявляется в принципе согласованности (ПС), согласно которому социальный прогресс и экономический рост наблюдаются при взаимосогласованной динамике в уровне развития технологий, институтов и культуры.

В целом ПКСЭ лежит в русле современных подходов к моделированию сложных систем и ее положения на качественном уровне вполне соответствуют наблюдаемым явлениям [Балацкий, 2021а]. Однако ПС пока не получил строгого эмпирического подтверждения, в связи с чем сама ПКСЭ остается без прочного фундамента и выступает в качестве чисто гипотетической аналитической конструкции. В связи с этим цель статьи состоит в формализации ПС и его эконометрической проверке на больших массивах статистических данных. Генеральная гипотеза исследования: темпы экономического роста страны положительно зависит от степени соответствия в уровне развития трех групп факторов – культуры, институтов и технологий; несбалансированность в достижениях по указанным трем направлениям тормозит экономический рост.

2. Принцип согласованности в теории социального развития

ПС в разных модификациях появлялся в научной литературе достаточно давно. Как правило, почти у всех исследователей фигурировали четыре фактора социального развития – технологии, институты, культура и география. Разница состояла лишь в том, какая из указанных четырех групп факторов на определенном этапе развития ими рассматривалась в качестве доминирующей. Однако последующая взаимная настройка факторов учитывалась практически всеми. Напомним, что у К. Маркса доминантой развития выступали технологии, а ПС проявлялся в форме закона соответствия производительных сил (технологий и работников [1]) производственным отношениям (институтам) [Маркс, Энгельс, 1960]. У М. Вебера, наоборот, движущей силой выступал духовный фактор в форме протестантской этики (культуры), к которой адаптировались институты и технологии [Вебер, 2002]. Похожим образом у Ф. Фукуямы в авангарде всех социальных и экономических изменений выступает доверие (культура) [Фукуяма, 2008]. Л. Гумилев в качестве источника исторической динамики рассматривал уровень пассионарности нации (культура), обусловленную географическим фактором, но в конечном счете посредством созданных технологий подстраивающую под свои нужды окружающий ландшафт [Гумилев, 2016].

В современных работах механизм настройки одних групп факторов на другие также является стержнем теоретических построений. Например, К. Вельцель во главу угла социального развития ставит эмансипативные ценности (культуру с выраженным у индивидов стремлением к свободе), которые порождают эффективные институты, в свою очередь высвобождающие творческие способности людей и ведущие к технологическому прогрессу [Вельцель, 2017]. Похожая логика присуща работам Д. Лала [Лал, 2007] и отчасти П. Петракиса [Petrakis, 2014]. В рамках такого понимания сложилось даже понятие «культуры как экономики» [Ramocka, 2010]. В рамках широкого понимания культуры, отстаиваемого в работах [Karimzadi, 2019] и [Van Der Borg, Russo, 2005], рассматривают «экзогенную составляющая культуры, обусловленная историей», осуществляют ее оценку и показывают корреляцию данного компонента с уровнем экономического развития регионов на примере Европы [Tabellini, 2010]. В русле этой традиции подчеркивается, что, несмотря на схожесть условий окружающей среды, регионы США, населенные немецкими переселенцами–католиками, имели совершенно иную модель сельского хозяйства, структуру собственности и женскую фертильность по сравнению с колонистами других национальностей, причем эта разница сохранялась более ста лет [Guiso, Sapienza, Zingales, 2006].

Согласно Дж. Даймонду, все культуры и соответствующие им институты и технологии являются результатом их адаптации к базовым географическим (природным) факторам [Даймонд, 2010]. В этом же ключе лежит и работа С.Г. Кирдиной–Чэндлер, в которой приводятся эмпирические доказательства того, что доминирование в разных странах рыночных (западных) или нерыночных (не-западных) институтов предопределяется узким спектром климатических характеристик [Кирдина–Чэндлер, 2018].

Согласно Д. Аджемоглу и Дж. Робинсону, ведущая роль в социальном развитии принадлежит институциональному фактору, прямым «отражением» которого выступают технологические и культурные модели общества [Аджемоглу, Робинсон, 2015]. Аналогичная позиция отстаивается в работе Д. Норта и его коллег [Норт, Уоллис, Вайнгаст, 2011]. В более позднем исследовании Д. Аджемоглу и Дж. Робинсон углубили понимание формирование институтов за счет механизма соответствия или, наоборот, несоответствия в уровне развития центральной государственной власти и гражданского общества [Аджемоглу, Робинсон, 2021].

Более широкий взгляд на ПС в форме принципа взаимосвязанного изменения нескольких групп факторов социального развития – институтов, технологий, культуры и т.п. – нашел отражение в статье [Полтерович, 2002]; в более поздней работе [Полтерович, 2016a] этот тезис получил свое логическое завершение. В исследовании [Полтерович, 2016b] была предложена концепция рассмотрения механизмов координации взаимодействий субъектов в качестве основы современной теории социальной эволюции, а в статьях [Полтерович, 2018a] и [Полтерович, 2018b] она была соединена с положением о взаимосвязанном изменении разных групп факторов. Параллельно в работах других авторов ПС был конкретизирован изначально как принцип соответствия (согласованности): «экономический рост происходит при эффективных институтах, однако при этом должно соблюдаться довольно строгое соответствие между технологическим, институциональным и культурным уровнями развития» [Балацкий, Плискевич, 2017]. Несколько позже ПС был окончательно уточнен: «темпы экономического роста положительно зависят от степени согласованности между уровнями благосостояния, технологического, институционального и культурного факторов развития страны; рассогласование между уровнями зрелости указанных факторов, наоборот, отрицательно сказывается на экономическом росте» [Балацкий, 2021b]. В указанной работе была предпринята попытка формализовать ПС и верифицировать его на качественном уровне с использованием стилизованных примеров из истории модернизации разных стран. Однако количественную проверку ПС пока так и не прошел, в связи с чем вопрос о его работоспособности остается открытым.

При обсуждении ПС необходимо остановиться на этимологическом аспекте. В естественных науках принцип и закон имеют высокую степень универсальности. С этой точки зрения ПС должен выполняться всегда и при любых условиях. Однако в социальных науках данные понятия утрачивают свою универсальность и подразумевают определенные условия выполнения, в отсутствие которых они вполне могут нарушаться. Здесь и далее мы будем придерживаться менее требовательной социальной трактовки принципа. По всей видимости, ПС было бы лучше назвать механизмом синхронизации, однако менять устоявшееся название мы не будем, учитывая вышесказанное.

Нельзя не учесть еще одной стороны обсуждаемой проблемы. Дело в том, что утверждение о выполнении и нарушении ПС возможно только при наличии адекватных наблюдений соответствующих весьма тонких сущностей – культуры, институтов и технологий. Эти категории в эмпирических исследованиях заменяются частными показателями, которые лишь с определенной степенью условности и полноты отражают измеряемое явление. В связи с этим даже строгое установление нарушения ПС на основе эконометрических расчетов не означает окончательного ответа: остается вероятность, что при использовании более адекватных переменных рассматриваемый эффект обнаружит себя. Дальнейшие выводы следует воспринимать с учетом данной оговорки.

3. Поиск прокси–переменных: обзор подходов

Сформулированный выше ПС оперирует переменными, оценка которых отнюдь не является тривиальной задачей. Фактически речь идет о построении эконометрической модели экономического роста с такими обобщенными переменными, как культура, институты и технологии; географический фактор в данном исследовании не рассматривается, а фактор благосостояния будет учтен косвенным образом. Ниже рассмотрим, какие статистические агрегаты могут быть использованы в качестве прокси–переменных технологий, институтов и культуры.

