Моделирование влияния иностранных инвестиций на продовольственную безопасность на основе моделей панельной коинтеграции

Моделирование влияния иностранных инвестиций на продовольственную безопасность на основе моделей панельной коинтеграции

Е.Д. Копнова

кандидат технических наук

доцент департамента статистики и анализа данных

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20 E-mail: ekopnova@hse.ru

Л.А. Родионова

кандидат экономических наук

доцент департамента статистики и анализа данных

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20 E-mail: lrodionova@hse.ru

Аннотация

В работе исследуются проблемы продовольственной безопасности как основы стабильности экономического развития страны. Несмотря на экономический рост большинства стран мира, по-прежнему остро стоит вопрос голода в развивающихся странах, что подрывает продовольственную безопасность данных стран и может вызывать угрозу миру во всем мире в целом. Многочисленные исследования показывают, что иностранные инвестиции играют важную роль в формировании продовольственной безопасности, однако этот эффект неоднозначен. Наиболее распространенный метод анализа в исследованиях последних лет — это описательный анализ и моделирование по панельным данным.

В статье предложен подход анализа влияния иностранных инвестиций на основе моделей панельной коинтеграции с последующей интерпретацией результатов с помощью функции импульсного отклика по модели коррекции ошибками. В качестве примера реализации данного подхода рассматриваются страны Северной Африки. Для анализа были выбраны данные Всемирного банка и Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН за 1991—2014 гг. для семи стран (Алжира, Египта, Ливии, Марокко, Судана, Туниса, Западной Сахары). В работе также апробирована методика выбора показателя продовольственной безопасности на основе анализа матрицы коинтеграционных связей.

Полученные результаты свидетельствуют о том, что иностранные инвестиции имеют значимое долгосрочное влияние на продовольственную безопасность, однако в краткосрочной перспективе эффект не был выявлен. Предложенная в работе методология моделирования может быть распространена на любой регион мира для мониторинга и оценки эффективности проводимой экономической политики по борьбе с голодом и бедностью.

Ключевые слова: моделирование экономических систем, панельная коинтеграция, продовольственная безопасность, иностранные инвестиции, панельные тесты Педрони, панельные тесты единичного корня.

Цитирование: Копнова Е.Д., Родионова Л.А. Моделирование влияния иностранных инвестиций на продовольственную безопасность на основе моделей панельной коинтеграции // Бизнес-информатика. 2017. № 3 (41). С. 20-29. DOI: 10.17323/1998-0663.2017.3.20.29.

Введение

Одной из важных целей тысячелетия является устойчивое развитие общества, что невозможно без прогресса в сфере искоренения голода и неполноценного питания [1]. Несмотря на то, что в мире производится достаточное количество продовольствия для населения всей планеты, по оценкам Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (Food and Agriculture Organization, FAO) в 2015 г. около 792,5 млн.чел. страдали от хронического голода, а подавляющее большинство голодающих проживало в развивающихся странах1. Согласно FAO, продовольственная безопасность определяется условиями, «когда все люди в любое время имеют физический, социальный и экономический доступ к достаточной, безопасной и питательной пище, соответствующей их рациону питания и кулинарным предпочтениям для ведения активного и здорового образа жизни» [2]. Сегодня продовольственная безопасность является не только одной из основных человеческих потребностей и основных прав человека, но и играет важную роль для экономического развития страны и сохранения мира во всем мире [3]. Международные организации под эгидой FAO приняли соглашение по обеспечению продовольственной безопасности в развивающихся странах по достижению нулевого голода к 2030 г. Одной из необходимых мер являются инвестиции в развитие сельского хозяйства в среднем 265 млрд. долл. США в год [4]. Такие инвестиционные проекты требуют постоянного мониторинга ситуации, оценки возможных рисков и эффективности политики на основе детального изучения взаимосвязей между показателями социально-экономического развития в области продовольственной безопасности. Таким образом, необходимость мониторинга текущей ситуации с продовольственной безопасностью в развивающихся странах, развитие методологии мониторинга экономической политики и получение количественных оценок долгосрочных эффектов инвестирования определяют актуальность выбранной темы настоящего исследования.

Отметим, что предварительные результаты настоящего исследования были опубликованы в серии препринтов «Economics» Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» [5].

1. Влияние инвестиций на продовольственную безопасность: теоретические предпосылки

В литературе по проблемам продовольственной безопасности выделяют различные концепции для объяснения детерминант продовольственной безопасности. К ним относятся теории модернизации, экономической зависимости, городского смещения, неомальтузианского давления населения, экологических эволюционных процессов, милитаризма и другие [6]. Остановимся на некоторых из них.

