Подходы к реконструкции и расчету обобщающих показателей экономического роста регионов XIX в.: зарубежная историография и методы

Dmitry Yu. Karasev

Масштабы различий в социально-экономическом развитии регионов внутри стран, их причины и последствия являются актуальной проблемой экономической истории. Большие различия уровней экономического развития регионов, региональные экономические неравенства затрудняют репрезентативную оценку экономического развитии страны в целом, осложняют сравнение стран между собой. Конец XIX – начало XX в. был периодом, когда индустриализация, политическая и экономическая интеграция государств оказали решительное воздействие на конвергенцию/дивергенцию темпов экономического развития и роста их регионов. Это ставит перед экономиче- скими историками задачу измерения, количественной оценки темпов экономического роста регионов, реконструкции и расчета обобщающих показателей регионального экономического роста, а также выявления факторов, объясняющих различную историческую динамику указанных региональных показателей. Классический вопрос экономической теории, истории и географии в том, к чему приведет более тесная экономическая интеграция более развитого региона с менее развитым: станет ли последний расти быстрее первого или, наоборот, испытает деиндустриализацию, превратится во внутреннюю сырьевую периферию и поспособствует обогащению первого? Каким будет вклад того или иного исхода указанной интеграции в совокупный экономический рост нации?

Как будет показано ниже, за последние полвека западным экономическим историкам удалось достичь больших успехов в реконструкции и расчете совокупных показателей регионального экономического роста XIX в., даже несмотря на ограничения в сохранности и полноте исторической региональной статистики. В большинстве своем эти успехи обязаны методологическим новшествам, некоторые из которых могут быть позаимствованы российскими коллегами, сталкивающимся с похожими ограничениями.

Проблематизация реконструкции и расчета обобщающих показателей регионального экономического роста в среде американских экономических историков может быть датирована 1960–1970 гг. и объясняется попытками некоторых из них представить «новую», более эмпирически и географически обоснованную, интерпретацию экономической истории США. Вскоре к ним присоединились их европейские коллеги, в особенности из тех стран, для которых остро стоял вопрос о донорском вкладе отдельных регионов в темпы общенационального или федерального экономического развития. Иными словами, европейские экономические историки интересовались экономическими результатами создания и распада империй (особенно Австро-Венгрии и Германии), государств (особенно Италии), торговых союзов. Конец 1990-х и начало 2000-х гг. также были отмечены всплеском интереса к количественной региональной экономической истории под воздействием распада СССР и расширения Европейского Союза (ЕС). Экономические историки хотели выяснить, до какой степени относительная экономическая отсталость Восточной Европы от Западной объясняется воздействием экономической политики советского периода и до какой – всем предшествующим экономическим развитием регионов.

Одна из первых попыток расчета исторических рядов валового регионального продукта (ВРП), вскоре после клиометри-ческого поворота Кузнеца, была предпринята в работах Р. Истерлина. В 1960 г. он дал количественную оценку динамики доходов на душу населения штатов США за 100 лет – с 1840 по 1950 г. [27; 28]. С тех пор американские экономические историки и экономисты лидировали не только в реконструкции исторических рядов ВРП, но и в объяснении механизмов и причин региональной конвергенции и дивергенции [17; 18; 48]. Отметим, что именно в связи с работой над региональной экономической статистикой США в 1990-х гг. возникли модели β- и σ-конвергенции, а также методология shift-share analysis, о которых будет подробнее сказано ниже.

Новой вехой в методологии расчета и реконструкции динамических рядов ВРП XIX в. стало появление в 2002 г. методики Гири – Старка [39]. На основе этой методики, распределяющей общенациональную прибавочную стоимость отраслей и секторов по регионам на основе индикаторов региональных отраслевых долей, были выстроены большинство последующих исследований, рассчитывающих ВРП, а также объясняющих дивергенцию или конвергенцию регионов во второй половине XIX в. таких стран, как Британия, Италия, Бельгия, Швеция, Испания, Япония, Мексика [14; 24; 26; 29–31; 38; 55; 56; 66].

Р. Истерлин и ВРП США по доходам, 1840–1950 гг.

Целями Ричарда Истерлина [27; 28] были количественная оценка динамики экономического развития штатов США и объяснение причин и паттернов расхождения их развития. Он рассчитал ВРП штатов в текущих ценах как сумму личных доходов их резидентов, занятых в первичном и вторичном секторах (включая немонетарные доходы фермеров), а также декомпозировал факторы структурного сдвига экономики штатов. Его исследовательские про- цедуры и логика заложили теоретическую основу возникшего почти полвека спустя shift-share analysis, однако Истерлин не предложил его математической формулы. Историческая статистика, которой он располагал, включала:

• 1)    динамические ряды министерств торговли о личном доходе резидентов штатов за 1930–1950 гг.;

• 2)    данные о заработной плате, жалованье и предпринимательской выручке, распределенные по штатам в зависимости от места их начисления, а не проживания получателя, за отдельные годы: 1880, 1900 и 1920;

• 3)    данные о доходах резидентов штатов, производивших и сбывавших сырьевые товары, за 1840, 1880 и 1900 гг.

Последняя группа данных за 1840 и 1880 гг. была использована Истерлином для ретрополяции данных о персональных доходах 1880 г. на 1840 г.

Хотя целью Истерлина был ВРП штатов, в основу его анализа легли экономические регионы, объединяющие в себе небольшие группы штатов (пять – семь). Для этой группировки он использовал географическую классификацию Бюро переписи населения с незначительными поправками (Делавер и Мэриленд были включены в Среднюю Атлантику, а не в Южную; Округ Колумбия был исключен).

Следуя С. Кузнецу, Истерлин начал с оценки динамики процентных долей населения регионов в общей численности населения США с 1790 г. Основная гипотеза Ис-терлина была предельно проста, поскольку полностью исключала институциональные факторы: «В гомогенном и предельно мобильном обществе, движимом прежде всего экономическими мотивами, региональные различия доходов на душу населения будут пренебрежительно малы. Географическое распределение населения будет практически тем же, что и распределение доходов, со схожими темпами естественного прироста» [27, c. 73].

Главным демографическим трендом изучаемого периода в целом было механи- ческое движение населения на Запад. Ранжирование регионов по темпам прироста населения (доле в общем населении США) было следующим: Юго-Восточный центр (пик в 1840-х гг. – 15 % от всего населения США); Северо-Восточный центр (пик в 1870-х гг. – 25 %); Юго-Западные (пик после 1900 г. – 10 %) и Северо-Западные (пик в 1890-х гг. – 15 %) центры; Горный (рост и после 1950-х гг. – около 3 %) и Тихоокеанский (рост и после 1950-х гг. – около 10 %) регионы. Четыре первых региона, достигшие пика доли населения в XIX в., в XX в. с разной скоростью последовали демографическому паттерну «старых» штатов Восточного побережья, доля которых в общем населении США сокращалась со второй половины XIX в.

Как и ожидалось, с ростом населения рос и ВРП (доля региона в валовом внутреннем продукте (ВВП) США соответственно), однако сближение среднерегионального дохода на душу с национальным средним происходило в регионах различным образом: в Северо-Восточном и Северо-Западном центрах этот показатель дорос до средненационального с уровней незначительно ниже него, а в Горном и Тихоокеанском регионах сократился до среднего с уровней, заметно превышающих его. Во всех вышеперечисленных регионах наблюдался двухфазовый паттерн конвергенции, начало и пик которого датировались разным периодом для разных регионов: 60–70 лет происходили быстрый рост доли населения региона в общем населении и конвергенция среднерегионального дохода на душу с национальным средним, после чего доля населения постепенно сокращалась.

Р. Истерлин выделяет пять компонентов, объясняющих описанную динамику среднерегиональных доходов на душу:

• 1)    трудовые доходы сельскохозяйственных рабочих, включая заработную плату, жалованье и немонетарные доходы);

• 2)    трудовые доходы рабочих несельскохозяйственного сектора;

• 3)    «уровень индустриализации рабочей

силы» – доля рабочей силы, занятой в несельскохозяйственном (вторичном) секторе;

• 4)    доля занятых от всего населения региона;

• 5)    доходы собственников (дивиденды, процент и рента).

Вклад всех компонентов, кроме третьего, очевиден. Третий компонент необходим, поскольку трудовой доход на рабочего в несельскохозяйственном секторе, как правило, выше, чем в сельскохозяйственном, и различия между регионами в распределении рабочей силы между этими секторами ведут к региональным различиям в средних доходах на душу, даже несмотря на различия доходов рабочих разных регионов внутри секторов. Четвертый показатель важен, поскольку, несмотря на одинаковые доходы рабочих на душу, различия в демографической структуре регионов (отношения рабочих к иждивенцам) также могут быть источником различия экономических траекторий регионов.