Начиная с работ Р. Солоу [Solow, 1956; Solow, 1957], технологический прогресс стал неотъемлемым атрибутом большинства моделей и учитывается множеством разных способов. Традиционным приемом является расчет совокупной факторной производительности, что нередко взывает аргументированную критику [Van Beveren, 2012; Reati, 2001]. Немалую популярность при учете технологического прогресса получил показатель выданных патентов на изобретения и вышедших на рынок инноваций [Acs, Anselin, Varga, 2002]. Анализ статистических данных дает все новые и новые подтверждения главного следствия развития технологий – роста производительности труда [Fagerberg, 2000; Giordano, Toniolo, Zollino, 2017]. Выбор производительности труда (LP) в качестве прокси–переменной технологического прогресса обычно детерминируется размером анализируемого временного периода, доступностью и качеством данных, а также спецификацией модели экономического роста [Sargent, Rodriguez, 2000]. На этом подходе мы и остановимся при оценке уровня развития производственных технологий.

Институциональный фактор экономического роста привлек пристальное внимание исследователей примерно с начала 1990–х гг. с работ, в которых Д. Норт построил теоретическую рамку воздействия качества институтов на экономическое развитие через побудительные механизмы [North, 1991; North, 2010]. Д. Родрик, наоборот, считал влияние институтов на динамику совокупного выпуска опосредованным и рассматривал его в качестве экзогенного фактора экономического развития [Rodrik, 2003]. В дальнейшем дискуссии велись вокруг определения наиболее эффективных типов институтов, сравнения их силы воздействия с географическими и природно–климатическими факторами, социального и культурного контекста их связи с экономическим развитием [Cvetanović, Mitrović, Jurakić, 2019; Urbano, Aparicio, Audretsch, 2019]. При этом в отношении значимости качества институциональной среды для ускорения экономического роста в сообществе экономистов наблюдается безоговорочный консенсус. Плюрализм подходов проявляется преимущественно в отношении конкретных способов квантификации институционального фактора. Наибольшую популярность среди таковых получили композитные индексы, сочетающие в себе несколько областей оценки (сфер жизни общества), количественные и качественные индикаторы [Tvaronavičienė, Grybaitė, 2012]. Указанные индексы обычно применяются к четырем типам институтов: правовые институты (Heritage Foundation’s Index of Economic Freedom, International Country Risk Guide, World Bank Worldwide Governance Indicators); регулирующие институты (EBRD’s Transition Indicators); институты развития человеческого капитала (UN’s Human Development Indicators, World Bank’s Knowledge Economy Index); институты экономической координации и распределения рисков (кредитные рейтинги) [Фрейнкман, Дашкеев, Муфтяхетдинова, 2009]. Высокую востребованность в моделях роста получил Индекс легкости ведения бизнеса (Ease of Doing Business Index – DB) за его универсальность и широкий охват типов институтов [Haidar, 2012; Messaoud, Teheni, 2014]. Иногда встречаются модели с несколькими индексами качества институтов (например, [Vanino, Lee, 2018]). Мы полагаем, что показатель DB является адекватным измерителем качества институтов и будем использовать его соответствующей прокси–переменной.

Идея М. Вебера о том, что культурные детерминанты общества воздействуют на экономическое развитие, получила широкое распространение в макроэкономических моделях. В современных исследованиях особое значение придается определению культурного фактора, включая поиск его наиболее адекватной количественной интерпретации, а также обнаружения характера и условий его связи с динамикой национального экономического развития. Например, богатая статистическая база Всемирного обзора ценностей (World Values Survey) была использована для построения индекса мотивации достижений, сформированного на базе ценностей, прививаемых родителями детям: решимость и бережливость против послушания и религиозности [Granato, Inglehart, Leblang, 1996]. На выборке из 25 стран было продемонстрировано положительное влияние форсирования мотивации достижений на средние темпы экономического роста. Тех же результатов удалось достичь при включении в формулу расчета индекса ценностей качеств независимости и ответственности индивида [Marini, 2004]. Аналогичные выводы были получены при рассмотрении ценностей, которыми руководствуются сами респонденты: доверие, уважение и наличие личных свобод продемонстрировали положительную связь со средними темпами экономического роста, а послушание – отрицательную [Tabellini, 2010]. В целом же отождествление ценностей, оценка которых осуществляется на основе масштабных опросов (European Values Study, Dimension data matrix (Hofstede data set, GLOBE Project, Schwartz's Value Survey и т.п.), с уровнем культуры получило широкое распространение в макроэкономических моделях [Masella, Paule–Paludkiewicz, Fuchs–Schündeln, 2017; Petrakis, 2014]. Однако дискретность проведения опросов накладывает существенные ограничения на время и географию их анализа.

Для компенсации указанных недостатков информации об уровне культуры населения осуществлялись поиски прокси–переменной, имеющей более высокую частоту наблюдений. Очевидно, что нормы и установки оказывают воздействие практически на все аспекты жизни общества. Среди экономических аспектов тесная связь была обнаружена в отношении уровня коррупции. Так, в обществах с размытыми социальными нормами, в том числе одобрением или оправданием незаконных способов обогащения или получения благ, возникает так называемая «культура коррупции», которая передается и поддерживается от поколения к поколению [Hauk, Saez–Marti, 2002]. Верификация этого тезиса была многократно проведена на эмпирических данных. Например, факторы культуры, выраженные через оценку ценностей, смогли объяснить около 75% дисперсии Индекса восприятия коррупции (Corruption Perceptions Index – CPI) по выборке некоммунистических стран [Sandholtz, Taagepera, 2005]. Устойчивые положительные зависимости были обнаружены между CPI и распространением ценностей избегания риска и неопределенности, маскулинности, а также дистанции до власти [Husted, 1999]. Обратный эффект, сдерживающий коррупцию, был зафиксирован для доверия в обществе и уважения окружающих; при этом индивидуализм и снисходительность в обществе провоцируют коррупционное поведение [Mornah, Macdermott, 2018]. Примечательно, что связь между интенсивностью коррупции и культурными нормами была выявлена не только на макроуровне, но и на выборках отдельных индивидов и предприятий [Agyei–Mensah, Buertey, 2019; Barr, Serra, 2010]. При всей ограниченности и условности показателя CPI указанные выше факты позволяют использовать его в качестве прокси–переменной уровня культуры населения.

Триада факторов – технологии, институты и культура – в различных комбинациях и сочетаниях продемонстрировала значимость при моделировании экономического роста. Так, в расчетах Г. Табеллини исторические формы институтов и ценностей, главенствующих в регионах пяти европейских стран, оказались тесно связаны с динамикой экономического роста [Tabellini, 2010]. В другом исследовании было показано, что удельная добавленная стоимость малых и средних предприятий связана со среднедушевым ВВП страны нахождения фирм опосредованным образом через формальные и неформальные институты [Ostapenko, 2015]. Первые были измерены посредством Индекса качества институциональной среды Всемирного экономического форума (Global Competitiveness Index, Institutions pillar), Индексом верховенства закона (Rule of Law Index) и долей теневой экономики; неформальные институты были учтены на основе норм и ценностей. При моделировании эффекта влияния Индекса экономических свобод (Index of Economic Freedom) и набора ценностей оказалось, что наиболее устойчивая положительная связь наблюдается при объединении этих факторов (перемножении переменных в уравнении регрессии), хотя и по отдельности они продемонстрировали значимость практически во всех спецификациях [Mathers, Williamson, 2011]. Еще в одном исследовании было продемонстрировано пагубное воздействие коррупции на экономический рост через канал расшатывания политической стабильности и ослабление политических прав граждан [Mo, 2001]. Этот тезис нашел подтверждение и в другой работе, основанной на более широкой выборке стран [Dridi, 2013].