Теория модернизации подчеркивает важность внутренних источников экономического развития. Внутренние инвестиции и развитие образования создают прочную основу индустриализации и культурных преобразований общества, способствуют экономическому росту, социальной интеграции и созданию более сильных институтов для повышения уровня благосостояния. Инвестиции в человеческий капитал и рост уровня образования создают рабочую силу с современной мотивацией, навыками и высокой адаптацией к современным технологиям, что в свою очередь является важной составляющей экономического роста [7]. Международная торговля и инвестиции стимулируют экономическое развитие, способствуют распространению новых технологий и методов, совершенствуют социальное обеспечение. Зарубежные исследования также показывают, что экономическое развитие, индустриализация, образование и урбанизация способны улучшить качество жизни населения, а экономический рост оказывает позитивное влияние на запас продуктов питания в стране и продолжительность жизни в целом. Согласно теории модернизации, приток иностранного капитала и технологий способствует экономическому росту, увеличивает доходы всех групп населения и, как следствие, уменьшает риски голода в стране [8, 9], что положительно влияет на продовольственную безопасность страны. В теории модернизации важную роль в формировании продовольственной безопасности также отводят политическим институтам. Демократизация общества способствует экономическому и социальному развитию, позволяя низкодоходным слоям населения защищать свои интересы, что сдерживает коррупцию, поощряет рост государственных инвестиций в области питания, образования и здравоохранения, а также обе-

1 Статистические данные доступны на сайте FAO: http://faostat3.fao.org/download/I/IC/E

спечивает политическую стабильность общества. Все это также существенно влияет на продовольственную безопасность [10].

В теории экономической зависимости международная торговля и инвестиции имеют негативные последствия на социальное обеспечение. Зависимость экономики от экспорта снижает экономический рост и качество жизни населения, уменьшает совокупное предложение продуктов питания, способствует повышению уровня детской и младенческой смертности [11]. Прямые иностранные инвестиции (ПИИ) оказывают негативное влияние на продовольственную безопасность по нескольким причинам. Международные корпорации репатриируют большую часть своей прибыли и препятствуют формированию отечественных фирм, тем самым сокращая внутренний экономический рост. Иностранные инвестиции в большей степени зависят от передовых технологий, направлены на создание меньшего количества рабочих мест, но при этом высокооплачиваемых, что способствует неравенству доходов и бедности в городах. Иностранные инвестиции в основном сосредоточены в экспортных отраслях и имеют слабые связи с внутренним рынком продукции. Таким образом, в краткосрочном периоде потоки ПИИ могут создать экономический рост, однако долгосрочное воздействие проникновения иностранного капитала является неоднозначным и скорее отрицательным [12].

Сформулированные выше концепции, направленные на объяснение детерминант продовольственной безопасности, нашли свое отражение в исследованиях относительно стран Африки [13]. Изучение эффекта ПИИ в странах Африки показывает, что значительно выигрывают страны с хорошо развитыми финансовыми рынками, и существует проблема возникновения чрезмерной зависимости экономики от ПИИ. В своем исследовании оценим эффект ПИИ на примере стран Северной Африки, где уже достигнут некоторый прогресс в области борьбы с голодом.

2. Обзор существующих методов моделирования факторов

продовольственной безопасности

Несмотря на огромную значимость результатов, полученных в последние десятилетия по вопросам продовольственной безопасности в развивающих-

ся странах, следует отметить, что лишь немногие работы используют методы анализа по панельным данным и, как правило, рассматривается выборка развивающихся стран в целом [9, 12, 14]. В большинстве работ авторы ограничиваются дескриптивным анализом данных. Если проводить региональные сравнения, например, по странам Африки в условиях ограниченной выборки, и использовать методы моделирования по панельным временным рядам, то возникает ряд проблем в оценивании моделей с фиксированными и случайными эффектами [15, 16]. Одной из таких проблем является нестационарность временных рядов. В своей работе попытаемся развить методологию моделирования детерминант продовольственной безопасности на основе панельной коинтеграции (panel cointegra-tion) [17]. Данная методология позволяет учитывать проблемы нестационарности при моделировании детерминант продовольственной безопасности по панельным временным рядам. Более подробно данный подход будет описан в разделе «Методология исследования».