Описание вклада выделенных компонентов осуществляется Р. Истерлином по каждому региону отдельно и в процентах по отношению к среднему значению по США. В Северо-Восточном центре в 1840 г. доход на душу ниже национального среднего объясняется тем, что все указанные компоненты были ниже среднего; конвергенция объяснялась выходом всех региональных показателей на уровень национального среднего. В Северо-Западном центре все показатели за исключением доли занятых также были ниже среднего в 1840 г.; конвергенцию в 1880 г. объясняет более заметный, чем в Северо-Восточном центре, рост трудовых доходов на рабочего в сельском хозяйстве (при этом «уровень индустриализации рабочей силы» оставался низким).

Заметно опережавший национальное среднее доход на душу населения Горного региона объяснялся одним из самых высоких уровней индустриализации рабочей силы (отражавшим горнодобывающую специализацию региона), сопоставимым с Новой Англией и Средне-Атлантическими штатами. Остальные компоненты ВРП Горного региона, кроме доходов в сельском хозяйстве и доходов от собственности, также были выше национального среднего. Сравнительно высокая доля занятых от всего населения Горного региона объяснялась притоком мигрантов трудоспособного возраста. Конвергенция дохода на душу Горного региона с национальным средним произошла из-за роста доли занятых в сельском хозяйстве. Этот региональный тренд был обратным национальному: если между 1880 и 1920 гг. доля занятых во вторичном секторе США в среднем выросла с 50 до 75 %, то в Горном регионе она сократилась в 73 до 67 %. Доход на душу Тихоокеанского региона, как и Горного, снизился до средненационального в результате роста доли занятых в сельском хозяйстве, с тем отличием, что все без исключения показатели Тихоокеанского региона с уровня заметно выше национального среднего снизились до него.

Одним из центральных событий периода, исследуемого Р. Истерлином, была Гражданская война, поэтому имплицитно он обращается к вопросу соотношения экономического потенциала соперников.

Для южного региона (штатов южан), объединяющего в себе Южно-Атлантический регион, Юго-Восточный и Юго-Западный центры, были характерны падение среднерегионального дохода на душу с 1840-х гг. и возвращение на тот же уровень или несколько ниже в 1880 г. При этом в 1840 г. все штаты южан за исключением Юго-Западного центра уже имели доход на душу ниже национального среднего. Вклад в этот результат исхода Гражданской войны неясен из-за отсутствия детальных данных за 1860-е гг. В Южно-Атлантическом регионе и Юго-Восточном центре все компоненты дохода на душу за исключением доли занятых от всего населения региона были ниже национального среднего. К 1950-м гг. эти показатели вернулись на уровни 1840 г. с тем отличием, что заработная плата во вторичном секторе стала значительно выше заработной платы в первичном, а также заметно вырос уровень индустриализации рабочей силы (с около 40 % до около 90 %). В Юго-Западном центре зарплатный дифференциал между первичным и вторичным секторами на 1950 г. так и не достиг уровня 1840 г.; уровень индустриализации в 1950 г. вырос не так сильно по сравнению с прочими штатами южан из-за эффекта высокой базы Юго-Западного центра (с 67 до 92 %).

В северных штатах (или штатах северян) – Новой Англии и Средней Атлантике – наблюдалась конвергенция подушевых доходов путем их снижения до национального среднего. Население штатов северян, как и в штатах южан (за исключением ЮгоЗападного центра), сокращалось. Анализ компонентов дохода на душу этих штатов интересен, поскольку никаких ощутимых изменений в зарплатном дифференциале между первичным и вторичным сектором не произошло, а доля занятых среди населения даже выросла, однако «уровень индустриализации рабочей силы» заметно сократился после Великой депрессии (в Новой Англии эта тенденция, способствующая конвергенции, прослеживалась даже раньше).

Следует также отметить, что доходы собственников в штатах северян были особенно высокими, сравнимыми только с Тихоокеанским регионом. Этот фактор внес вклад в высокий среднерегиональный доход на душу, а также в конвергенцию между 1880 и 1950 гг.

Р. Истерлин ранжирует штаты по уровню дохода на душу за периоды, по которым есть детальные данные: 1840, 1880, 1950 гг., – чтобы сделать положение дел до и после войны более наглядным (табл. 1).

Таблица 1

Ранги штатов по уровню дохода на душу населения за 1840, 1880, 1950 гг.

Table 1

U. S. states and territories sorted by their income per capita, 1840, 1880, 1950

	I	II	III	IV	V	VI	VII
1840	Юго-Западный центр / South Western center	Средне-Атлантический регион / MidAtlantic region	Новая Англия / New England	Северо-Восточный центр / North East center	СевероЗападный центр / North West Center	Южно-Атлантический регион / South Atlantic region	ЮгоВосточный центр / South East Center
1880	Тихоокеанский регион / Pacific region	Горный регион / Mountain region	Новая Англия Средне-Атлантический регион / New England Mid-Atlantic Region	СевероЗападный центр / North West center	Севе-ро-Вос-точный центр / North East Center	Юго-Западный центр / South West Center	ЮжноАтлантический регион Юго-Восточный центр / South Atlantic region South East Center
1950	Тихоокеанский регион / Pacific region	Средне-Атлантический регион / MidAtlantic region	СевероВосточный центр / North East center	Новая Англия / New England	Горный регион / Mountain region	СевероЗападный центр / North West center	Юго-Западный центр Южно-Атлантический регион Юго-Восточный центр / South West center South Atlantic region South East center

* Если исключить из анализа рабов и их доходы, то в 1840 г. Южно-Атлантический регион и Юго-Восточный Центр обгоняют северные центры и сближаются по уровню доходов со штатами северян.

Затем Р. Истерлин возвращается от уровня регионов к уровню отдельных штатов. Для каждого штата он рассчитывает процент отклонения дохода на душу от национального среднего, затем для каждого периода, за который есть данные, эти отклонения были усреднены различными методами.

Общая картина по невзвешенному среднему заключалась в том, что с 1880 по 1920 г. наблюдалось постепенное сокращение региональных различий в доходах на душу штатов. В следующем десятилетии региональное различие несколько отыграло утерянные позиции, не достигнув уровня 1880 г., а начиная с середины 1930-х стало резко сокращаться вплоть до рекордно низких уровней. Взвешенное среднее показывало заметные колебания в региональном неравенстве с 1880 по 1930-е гг. в достаточно большом диапазоне – от 35 до 28 %, и лишь затем резкое снижение.

Чтобы ответить на вопрос, каким был вклад в этот результат доходов рабочих первичного и вторичного секторов штатов, Р. Истерлин рассчитал аналогичные средние доходы работников этих секторов по штатам. С 1840 по 1880 г. двигателем дивергенции в региональных доходах на душу была дивергенция доходов на рабочего в первичном и вторичном секторах, т. е. переживающие индустриализацию штаты богатели, а аграрные беднели. Доходы рабочих вторичного сектора разных штатов демонстрировали тенденцию к конвергенции. С 1880 по 1950 г. доходы рабочих обоих секторов внесли свой вклад в конвергенцию доходов на душу штатов. В период накануне Великой депрессии незначительному временному расхождению доходов на душу между штатами способствовали доходы несельскохозяйственных рабочих.

Общий вывод Р. Истерлина следующий: изменения в доле населения штата в общенациональном населении и доли занятых в населении штата оказывали все меньше влияния на неравенство в доходах штатов. Иными словами, со временем все без исключения штаты перешли к современному экономическому росту. Региональная специализация штатов (сельскохозяйственные или несельскохозяйственные) не влияла на различие доходов сельскохозяйственных и несельскохозяйственных рабочих. Рыночная интеграции приводила к выравниванию доходов аналогичных секторов в разных регионах, поэтому региональное неравенство все больше определялось неравным географическим распределением природных ресурсов, влиявшим на специализацию.

Упрощенный метод на основе косвенных показателей: возможности и ограничения

Экстраполяция исследовательской программы Кузнеца – Истерлина для реконструкции и расчета обобщающих показателей регионального экономического роста Европы XIX в. столкнулась с проблемой нехватки необходимых данных. В связи с этим европейские экономические историки были вынуждены обратиться к различного рода упрощенным подходам и использованию имеющихся в распоряжении рядов данных вместо отсутствующих. Иными словами, речь об использовании косвенных переменных, которые демонстрировали высокую корреляцию с компонентами ВРП (и/ или компонентами СНС).

