уровень доходов и возрастают технологические возможности страны, отрицательное влияние защиты прав интеллектуальной собственности становится менее ярко выраженным.
Следует отметить, что влияние двух других показателей: Доступ к финансовым ресурсам (Access to Sound Money); Свобода международной торговли (Freedom to Trade Internationally) соответствует ожидаемому эффекту – совершенствование по данным переменным является благоприятным с точки зрения обеспечения темпов роста TFP. При этом Ф. Манка отмечает, что показатель «Доступ к финансовым ресурсам» следует расценивать как прокси для стабильной макроэкономической среды, которая снижает риски инвесторов и способствует диффузии технологий.
Еще одним интересным результатом работы Ф. Манки[50]является попытка определить минимальный уровень развития институтов, ниже которого представители группы догоняющих стран даже теоретически не могут приблизиться к технологической границе. Страны со средним качеством институтов ниже 66 % от качества институтов страны-лидера не в состоянии двигаться в тренде технологической конвергенции, напротив – их отставание будет только усиливаться.
Из 50 рассматриваемых стран у 15 уровень развития институциональной среды на момент проведения исследования не позволял рассчитывать на технологическую конвергенцию; перечислим эти страны: Гана, Нигерия, Бангладеш, Бразилия, Танзания, Бурунди, Малави, Перу, Турция, Аргентина, Израиль, Пакистан, Индия, Мали, Марокко. Из всех перечисленных стран только в Турции, Индии и Израиле наблюдался положительный темп роста TFP. Автор замечает, что расстояние Аргентины, Индии, Израиля и Турции до порогового уровня качества институтов невелико. Это означает, что небольшие усилия по приведению в порядок институтов имеют стратегическое значение и способны принести огромные выгоды таким странам. Другим странам необходимы более радикальные перемены для того, чтобы выбраться из ловушки технологической дивергенции.
2.2. Анализ влияния институтов на инновационную (имитационную) активность: двухуровневая модель
В работе М. Сролека[51] подчеркивается важность исследования интенсивности инновационной активности с учетом особенностей институциональной среды, воздействующей на совокупность экономических агентов. Для этого может применяться инструментарий многоуровневого анализа. Как указывает автор, эконометрическое тестирование гипотез, предлагаемых в рамках одноуровневых моделей, характеризуется рядом существенных ограничений. Так для стандартных эконометрических моделей неявно принимается предпосылка о том, что наблюдения проводятся на однородном множестве объектов и поэтому результаты отдельных измерений обладают характеристикой независимости от результатов других измерений.
Но подлинная структура данных может быть кластерной, содержащей отдельные группы объектов, находящихся в сходных экономических условиях. В таком случае предпосылка о независимости результатов измерений для всей совокупности объектов может не выполняться[52], так как характеристики объектов, принадлежащих