Таким образом, доминирующая научная парадигма в области изучения факторов экономического роста состоит в принятии значимости и институтов, и культуры, и технологического прогресса. Однако характер влияния каждого из факторов по отдельности или их мультипликативного эффекта в конкретных случаях может различаться. Одна из главных проблем моделей экономического роста – эндогенность переменных [Marini, 2016]. В качестве ее решения используются разные подходы: применяют лаги объясняющих регрессоров; для оценки параметров переходят к методу инструментальных переменных [Tabellini, 2010]; осуществляют моделирование структурными уравнениями [Ostapenko, 2015]; строят модели на панельных данных с фиксированными эффектами [Góes, 2016]; используют метод моментов [Nawaz, 2015]. Соответственно, в зависимости от комбинации факторов и теоретических конструкций их взаимосвязи сильно варьируют и выводы о причинно–следственных связях. Кроме того, на устойчивость результатов существенно воздействует исходная выборка стран или регионов. Иными словами, большую роль в моделировании роста играют национальные модели развития.

В целом можно говорить, что построение эконометрической модели, в которой темпы экономического роста объясняются тремя крупными группами факторов – культуры, институтов и технологий – посредством таких прокси–переменных, как LP, DB и CPI, может считаться если и не стандартным подходом, то вполне укладывающимся в существующие традиции.

4. Формализация принципа соответствия и исходные данные

Напомним, что задача статьи состоит в проверке генеральной гипотезы относительно ПС: темпы экономического роста положительно зависят от степени согласованности между уровнями благосостояния, технологического, институционального и культурного факторов развития страны [Балацкий, 2021b]. В дальнейшем мы будем рассматривать усеченный набор факторов, исключая из его состава уровень благосостояния и географические особенности. Абстрагирование от географии связано с тем обстоятельством, что эта группа факторов влияет в основном на ранних этапах социальной эволюции государств; экономический рост для стран догоняющего развития, активно заимствующих институты и технологии, климатические характеристики подавляются другими детерминантами эволюции [Полтерович, 2018a]. Что касается фактора благосостояния, то он будет учитываться косвенным образом – через различия в выборке изучаемых стран.

В связи со сложностью и неоднозначностью таких базовых понятий, как технологии, институты и культура, кратко поясним, что под ними понимается в конкретном контексте последующих расчетов. Под институтами подразумеваются общественные правила взаимодействия или нормы поведения людей, под культурой – ценности, идеалы и стремления людей, под технологиями – производственный процесс, включая оборудование и управленческий фактор. Разумеется, это весьма нестрогие определения, однако они полностью согласуются с современными научными трактовками и их вполне достаточно для содержательного понимания того, о чем идет речь.

С учетом указанных оговорок формализация ПС в общем виде может быть представлена следующим образом [Балацкий, 2021b]:

(1)

где К – средний уровень культуры населения страны; Т – средний уровень технологического развития национальной экономики; I – средний уровень развития (эффективности) институтов; g – темп экономического роста; m – метрика, определяющая уровень согласованности в уровне трех факторов – К, Т и I.

Модель экономического роста (1) представляет собой модифицированную производственную функцию, в которой экономическая активность определяется эффективностью труда, капитала и институтов (зависимость f=f(K,I,T)), но с учетом акселератора m, учитывающего их взаимную согласованность (зависимость m=m(K,I,T)). Такое уточнение традиционной модели роста позволяет отказаться от гипотезы о высокой или даже неограниченной взаимной заменяемости макрофакторов в пользу требования их взаимозависимости и комплиментарности.

Функция (1) дана в мультипликативной форме, хотя ее можно представить и в эквивалентной аддитивной форме:

                                          (2)

Если вместо метрики согласованности макрофакторов m использовать противоположную метрику – их рассогласованности D=D(K, I, T), то уравнение (2) пример вид:

                                      (3)

В качестве меры рассогласования можно использовать любую из известных метрик расстояния. Для определенности возьмем в качестве D=D(K, I, T) сумму отклонений от среднеарифметической величины трех факторов (M) как ближайший аналог показателя дисперсии:

                      (4)

                                                             (5)

Уравнения (2) и (3) являются эквивалентными. Если, например, использовать коэффициенты m=–D (или m=1/D), то идентичность двух спецификаций становится совершенно очевидной. По техническим соображениям форма (3) является более предпочтительной.

Так как факторы K, I и T имеют совершенно разные единицы измерения и диапазон шкалы значений, то в эконометрической модели они нормируются следующим образом: K=(PK–PK_min)/(PK_max–PK_min), где PK – прокси–переменная уровня культуры конкретной страны, а PK_max и PK_min – эталонные максимальное и минимальное значения данной переменной в анализируемой выборке стран; показатели I и T нормируются аналогичным образом. Коэффициент рассогласованности D вычисляется для нормированных значений факторов. Подчеркнем, что область определения, например, фактора PK, определяется на основе анализа выборки рассматриваемых стран, позволяющих определить интервал [PK_min; PK_max], после чего прокси–переменная PK переводится в сопоставимую шкалу в долях [0; 1] или в процентах [0; 100].

Для проверки генеральной гипотезы о выполнении ПС необходимо построить эконометрическую зависимость (3) и оценить параметры искомой модели. Для удобства будем рассматривать линейную функцию (3) в следующей форме:

            (6)

где ρ, α, β, γ, θ и σ – параметры, учитывающие силу влияния каждой группы факторов; ψ – случайная ошибка; i – индекс страны.

Для подтверждения истинности ПС необходимо выполнение априорных условий: α>0, β>0, γ>0, θ>0. В этом случае рост культуры населения, уровня технологического развития и эффективности институтов ведет к росту темпов экономического роста, тогда как разбалансированность между ними, наоборот, приводит к торможению роста. Таким образом, гипотеза о справедливости ПС эквивалентна положительности четырех параметров в эконометрической зависимости (6). Именно эта гипотеза и будет проверяться ниже.

В предыдущем разделе было показано, что такие обобщенные группы факторов, как культура, институты и технологии могут быть вполне адекватно выражены соответствующими прокси–переменными: g→GDP; T→LP; I→DB; K→CPI, где GDP – годовые темпы прироста ВВП в постоянных ценах и местной валюте [2]; LP – производительность труда (ВВП на одного занятого) [3]; DB – индекс легкости ведения бизнеса, составляемый Всемирным банком (балл от 0 до 100) [4]; CPI – индекс восприятия коррупции (балл от 0 до 100) [5].

Хотя выбранные прокси–переменные носят весьма условный характер и, разумеется, не могут в полной мере отразить стоящие за ними факторы, нет никаких сомнений, что на длительном интервале времени направленность прокси–переменных и искомых групп факторов совпадает. Например, при наличии технологического прогресса производительность труда растет, а ее падение говорит о серьезных нарушениях инновационного режима. Аналогичным образом позитивная бизнес–среда не отражает всех сторон институциональной жизни страны, однако трудно предположить, что при плохих институтах бизнес–климат может улучшаться. Соответственно и уровень коррупции никак не покрывает всего разнообразия культуры, но и здесь имеет место простая параллель: рост общей культуры населения ведет к естественному уменьшению коррупции. Таким образом, прокси–переменные, будучи зауженными индикаторами рассматриваемых групп факторов, все–таки вполне могут быть использованы для установления наличия или отсутствия внутрисистемных связей.

В эконометрических расчетах использовался массив данных по 154 странам за период с 2012 по 2019 гг.; итого 1232 наблюдения. Переход к панельным данным связан с необходимостью максимально расширить размер выборки. При этом временной интервал является достаточно коротким для подобного рода расчетов, однако это связано с ограниченностью данных по показателю CPI, методология составления которого изменилась в 2012 г. настолько, что корректные сопоставления с данными за предыдущий период стали невозможными [6]. Так как в дальнейших расчетах будут использованы методы учета временного фактора, то цикличность в динамике переменных во многом нейтрализуется. Кроме того, анализ показывает, что выбранные объясняющие прокси–переменные модели достаточно чувствительны и также в определенной степени подвержены влиянию цикличности, что позволяет исходить из наличия синхронизации всех переменных по стадиям экономического цикла. Для менее подвижных прокси–переменных культуры и институтов данное предположение, разумеется, может нарушаться.