История упрощенных подходов для оценок ВРП (в случае Европы ее регионами можно считать отдельные европейские страны) ведет начало со статьи А. Медди-сона «Рост и флуктуации мировой экономики, 1870–1960» (1962) [51], в которой он предоставил количественные оценки по западноевропейским странам, включая США и Канаду. За ней последовала статья П. Байроха «Валовый национальной продукт Европы, 1800–1976» (1976) [16], в которой он также с опорой на косвенные переменные оценил национальные доходы 19 европейских стран (включая Россию) за каждое десятилетие начиная с 1830 г. Бай-рох, как и Меддисон, выполнил расчеты, отталкиваясь от паритетов покупательных способностей и используя различающиеся наборы косвенных показателей. Сравнивая свои результаты с результатами Меддисона, Байрох привел вероятные источники ошибок оценок предшественника.

Следующей примечательной вехой эволюции упрощенного метода на основе косвенных переменных стала статья Н. Крафтса «Валовый национальный продукт Европы, 1870–1910: новые оценки» (1983) [25]. Крафтс использовал динамику ограниченного количества косвенных переменных за отдельные годы [см. подробнее: 13, Table 3, p. 392], чтобы составить регрессионное уравнение, восходящее к Бе-керману и Бэкону [19] и их оценкам национальных доходов развивающихся стран, в котором ВНП на душу выступал функцией значения этих переменных в уравнении. В 1994 г. Д. Гуд и Т. Ма [41; 43] адаптировали подход Крафтса для оценки ВРП регионов Австро-Венгрии за 1870–1910 гг., а затем и ВВП прочих стран Центральной и Восточной Европы (ЦВЕ) за тот же период.

Первой косвенной переменной, которые использовали Гуд и Ма, был «объем почты» (LMAIL), который, по их оценкам, должен отражать объем экономических транзакций и быть позитивно связанным с ростом ВРП. Второй – «смертность» (LCDR), негативно связанная с уровнем региональных доходов; значение этой переменной было тем меньше, чем выше были стандарты питания и, как следствие, устойчивость к болезням. Третьей – «доля рабочей силы, занятой в несельскохозяйственном секторе» (LNAGER); она позитивно связана с ростом доходов и служила мерой структурного сдвига экономики. Четвертой – «уровень сбережений» (LRSV), фактически уровень депозитов в банках; также положительно связана с ростом ВРП, так как сбереженные доходы инвестируются и способствуют росту региональной экономики. Пятой – «уровень школьного образования» (LSENR) как мера человеческого капитала, которая положительно связана с ростом ВРП. Затем от всех переменных берутся логарифмы, проводится регрессионный анализ, рассчитываются коэффициент детерминации и стандартная ошибка. Полученные значения подставляются в уравнение со знаком «+» или «-» в зависимости от положительного или отрицательного вклада в ВРП за конкретный год. Если значение переменной было определено как статистически незначимое, она в уравнение не подставляется.

Подход Гуда – Ма отличался от подхода Крафтса тем, что они были ограничены скудными региональными данными по Австро-Венгрии и использовали меньше косвенных переменных. Например, по таким косвенным переменным, которые использовал Крафтс, как «потребление добываемого и импортируемого угля на душу населения» (LCOAL), «доля населения в трудоспособном возрасте от 15 до 64 лет» (LLBPER), «уровень младенческой смертности», не оказалось австро-венгерских региональных данных за весь исследуемый период. С другой стороны, Крафтс не использовал такую косвенную переменную, к которой вслед за Истерлином обратились Гуд и Ма, как «доля рабочей силы, занятой в несельскохозяйственном секторе». Для Гуда и Ма было важно, чтобы аналогичные косвенные переменные были доступны не только для 22 регионов Австро-Венгрии, но и для 12 европейских государств, что позволило им поместить Австро-Венгрию в сравнительный европейский контекст на основе тех же переменных без опасений, что их методика исказит результаты сравнений.

В итоге Гуд и Ма использовали всего три косвенных переменных: уровень смертности (LCDR), доля рабочей силы, занятой в несельскохозяйственном секторе (LNAGER) и количество писем на душу населения (LLET, производную от LMAIL). К этому выводу они пришли, протестировав шесть вариантов структурного уравнения с различными комбинациями из пяти косвенных переменных, но разными весами, коэффициентами детерминации на материале 12 европейских стран с хорошей сохранностью региональных данных, для которых ВРП уже был рассчитан. Таким образом, из шести вариантов они могли вы- брать тот, который давал наиболее близкие к эталону результаты:

LYP = 0,51775 – 0,26779 LCDR + 0,60893 LNAGER + 0,14225 LLET

М. Паммер [60] раскритиковал методологию и особенности ее использования для Австро-Венгрии Гудом и Ма. Он доказывал, что их результаты, во-первых, не были робастными, во-вторых, что коэффициенты в их модели испытали на себе заметное воздействие отдельных стран при тестировании. В-третьих, Паммер полагал, что использование подхода на основе косвенных данных не заменяет собой стандартного подхода оценки национальных и региональных доходов. Гуд и Ма сумели предложить математическое решение для первых двух проблем и улучшить оценки ВНП Австро-Венгрии [41; 42]. Проблема робастности была решена при помощи альтернативной спецификации косвенных переменных, учитывающей разную скорость структурного сдвига занятости на разных этапах индустриализации. Для решения второй проблемы были предложены два метода: обобщенный метод наименьших квадратов и метод максимальной вероятности. Более точные результаты дал второй.

Что касается третьего пункта критики, то Гуду и Ма пришлось признать, что, несмотря на широкое распространение метода косвенных переменных, их использование носит достаточно противоречивый характер. Фундаментальной проблемой выступает то, какие именно переменные выбрать и какой вес им придать при объединении в единый индекс. Различные косвенные переменные и различные веса могли вести к заметным различиям в региональных оценках. По их мнению, использование косвенных переменных оправдано, когда искомые ряды данных отсутствуют или их сбор крайне сложен и сопряжен с большими материальными затратами. Гуд и Ма указали, что это не редкость для региональных экономик или экономик, являющихся частью более крупных образований. Они также отмечали, что расчет и реконструкция динамических рядов ВРП для стран ЦВЕ осложнены тем, что требуют обращения к региональным данным трех империй конца XIX в. – Габсбургской, Российской и Оттоманской. В случае империи Габсбургов описанная проблема оценки региональных доходов при помощи техник оценки национального дохода усугублялась тем, что государства, образовавшиеся при ее распаде, в территориальном отношении не соответствовали тем региональным частям, которые существовали до 1914 г. и по которым сохранились данные.

Гуд и Ма были убеждены, что для оценки ВРП ЦВЕ, в особенности Австро-Венгрии, до 1914 г. нет никакой альтернативы, кроме использования упрощенного метода и косвенных показателей. Однако, как удалось показать М. Шульцу [63; 64], это верно только для регионов Венгрии, но не Австрии, для которой ему удалось собрать достаточно региональных данных о выпуске отраслей и секторов экономики (сельское хозяйство, горное дело, промышленность, строительство, кустарное производство, торговля и коммуникации, частные и государственные услуги, жилищно-коммунальные услуги), чтобы реконструировать ВРП ее 15 регионов напрямую, как сумму добавленных стоимостей. Для реконструкции ВРП восьми регионов Венгрии Шульц был вынужден использовать региональные доли в общем ВНП Венгрии Гуда и Ма. Ключевым преимуществом по сравнению с подходом предшественников на основе косвенных данных было использование данных о выпуске продукции, напрямую связанных с расчетом ВРП как суммы добавочных стоимостей. Важно отметить, что Шульц также не обращался к методике Гири – Старка, о которой речь пойдет ниже.

Выводы, к которым пришел Шульц, следующие: во-первых, различия в ВРП и темпах роста регионов Австро-Венгрии были значительно выше, чем предполагали оценки Гуда и Ма. Регионы Венгрии были куда более экономически отсталыми по сравнению с Западной Европой, чем было принято считать ранее. Во-вторых, региональная конвергенция в империи Габсбургов носила куда более ограниченный характер, сравнимый с неудачными попытками австрийской части империи догнать лидирующие страны Западной Европы. Приведенные выше выводы Шульц сделал в отдельной статье на основе shift-share analysis, функции спроса Кобба – Дугласа, а также модели совокупной факторной производительности (TFP) [62].