3. Проблемы измерения продовольственной безопасности

Для всесторонней оценки продовольственной безопасности в странах мира FAO с 1996 г. использует набор из 30 показателей2, охватывающий различные аспекты проблемы и классифицирующийся по четырем измерениям продовольственной безопасности - доступности, доступа, полезности и стабильности (availability, access, utilization, stability). Показатели доступности описывают объемы производства и производительность, урожайность, уровень запасов и потерь. Доступ охватывает экономическую возможность приобретения продовольствия и его транспортировку (процент дорог с твердым покрытием, плотность общей дорожной сети, ВВП на душу населения и др.). Полезность оценивает потребление продуктов с точки зрения норм пищевой ценности по калориям, белку и микроэлементам. Стабильность характеризует ситуацию с достаточностью продовольствия в стране в разные периоды (коэффициент зависимости от импорта зерновых, волатильность продовольственных цен в стране и т.д.).

Такой широкий набор показателей необходим для того, чтобы оценить продовольственную без-

2 Список всех показателей продовольственной безопасности, определения и подробная методология расчета приведены на сайте FAO: http://www.fao.Org/economic/ess/ess-fs/ess-fadata/en/#.V2Qip-pv7rV

опасность в разных аспектах. Продовольственная безопасность — это не только достаточное количество продуктов питания. Например, несмотря на снижающуюся долю голодающих людей в странах Африки и решение проблемы дефицита энергетической ценности питания, остается ряд проблем, связанных с качеством рациона питания. В странах Африки к югу от Сахары наблюдается явление «скрытого голода», когда из-за отсутствия или недостаточного потребления питательных веществ возникают различные проявления неполноценного питания (железодефицитная анемия, дефицит витамина А, низкая масса тела у детей и др.).

Отметим, что эмпирические исследования по продовольственной безопасности используют различные индикаторы для измерения продовольственной безопасности. Среди всех предлагаемых можно выделить среднюю энергетическую ценность рациона питания, процент новорожденных с весом при рождении менее 2500 гр., долю потребления пищевых продуктов, содержащих крахмал [18], дневное потребление белка [6, 12], долю недоедающих [14] и т.д. Можно сделать вывод, что среди исследователей нет единого мнения и содержательных обоснований, какой из 30 индикаторов выбрать в качестве измерения продовольственной безопасности. В нашем исследовании предложена методика выбора индикатора продовольственной безопасности на основе анализа матрицы коинте-грационных связей, описанная в разделе «Методология исследования».

4. Информационная база исследования

В качестве примера реализации предлагаемой методологии были рассмотрены страны Северной Африки. В работе использовались данные FAO3 и Всемирного банка4 для семи стран Северной Африки за период 1991—2014 гг.: Алжира, Египта, Ливии, Марокко, Судана, Туниса, Западной Сахары. Для анализа продовольственной безопасности стран был выбран ряд показателей, характеризующих изучаемую проблему с разных сторон: показатели продовольственной безопасности, характеристики экономического развития и ресурсов, показатели международной торговли, показатели инвестиций в сельское хозяйство и показатели финансовой системы. Более детальное описание

3 http://faostat3.fao.org/download/I/IC/E

4 http://data.worldbank.org/indicator

переменных и дескриптивные статистики показателей приведены в препринте [5]. Отметим, что существует проблема пропуска данных по некоторым показателям и странам (особенно для Западной Сахары и Судана).

На рисунке 1 представлена динамика некоторых показателей, характеризующих продовольственную безопасность в исследуемых странах в разных аспектах. Количество потребляемой пищи, выражаемое показателем адекватности средней калорийности рациона питания, превышает 100% суточного рациона. Это говорит о том, что население стран Северной Африки в среднем не голодает: доля голодающих в рассматриваемых странах по данным FAO после 2011 г. составляет менее 5% населения. О качестве потребляемых продуктов питания может свидетельствовать такой показатель, как распространенность анемии среди беременных женщин, который за исследуемый период заметно снизился и составил после 2011 г. менее 35% по рассматриваемым странам. Отметим, что существует достаточно большая вариация показателя зависимости от импорта зерновых (что негативно сказывается на продовольственной безопасности): самые высокие показатели демонстрирует Ливия (более 90%), самые низкие — Египет (менее 40%). В целом наблюдается положительная динамика как в количестве, так и в качестве рациона питания населения, что свидетельствуют о том, что меры по повышению потенциала продовольственной безопасности в странах Северной Африки являются эффективными и этот опыт полезен для изучения.