Учитывая гетерогенность исходного массива стран, осуществлялось его деление на 4 группы, в основе которого лежит классификация государств по среднедушевому уровню дохода на основе критериев Всемирного банка [7]. В результате такого дробления получились 4 группы стран: с высоким доходом (high income), с доходом выше среднего (upper middle income), с доходом ниже среднего (lower middle income), с низким доходом (low income) (табл. 1).

Таблица 1. Группы стран по критерию среднедушевого дохода

В дальнейшем было осуществлено агрегирование четырех групп стран в две: «богатые», включающие все страны с доходом выше среднего, и «бедные», включающие все страны с доходом ниже среднего (табл. 1). Рассмотрение двух групп стран – условно богатых и условно бедных – вместо четырех позволяет, во-первых, получить более устойчивые статистические результаты, а во-вторых, дать более простую и понятную интерпретацию существующей дихотомии между группами.

Некоторые страны выборки в рамках рассматриваемого временного периода переходили из одной группы в другую. В связи с этим, чтобы не нарушать сбалансированность панели данных отнесение страны к той или иной доходной группе выполнено на основе информации за 2019 г.; тем самым каждая страна на протяжении всего временного интервала входила только в одну группу. Это допущение не сильно искажает реальную картину, так как в рассматриваемый период лишь 12 из 154 стран поменяли свою группу; более того, 2 из них демонстрировали несистемное, челночное движение вокруг групповой границы, и всего 6 – задержались в новой группе более 2 лет. Характеристика исходных данных приведена в табл. 2.

Таблица 2. Описательная статистика модельных переменных

Кроме того, для показателя LP была предварительно осуществлена процедура логарифмирования (ln(LP)), чтобы частично нивелировать слишком большие различия в технологическом уровне между странами. Полученные таким образом цифры являются однопорядковыми с другими факторами, что делает более корректной процедуру их совместного учета в эконометрической модели.

Фактор благосостояния не фигурировал среди регрессоров эконометрической модели, однако само разбиение стран на группы богатых и бедных позволяет автоматически учесть его при анализе результатов расчетов.

5. Результаты эмпирических расчетов

С учетом введенных обозначений и предварительных вычислительных процедур окончательный вид эконометрической зависимости имеет следующий вид:

      (7)

В данном случае уравнение (7) учитывает переход к панельным данным, в связи с чем помимо странового индекса i в уравнении (6) появляется индекс времени t; модельная константа (в скобках) включает в себя составляющие μ_i и λ_t – ненаблюдаемые страновой и временной индивидуальные эффекты, учитываемые с помощью соответствующих дамми–переменных. Для подтверждения истинности ПС применительно к линейной регрессия (7) необходимо выполнение условий: α>0, β>0, γ>0, θ<0; знак последнего параметра инвертируется из–за канонической записи эконометрической модели (7).

На первом этапе калибровки модели по всей выборке были проведены тесты, устанавливающие наиболее релевантную форму анализа панельных данных. Для всех типов выборки стандартный F–тест показал, что модель с фиксированными эффектами более предпочтительна по сравнению с объединенной регрессией; тест Хаусмана подтвердил превосходство модели с фиксированными эффектами над моделью со случайными эффектами. На втором этапе тест Бройша–Годфри указал на наличие гетероскедастичности в модели, что обусловило применение робастной к гетероскедастичности ковариационно–дисперсионной матрицы по методу Арелано (тип – HC0) [Arellano, 1987]. Таким образом, все построенные модели являются моделями с фиксированными эффектами, а коэффициенты при объясняющих переменных определены с помощью использования ковариационно–дисперсионных матриц.

Учитывая распределение стран на две группы, эконометрические модели для каждой из них и для всей выборки строились по единой спецификации (7). Результаты расчетов для стран с фиксированной доходной группой приведены в табл. 3.

Таблица 3. Характеристики эконометрических моделей для стран с фиксированной доходной группой

Значимость коэффициентов регрессии: *** (0.01); ** (0.05); * (0.1).

Так как в исходной выборке некоторые страны меняли свою доходную группу в течение рассматриваемого периода, то целесообразно проверить то, насколько сильно это сказывается на результатах модельных расчетов. Для этого оценивалась модель (7) для стран с нефиксированной доходной группой; результаты расчетов приведены в табл. 4.

Таблица 4. Характеристики эконометрических моделей для стран с незафиксированной доходной группой

Значимость коэффициентов регрессии: *** (0.01); ** (0.05); * (0.1).

Сравнение результатов табл. 3 и табл. 4 показывает инвариантность модельных расчетов; расхождения в количественных оценках пренебрежимо малы. Тем самым можно говорить о достаточно объективном и устойчивом характере выявленных связей.

Для определения модельных параметров строилась эконометрическая модель с фиксированными эффектами, что автоматически снимает проблему эндогенности. Однако для дополнительной проверки отсутствия указанной проблемы были проведены расчеты с учетом годового лага для всех регрессоров, а также с годовым лагом для всех регрессоров кроме LP. Результаты оказались статистически неудовлетворительными, что лишний раз подтвердило исходное предположение о том, что выбранные прокси–переменные достаточно динамичны для построения модели даже на относительно коротких временных отрезках.

Статистические характеристики модели для группы «богатых» стран позволяет говорить о ее адекватности. Этот результат свидетельствует о неслучайном характере установленных связей, особенно если учесть специфику сконструированной зависимости, в которой высокодинамичная и волатильная выходная характеристика (темпы прироста ВВП) определяется консервативными факторами, имеющими кумулятивную природу (технологии, институты, культура). В данном случае имеет место подтверждение удачности выбранных прокси–переменных для рассматриваемых трех групп факторов. Использование переменных разных типов, когда выходная характеристика GDP является потоком (текущее значение за год), а регрессоры LP, DB, CPI и D – запасом (формируются в течение многих лет), предопределяет невысокую объяснительную способность модели (7). Для повышения коэффициента детерминации следует ввести контрольные переменные, связанные с объемом основного капитала и занятости, однако данная задача выходит за рамки статьи, ибо наша цель состоит в проверке правомерности генеральной гипотезы относительно ПС, а не в построении прикладной модели для последующих аналитических расчетов; отчасти роль контрольных переменных выполняли страновые и временные дамми–переменные.

Как отмечалось ранее, тестирование ПС предполагает получение значимых коэффициентов регрессии со знаками: α>0, β>0, γ>0, θ<0. Исходя их этого, полученные результаты позволяют сделать следующие выводы.

Во-первых, расчеты подтверждают необходимость дробления общего массива стран на две группы по уровню доходов. Действительно, исходная гетерогенная выборка дает правильные знаки всех коэффициентов регрессии, однако институциональный фактор и ПС оказываются незначимыми. Тем самым можно утверждать, что ПС не является абсолютно универсальным и безусловным. Его проявление и сила действия зависят от уровня цивилизационного развития страны, чем и обосновано введение двух групп государств.

Во-вторых, ПС выполняется для «богатых» стран, тогда как для «бедных» стран он нарушается. Если для первой группы государств все коэффициенты модели (7) проходят тест на знак и, кроме того, являются значимыми, то для второй группы три регрессора из четырех имеют «перевернутые» знаки и один из них – культура – не значим. Сказанное свидетельствует о том, что ПС выступает в качестве эволюционного механизма и проявляется по мере цивилизационного развития страны. Кроме того, справедливо следующее утверждение: между «богатыми» и «бедными» государствами лежит своеобразная цивилизационная пропасть. Если в первых действует механизм интеграции технологических, культурных и институциональных достижений, то в группе вторых указанные стороны социальной жизни разрозненны и даже мешают друг другу.

В-третьих, фактором, объединяющим все страны мира, выступают производственные технологии, которые во всех государствах положительно и достаточно сильно влияют на экономический рост; и наоборот, факторами, разъединяющими богатые и бедные страны, служат институты, культура и ПС. Это означает, что для экономического роста в странах догоняющего типа нужен скорее диктаторский режим правления, нежели современные демократические институты. Успехи послевоенного развития стран Азии убедительно подтверждают этот вывод.