В 1820 г. ВВП на душу в Австрии составлял 93 % от среднего по Западной Европе, а к 1913 г. – всего до 63 %. Структурный сдвиг внес больший вклад в совокупную факторную производительность Австрии по сравнению с Венгрией и Германией. Но за 1870–1910 гг. средняя производительность труда на рабочего в Австрии выросла значительно меньше, чем в Венгрии или Германии. Причиной был низкий рост производительности внутри секторов, особенно австрийского сельского хозяйства и особенно во время банковского кризиса 1873 г. Истоки отсталости австрийского сельского хозяйства в дополнительных стимулах, которые тарифный протекционизм создал для сравнительных преимуществ венгерского сельского хозяйства: оно было зерновым, слабо технически оснащенным, соответственно легче и дешевле поддавалось техническому усовершенствованию и получило доступ к широкому австрийскому рынку. Для горных регионов Австрии более важным в терминах доли общего выпуска было молочное животноводство. Более высоким темпам накопления капитала в венгерском сельском хозяйстве также способствовал приток австрийского капитала после банковского кризиса 1873 г. То же верно и для первой волны индустриализации в Венгрии в конце 1870-х гг., которая была тесно связана с обработкой продуктов растениеводства.

В свою очередь отток капитала из Австрии стал причиной низкого роста промышленности и низкого спроса на перекачку труда из австрийского сельского хозяйства. Поэтому доля занятых в сельском хозяйстве Австрии заметно снизилась только после 1890 г., когда австрийская про- мышленность восстановилась после «Долгой депрессии». Но даже тогда уровень роста несельскохозяйственной занятости Австрии отставал от Германии. Дополнительной проблемой было то, что большая часть роста совокупной факторной производительности в Австрии объяснялась именно структурным сдвигом, но не ростом производительности внутри секторов за счет технологических и организационных усовершенствований. В Германии наблюдался обратный паттерн. Последнее Шульц объясняет разным уровнем грамотности в Германии и Австрии.

Конвергенция между Австрией и Венгрией шла медленнее, чем предполагалось раньше, поскольку сближение ВРП на душу венгерской половины с австрийской было результатом роста производительности в сельском хозяйстве с 1871 по 1912 г. Вклад быстрее растущих несельскохозяйственных секторов Венгрии был снижен их более низкой долей в совокупном выпуске по сравнению с Австрией. В свою очередь у Австрии был слишком большой в терминах доли занятых сельскохозяйственный сектор, производительность в котором росла слишком медленно. Рост производительности в австрийском сельском хозяйстве был сопоставим с немецким, но происходил с гораздо более низкого уровня. В то же время рост сельского хозяйства в Венгрии заметно опережал австрийский именно из-за эффекта низкого старта.

Таким образом, несмотря на сложность Австро-Венгерского кейса в изучении его региональной экономической специфики, были достигнуты заметные успехи. Это, как и в случае США, объясняется большим количеством предшествующих исследований и оценок, сделанных в том числе до Первой мировой войны [36; 44; 46; 49; 61].

Заметных успехов в реконструкции и расчете ВРП до появления методики Гири и Старка также добились итальянские экономические историки [32; 33]. Это связано, во-первых, с объединением Италии в рассматриваемый период и вопросом о его экономическом воздействии; во-вторых, важной ролью сильно различающихся по уровню индустриализации итальянских регионов в теории отсталости А. Гершенкро-на. Гершенкрон сконструировал промышленный индекс для Италии 1881–1914 гг. в 1955 г. [40], благодаря чему датировал период «большого рывка» 1896–1908 гг. (что очень напоминает Россию). Проблемы с нехваткой данных для построения индекса вынудили Гершенкрона не полагаться на выпуск на душу населения как единственную меру отсталости. Он также выступал за то, чтобы использовать данные о выпуске наряду с данными о уровне грамотности, доминирующей идеологии и другими факторами, которые позволяли судить о степени, в которой у экономики в определенный момент времени есть предпосылки для последующего развития.

Ранжирование отсталых европейских стран по степени отсталости и место Италии среди них, по Гершенкрону, было следующим: наименее отсталой была Франция; Германия совсем немного отставала от нее; за ней следовала Австрия, затем Италия и Россия. Последующие оценки Байроха и Крафтса позволили несколько пересмотреть эти ранги за последнюю треть XIX в. Доход на душу населения Италии в 1870 г. был практически таким же, как у Австрии. Гершенкрон также, по всей очевидности, недооценивал масштабы регионального неравенства в Италии, без учета которых говорить об отсталости лишь недавно объединенной страны в целом было слишком большим обобщением. Например, как показали последующие расчеты, ВНП на душу богатейшего (Северо-Западного) региона Италии был лишь немногим меньше ВНП Франции в целом (и, следовательно, намного ниже, чем ВРП богатейших регионов Франции) [69]. За тот же год ВРП на душу беднейшей части Италии был на 15 % выше ВНП на душу России в целом. Очевидно, что разницы в доходах на душу населения между севером и югом Италии объясняются степенью индустриализации соответствующих регионов.

В качестве дополнения к ВНП на душу населения регионов Ф. Дж. Федерико и Г. Тоньйоло [33] предлагают использовать так называемый индекс физического качества жизни (PQLI), разработанный Д. Моррисом [58]. Это целесообразно по следующим причинам: во-первых, он требует данных, которые присутствуют для всей Европы конца XIX в.; во-вторых, он включает индикатор грамотности, о котором говорил Гершенкрон, а также два дополнительных (младенческая смертность и продолжительность жизни), которые используются большинством исследований в качестве довольно точного, хотя и косвенного показателя уровня жизни.

PQLI представляет собой невзвешенное среднее уровня грамотности населения (от 15 лет и старше), младенческую смертность и ожидаемую продолжительность жизни. Для каждого показателя данные каждой страны размещаются на шкале от 0 до 100. Три показателя имеют одинаковые веса. Равные веса оправданы также, поскольку тесты с разным весом показывают, что ранжирование отдельных стран в большой выборке 1970 г. существенно не изменяется с изменением веса. Дж. Федерико и Г. Тоньйоло сделали несколько поправок в индексе PQLI. Во-первых, они брали грамотность населения старше 6; во-вторых, использовали шкалу от 0 до 100 только для младенческой смертности и ожидаемой продолжительности жизни. За те периоды, по которым данные о грамотности отсутствовали, индикатором грамотности служило количество подписей при заключении брака.

Еще одна достаточно примечательная попытка оценки ВРП Италии начиная с 1860-х гг. была проделана А. Эспосто в 1990-х г. [32]. Также обращают на себя внимание успехи, достигнутые мексиканскими экономическими историками в распределении ВВП Мексики по регионам [15; 65] до появления методики Гири – Старка. Речь о так называемой «гомогенной методологии», разработанной Л. Уникелем, Ц. Руиц-Чайпетто и Г. Гарца в статье 1978 г., которая была использована K. Аппендини. Суть метода заключается в дизагрегировании национальных данных о выпуске секторов на регионы, используя различные показатели выпуска на уровне регионов в соответствии с вкладом каждого региона в результирующий показатель выпуска. Фактически этот метод напоминает тот, который был использован Шульцем.

Методика Гири – Старка

Появление методики Гири – Старка было обязано вопросу из экономической истории Соединенного Королевства, ставшему классическим: «Что произошло с ВВП Ирландии после экономического объединения с Англией? («Акт об унии Великобритании и Ирландии» 1800 года). Стал ли бедный регион расти быстрее богатого?» [39, с. 919]. Экономическая теория не дает однозначного ответа на этот вопрос. Стандартная неоклассическая модель экономического роста предсказывала, что страны и/ или регионы со схожими экономическими характеристиками, как правило, испытывают (будут испытывать) конвергенцию [17; 53]. Экономические историки независимо от дискуссий о виде производственной функции, как правило, утверждали, что чем более отсталой является экономика, тем больше у нее возможностей догнать «богатую» экономику, с которой она объединяется путем внедрения ее технологий в меру социальных и институциональных возможностей [1; 50].

На момент объединения Ирландия и Великобритания (Англия) находились на разных стадиях технологического развития и использовали различные валюты. Страны также отличались ресурсообеспеченностью и институтами. Если добавить к этому отсутствие данных о ВВП Ирландии, то неудивительно, что среди экономических историков нет консенсуса о том, происходила ли конвергенция. Н. Бутлин утверждал, что ВВП и ВВП на душу Великобритании росли быстрее, чем аналогичные показатели Соединенного Королевства после объединения [23]. Это предположение подтверждалось рассчитанными К. Фейн-штейном индексами реального выпуска и реального выпуска на душу населения для Великобритании и Ирландии [34]. К аналогичным оценкам пришел Р. Метью с соавторами в ходе исследования темпов роста британского ВВП 1865–1973 гг. [57]. Наконец, данные А. Мэддисона также говорили против возможности конвергенции между Ирландией и Великобританией в долгий XIX в. [52]. Альтернативные оценки были сделаны Кеннеди и соавторами, по мнению которых средний подушевой доход Ирландии после великого голода рос быстрее, чем в Британии и остальной Европе [47]. К. О’Града также пришел к выводу, что рост ирландского дохода на душу населения опережал рост британского [59]. Дж. Вильямсон присоединялся к мнению О’Грады и Кеннеди с тем уточнением, что разрыв в реальных заработных платах между Британией и Ирландией сокращался быстрее, чем выпуск на душу населения [67].