5. Предлагаемая методология исследования

Специфика имеющихся данных по странам Африки (множество пропусков, ограниченный объем выборки стран по выбранному региону, нестационарность временных рядов) не позволяют оценить классические модели по панельным данным. В настоящей работе для проверки теоретических предпосылок относительно эффекта иностранных инвестиций будем использовать подход, основанный на панельной коинтеграции [17] и реализованный в данном исследовании в несколько этапов.

Этап 1. Анализ стационарности процессов. Для изучения долгосрочных взаимосвязей между анализируемыми показателями сначала необходимо

Рис. 1. Динамика показателей продовольственной безопасности

A) Показатель зависимости от импорта зерновых, %

Б) Распространенность анемии среди беременных женщин, %

B) Адекватность средней калорийности рациона питания, %

проверить временные ряды на стационарность с учетом панельной структуры данных. Для каждого анализируемого показателя были проведены панельные тесты единичного корня на уровне значимости 0,1. Рассматривались пять тестов единичного корня: тест Levin-Lin-Chu (LLC), тест Breitung, тест Im-Pesaran-Shin (IPS), тест Фишера с использованием статистики Дики-Фуллера (ADF-Fisher) и тест Фишера, основанный на статистике Филипса-Перрона (PP-Fisher), а также все три модификации

(с константой, трендом, константой и трендом) [16, 19, 20]. В качестве нулевой гипотезы в тестах данного типа выдвигается гипотеза о наличии единичного корня. В качестве примера приведены результаты тестирования для одной из характеристик продовольственной безопасности — показателя зависимости от импорта зерновых (СГОЯ) в странах Северной Африки. Значения статистик и соответствующие им вероятности ошибок при отклонении нулевой гипотезы (Р^Шс) приведены в таблице 15.

5 Решение о стационарности принималось, если гипотеза о наличии единичного корня отвергалась на 10% уровне значимости для всех модификаций для трех и более статистик. В случае возникающей противоречивости результатов тестирования для надежности вывода принималась приоритетность среднегрупповых статистик

Таблица 1.

Панельные тесты единичного корня для показателя зависимости от импорта зерновых

Переменные С10В АСЮВ

Вид статистики Тест Значение статистики P-value Значение статистики P-value

Панельная статистика НС -1,02 0,16 -3,02 0,001

Среднегрупповая статистика !РБ -2,94 0,002 -5,17 0,000

ДОР-ПэИег 24,71 0,006 44,08 0,000

РР-ПэИег 18,47 0,048 45,06 0,000

Таблица 2.

Коинтеграционные тесты Педрони для показателя зависимости от импорта зерновых

Переменные СЮР и РО!

Тестовые статистики Значение статистики P-value

Панельные статистики у-Й 2,08 0,02

гЬю-Й -1,31 0,09

РР-а -2,17 0,02

ДОР-Й -3,13 0,001

Среднегрупповые статистики гЬю-Й -0,14 0,44

РР-а -1,36 0,08

ДОР-Й -1,61 0,05

На основании полученных значений тестовых статистик можно сделать вывод, что показатель зависимости от импорта зерновых является реализацией нестационарного случайного процесса с порядком интегрированности 1 (1(1)). Аналогичный подход тестирования использовался для других 40 показателей социальной, экономической и финансовой сфер стран. Среди характеристик продовольственной безопасности 10 из 30 показателей также оказались реализацией 1(1) и были взяты для дальнейшего анализа. Отметим, что нестационарность большинства переменных, выбранных для анализа, свидетельствует о том, что изучаемые процессы (разные стороны продовольственной безопасности, экономические характеристики и иностранные инвестиции) находятся в развитии, которое должно способствовать прогрессу в сфере улучшения жизни бедных слоев населения. Наличие нестационарности исследуемых процессов также необходимо для дальнейшего исследования наличия долгосрочных взаимосвязей между показателями.

Этап 2. Тесты на коинтеграцию. Для дальнейшего анализа долгосрочных связей необходимо определить коинтегрированность процессов. Для временных рядов, которые оказались реализа-

цией 1(1)-процессов, применялись тесты Педрони на коинтеграцию [21]. Проводилось семь различных тестов с нулевой гипотезой об отсутствии ко-интеграции в нестационарных панелях, тестовые статистики были сгруппированы в две категории: основанные на групповых средних и панельных статистиках [15]. В таблице 2 приведены результаты коинтеграционных тестов Педрони для показателя зависимости от импорта зерновых (СГОЯ) и притока ПИИ (FDI): значения тестовых статистик и соответствующие им вероятности ошибок отклонения нулевой гипотезы (Р-уа1ие). Нулевая гипотеза об отсутствии коинтеграции проверялась на уровне значимости 0,1. Решение о коинтегрированности процессов принималось, если нулевая гипотеза отвергалась для трех и более статистик из семи.