В-четвертых, институты и культура выступают в качестве инструментов тонкой настройки: для богатых стран – положительной, для бедных – отрицательной. Влияние этих двух групп факторов по абсолютной величине не значительно и не является определяющим для экономического роста.

В-пятых, главным драйвером развития богатых стран выступает именно ПС как механизм интеграции всех сторон социальной жизни, в то время как бедные страны опираются преимущественно на технологические достижения. В этом лишний раз проявляется принципиальное различие в моделях развития стран догоняющего типа и государств–лидеров.

6. Обсуждение результатов: фактор богатства

В построенных эконометрических моделях фактор благосостояния учитывался путем кластирования стран на две группы. И именно фактор благосостояния населения определяет дихотомию режима в отношении ПС. Для иллюстрации указанных различий рассмотрим данные табл. 5.

Таблица 5. Критические значения душевого валового национального дохода для разных групп стран, тыс. долл.

Например, нижняя граница стран с высоким доходом примерно в 12 раз выше верхней границы стран с низким доходом, что свидетельствует в буквальном смысле слова о цивилизационных различиях, которые порождают качественно разные режимы сопряжения трех групп факторов – технологий, институтов и культуры. Однако это лишь усредненные оценки, тогда как крайние оценки являются еще более впечатляющими. Например, в 2019 г. душевой доход в Швейцарии был в 314,1 раза выше, чем в Бурунди. Не удивительно, что для стран, имеющих столь разный уровень благосостояния населения, характерны совершенно разные механизмы самоорганизации общества, что и подтверждают построенные эконометрические модели (табл. 3–4). Вполне естественно, что в бедных странах уровень самосознания масс, как, прочем, и правящих элит, крайне низок и не позволяет им вести эффективный диалог; нельзя в такой среде и создать общественные организации и движения по отстаиванию интересов народа.

Сказанное позволяет подвести закономерный итог: в странах, где население озабочено проблемой примитивного биологического выживания, потребность в координации культуры, институтов и технологий не стоит на повестке дня. Вполне резонно предположить, что самосознание и активность масс возрастают по мере роста их благосостояния, тогда как правящие элиты осуществляют эффективное регулирование общественной жизни только под давлением масс. Возможно, что ПС в какой–то форме действует и в «бедных» странах, однако количественно диагностировать его можно только в «богатых» государствах, что и показывают эконометрические зависимости табл. 3–4.

Подчеркнем, что планка душевого дохода, «запускающая» ПС, отнюдь не является слишком высокой: более половины массива из исследуемых 154 стран попадает в разряд «богатых» – с развитым механизмом координации культуры, институтов и технологий.

Сквозь призму ПС можно по-новому взглянуть на группу стран БРИКС. Например, Китай, Россия, Бразилия и Южная Африка входят в группу «богатых» стран, что говорит о наличии в них более или менее зрелого механизма координации процессов воспроизводства технологий, институтов и культуры. Довольно явно выбивается из этого ряда Индия, которая застряла в группе «бедных» государств. Следовательно, в Индии пока отсутствуют предпосылки для активизации ПС и в перспективе это обстоятельство может затормозить поступательное развитие страны.

Еще один представитель БРИКС – Россия – после 2014 года попал под международные санкции, действенность которых неоднократно обсуждалась в литературе (см., например, [Балацкий, 2018; Екимова, 2018]). ПС позволяет посмотреть на этот вопрос с иной стороны. Так, в период времени 2012–2019 гг. Россия входила в группу «богатых» стран. Следовательно, международные санкции после 2014 г. не «вытолкнули» Российскую Федерацию в группу «бедных» и, следовательно, в иное цивилизационное поле, где позитивные интеграционные механизмы экономического развития либо крайне заторможены, либо вообще не действуют. Введенные санкции не нанесли российской экономике принципиального ущерба и не нарушили режим развития страны, при котором уже имелись основы для улучшения институтов и роста политической культуры населения. Вместе с тем нельзя не отметить, что до 2014 г. включительно Россия уверенно входила в разряд стран с высоким доходом, а в 2015 г. она переместилась в группу государств с доходом выше среднего, где она и остается до сих пор (табл. 5). Тем самым страна потеряла прежнюю действенность ПС.

7. Обсуждение результатов: элиты и массы

Если раньше мы лишь констатировали эмпирические факты, то теперь попробуем определить соответствие полученных модельных расчетов имеющимся передовым теориям. Для этого обратимся к концепции узкого коридора, выдвинутой в очередной монографии Д. Аджемоглу и Дж. Робинсона [Аджемоглу, Робинсон, 2021]. Согласно их взглядам и терминологии, построение современного эффективного государства (Обузданного Левиафана) возникает в условиях политического равновесия – между государством и обществом [8]. Если перевести эти понятия на используемые нами термины, то речь идет о взаимодействии двух групп факторов – институтов (государства) и культуры (общества). В реальности институты и культура выступают в нерасторжимом единстве и их можно разделить лишь условно. Тем не менее, их синтез предполагает две функционально разные сущности – содержание (культуру) и форму (институты). Установки, представления, идеалы и поведенческие модели людей (культура) находятся в своеобразной оболочке формальных и неформальных правил поведения (институтов), что в совокупности и дает культурно–институциональный портрет страны.

В соответствии с концепцией Аджемоглу и Робинсона множество эффективных взаимодействий между обществом (массами) и государством (элитами) образует узкий коридор, войти в который и удержаться в котором можно лишь при соблюдении множества условий. Если таковые соблюдены, то между институтами и культурой возникает плодотворный режим взаимоусиления, в результате чего дееспособность (мощь) государства и возможности (свободы) общества возрастают. В таком режиме возникает эффект Красной королевы, подразумевающий, что массы и элиты прикладывают непрекращающиеся усилия на пределе своих возможностей для сохранения политического статус–кво [9] [Аджемоглу, Робинсон, 2021]. В противном случае между государством и обществом возникает война, заканчивающаяся победой либо общества – с организационной анархией (Отсутствующий Левиафан), либо государства – с деспотией власти (Деспотический Левиафан).

В наших терминах сказанное означает, что равновеликая активность элит и масс приводит к возникновению прогрессивных демократических институтов и росту культуры населения, что и позволяет им поддерживать друг друга и осуществлять гармоничную интеграцию. Если же самосознание масс и их стремление к свободе не слишком велико, то элиты воспользуются этим для конструирования и укрепления институтов подавления гражданских свобод – Деспотического Левиафана. Если самосознание элит и стремление к порядку не достаточны на фоне их непреклонного желания сохранить свои привилегии, то нарастает риск разрушения основ государственности и возникновения хаоса – Отсутствующего Левиафана. В контексте сказанного построенные модели табл. 3–4 показали, что необходимым условием для возникновения эффекта Красной королевы и построения Обузданного Левиафана выступает достаточно высокий уровень благосостояния населения, характерный для группы «богатых» стран – с относительно высоким душевым доходом. Среди 154 рассматриваемых стран чуть больше половины попадает в пресловутый узкий коридор душевого дохода, при котором имеются необходимые условия для обеспечения политического равновесия между государством и обществом. Этот вывод не только соответствует концепции узкого коридора, но и уточняет его положения. Как уже отмечалось выше, низкий уровень жизни людей заставляет их думать о выживании, отодвигая на задний план идею личной и политической свободы и уж тем более идею контроля властных структур.

Продолжая линию концепции узкого коридора, особо подчеркнем, что страны с высоким душевым доходом обладает лишь необходимым условием для реализации эффекта Красной королевы, но отнюдь не достаточным. Например, среди «богатых» стран фигурируют государства с весьма сильно различающиеся политическими институтами: с одной стороны, Саудовская Аравия, Катар, Бруней, Кувейт, ОАЭ, Бахрейн, Оман и т.п., с другой – США, Великобритания, Франция, Швейцария, Швеция и т.п. Во всех этих странах созданы экономические предпосылки для достижения политического равновесия, однако только во второй подгруппе это равновесие действительно реализовано. Из этого вытекает, что в современном мире ПС имеет более широкое распространение, нежели эффект Красной королевы. Более того, выполнение ПС – первый шаг к рождению эффекта Красной королевы. Достаточным условием для этого эффекта является выполнение ПС в области максимально высоких значений прокси–переменных: LP, DB и CPI.