Однозначного мнения о том, какие факторы должны были внести решающий вклад в предполагаемый догоняющий рост Ирландии, также не было. Одни авторы утверждали, что этими факторами стали «бесплатный» доступ к британским технологиям, интеграция рынков товаров, капитала и труда, ведущие к повышению производительности труда и росту выпуска. Другие авторы подчеркивали воздействие на Ирландию эмиграции и голода, резко сокративших численность населения, доказывая, что вклад таких факторов, как накопление капитала и рост TFP, не мог быть слишком большим.

Отдельной проблемой была реконструкция ВРП Соединенного Королевства (Англии, Уэльса, Шотландии и Ирландии). При определенных допущениях было возможно сконструировать подобные оценки на основе данных о доходах (т. е. данных о профессиональной структуре, заработной плате, доходах от собственности и возвратах подоходного налога), содержащихся в Reports of the Commissioners of H. M. Inland Revenue, по аналогии с тем, как это сделал Истерлин для США. Это был более трудоемкий путь, которому Гири и Старк предпочли более простой метод, который позволил им реконструировать реальный выпуск для Англии, Уэльса, Шотландии и Ирландии за годы переписи населения с 1861 по 1911 г.

Для их метода были использованы следующие переменные: численность рабочей силы и производительность труда, сгруппированные по секторам и регионам. Традиционно выделялись три сектора: сельское хозяйство, промышленность и услуги. Затем принималось предположение, что производительность труда в каждом секторе каждого региона отражается в заработной плате по отношению к средней заработной плате по данному сектору в Соединенном Королевстве. Результаты использования описанного метода были протестированы путем сравнения с уже рассчитанными за искомый период ВРП. (Формулы приведены ниже, во фрагменте, рассказывающем об использовании метода Гири – Старка Энфло и Мисияйа для Швеции.)

Использование указанного метода потребовало трех допущений применительно к заработной плате: во-первых, заработная плата мужчин достаточно точно отражает среднюю производительность всех рабочих по секторам; во-вторых, заработная плата в промышленности отражает среднюю заработную плату в кораблестроении, инженерном деле и строительстве; в-третьих, заработная плата в секторе услуг представляет собой взвешенное среднее заработных плат в промышленности и сельском хозяйстве.

В результате Гири и Старк пришли к выводу, что после голода в Ирландии рост ее ВРП на душу населения опережал рост всех прочих регионов Соединенного Королевства. Поскольку за исследуемый период они имели всего пять наблюдений, соответствующих годам переписи, постольку могли датировать период некоторой конвергенции 1871–1911 гг. Гири и Старк используют два показателя конвергенции: первый и более слабый – отношение ВВП на душу или на рабочего двух регионов, которое должно стремиться к единице; второй, более сильный показатель, – абсолютная разность ВВП на душу или на рабочего двух регионов, которая должна стремиться к нулю. Последнее подразумевает первое, первое же, хотя в конечном счете ведет к последнему, не обязательно подразумевает его в определенные моменты времени, а также между ними. Слабая конвергенция очевидна как в выпуске на рабочего, так и в выпуске на душу населения вплоть до 1901 г. Однако этот вывод не подтверждает абсолютная разность: ее долгосрочного снижения до нулевой отметки не наблюдалось. Напротив, этот показатель демонстрировал долгосрочную дивергенцию выпуска на рабочего и на душу населения между Ирландией и Великобританией. Это означает, что после Великого голода некоторая кратковременная слабая конвергенция была достигнута, но абсолютного догоняющего развития Ирландии не было.

Чтобы объяснить, почему, Гири и Старк обратились к shift-share analysis, который предполагает выделение трех эффектов: эффекта производительности, эффекта занятости и остаточного эффекта, который представляет собой взаимодействие между первыми двумя. Эффект производительности объясняет изменения в ВРП (ВВП) изменениями в производительности на рабочего в каждом секторе каждого региона, для этого изначальные уровни занятости принимаются за константу. Эффект занятости объясняет изменения в ВРП (ВВП) изменениями численности рабочих в каждом секторе каждого региона, в то время как за константу принимают выпуск на рабочего. Структурный , или остаточный, эффект оценивает вклад изменений внутри секторно-региональных когорт и имеет тенденцию исчезать по мере того, как уровень дезагрегации возрастает.

Остаточный эффект может быть дезагрегирован на два дополнительных элемента. Первый – эффект распределения секторов, т. е. эффект переноса регионально-секторной структуры занятости исследуемого года к базовому. Второй эффект – национально- го распределения – возникает в связи с переносом секторно-региональной структуры занятости исследуемого года к базовому.

Эффект производительности и занятости объясняют 80 % роста британского выпуска, определенное воздействие структурного эффекта есть и в росте британской производительности, и в разнице между Великобританией и Ирландией. Ирландский кейс отличается тем, что рост выпуска там объясняется исключительно ростом производительности. Она же объясняет и временную конвергенцию с Великобританией. Следующий вопрос в том, насколько рост производительности труда в Ирландии объясняется сокращением рабочей силы в результате голода и миграции и насколько – накоплением капитала и TFP?

Для ответа на этот вопрос Гири и Старк обратились к стандартной модели TFP на основе производственной функции Кобба – Дугласа. В результате они пришли к выводу, что 17–28 % роста производительности труда в Ирландии между 1861 и 1911 гг. объяснялись сокращением рабочей силы, а остальное – накоплением капитала и TFP. Применительно к дискуссии о конвергенции это означает следующее: в 1961 г. производительность ирландского труда составляла около 59,6 % от производительности британского. Чтобы не отстать от Британии, к 1911 г. производительность труда в Ирландии должна была вырасти приблизительно на 52,0 %, в реальности она выросла на 72,8 %. Различие в этих величинах (28,7 %) показывает возможную конвергенцию за счет производительности труда. Сокращение численности рабочей силы составляло 28,4 %, следовательно, при эластичности 0,5 весь рост производительности не может быть приписан сокращению рабочей силы (эмиграции). (А если эластичность больше, то вклад эмиграции объясняет еще меньше.)

Таким образом, ирландская экономика 1911 г. не была простой копией ирландской экономики 1861 г. с меньшим числом населения. Секторы, в которых технический прогресс, накопление капитала и TFP ока- зали воздействие на рост производительности, легко обнаружить. Рост TFP в сельском хозяйстве Ирландии после 1850-х гг. был выше, чем в Британии и США. Отраслями, в которых накопление капитала сопровождалось техническим прогрессом и ростом производительности, были железнодорожная, текстильная (лен), кораблестроительная (с 1870-х гг.). В Великобритании же между 1873 и 1913 гг. самыми быстрорастущими в терминах TFP были отрасли так называемой «новой промышленности»: химическая, электрическая, машиностроение. Сервисный сектор Великобритании также демонстрировал недостижимые для Ирландии темпы роста производительности.

Ирландский опыт интересен тем, что наблюдались сокращение занятости и при этом превосходящий остальные регионы Соединенного Королевства рост производительности труда на рабочего. Рост производительности труда в Ирландии лишь отчасти объяснялся эффектом эмиграции; основной вклад внесли эффект накопления капитала и рост TFP, т. е. эмиграция была необходимым, но недостаточным условием временной конвергенции.

Благодаря широкой доступности требуемых данных (данные переписи населения с указанием структуры занятости и производительность труда в соответствующих секторах) методика Гири – Старка получила предельно широкое распространение. На ее основе были реконструированы ВРП таких стран, как Британия, Италия, Бельгия, Швеция, Испания, Япония, Мексика со второй половины (часто с конца XIX в.), а также объяснены дивергенция или конвергенция регионов при помощи shift-share analysis. Ниже разберем один из выдающихся примеров ее использования.

К. Энфло и А. Мисияйа [31] рассчитали ВРП для 24 шведских регионов (кантонов) 1571–1850 гг. по отдельным годам: за 1571 г. и за каждое десятилетие 1750– 1850 гг. Оценки за 1571 г. были выполнены на основе уникальных налоговых данных, отражающих регионально-секторальный выпуск. Оценки за 1750–1850 гг. были рас- считаны на основе методики Гири – Старка.