По результатам тестирования можно сделать вывод, что анализируемые процессы СГОЯ и FDI ко-интегрированны и для них возможен дальнейший анализ долгосрочных взаимосвязей.

Этап 3. Выбор индикатора продовольственной безопасности. На основе коинтеграционных тестов Педрони были проанализированы коинтеграцион-ные взаимосвязи между остальными показателями. На основе анализа тестовых статистик была состав-

лена матрица коинтеграционных связей, в которой для краткости приведено максимальное количество статистик, указывающих на случаи отклонения нулевой гипотезы об отсутствии коинтеграции на 10% уровне значимости [5]. Полученные расчеты позволили выявить распределение взаимовлияний анализируемых показателей и определить те из них, которые аккумулируют наибольшее число связей и могут быть использованы в качестве интегральных показателей в дальнейшем анализе. Показатель, который накапливает наибольшее количество связей, можно выбрать как индикатор продовольственной безопасности. В качестве такой характеристики в нашем исследовании был выбран показатель зависимости от импорта зерновых (СГОЯ), который имеет 33 связи с другими показателями из 40 анализируемых. Большое количество коинтеграционных связей (31 из 40) также накапливает показатель процента населения с доступом к чистой воде (А^).

Этап 4. Анализ долгосрочных зависимостей. Для оценки долгосрочных зависимостей между анализируемыми показателями использовалось коинте-грационное соотношение, содержащее три эндогенных переменных и константу:

Уи,=Ч+Р1Уи,+Р2Узи+£и>

где у , у2и , у — значения исследуемых показателей страны I в году ?;

е.1 — ошибки коинтеграции;

а. — коэффициенты, соответствующие индивидуальным эффектам;

Рк — компоненты коинтегрирующего вектора.

Наличие многомерной коинтеграции дополнительно тестировалось с использованием теста Фишера-Йохансена.

Оценивание параметров коинтеграционного уравнения производилось с помощью динамического метода наименьших квадратов с автоматическим подбором числа вспомогательных лагов у1ипо критерию Шварца. Адекватность модели проверялась с использованием тестирования остатков на единичный корень и соответствие нормальному закону распределения. Результаты оценивания уравнения (1) для показателя зависимости от импорта зерновых от ПИИ (притока и оттока) представлены в таблице 3. Анализ регрессионных остатков модели (1) проводился с помощью панельных тестов на единичный корень, которые свидетельствуют о наличии коинтеграции между исследуемыми переменными и об адекватности модели.

Этап 5. Анализ краткосрочных зависимостей. Для

оценивания краткосрочных зависимостей использовались модель коррекции ошибками по панельным данным в виде уравнения:

4У,„=«,

где Дум = у^ - ут у = 1,2,3 - приросты соответствующих показателей;

— коэффициент, характеризующий индивидуальные эффекты;

ЕСМ Л — механизм корректировки равновесия, являющийся остатками коинтеграционного уравнения (1);

— коэффициент, характеризующий скорость восстановления равновесного состояния для уш;

Р^ — коэффициенты регрессии;

— ошибка регрессии.

Оценивание параметров краткосрочной зависимости осуществлялось панельным методом наименьших квадратов с последующим анализом остатков. Результаты оценивания модели (2) также приведены в таблице 3.

Таблица 3.

Оценка долгосрочной и краткосрочной связей между показателем зависимости от импорта зерновых и ПИИ

Коинтеграционное уравнение

Переменные Коэффициент Переменные Коэффициент

Приток ПИИ, Рй! 0,004** ДСЮЩМ) 0,2902***

ДРй!(М) 0,0005

Отток ПИИ, РйО -0,001 ДРйО(М) 0,0001

ЕСМ(М) -0,7059***

N = 87; К2 = 0,96; DW = 1,741#; J-B-test *2 = 0,144" N = 87; К2 = 0,28; DW = 1,81; J-B-test х2 = 0,21

***; ** - значимость оценок на уровнях значимости 0,01 и 0,05 соответственно

# - значение статистики Дарбина-Уотсона для тестирования остатков модели на автокорреляцию первого порядка

## - значение статистики Харке-Бера для тестирования остатков модели на нормальность

Отметим, что коэффициент при ЕСМ, характеризующий коррекцию к долгосрочному равновесию, значим на уровне 0,01 и имеет правильный знак, что показывает, что корректировка уровня зависимости от импорта зерновых при его отклонении от равновесной траектории при потенциально воз-

можных краткосрочных шоках происходит примерно через год и два месяца (1/0,7059).

