Выбор объясняемой переменной для экономико-политического анализа также связан с немалыми трудностями. Очевидно, речь должна идти о показателе, адекватно отражающем экономическую активность в регионе. Теоретически таких показателей много, однако далеко не всегда они могут быть однозначно интерпретированы, не говоря уже о ненадежности показателей региональной статистики.
Наиболее естественным критерием выступает валовой региональный продукт на душу населения. Однако здесь есть ряд серьезных проблем: данные по среднедушевому ВРП фиксируются лишь с 1994 года и публикуются с запаздыванием на два-три года, да к тому же они весьма ненадежны. Публикация официальной статистики ВРП только в текущих ценах дополнительно затрудняет сопоставления. Использование данных среднедушевого ВРП, нормированного по прожиточному минимуму соответствующего региона, лишь увеличивает погрешность (в связи с ненадежностью последнего индикатора). Таким образом, несмотря на содержательные преимущества индекса ВРП как основного измерителя экономического роста, он нами не используется. Мы попытались применить усредненный показатель за 1995–1998 годы, но это также не принесло особых успехов, во-первых, из-за необходимости нормирования по прожиточному минимуму, что снижает достоверность результатов, во-вторых, из-за снижения (если не потери) качества динамической картины при «сглаживании» проблемы низкой сопоставимости данных по годам.
Кроме того, в качестве объясняемой переменной используются данные об иностранных инвестициях, а также о приросте числа автомобилей на 1000 жителей. Оба этих показателя отчетливо отражают наличие или отсутствие экономического роста. Первый из них характеризует динамику важнейшего фактора экономического роста, второй – повышение благосостояния населения как следствие экономического роста. Разумеется, эти показатели не являются всеохватывающими. Однако они гораздо более надежны и сопоставимы во времени и пространстве, нежели статистика ВРП[87]. Таким образом, при выборе объясняемой переменной мы отдали предпочтение надежности показателей перед их комплексностью.
Количественные взаимосвязи и их интерпретация
Как было отмечено выше, используемые в анализе независимые переменные взаимно коррелируют. Скажем, очевидна связь между наличием независимых СМИ, активностью правозащитных организаций, рядом показателей судебной статистики (связанных с защитой прав личности и собственности). Для решения проблемы мультиколлинеарности и сокращения числа объясняющих переменных применяется метод выделения главных компонент.
Большинство полученных компонент (табл. 1) могут быть интерпретированы с достаточной очевидностью. При формировании итоговой модели, в которой объясняющими компонентами являются уже главные, существенными для оценки экономического развития региона оказываются только четыре из них – вторая, третья, пятая и десятая (табл. 2). Хотя