Даже по европейским стандартам Швеция представляет собой исключение в том, что касается исторических источников региональной статистики: благодаря переписям населения региональная статистика рабочей силы доступна с середины XVIII в. и далее. За 1571 г. существует уникальный налоговый источник Älvsborgs ransom («Эльвсборгский выкуп»), содержащий региональные сведения о численности населения, крупного рогатого скота, выпуске зерновых и промышленном производстве. Сведения за 1571 г. уникальны еще и тем, что описывают доходы отдельных домохозяйств, обеспечивая высокое понимание регионального производства и специализации доиндустриальной экономики. Таким образом, в динамических рядах ВРП Энфло и Мисияйа присутствует большой пробел между 1571 и 1750 гг., а 1571 г. служит своего рода «бенчмарком».

Данные «Эльвсборгского выкупа» достаточно давно и широко используются историками. Впервые рукописные данные были систематизированы и переведены в более удобные для использования таблицы еще в XIX в. шведским историком Х. Фор-селлом, который был поражен качеством статистики. Таблицы Форселла охватывают около 84 тыс. домохозяйств, 500 тыс. обложенных налогом лиц и около 1 100 приходов из Швеции в ее исторических границах (исключая Финляндию, данные по которой из «Эльвсборгского выкупа» были систематизированы Нумеллой).

Первая попытка расчета шведского ВВП за 1571 г. была осуществлена Крантцем. Усилия, предпринятые им по переводу исторических стоимостных данных в добавленные стоимости, следуя СНС, а также детальное секторальное описание отраслей шведской экономики составили костяк оценки ВРП Энфло и Мисияйа. Однако Крантц рассчитал ВВП только в границах Швеции XVII в. («Старой Швеции»), что оставило Энфло и Мисияйа пространство работы над пространственной проблемой перевода в ее современные границы (в том числе региональные).

В результате соединения расчетов Эн-фло и Мисияйа c расчетами Энфло и соавторов [29] за период 1860 по 2010 г. по Швеции на настоящее время существуют самые длинные исторические ряды ВРП. Методология распределения проста: общенациональные данные по добавленной стоимости VA в каждом секторе или подсекторе экономики j (чем меньше дробление, тем точнее результат) умножаются на региональные коэффициенты рассматриваемого сектора в каждом регионе i :

• (1)     VA ij = VA Nj * S ij .

Затем сумма всех добавленных стоимостей секторов по региону представляет ВРП:

j

• (2)   GRP_i = ∑ VA_ij .

Принцип регионализации каждого из секторов, т. е. значение переменной S_ij , различается в зависимости от сохранности и полноты исторической региональной статистики. В случае методики Гири и Старка S_ij – это всегда доля занятых в секторе j региона i , однако, как в случае Энфло и Ми-сияйа, за 1571 г., если данные о числе занятых в секторах отсутствуют, то вместо них используются любые другие сопоставимые региональные данные, прямо или косвенно показывающие долю добавленной стоимости, создаваемой сектором. В частности, Энфло и Мисияйа используют данные об урожайности, поголовье скота в целом и отдельных групп, уровне урбанизации, величине местных налогов, населении, скорректированном на климатические условия, количестве шахт в регионе и т. д.

Методика Гири и Старка представляет собой усложненный вариант формул (1) и (2):

j w

• (3)    GRP_i = ∑ γ _ij β _j ( ˗˗ ^ij ) * L_ij ,

wj где:

γ _ij – средняя добавленная стоимость на рабочего в регионе i и секторе j ;

L_ij – число рабочих в регионе i и секторе j ;

β _j – поправочный коэффициент, отражающий р егиональную специфику;

w ij w – зарплатный дифференциал: отно-шениеj средней заработной платы рабочего в регионе i и секторе j к общенациональной средней заработной плате в том же секторе j.

Затем Энфло и Мисияйа объясняют причины региональной конвергенции/ дивергенции [30]. Уникальность исследования Энфло и Мисияйа по сравнению с аналогичными исследованиями регионов других европейских стран на основе той же методики Гири – Старка в том, что их данные позволили им исследовать факторы конвергенции/дивергенции регионов до начала индустриализации. В то же время их коллеги обнаруживали высокое экономическое неравенство регионов в XIX в. уже существующим и не могли объяснить его генезис.

Это особенно важно в свете классической статьи Дж. Уильямсона 1965 г. [68], закрепившей взгляд о том, что индустриализация ведет к экономической дивергенции регионов. Для подтверждения своего тезиса Уильямсон собрал данные по нескольким странам, но за относительно короткий период середины XX в. Данные Уильямсона указывали на то, что пик регионального неравенства пришелся на межвоенный период и должен быть приписан индустриализации. Как показали Энфло и Мисияйа, источником ошибочного обобщения Уильямсона стал слишком короткий диапазон данных.

Исследование Энфло и Мисияйа показало, что уровень регионального неравенства в Швеции очень сильно вырос между 1571 и 1750 гг. и оставался высоким вплоть до середины XIX в. Shift-share analysis позволил авторам выявить, что драйвером региональной дивергенции с 1750 г. были внутрирегиональные различия в производительности труда между секторами, а не межрегиональные различия производительности внутри одних и тех же секторов. Различия в производительности труда между секторами были тем больше, чем большими были различия в региональной доле секторов. Иными словами, Энфло и Мисияйа подтвердили тезис о роли структурного сдвига, в целом напоминающий тезис Ульямсона, но для доиндустриальной экономики, где различная степень протоиндустриализации регионов была следствием различий не в технологиях и организации труда, а в ресурсообеспеченности региона. Никаких заметных технологических и организационных различий в сельскохозяйственном производстве между регионами Швеции 1571–1750 гг. не было.

Энфло и Мисияйа дают такую интерпретацию выявленной тенденции, которая проблематизирует то, почему кантоны с высокой сельскохозяйственной производительностью по мере технологического процесса не могли догнать протоиндустри-альные кантоны. По мнению авторов, по мере технологического прогресса кантоны с высокой сельскохозяйственной производительностью попадали в мальтузианскую ловушку, а кантонам со сравнительно более развитой протопромышленностью удалось ее избежать. Это сыграло решающую роль в росте доиндустриального регионального неравенства. Свою роль также сыграли такие институциональные факторы, как создание Шведской империи, право на монопольную торговлю Стокгольма и протекционистская промышленная политика, склонившие ценовой, а следовательно, и зарплатный дифференциал в пользу промышленных кантонов.

Необходимо также отметить, что Энфло и Мисияйа используют модифицированный shift-share analysis, Theil index Ж. Мар-тинез-Галларга и соавторов [56], который декомпозирует остаточный эффект на две части и учитывает их в региональной ди-вергенции/конвергенции.

Shift-share analysis, модель σ-и β-конвергенции и конвергенция производительности труда регионов Японии

Как становится очевидно из примеров, разобранных выше, среди экономических историков сложился консенсус, что струк- турные трансформации региональных экономик являются ключевым механизмом роста региональной производительности труда и конвергенции этого показателя у разных регионов. В рамках мультисекто-рального подхода к росту обычно используют shift-share analysis, который декомпозирует рост производительности труда на вклад структурных преобразований (эффект между секторами) и вклад отраслевой производительности (эффект внутри сектора).

На примере Японии К. Фукао и П. Сау-мик [37] предложили способ уточнить этот подход, демонстрируя, что конвергенция в совокупной факторной производительности (TFP) регионов также может быть декомпозирована на вклад конвергенции в рост производительности секторов и вклад конвергенции в рост производительности, связанный со структурными трансформациями. В качестве источника своего подхода они указывают работы А. Бернарда и К. Джонса [20–22].

Многочисленные исследования, посвященные экономической динамике регионов США, начиная с упомянутого выше Истерлина, свидетельствуют о дивергенции в региональных подушевых доходах в 1840– 1900 гг. и конвергенции после [18; 27; 48; 68]. Аналогичное по дизайну исследование регионов Японии Фуркао и соавторов [38] демонстрирует дивергенцию в ВРП Японии в 1874–1910 гг., причем в случае Японии в последующий межвоенный период сокращение регионального экономического разрыва не произошло. Региональная конвергенция произошла только после войны и была особенно ярко выражена в период высоких темпов роста экономки 1955–1970 гг. Впоследствии темпы региональной конвергенции замедлились и практически сошли на нет вплоть до 1990-х гг.

Фукао и Саумик используют обновленную модель, чтобы показать, каким был вклад структурных трансформаций и роста производительности внутри секторов в региональную конвергенцию. Предшествующее исследование Ф. Хаяши и Е. Прескот- та в этой области [45] выявило огромную роль институциональных барьеров в Японии, удерживающих высокую долю занятых в сельском хозяйстве. Эти барьеры на пути структурного сдвига препятствовали росту производительности в довоенный период. Устранение этих барьеров после войны привело к быстрому, отложенному росту производительности. Исследование Фукао и Саумика добавляет к этому выводу обоснование ключевой роли структурных трансформаций, произошедших в послевоенный период в региональной конвергенции.