6. Результаты и перспективы исследования

Результаты оценивания моделей (1)-(2) и наличие значимых оценок параметров моделей указывают на подтверждение предполагаемых долгосрочных и краткосрочных зависимостей. На уровне значимости 0,05 можно предположить, что существует прямая долгосрочная связь зависимости от импорта зерновых и притока ПИИ, при этом влияние оттока ПИИ выявлено не было. С увеличением потока ПИИ в страну возрастает зависимость от импорта зерновых в долгосрочной перспективе. Данный эффект можно расценивать как негативный, так как ухудшается состояние продовольственной безопасности и подтверждаются теоретические предпосылки концепции экономической зависимости. Долгосрочный коэффициент эластичности составил 0,088: увеличение ПИИ на 1% увеличивает зависимость от импорта зерновых на 0,088%. Если судить о краткосрочных эффектах, то результаты показывают, что влияние ПИИ в краткосрочном периоде не значимо (модель (2)). Положительные и значимые оценки при лаге абсолютного прироста индекса зависимости от импорта зерновых (СГОЯ) свидетельствуют об инерционности изменчивости данного показателя, что, несомненно, следует учесть в дальнейшем анализе. Этот факт вместе с низким значением коэффициента детерминации (Я2 = 0,28) в модели коррекции ошибками также указывает на необходимость проведения дальнейшего анализа по выявлению факторов динамики индекса зависимости от импорта зерновых в краткосрочном периоде.

На основе полученных оценок параметров моделей (1)-(2) для анализируемого показателя продовольственной безопасности также были рассчитаны функции импульсных откликов (рисунок 2), позволяющие оценить воздействие единичного изменения ошибки (шока) в размере одного стандартного отклонения и характеризующих краткосрочные механизмы корректировки к равновесному состоянию.

Рисунок 2 показывает, что реакция показателя зависимости от импорта зерновых на мгновенное повышение значений ПИИ (притока и оттока) имеет различное поведение. Так, в ответ на шоки притока ПИИ показатель зависимости от импорта зерновых сначала увеличивается, однако после 4 лет происходит затухание реакции (до нулевого уровня), а после 5-6 лет даже наблюдается снижение показателя, что

%

--приток ПИИ - отток ПИИ

Рис. 2. Реакция показателя зависимости от импорта зерновых на мгновенное повышение ПИИ

в контексте продовольственной безопасности является положительным эффектом, поскольку происходит небольшое снижение зависимости от импорта зерновых. Совершенно противоположная реакция наблюдается в ответ на шоки оттока ПИИ: в этом случае показатель зависимости от импорта зерновых постепенно (на протяжении 6-7 лет) возрастает в среднем на 1,6% и затем остается на новом, более высоком уровне. Таким образом, полученные результаты подтверждают долговременность анализируемых процессов. Выявление лишь долгосрочных эффектов ПИИ свидетельствует о том, что эффекты влияния инвестиций будут наблюдаться лишь через длительный период времени. Полученные выводы указывают на необходимость совершенствования инвестиционной политики и повышения роли внутренних активов в анализируемых странах.

Заключение

Таким образом, предложенный подход обоснованного выбора показателя продовольственной безопасности на основе анализа матрицы коинтеграционных связей, метод оценки эффекта иностранных инвестиций на основе модели панельной коинтеграции и расчет оценок функции импульсного отклика дают возможность получить количественную оценку эффекта иностранных инвестиций на продовольственную безопасность в долгосрочной перспективе. При моделировании таких сложных социально-экономических процессов как продовольственная безопасность нельзя ожидать мгновенных эффектов. Также можно отметить, что данное исследование может способствовать развитию методологии мониторинга экономической политики в странах Африки для создания условий продовольственной безопасности с учетом показателей долговременного финансирования и тем самым иметь определенную ценность в свете сформулированных целей тысячелетия по достижению «нулевого голода».

Литература

1. FAO and the 17 sustainable development goals, 2015. [Электронный ресурс]: http://www.fao.Org/3/a-i4997e.pdf (дата обращения: 20.03.2017).

2. The state of food insecurity in the world, 2015. [Электронный ресурс]: http://www.fao.Org/3/a-i4646e/index.html (дата обращения: 20.03.2017).

