Институциональная эффективность и ее влияние на экономический рост в странах АСЕАН: анализ тенденций и панельных данных

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Настоящее исследование направлено на оценку степени институционального воздействия на экономический рост в странах АСЕАН и формирование рекомендаций для разработки политических мер, способствующих его стимулированию. Основная цель исследования заключается в идентификации ключевых институциональных показателей, оказывающих статистически значимое влияние на экономическое развитие. В качестве дополнительных переменных, предположительно связанных с экономическим прогрессом, включены объемы импорта и экспорта. Методологическая база исследования включает анализ динамики (трендовый анализ) для оценки эффективности институтов, а также панельный регрессионный анализ, направленный на определение наиболее значимых индикаторов Всемирного индекса управления (WGI) в контексте экономического роста АСЕАН. Визуализация трендов продемонстрировала, что Сингапур и Бруней-­Даруссалам стабильно занимают лидирующие позиции по большинству институциональных метрик. Результаты панельного анализа выделили экспорт, импорт и качество регулирования (regulatory quality) как статистически значимые детерминанты экономического роста. Качество регулирования, отражающее способность государства формировать инклюзивные политики для стимулирования частного сектора, интерпретируется как ключевой институциональный фактор. Статистическая значимость переменных подтверждена на основе критерия p-­value (p < α), что обусловило отклонение нулевой гипотезы. Уровень значимости α установлен в соответствии с общепринятыми стандартами эконометрического анализа. Исследование рекомендует органам власти акцентироваться на совершенствовании нормативно-­правовой базы и внедрении адресных мер для поддержки частного сектора. Коэффициент детерминации (R² = 0.25247) указывает на умеренную объяснительную силу модели, что предполагает ее дальнейшую оптимизацию за счет включения дополнительных независимых переменных. В частности, учет таких факторов, как процентные ставки и объемы инвестиций, может повысить точность прогнозирования влияния качества регулирования. Заключительная часть работы предоставляет актуальный анализ постпандемического экономического ландшафта АСЕАН, сформированного после кризиса, вызванного COVID-19.

Об авторах

Сетьо Вира Ризки

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Автор, ответственный за переписку.
Email: rizki.sv@edu.spbstu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0829-9767

аспирант, институт промышленного менеджмента, экономики и торговли

Российская Федерация, 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29 Б

Николай Иванович Диденко

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: didenko.nikolay@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8540-7034
SPIN-код: 3512-5410

доктор экономических наук, профессор, Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли

Российская Федерация, 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29 Б

Список литературы

  1. Aparicio, S., Urbano, D., & Audretsch, D. (2016). Institutional factors, opportunity entrepreneurship and economic growth: Panel data evidence. Technological Forecasting and Social Change, 102, 45–61. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2015.04.006
  2. Aziz, M.N., & Sundarasen, S.D.D. (2015). The impact of political regime and governance on ASEAN economic growth. Southeast Asian Economies, 32(3), 375–389. https://doi.org/10.1355/ae32-3e
  3. Bernardelli, M., Próchniak, M., & Witkowski, B. (2021). Time stability of the impact of institutions on economic growth and real convergence of the EU countries: Implications from the hidden Markov models analysis. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 16(2), 285–323. https://doi.org/10.24136/eq.2021.011 EDN: SRONEJ
  4. Bowden, B. (2020). Economic foundations: Adam Smith and the classical school of economics. In The Palgrave Handbook of Management History (pp. 345–365). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-62114-2_20
  5. Buracom, P. (2014). ASEAN Economic performance, institutional effectiveness, and foreign direct investment. Asian Affairs (UK), 41(3), 108–126. https://doi.org/10.1080/00927678.2014.936801
  6. Commendatore, P. (2003). On the post Keynesian theory of growth and “Institutional” distribution. Review of Political Economy, 15(2), 193–209. https://doi.org/10.1080/0953825032000064887 EDN: DWUWUF
  7. D’Aloia, F., & Gugler, P. (2024). Impact of Covid-19 on the economic growth of ASEAN countries: Convergence or divergence? International Journal of Global Business and Competitiveness. https://doi.org/10.1007/s42943-024-00098-2 EDN: IUEGJX
  8. Davies, W. (2015). The return of social government: From ‘socialist calculation’ to ‘social analytics.’ European Journal of Social Theory, 18(4), 431–450. https://doi.org/10.1177/1368431015578044
  9. Ferrari-­Filho, F., & Conceição, O.A.C. (2005). The concept of uncertainty in post Keynesian theory and in institutional economics. Journal of Economic Issues, 39(3), 579–594. https://doi.org/10.1080/00213624.2005.11506835
  10. Gallego-­álvarez, I., Rodríguez-­Rosa, M., & Vicente-­Galindo, P. (2021). Are worldwide governance indicators stable or do they change over time? A comparative study using multivariate analysis. Mathematics, 9. https://doi.org/10.3390/math9243257 EDN: FDYVUR
  11. Haini, H. (2020). Examining the relationship between finance, institutions and economic growth: evidence from the ASEAN economies. Economic Change and Restructuring, 53(4), 519–542. https://doi.org/10.1007/s10644-019-09257-5 EDN: DMDRNP
  12. Handoyo, S. (2023). Worldwide governance indicators: Cross country data set 2012–2022. Data in Brief, 51. https://doi.org/10.1016/j.dib.2023.109814 EDN: VAIKFU
  13. Haug, N., Geyrhofer, L., Londei, A., Dervic, E., Desvars-­Larrive, A., Loreto, V., Pinior, B., Thurner, S., & Klimek, P. (2020). Ranking the effectiveness of worldwide COVID-19 government interventions. Nature Human Behaviour, (4), 1303–1312. https://doi.org/10.1038/s41562-020-01009-0 EDN: GOIRBP
  14. Henningsen, A., & Henningsen, G. (2019). Analysis of panel data using R. In Panel Data Econometrics: Theory (pp. 345–396). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-814367-4.00012-5
  15. Hussen, M.S. (2023). Institutional quality and economic growth in Sub-­Saharan Africa: a panel data approach. Journal of Economics and Development, 25(4), 332–348. https://doi.org/10.1108/JED-11-2022-0231 EDN: OYCQBO
  16. Kaufmann, D., Kraay, A., & Mastruzzi, M. (2011). The worldwide governance indicators: Methodology and analytical issues. Hague Journal on the Rule of Law, 3(2), 220–246. https://doi.org/10.1017/S1876404511200046 EDN: XBFMMS
  17. Klarin, T. (2018). The concept of sustainable development: From its beginning to the contemporary issues. Zagreb International Review of Economics and Business, 21(1), 67–94. https://doi.org/10.2478/zireb-2018-0005
  18. Kuznets, S. (1977). Two Centuries of Economic Growth: Reflections on U.S. Experience.
  19. Liang, J., Yin, Z., Yang, J., Li, Y., Xu, M., Li, J., Yang, M., & Niu, L. (2022). Bibliometrics and visualization analysis of research in the field of sustainable development of the blue economy (2006–2021). Frontiers in Marine Science, 9. https://doi.org/10.3389/fmars.2022.936612 EDN: TPJCHS
  20. Midway, S.R. (2020). Principles of effective data visualization. Patterns, 1 (9). https://doi.org/10.1016/j.patter.2020.100141 EDN: KUNXLE
  21. Muldoon, J. (2022). A socialist republican theory of freedom and government. European Journal of Political Theory, 21(1), 47–67. https://doi.org/10.1177/1474885119847606
  22. O’Donnell, R. (2022). Keynes and Smith, opponents or allies? Part I: Keynes on Smith. Review of Political Economy, 34(1), 69–92. https://doi.org/10.1080/09538259.2021.1882185 EDN: OZPRCD
  23. Qin, X., Luo, Y., Tang, N., & Li, G. (2020). Making data visualization more efficient and effective: a survey. VLDB Journal, 29(1), 93–117. https://doi.org/10.1007/s00778-019-00588-3 EDN: TZIDRA
  24. Sadaf, R., Oláh, J., Popp, J., & Máté, D. (2018). An investigation of the influence of the worldwide governance and competitiveness on accounting fraud cases: A cross-­country perspective. Sustainability (Switzerland), 10 (3). https://doi.org/10.3390/su10030588
  25. Sagarik, D. (2017). Size of Government, Effectiveness and Socioeconomic Development: A Comparative Analysis of ASEAN Countries. Journal of Comparative Asian Development, 16(2), 91–112. https://doi.org/10.1080/15339114.2017.1334565
  26. Salman, M., Long, X., Dauda, L., & Mensah, C.N. (2019). The impact of institutional quality on economic growth and carbon emissions: Evidence from Indonesia, South Korea and Thailand. Journal of Cleaner Production, 241. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.118331
  27. Sari, V.K., & Prastyani, D. (2021). the impact of the institution on economic growth: An evidence from ASEAN. Jurnal Ekonomi Pembangunan, 19(1), 17–26. https://doi.org/10.29259/jep.v19i1.12793 EDN: NVKWHG
  28. Sidek, N.Z.M., & Asutay, M. (2020). Do government expenditures and institutions drive growth? Evidence from developed and developing economies. Studies in Economics and Finance, 38(2), 400–440. https://doi.org/10.1108/SEF-10-2019-0412 EDN: QUKUFY
  29. Smith, V.L., & Smith, A. (1997). The two Faces of Adam Smith. Distinguished Guest Lecturer. Southern Economic JurnaI1998, 65(1), 20.
  30. Ucak, A. (2015). Adam Smith: the inspirer of modern growth theories. Procedia — Social and Behavioral Sciences, 195, 663–672. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.06.258
  31. Zhao, J. (2024). How do innovation factor allocation and institutional environment affect high-­quality economic development? Evidence from China. Journal of Innovation and Knowledge, 9(2). https://doi.org/10.1016/j.jik.2024.100475 EDN: CGAWYV

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».