Если Хаяши и Прескотт использовали двухсекторную модель (первичный и вторичный сектор), то Фукао и Сау-мик используют более дезинтегрированную секторальную статистику. Они исследуют конвергенцию региональной производительности, используя понятие «σ-конвергенция» («сигма-конвергенция»), которую они измеряют в терминах динамики коэффициента Джини для совокупной региональной производительности за исследуемый период.

Помимо σ-конвергенции, выделяется также модель «β-конвергенция» («бета-конвергенция»). Понятие β-конвергенции было введено Р. Барро и Х. Сала-и-Мартин [17] – это отрицательная зависимость между темпами роста экономики региона и уровнем его первоначального развития, т. е. бедные регионы имеют более высокие темпы экономического роста, чем богатые, что в долгосрочной перспективе должно вести к региональной конвергенции. Выделяют два вида β-конвергенции: абсолютную (или безусловную) и условную. Под абсолютной β-конвергенцией понимают схождение уровней экономического развития регионов без воздействия на данный процесс экзогенных переменных. Иными словами, учитывается только изначальный уровень развития. Поскольку к указанным экзогенным переменным относятся уровень развития технологий, норма сбережения и прочие параметры, оказывающие самое непосредственное влияние на рост производительно- сти, регрессионное уравнение абсолютной β-конвергенции часто оказывается незначимым, а полученные оценки – смещенными в сторону дивергенции. Для устранения указанной проблемы в уравнение добавляются дополнительные переменные, и в этом случае проверяется уже гипотеза условной β-конвергенции. Для проверки гипотезы об абсолютной β-конвергенции рассматриваемые регионы должны быть достаточно однородными по структуре экономики, для чего институциональные и природно-климатические различия должны быть сведены к минимуму.

σ-конвергенция определяется как уменьшение во времени вариации (неравенства, дифференциации) уровней экономического развития регионов. Для проверки гипотезы о наличии σ-конвергенции чаще всего используют показатели вариации: дисперсию, среднее квадратичное отклонение или коэффициент вариации. Причем предпочтительнее использование коэффициента вариации: в отличие от дисперсии или среднего квадратичного отклонения он не будет зависеть от размерности и масштаба. Возможно также использование таких показателей неравенства, как индекс Херфиндаля – Хиршмана, коэффициент Джини и индекс Тейла, упомянутые выше.

Гипотезы β- и σ-конвергенции являются взаимосвязанными, но не эквивалентными. Абсолютная β-конвергенция указывает на существование тенденции к сокращению разрыва в ВРП на душу населения. В то же время случайные шоки, воздействующие на экономики регионов (например, неурожай и голод), могут обращать эту тенденцию вспять, временно увеличивая дисперсию распределения ВРП на душу населения. Иными словами, из абсолютной β-конвергенции напрямую не следует σ-конвергенция; β-конвергенция является необходимым, но недостаточным условием для σ-конвергенции.

Исследование Фукао и Саумика выстроено следующим образом: вначале они показывают, что σ-конвергенция в совокупном росте производительности может быть разложена на σ-конвергенцию в развитии секторальной производительности и σ-конвергенцию в эффекте роста от структурных преобразований. Используя теоретическую основу мультисекторального подхода, Фукао и Саумик выделяют условия, при которых изменения коэффициента Джини для совокупной производительности могут быть достаточно точно оценены путем суммирования изменений коэффициента Джини для роста производительности под воздействием внутрисекторного эффекта и изменений коэффициента Джини для роста производительности под воздействием межсекторного эффекта. Затем результаты использования двух типов декомпозиции мультисекторального подхода для оценки роли догоняющего роста производительности (β-конвергенции) в конвергенции производительности (σ-конвергенции). Это позволяет Фукао и Саумику получить соответствующие вклады компонентов роста, т. е. воздействия внутрисекторного и межсекторного эффектов роста, как для догоняющего роста производительности, так и для конвергенции производительности.

Поскольку результаты декомпозиции могут испытывать на себе влияние уровней агрегации секторов, свой метод Фукао и Са-умик также используют применительно к более дезагрегированному набору данных, которые доступны для семи отдельных годов с 1909–2008 гг. и для более дезагрегированных 12 секторов.

В результате использования вышеописанного метода Фукао и Саумик приходят к выявлению двух исторических паттернов в региональной конвергенции Японии. До Второй мировой войны, в 1874–1940 гг., двигателем региональной конвергенции был внутрисекторный эффект, главным образом повышение производительности труда в обрабатывающей промышленности (особенно в хлопковой отрасли). После Второй мировой войны, в 1955–2008 гг., основным источником региональной конвергенции стало воздействие структурного эффекта или межсекторного эффекта, который отражал сильные различия в производительности секторов и быстрое перемещение рабочей силы в несырьевые сектора (в основном в сектор услуг) из первичного сектора. Если смотреть на среднее значение за весь исследуемый период, то воздействием межсекторного эффекта объясняется около 20 % прироста совокупной факторной производительности. В то же время префектуры с более быстрым перемещением рабочей силы между секторами и более сильными разрывами в секторальной производительности испытали большее воздействие межсекторного эффекта на их рост. Вклад структурной трансформации в региональную конвергенцию усилился в эпоху высоких темпов роста, 1955–1970 гг., наряду с σ-конвергенцией во внутрисекторном эффекте роста. Затем темпы региональной конвергенции Японии стали постепенно замедляться, и с начала 1970-х гг. σ-конвергенция структурных преобразований сменилась σ-дивергенцией внутрисекторного роста производительности и наоборот, что привело к прекращению конвергенции в совокупной факторной производительности регионов.

По мнению Фукао и Саумика, несмотря на рост количества историко-экономических исследований, посвященных проблемам структурных преобразований, исследований, которые сочетали бы эту проблематику с проблематикой региональной конвергенции, все еще недостаточно. Кроме того, Фукао и Саумик позиционируют свое исследование как тесно связанное с проблематикой роли конкретных секторов в конвергенции региональной производительности. Уже упомянутым Бернарду и Джонсу удалось показать, что ключом к конвергенции ВРП на душу населения макрорегионов в США была конвергенция производительности в сфере услуг. Аналогичным образом Фукао и Саумик показали, что оптовая и розничная торговля сыграли ключевую роль в региональной конвергенции под воздействием структурных преобразований в Японии, особенно во второй половине XX в. Еще одним важным аспектом исследования Фукао и Саумика являет- ся то, что они рассматривают связь между структурными преобразованиями и региональным неравенством доходов в долгосрочном периоде.

Фукао и Саумик производят расчеты, используя следующие данные: данные о производительности (добавленной стоимости) и занятости в каждом из секторов (первичный, вторичный и третичный) каждой из префектур Японии за отдельные годы, по которым эти данные доступны (1874, 1890, 1909, 1925, 1940, 1955, 1970, 1990 и 2008 гг.). Усредненная производительность на рабочего рассчитывается как отношение ВРП к числу рабочих за 1874–1940 гг. в ценах 1934–1936 гг., за 1955–2008 гг. – в ценах 2000 г. По этой причине данные между 1940 и 1955 гг. не сравниваются. 1874 г. выбран в качестве точки отсчета в силу того, что первая современная статистическая служба, учрежденная в Японии шесть лет спустя после Реставрации Мейдзи, провела опись выпуска всех сфер материального производства во всех префектурах.

В 1874 г. Япония была аграрной экономикой с доходом на душу населения всего 1 011 1990$PPP – на том же уровне, что и в США в 1820 г. (хотя Мэддисон приводит чуть более высокие данные для Японии – 1 133 1990$PPP). В основном благодаря протоиндустриализации в эпоху Эдо ВВП на душу населения в Японии 1874 г. уже был более чем на 50 % выше, чем в большинстве других азиатских стран, таких как Индия и Китай, и практически на том же уровне, что аналогичный показатель беднейших европейских стран, таких как Португалия и Финляндия.

Второй массив данных составляют производительность и занятость по 12 секторам (сельское хозяйство; добыча полезных ископаемых; пищевая; текстильная; химическая; керамическая; металлургическая; машиностроительная промышленность; разного рода производство; строительство, включая коммунальные услуги; коммерция, включая услуги; а также транспорт и связь) за 1909–2008 гг. Наконец Фукао и Саумик реконструируют и рассчитывают собствен- ный ряд региональных данных, который включает производительность 23 секторов во всех префектурах за 1955–2008 гг.