8. Обсуждение результатов: структурная конкуренция

Продолжая тему соответствия полученных результатов современным представлениям о социальной эволюции, обратимся к концепции структурной конкуренции [Балацкий, 2021a]. Данный подход базируется на идее, согласно которой эффективность структуры рыночной системы определяет динамичность развития общества. В свою очередь рыночная система представляет собой четыре элемента – субъект конкуренции (кто конкурирует), ее объект (за что и с помощью чего конкурируют), процесс (как конкурируют) и среду (где конкурируют) – и связи между ними. Соответственно посредством субъектов конкуренции проявляется уровень культуры общества, через ее объекты – производственные технологии, через процесс – институты, а через среду – экосистема и географический фактор.

Объединение структурных элементов рыночной системы и их приспособление друг к другу осуществляется за счет рыночного саморегулирования. Чем выше уровень взаимной самонастройки структурных элементов, тем выше эффективность всей общественной системы и тем активнее экономический рост. В наших терминах процесс структурной самосборки рыночной системы выражается через ПС. Конкретные механизмы, обеспечивающие ПС, выступают в качестве функционального ядра рыночной системы (рис. 1); «запуск» процесса самонастройки и перестройки системы происходит в результате внешних возмущений, которые играют роль вызова, в терминологии А. Тойнби, или стрессора, в терминологии Н. Талеба. Успех организационного ответа социума предопределяет его дальнейшее существование.

Рис. 1. Структурная схема рыночной системы конкуренции

Разумеется, схема рис. 1 является абстрактной, в связи с чем она может интерпретироваться на разных аналитических уровнях: применительно к компании, отдельной социальной группе, стране, группе стран и даже к мир–системе в целом.

В контексте сказанного возникает несколько дополнительных вопросов. Во-первых, обладает ли ПС свойством симметрии, т.е. улучшение разных групп факторов однонаправленно влияет на темпы экономического роста? Во-вторых, какую роль играет ПС в конкурентном механизме?

Для ответа на первый вопрос достаточно записать соотношение для чувствительности темпов экономического роста GDP к изменению CPI:

                                        (8)

Для двух других групп факторов можно записать аналогичные уравнения. При этом, как видно из уравнения (8), влияние макрофактора помимо прямого воздействия предполагает определенный косвенный эффект со стороны ПС, который складывается в результате мультиплицирования чувствительности GDP к нарушению дисбаланса макрофакторов D (∂(GDP)/∂D) и эффекта возмущения дисбаланса D со стороны CPI (∂D/∂(CPI)). В модели (8) оба эти компонента зависят от начальных условий, т.е. от конкретной страны и момента времени. В связи с этим влияние трех групп факторов – технологий, культуры и институтов – в общем случае может быть как однонаправленным, так и разнонаправленным. Для конкретизации этого тезиса рассмотрим четыре наиболее показательные страны – США, Германию, Китай и Россию – в 2019 году, который служит базовым сценарием и точкой отсчета для прикладных расчетов. Параллельно рассмотрим три сценария, в каждом из которых один макрофактор меняется на 10 п.п., а другие остаются неизменными. Результаты расчетов приведены в табл. 6.

Таблица 6. Влияние на темпы экономического роста разных групп факторов

Из приведенной таблицы видно, что самая высокая сбалансированность трех групп факторов в 2019 среди рассмотренных стран наблюдалась в США, а самая низкая – в России. Дисбаланс макрофакторов в России был в 1,8 раза выше, чем в США, что уже само по себе говорит о большом цивилизационном расхождении между названными странами. При этом в сложившихся условиях действия ПС принципиально несимметрично – улучшение производственных технологий везде положительно сказывается на экономическом росте, тогда как рост показателей DB и CPI ведет к росту несбалансированности трех групп факторов и отрицательно влияет на темпы роста; исключение составляет только Россия, где показатель CPI явно «провисает», в связи с чем его рост улучшает ситуацию. Таким образом свойство симметричности ПС является контекстным и в общем случае не выполняется.

Ответ на второй вопрос вытекает из самого уравнения (7), согласно которому влияние каждой группы факторов расщепляется на прямой и косвенный эффекты, как это показано в (8). Это означает, что компонент D, отражающий действие ПС, выступает в качестве своеобразной обратной связи в конкурентном механизме: если конкурентные процессы принимают односторонний характер и проявляются только в одном направлении (например, только в сфере технологий), то на определенном этапе это начнет увеличивать дисбаланс D и «съедать» часть положительного прямого эффекта от автономного прогресса. Тем самым ПС выступает своеобразным естественным регулятором активности конкурентных процессов в разных областях. Можно сказать, что ПС сигнализирует системе об исчерпании потенциала группы факторов, слишком опередивших другие группы. Учитывая возможности государства влиять на каждую группу факторов, оно способно как усиливать, так и ослаблять регулирующую функцию ПС.

9. Обсуждение результатов: хаос и сложность

В настоящее время все более популярной становится теория самоорганизации и ее приложения к социальным проблемам. Например, самоорганизация общества в контексте взаимодействия с государственными институтами поднималась в работах [Nederhand, Bekkers, Voorberg, 2016; Edelenbos, van Meerkerk, Schenk, 2018]. Роль самоорганизации в формировании посткапиталистичексой культуры исследуется в [Escobar, 2017]. В связи важностью этого направления мысли рассмотрим ПС в терминах теории хаоса и сложных систем.

Еще в 1992 г. С. Манн очень точно сформулировал основную идею теории самоорганизации: структура и стабильность находятся внутри видимого беспорядка и нелинейности процессов [Mann, 1992]. ПС также предполагает, что рыночная система посредством механизма конкуренции постепенно организует себя и все свои структурные элементы в единое целое. На первый взгляд, конкуренция порождает массу хаотичных рыночных взаимодействий, однако на исторических отрезках времени накапливаемый опыт этих взаимодействий меняет как самих участников рынка (культуру), так правила их взаимодействия (институты) и способы конкуренции (технологии), а также и саму экосистему (географический ландшафт) рынка. Указанные процессы происходят одновременно, что и ведет к созданию человеческой цивилизации. В зависимости от эффективности механизма конкуренции возникают более или менее развитые сообщества в виде государств.

Важным пунктом в приведенных рассуждениях является нелинейность влияния самой конкуренции на конечный результат развития общества. Недостаток конкуренции не позволяет проявиться в полной мере творческому потенциалу индивидов, но и избыточная конкуренция мешает реализации креативных решений. Поэтому эффективный механизм конкуренции предполагает нащупывание оптимальной величины конкурентного давления на рынке. Если вовремя не обуздать стихийную конкуренцию, то это приведет к анархии или, в терминах Аджемоглу и Робинсона, к Отсутствующему Левиафану. Если же искусственно подавить конкурентные процессы, то возникает маломаневренное государство с неэффективным администрированием экономики или, в терминах Аджемоглу и Робинсона, Деспотический Левиафан. Равновесие между централизованным государственным управлением и рыночным саморегулированием позволяет создать эффективное государство с высокой инновационной способностью – Обузданного Левиафана. Внешним проявлением указанного равновесия выступает ПС. Сказанное позволяет говорить о нелинейном характере влияния конкуренции на экономический рост в том смысле, что иногда конкуренции бывает слишком много, а иногда – слишком мало. Тем самым важно не просто наращивать конкурентные силы, а контролировать их. Последнее во многом лежит в компетенции государства.