3. Jenkins J.C., Scanlan S.J., Peterson L. Military famine, human rights, and child hunger: A cross-national analysis, 1990—2000 // Journal of Conflict Resolution. 2007. Vol. 51. No. 6. P. 823-847.

4. Achieving zero hunger: The critical role of investments in social protection and agriculture, 2015. [Электронный ресурс]: http://www.fao.org/publications/card/ru/c/91014696-3723-4df5-b729-2b4e55b22e8f/ (дата обращения: 20.03.2017).

5. Kopnova E., Rodionova L. An analysis of the economic determinants of food security in North Africa. Moscow: HSE. Series WP BRP «Basic research program». 2017. No. 166/EC/2017.

6. Jenkins J.C., Scanlan S.J. Food security in less developed countries, 1970-1990 // American Sociological Review. 2001. No. 66. P. 718-744.

7. Barro R.J. Economic growth in a cross section of countries // Quarterly Journal of Economics. 1991. No. 106. P. 407-443.

8. Firebaugh G., Beck F. Does growth benefit the masses? Growth, dependence, and welfare in the Third World // American Sociological Review. 1994. No. 59. P. 631-653.

9. Scanlan S.J. Women, food security, and development in less-industrialized societies: Contributions and challenges for the new century // World Development. 2004. No. 32. P. 1807-1829.

10. Safaei J. Is democracy good for health? // International Journal of Health Services. 2006. No. 36. P. 767-786.

11. Wickrama K.A., Mulford C.L. Political democracy, economic development, disarticulation, and social well-being in developing countries // The Sociological Quarterly. 1996. No. 37. P. 375-390.

12. Mihalache-O'Keef A., Li Q. Modernization vs. dependency revisited: Effects of foreign direct investment on food security in less developed countries // International Studies Quarterly. 2011. Vol. 55. No. 1. P. 71-93.

13. Skoet J., Stamoulis K., Deuss A. Investing in agriculture for growth and food security in the ACP countries. 2004. WP №04-22 FAO - ESA.

14. Austin K.F., McKinney L.A. Disease, war, hunger, and deprivation: A cross-national investigation of the determinants of life expectancy in less-developed and sub-Saharan African nations // Sociological Perspectives. 2012. No. 55. P. 421-447.

15. Phillips P.C.B., Moon H.R. Nonstationary panel data analysis: An overview of some recent developments // Econometric Reviews. 2000. No. 19. P. 263-286.

16. Im K.S., Pesaran M.H., Shin Y. Testing for unit roots in heterogeneous panels // Journal of Econometrics. 2003. No. 115. P. 53-74.

17. Hamilton J.D. Time series analysis. Princeton: Princeton University Press, 1994.

18. Poleman T.D. Recent trends in food availability and nutritional wellbeing // Population and Environment. 1997. No. 19. P. 145-165.

19. Breitung J., Das S. Panel unit root tests under cross-sectional dependence // Statistica Neerlandica. 2005. No. 59. P. 414-433.

20. Choi I. Unit root tests for panel data // Journal of International Money and Finance. 2001. No. 20. P. 249-272.

21. Pedroni P. Panel cointegration: Asymptotic and finite sample properties of pooled time series tests with an application to the PPP hypothesis // Econometric Theory. 2004. No. 20. P. 597-625.

Modeling the influence of foreign investments on food security based on panel cointegration models

Elena D. Kopnova

Associate Professor, Department of Statistics and Data Analysis National Research University Higher School of Economics Address: 20, Myasnitskaya Street, Moscow, 101000, Russian Federation E-mail: ekopnova@hse.ru

Lilia A. Rodionova

Associate Professor, Department of Statistics and Data Analysis National Research University Higher School of Economics Address: 20, Myasnitskaya Street, Moscow, 101000, Russian Federation E-mail: lrodionova@hse.ru

Abstract

The paper studies the problems of food security as the basis for the stability of the country's economic development. Despite the economic growth of most countries in the world, the problems of hunger continue to be acute in developing countries. This undermines the food security of these countries and can pose a threat to world peace as a whole. Numerous studies show that foreign investment plays an important role in the creation of food security, but this effect is ambiguous. The most common methods of analysis in recent researches are descriptive analysis and panel data models.

In this article, our approach to analyzing the impact of foreign investment is based on panel cointegration models; the interpretation of the results uses the impulse response function based on an error correction model. Countries of North Africa are considered as an example of the implementation of this approach. Data from the World Bank and the Food and Agriculture Organization for 1991-2014 for seven countries (Algeria, Egypt, Libya, Morocco, Sudan, Tunisia, Western Sahara) were selected for analysis. In this paper, we have also tested the methodology for selecting the food security indicator based on analysis of the matrix of cointegration relations.