В данной статье нет возможности представить формулы, представляющие расширение стандартной процедуры shift-share analysis и модификацию подхода Бернарда и Джонса, декомпозирующего региональную конвергенцию производительности, Фукао и Саумиком на вклад конвергенции в рост секторальной производительности и вклад конвергенции в структурную трансформацию. Читатель может подробно ознакомиться с ними в статье авторов на указанных страницах [37, р. 6–13]

Заключение и обсуждение результатов

Проделанный выше историографический анализ выявил три разновидности методов реконструкции и расчета агрегированных показателей регионального экономического роста XIX в. в зависимости от сохранности и полноты исторической региональной статистики: 1) расчет ВРП «напрямую», по доходам (методика Истер-лина) для стран с наилучшей сохранностью региональных данных; 2) распределение общенациональных добавленных стоимостей секторов на основе индикаторов региональной доли соответствующих секторов для стран с хорошей сохранностью региональных данных (методика Гири – Старка и ее вариации); 3) упрощенный метод оценки темпов регионального экономического роста на основе косвенных показателей для стран с плохой сохранностью региональных данных (методика Крафтса, Гуда – Ма). Данных для расчета исторических показателей регионального экономического роста первым и вторым способом также достаточно для количественного объяснения региональной конвергенции или дивергенции путем обращения к формализованной процедуре shift-share analysis, а также моделям σ- и β-конвергенции.

Российские экономические историки, изучающие экономическое развитие регионов, не располагают полным объемом исторических данных, необходимым, что- бы рассчитать обобщающие исторические показатели регионального экономического роста «напрямую» и эмпирически проверить гипотезы о конвергенции/дивергенции экономического развития губерний Российской империи конца XIX – начала XX в. Например, нет возможности протестировать упомянутый выше тезис Вильямсона о том, что индустриализация ведет к экономической дивергенции регионов: одни регионы переживают индустриализацию и формируют промышленное ядро страны, а другие, наоборот, испытывают деиндустриализацию и попадают в мальтузианскую ловушку и/или ловушку инволютивного роста (тезис Энфло и Мисияйа).

Тем не менее проведенный историографический анализ дает основания полагать, что обобщающие исторические показатели регионального экономического роста Российской империи конца XIX в. могут быть рассчитаны вторым и третьим способом, на основе методики Гири – Старка или методик Крафтса, Гуда – Ма соответственно. Уверенности в адаптивности этих методик для российского кейса добавляют, во-первых, источниковедческий анализ весьма перспективного для этой цели исторического источника – Всеподданнейших отчетов губернаторов Российской империи, во-вторых, наработки и количественные оценки экономического развития губерний Российской империи за отдельные годы, выполненные отечественными экономическими историками [3–5; 54].

Корпус источниковедческих описаний массива губернаторских отчетов достаточно внушителен и продолжает расти [1; 2; 6–12]. Описания отличаются фундаментальностью, некоторые из них содержат результаты сравнения данных отдельных отчетов и статистических сведений, собранных другими ведомствами или по другим программам. Заметно шире представлена историография обращения к материалам отчетов в контексте исследований по отдельным губерниям или отдельным направлениям региональной социально-экономической истории: аграрное производство, благосостояние крестьянства, взаимоотношений центральной и региональных властей и т. д. Отметим, что первые работы, анализирующие состав и достоверность сведений губернаторских отчетов, датируются концом XIX – началом XX в.

Полнота и достоверность данных, содержащихся в губернаторских отчетах, неоднократно становилась объектом критики. Однако сравнительный анализ губернаторской отчетности по разным регионам и периодам с данными других ведомств дает возможность говорить, что данные из разных разделов отчета обладают разной репрезентативностью, которая определялась возможностями губернской администрации по организации сбора первичной информации и ее ответственностью за предоставление некачественных данных.

Из губернаторских отчетов можно получить следующие динамические ряды данных, необходимые для расчета обобщающих показателей регионального экономического роста.

• 1.    Данные о сельскохозяйственном выпуске губерний, в частности, данные о посеве и сборе озимых и яровых зерновых (рожь, пшеница, ячмень, овес, гречиха, просо, лен, конопля) и незерновых культур (кукуруза, горох, картофель, полба, чечевица, бобы) в четвертях. За отдельные годы по некоторым губерниям сохранились данные о поголовье скота (лошади, крупный рогатый скот, овцы, свиньи, козы).

• 2.    Данные о промышленном производстве губерний: стоимость реализованной продукции, количество предприятий и число занятых на них рабочих. До 1870-х гг. данных о числе занятых на предприятии губернаторские отчеты не содержат; начиная с 1910-х гг. по отдельным губерниям встречаются данные о заработной плате рабочих и их распределении по полу.

• 3.    Данные о секторе услуг губерний: количество различного рода образовательных учреждений (гимназии, училища, семинарии, приюты, школы, университеты и т. д.) и медицинских заведений (больницы, богадельни, аптеки, фельдшерские пункты

и т. д.), их работниках различной квалификации, учащихся и проходящих лечение соответственно.

В грубом приближении эти данные позволяют оценить доли первичного, вторичного и третичного секторов губернии в соответствующих общенациональных секторах (методика Гири – Старка) или могут послужить косвенными показателями соответствующих секторов (методика Крафтса, Гуда – Ма). Наиболее острым является недостаток данных о национальных или региональных ценах на промежуточные и конечные продукты, чтобы перейти от физических объемов товаров и услуг и реализованных стоимостей к добавленным стоимостям.

Наибольших успехов в количественной оценке экономического развития губерний Российской империи конца XIX в. за отдельные годы достигли И. Д. Ковальченко и Л. И. Бородкин [3–5], А. М. Маркевич [54]. Первые предложили кластеры аграрного и промышленного развития губерний Европейской России на основе данных ЦСК и Всероссийской промышленной переписи 1900 г. Второй оценил ВРП 90 губерний Российской империи, умножив средние по стране добавленные стоимости на рабочего для 24 субсекторов (производительность) на число занятых в этих субсекторах губерний по данным всеобщей переписи населения Российской империи 1897 г. Фактически Маркевич обратился к разновидности методики Гири – Старка, которую использовал Шульц.

Сельское хозяйство давало большую часть общенациональной добавленной стоимости – 52,2 %, но производительность труда на рабочего в среднем была низкой – 213 р.; услуги давали 30 % добавочной стоимости со средней производительностью – 371 р., промышленность – 18,0 % добавленной стоимости cо средней производительностью – 341 р. на рабочего. 75,0 % общенациональной добавленной стоимости производилось на территории 50 губерний Европейской России. Наиболее высокими были ВРП Санкт-Петербургской,

Московской и Херсонской губерний, где располагались два крупнейших и четвертый из крупнейших городов империи.

Основной детерминантой высокого ВРП на душу населения была производительность труда. В хорошо известных промышленных центрах: центральном промышленном регионе, Екатеринославской и Польской губерниях, а также в Амурской, Бакинской, Черноморской и Ферганской губерниях – промышленность, включая мелкую, давала более 1/3 ВРП. Альтернативным индустриализации путем повышения производительности труда губерний могли быть: а) мелкое прядильное производство и ориентированное на рынок ремесленничество; б) большие расходы на услуги в пограничных губерниях, где стояла армия, либо в губерниях с большими торговыми городами. Отношение производительности труда в промышленности к производительности труда в сельском хозяйстве давало меру потенциала структурного сдвига экономик губерний. Лишь в немногих регионах, где производительность сельского хозяйства превышала производительность промышленности, – на Юге и в Западной Сибири – этот потенциал был невелик.

Расчеты А. М. Маркевича для 1897 г. особенно важны, поскольку с ними можно будет сравнить аналогичный совокупный показатель регионального экономического роста, рассчитанный на основе данных о выпуске секторов другого источника (отчетов губернаторов) и отличающегося метода.

Высоко оценивая достижения и наработки приведенных выше количественных оценок регионального экономического развития Российской империи, необходимо указать, что они представляют собой моментальные снимки за относительно поздний период в момент заметных структурных изменений в экономике губерний и межрегиональном разделении труда Российской империи: одни губернии переживали индустриализацию, другие – деиндустриализацию и превращение в сырьевую периферию первых. Например, данных о доле населения, занятой в промышленном производстве, из губернаторских отчетов вполне достаточно, чтобы показать, что кластеры промышленного развития губерний, выделенные И. Д. Ковальченко и Л. И. Бородкиным, несмотря на высокую эвристику, сложность и обоснованность процесса количественной кластеризации, едва ли были исторически устойчивыми. Насколько можно судить, в те 40 лет (с 1870-х по 1910-е гг.), за которые есть данные, происходило перемещение губерний из одного соседнего кластера в другой.