По всей видимости, самым ярким примером избыточной конкуренции с сопутствующим ей хаосом служит Федеративная Республика Сомали периода с начала 1990–х годов до нашего времени, когда в стране чередовались голод, междоусобные войны и вылазки сомалийских пиратов на просторы Индийского океана. Примером дефицита рыночной конкуренции может служить современная Российская Федерация, где крупный бизнес существует в форме государственных корпораций–монополистов, а успешность мелких и средних предприятий в большей степени зависит от их возможностей в области административной конкуренции и связей с органами власти, а не от эффективности производственных технологий. И в том, и в другом случае инновационная восприимчивость социальной системы оказывается низкой.

Роль ПС с точки зрения теории хаоса и сложности представляется вполне очевидной. Так, на ранних стадиях формирования общества изначальный хаос упорядочивается одной конкретной доминирующей силой, например, географическим фактором. С этого момента общество начинает развиваться в определенном направлении – осваивании окружающего ландшафта. На этой стадии возникает своеобразное броуновское движение, элементами которого выступают социальные события – войны, строительство ирригационных сооружений, внутренняя междуусобица, технологические инновации, объединение и разделение больших социальных групп, природные катаклизмы, эпидемии и т.п. На определенном этапе неупорядоченное множество событий структурируется в отдельные социальные подсистемы – правовую (институты), поведенческую (культура), производственную (технологии). Дальнейшее нарастание сложности указанных подсистем приводит к росту их «веса» для существования общества и требует их учета при принятии тех или иных решений. Так из изначального социального хаоса возникает структурированный порядок, как правило, в форме государства. Последующее усложнение подсистем культуры, институтов и технологий «включает» ПС, который требует их относительно синхронного развития и тем самым оказывает давление на обеспечение гармоничности и сбалансированности общества и разворачивающейся во всех направлениях конкуренции. В этом случае ПС выступает в качестве своеобразной антиэнтропийной силы «социальной гравитации», не позволяющей отрываться трем ключевым подсистемам государства друг от друга. Более того, ПС фактически порождает синергетический эффект от более тонко настроенных связей между подсистемами общества, который и подлежит измерению при введении в уравнение (7) фактора D. На зрелой стадии развития общества ПС выступает в качестве механизма его саморегулирования, в том числе сознательного – со стороны государства или влиятельных элит.

Таким образом, ПС порождает своеобразное «трение» между разнородными элементами социальной системы и требует его устранения. Исторически довольно трудно проследить роль ПС в возникновении и развитии общества, однако он совершенно явственно проявляется при крушении и стагнации древних цивилизаций. Например, высокий уровень культуры в древней Индии и в древнем Китае не были подкреплены адекватными институтами и технологиями, в результате чего они отстали от Европы. Древний Рим, наоборот, при весьма совершенной правовой системе и наличии передовых технологий пришел в упадок из–за постепенного разрушения своей традиционной культуры.

10. Заключение

Нарастающий поток теорий социальной эволюции привел к возникновению среди них поликаузальных версий, когда среди факторов развития не выделяется ведущий, а все они рассматриваются как относительно равноправные. Одной из таких попыток служит концепция структурной конкуренции [Балацкий, 2021a], в которой центральную роль играет так называемый ПС. Проведенные выше расчеты позволили получить эмпирическое подтверждение указанного принципа. Как оказалось, в группе из 88 относительно богатых стран действительно действует структурная закономерность: активность экономического роста положительно зависит от степени соответствия в уровне развития трех групп факторов – культуры, институтов и технологий. Тем самым концепция структурной конкуренции и ПС можно считать релевантными аналитическими построениями. Однако, как уже отмечалось ранее, в остальных странах ПС также может иметь место, но в несколько модифицированной форме, в связи с чем выбранные нами прокси–переменные просто не позволяют его обнаружить.

Установленная структурная закономерность с новой стороны высвечивает проблему социальной эволюции стран и народов – продвижение вперед должно идти широким фронтом, захватывая все стороны общественной жизни. Это требование предполагает крайне высокую пластичность социальной системы, которая должна вовремя отзываться на все возмущения извне путем «подтягивания» одних групп факторов под другие. Например, технологическая модернизация экономики должна сопровождаться широкомасштабными реформами в институциональной сфере и культуре. А так как каждая страна имеет свои цивилизационные особенности, то и готовых рецептов по ускорению ее развития не может быть. По–видимому, этим обстоятельством и объясняются многочисленные провалы прогрессивных реформ во многих государствах мира.

БИБЛИОГРАФИЯ

Аджемоглу Д., Робинсон Д. (2015). Почему одни страны богатые, а другие бедные. Происхождение власти, процветания и нищеты. М.: АСТ.

Аджемоглу Д., Робинсон Дж. (2021). Узкий коридор. М.: АСТ.

Балацкий Е.В. (2018). Ущерб России от международных санкций: переосмысливая факты. Мир новой экономики, 12(3), 36–45. DOI: 10.26794/2220–6469–2018–12–3–36–45

Балацкий Е.В. (2021а). Поликаузальная концепция социальной эволюции. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз, 14(6). С. 49–69. DOI: 10.15838/esc.2021.6.78.3

Балацкий Е.В. (2021b). Принцип согласованности в теории социального развития. Terra Economicus, 19(1), 36–52. DOI: 10.18522/2073–6606–2021–19–1–36–52

Балацкий Е.В., Плискевич Н.М. (2017). Экономический рост в условиях экстрактивных институтов: советский парадокс и современные события. Мир России, 4, 97–117. DOI: 10.17323/1811–038X–2017–26–4–97–117

Вебер М. (2002). Протестантская этика и дух капитализма. Ивано–Франковск: Ист–Вью.

Вельцель К. (2017). Рождение свободы. М.: ВЦИОМ.

Гумилев Л. (2016). Этногенез и биосфера Земли. М.: Айрис–Пресс.

Даймонд Дж. (2010). Ружья, микробы и сталь. История человеческих сообществ. М.: АСТ.

Екимова Н.А. (2018). Международные санкции в отношении России: неявные выгоды. Мир новой экономики, 19(4), 82–92. DOI: 10.26794/2220–6469–2018–12–4–82–92

Кирдина–Чэндлер С.Г. (2018). Западные и не–западные институциональные модели во времени и пространстве. Вопросы теоретической экономики, 1, 73–88. DOI: 10.24411/2587–7666–2018–00005.

Лал Д. (2007). Непреднамеренные последствия. Влияние обеспеченности факторами производства, культуры и политики на долгосрочные экономические результаты. М.: ИРИСЭН.

Маркс К., Энгельс Ф. (1960). Сочинения. Т. 23. М.: Государственное издательство политической литературы.

Норт Д., Уоллис Дж., Вайнгаст Б. (2011). Насилие и социальные порядки. Концептуальные рамки для интерпретации письменной истории человечества. М.: Изд–во Института Гайдара.

Полтерович В.М. (2002) Политическая культура и трансформационный спад. Комментарий к статье Арье Хиллмана «В пути к земле обетованной». Экономика и математические методы, 38(4), 95–103.

Полтерович В.М. (2016a) Институты догоняющего развития (к проекту новой модели экономического развития России). Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз, 5, 88–107. DOI: 10.15838/esc/2016.5.47.2

Полтерович В.М. (2016b). Позитивное сотрудничество: факторы и механизмы эволюции. Вопросы экономики, 11, 1–19. DOI: 10.32609/0042–8736–2016–11–5–23

Полтерович В.М. (2018a). К общей теории социально–экономического развития. Часть 1. География, институты или культура? Вопросы экономики, 11, 1–22. DOI: 10.32609/0042–8736–2018–11–5–26

Полтерович В.М. (2018b). К общей теории социально–экономического развития. Часть 2. Эволюция механизмов координации. Вопросы экономики, 12, 77–102. DOI: 10.32609/0042–8736–2018–12–77–102

Фрейнкман Л.М., Дашкеев В.В., Муфтяхетдинова М.Р. (2009). Анализ институциональной динамики в странах с переходной экономикой. Научные труды Фонда «Институт экономической политики им. ЕТ Гайдара».