The results show that foreign investment has a significant long-term impact on food security, but in the short term no effect was detected. The proposed modeling methodology can be extended to any region of the world to monitor and evaluate the effectiveness of the current economic policy to combat hunger and poverty.

Key words: modeling of economic systems, panel cointegration, food security, foreign investment, Pedroni panel tests, panel tests of unit root.

Citation: Kopnova E.D., Rodionova L.A. (2017) Modeling the influence of foreign investments on food security based on panel cointegration models. Business Informatics, no. 3 (41), pp. 20—29. DOI: 10.17323/1998-0663.2017.3.20.29.

References

1. FAO (2015) FAO and the 17 sustainable development goals, 2015. Available at: http://www.fao.org/3/a-i4997e.pdf (accessed 20 March 2017).

2. FAO (2015) The state offood insecurity in the world, 2015. Available at: http://www.fao.org/3/a-i4646e/index.html (accessed 20 March 2017).

3. Jenkins J.C., Scanlan S.J., Peterson L. (2007) Military famine, human rights, and child hunger: A cross-national analysis, 1990—2000. Journal of Conflict Resolution, vol. 51, no. 6, pp. 823—847.

4. FAO (2015) Achieving zero hunger: The critical role of investments in social protection and agriculture, 2015. Available at: http://www.fao.org/ publications/card/ru/c/91014696-3723-4df5-b729-2b4e55b22e8f/ (accessed 20 March 2017).

5. Kopnova E., Rodionova L. (2017) An analysis of the economic determinants of food security in North Africa. Moscow: HSE. Series WP BRP «Basic research program», no. 166/EC/2017.

6. Jenkins J.C., Scanlan S.J. (2001) Food security in less developed countries, 1970—1990. American Sociological Review, no. 66, pp. 718—744.

7. Barro RJ. (1991) Economic growth in a cross section ofcountries. Quarterly Journal of Economics, no. 106, pp. 407—443.

8. Firebaugh G., Beck F. (1994) Does growth benefit the masses? Growth, dependence, and welfare in the Third World. American Sociological Review, no. 59, pp. 631-653.

9. Scanlan S.J. (2004) Women, food security, and development in less-industrialized societies: Contributions and challenges for the new century World Development, no. 32. pp. 1807-1829.

10. Safaei J. (2006) Is democracy good for health? International Journal of Health Services, no. 36, pp. 767-786.

11. Wickrama K.A., Mulford C.L. (1996) Political democracy, economic development, disarticulation, and social well-being in developing countries. The Sociological Quarterly, no. 37, pp. 375-390.

12. Mihalache-O'Keef A., Li Q. (2011) Modernization vs. dependency revisited: Effects of foreign direct investment on food security in less developed countries. International Studies Quarterly, vol. 55, no. 1, pp. 71-93.

13. Skoet J., Stamoulis K., Deuss A. (2004) Investing in agriculture for growth and food security in the ACP countries. WP No. 04-22 FAO - ESA.

14. Austin K.F, McKinney L.A. (2012) Disease, war, hunger, and deprivation: A cross-national investigation of the determinants of life expectancy in less-developed and sub-Saharan African nations. Sociological Perspectives, no. 55, pp. 421-447.

15. Phillips P.C.B., Moon H.R. (2000) Nonstationary panel data analysis: An overview of some recent developments. Econometric Reviews, no. 19, pp. 263-286.

16. Im K.S., Pesaran M.H., Shin Y. (2003) Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of Econometrics, no. 115, pp. 53-74.

17. Hamilton J.D. (1994) Time series analysis. Princeton: Princeton University Press.

18. Poleman T.D. (1997) Recent trends in food availability and nutritional wellbeing. Population and Environment, no. 19, pp. 145-165.

19. Breitung J., Das S. (2005) Panel unit root tests under cross-sectional dependence. Statistica Neerlandica, no. 59, pp. 414-433.

20. Choi I. (2001) Unit root tests for panel data. Journal ofInternational Money and Finance, no. 20, pp. 249-272.

21. Pedroni P. (2004) Panel cointegration: Asymptotic and finite sample properties of pooled time series tests with an application to the PPP hypothesis. Econometric Theory, no. 20, pp. 597-625.

BUSINESS INFORMATICS No. 3(41) - 2017