Фукуяма Ф. (2008). Доверие: социальные добродетели и путь к процветанию. М.: АСТ.

Acs Z.J., Anselin L., Varga A. (2002). Patents and innovation counts as measures of regional production of new knowledge. Research policy, 31(7), 1069–1085. DOI: 10.1016/s0048–7333(01)00184–6

Agyei–Mensah B.K., Buertey S. (2019). The effect of corruption and culture on corporate social performance: an empirical study. Social Responsibility Journal, 15(8), 1071–1086. DOI: 10.1108/srj–12–2017–0271.

Arellano M. (1987). Computing robust standard errors for within–groups estimators. Oxford bulletin of Economics and Statistics, 49(4), 431–434.

Barr A., Serra D. (2010). Corruption and culture: An experimental analysis. Journal of Public economics, 94(11–12), 862–869. DOI: 10.1016/j.jpubeco.2010.07.006

Cvetanović S., Mitrović U., Jurakić M. (2019). Institutions as the Driver of Economic Growth in Classic, Neoclasic and Endogenous Theory. Economic Themes, 57(1), 111–125. DOI: 10.2478/ethemes–2019–0007

Dridi M. (2013). Corruption and Economic Growth: The Transmission Channels. Journal of Business Studies Quarterly, 4(4), 2152–1034.

Edelenbos J., van Meerkerk I., Schenk T. (2018). The evolution of community self–organization in interaction with government institutions: Cross–case insights from three countries. The American Review of Public Administration, 48(1), 52–66. DOI: 10.1177/0275074016651142

Escobar A. (2017). Other worlds are (already) possible: Self–organization, complexity and post–capitalist cultures. In Social Movements. Routledge India, 297–311. DOI: 10.4324/9781315662084–18

Fagerberg J. (2000). Technological progress, structural change and productivity growth: a comparative study. Structural change and economic dynamics, 11(4), 393–411. DOI: 10.1016/s0954–349x(00)00025–4

Giordano C., Toniolo G., Zollino F. (2017). Long–run trends in Italian productivity. Bank of Italy Occasional Paper, 406. DOI: 10.2139/ssrn.3082193

Góes C. (2016). Institutions and growth: A GMM/IV panel VAR approach. Economics Letters, 138, 85–91. DOI: 10.1016/j.econlet.2015.11.024

Granato J., Inglehart R., Leblang D. (1996). The effect of cultural values on economic development: theory, hypotheses, and some empirical tests. American journal of political science, 40(3), 607–631. DOI: 10.2307/2111786

Guiso L., Sapienza P., Zingales L. (2006). Does Culture Affect Economic Outcomes? Journal of Economic Perspectives, 20(2), 23–48. DOI: 10.1257/jep.20.2.23

Haidar J.I. (2012). The impact of business regulatory reforms on economic growth. Journal of the Japanese and international economies, 26(3), 285–307. DOI: 10.1016/j.jjie.2012.05.004

Hauk E., Saez–Marti M. (2002). On the cultural transmission of corruption. Journal of Economic theory, 107(2), 311–335. DOI: 10.1006/jeth.2001.2956

Husted B.W. (1999). Wealth, culture, and corruption. Journal of international business studies, 30(2), 339–359.

Karimzadi Sh. (2019). Culture in Economics. Advances in Economics and Business, 7(1), 39–54. DOI: 10.13189/aeb.2019.070105

Mann S.M. (1992). Chaos Theory and Strategic Thought. Parameters, September, 54–68.

Marini A. (2016). Cultural beliefs, values and economics: A survey. MPRA Paper, 69747. Available at: https://ideas.repec.org/p/pra/mprapa/69747.html

Marini M. (2004). Cultural evolution and economic growth: a theoretical hypothesis with some empirical evidence. The Journal of Socio–Economics, 33(6), 765–784. DOI: 10.1016/j.socec.2004.09.044

Masella P., Paule–Paludkiewicz H., Fuchs–Schündeln N. (2017). Cultural Determinants of Household Saving Behavior. In 2017 Meeting Papers, 1052. Society for Economic Dynamics.

Mathers R.L., Williamson C.R. (2011). Cultural context: explaining the productivity of capitalism. Kyklos, 64(2), 231–252. DOI: 10.1111/j.1467–6435.2011.00504.x

Messaoud B., Teheni Z.E.G. (2014). Business regulations and economic growth: What can be explained? International strategic management review, 2(2), 69–78. DOI: 10.1016/j.ism.2014.03.001

Mo P.H. (2001). Corruption and economic growth. Journal of comparative economics, 29(1), 66–79. DOI: 10.1006/jcec.2000.1703

Mornah D., Macdermott R.J. (2018). A Non‐Proxied Empirical Investigation of Cultures Effect on Corruption. Business and Society Review, 123(2), 269–301. DOI: 10.1111/basr.12142

Nawaz S. (2015). Growth effects of institutions: A disaggregated analysis. Economic Modelling, 45, 118–126. DOI: 10.1016/j.econmod.2014.11.017

Nederhand J., Bekkers V., Voorberg W. (2016). Self–Organization and the Role of Government: How and why does self–organization evolve in the shadow of hierarchy? Public Management Review, 18(7), 1063–1084. DOI: 10.1080/14719037.2015.1066417

North D.C. (1991). Institutions. Journal of economic perspectives, 5(1), 97–112.

North D.C. (2010). Understanding the process of economic change. Princeton university press.

Ostapenko N. (2015). National culture, institutions and economic growth: The way of influence on productivity of entrepreneurship. Journal of Entrepreneurship and public policy, 4(3), 331–351. DOI: 10.1108/jepp–11–2014–0040

Petrakis P.E. (2014). Culture, growth and economic policy. Springer Berlin Heidelberg.

Ramocka M. (2010). Culture as an economic growth factor. The Maјopolska school of economics in tarnуw, research papers collection, 2(16), 117–123.

Reati A. (2001). Total factor productivity–a misleading concept. Banca Nazionale del Lavoro Quarterly Review, 54(218), 313.

Rodrik, D. (2003). Institutions, integration, and geography: In search of the deep determinants of economic growth. In Search of Prosperity: Analytic Country Studies on Growth. Princeton University Press, Princeton, NJ.

Sandholtz W., Taagepera R. (2005). Corruption, culture, and communism. International Review of Sociology, 15(1), 109–131.

Sargent T.C., Rodriguez E. (2000). Labour or Total Factor Productivity: Do We Need to Choose? International Productivity Monitor, 1, 41–44.

Solow R.M. (1956). A contribution to the theory of economic growth. The quarterly journal of economics, 70(1), 65–94.

Solow R.M. (1957). Technical change and the aggregate production function. The review of Economics and Statistics, 312–320.

Tabellini G. (2010). Culture and institutions: economic development in the regions of Europe. Journal of the European Economic Association, 8(4), 677–716. DOI: 10.1111/j.1542–4774.2010.tb00537.x

Tvaronavičienė M., Grybaitė V. (2012). Sustainable development and performance of institutions: approaches towards measurement. Journal of Security and Sustainability Issues, 1, 167–175.

Urbano D., Aparicio S., Audretsch D. (2019). Twenty–five years of research on institutions, entrepreneurship, and economic growth: what has been learned? Small Business Economics, 53(1), 21–49. DOI: 10.1007/s11187–018–0038–0

Van Beveren I. (2012). Total factor productivity estimation: A practical review. Journal of economic surveys, 26(1), 98–128. DOI: 10.1111/j.1467–6419.2010.00631.x

Van Der Borg J., Russo A.P. (2005). The Impacts of Culture on the Economic Development of Cities. European Institute for Comparative Urban Research. Erasmus University Rotterdam.

Vanino E., Lee S. (2018). Extractive institutions in non–tradeable industries. Economics Letters, 170, 10–13. DOI: 10.1016/j.econlet.2018.05.025