Как экономическая свобода смягчает кризис

Когда разразится экономический кризис, виновным часто считают свободный рынок. Свобода приходит в упадок во время экономического кризиса, особенно в сфере твердых денег и банковского дела, из-за реакции правительства. И другие регулирующие законы легко принимаются. Исторические примеры (например, свободного банковского дела), а также эконометрические исследования (Baier et al., 2012; Chortareas et al., 2013; Lee et al., 2016; Wang & Luo, 2019) показывают, что экономическая свобода (отныне EF) связана со стабильностью банковской системы. Ненависть к рынку кажется неоправданной. Правительственное решение кризиса также должно быть серьезно пересмотрено. На самом деле, большая экономическая свобода приводит к более быстрому восстановлению.

Введение: теория до эконометрики

Надежная теория необходима для того, чтобы избежать неправильного толкования эконометрических моделей. Рассмотрим следующее: предполагая, что все остальное останется неизменным, мы ожидаем, что любая финансовая либерализация улучшит стабильность. Это, однако, предполагает линейность отношений и отсутствие взаимодействия с текущими мерами регулирования. Например, отказ от кредитора последней инстанции приводит к тому, что федеральное страхование вкладов негативно влияет на ВВП только потому, что это страхование делает кредитора последней инстанции необходимым, в то время как в действительности экономика была бы намного лучше после устранения обоих. В этом случае взаимосвязь не является линейной (первоначальное дерегулирование вызывает нестабильность, но дальнейшее дерегулирование улучшает стабильность) и имеет место эффект индуцированного взаимодействия (страхование х кредитор).

Регулирующие меры действительно имеют неодинаковое значение. Исторические эпизоды свободного банковского дела показали нам, что общие регулирующие законы не были обязательными, такие как требование к капиталу для открытия банка или ограничения на банкноты очень маленького номинала, что оправдывало их маркировку как свободных банков, в отличие от некоторых других, таких как ограничение на банковскую деятельность в филиалах или строгие требования к обеспечению банкнот, которые наносят ущерб якобы свободным банкам США, поскольку эти законы не позволяли им должным образом функционировать в качестве посредников.

При чтении статей по экономике не менее важно внимательно изучить переменные, используемые в регрессии. Например, экономическая свобода (EF) почти всегда измеряется с использованием индекса экономической свободы мира Института Фрейзера, переменной по 10-балльной шкале, и состоит из 5 столпов: размер правительства (финансовая свобода и расходы), верховенство закона (защита прав собственности и от коррупции), разумный деньги (уровень инфляции), открытость торговли (тарифы, торговые налоги, квоты, барьеры), эффективность регулирования (ведение бизнеса, найм). Но не все компоненты одинаково важны. Что касается финансового кризиса, австрийские экономисты не без оснований подчеркивают роль денег. Однако надежные деньги измеряют только инфляцию, в то время как австрийские экономисты подчеркивают искажение относительных цен или норм прибыли как причину кризисов.

Финансовый кризис

Bjørnskov (2016) проанализировал влияние свободы на риск кризисов, серьезность кризисов (соотношение пика и минимума), а также продолжительность и время восстановления, отдельно, с 1993 по 2010 год и в 121 стране. Он использует регрессии со случайными эффектами, включая региональные и годовые фиксированные эффекты. Другие контрольные показатели (все с задержкой в 1 период) включают численность населения, первоначальный реальный ВВП на душу населения, объем торговли, долю соседних стран, находящихся в кризисе, и фиктивный показатель для посткоммунистических стран. Оценка EF берется до кризиса, чтобы смягчить потенциальную эндогенность, поскольку правительства часто негативно влияют на свободу во время кризисов. На рисунке 2 показан рост ВВП на душу населения во время начала кризиса по 80 (непересекающимся) кризисам. Можно заметить, что страны с низким показателем свободы переживают более глубокие кризисы и более медленное восстановление. Соотношение пика и впадины составляет 10,3% для низкого EF в отличие от 3,4% для высокого EF. Как глубина, так и время восстановления надежно связаны с EF даже после исключения хвостов распределения баллов EF. Увеличение EF всего на 10 пунктов связано со снижением соотношения пик-впадина на 4% и сокращением времени восстановления на 10 месяцев.

Callais & Pavlik (2022) изучают связь между EF и неблагоприятными исходами в 382 мегаполисах США в результате Великой рецессии. Они используют двустороннюю регрессию с фиксированными эффектами, которая представляет собой метод, учитывающий ненаблюдаемые факторы, зависящие от конкретной единицы (например, фирмы, сельская местность, штаты), и факторы, зависящие от времени одновременно. Поскольку последствия краха рынка жилья, вероятно, не были однородными, панельная модель (2002-2012) включает временной тренд для конкретного штата в дополнение к фиксированным эффектам года и столичного региона. Это контролирует общие характеристики уровня штата, которые меняются с течением времени, включая потенциальные изменения стоимости жизни. Контрольные переменные включают неравенство доходов и долю занятости в промышленности из 18 отраслей, таких как строительство, образование, сельское хозяйство, финансы, здравоохранение, информация, горнодобывающая промышленность, недвижимость, другие услуги и т.д. Наконец, серьезность кризиса оценивалась с использованием 3 зависимых переменных: уровень безработицы, занятость на 100 человек, доход на душу населения. Во втором анализе сравнивается восстановление «обработанных» районов (т.е. тех, в которых наблюдалось увеличение свободы до кризиса) с необработанными районами (теми, которые очень похожи на обработанные) в посткризисный период. В нем используются методы сопоставления (с использованием показателя склонности или Mahalanobis), где изменения в EF связаны с последующими изменениями в показателях результатов с 2007 по 2012 год.

Для первого анализа панельная регрессия показала, что EF был надежно связан с более низким уровнем безработицы, более высоким уровнем занятости и увеличением чистого (т.е. меньшим количеством трансфертов) дохода, с контролем и без него. Сильный эффект очевиден. 1 SD в EF соответствует снижению уровня безработицы на 0,61 пункта, увеличению на 1,36 рабочих мест на 100 человек и росту дохода на душу населения на 3,8%. Даже после того, как трансфертные платежи включены в переменную дохода, коэффициент EF несколько ниже, но все еще высок. Доход по-прежнему выше в районах с большим EF, несмотря на отсутствие системы социальной защиты.

Вторая часть анализа посвящена изменениям в зависимых переменных в период с 2007 по 2012 год. Учитывая общий рост безработицы, стабильно меньшее изменение уровня безработицы в районах с высоким уровнем EF указывает на то, что у них были лучшие результаты. С другой стороны, оценки занятости были в основном отрицательными для областей с высоким EF, но признаки меняют направления в разных методах сопоставления, поэтому результат неоднозначен. Наконец, в районах с высоким уровнем EF чистый доход на душу населения растет стабильно быстрее, хотя при рассмотрении общего дохода (т.е. после трансфертов) связь слабее.

Eslamloueyan & Jafari (2019) исследовали влияние EF на инвестиции во время финансового кризиса в странах Восточной Азии в период с 1984 по 2014 год. EF измеряется с использованием сводной оценки индексов институционального качества из данных Международного руководства по страновым рискам (ICRG). Их первый сводный балл, обозначенный INS5, состоит из стабильности правительства, инвестиционного профиля, коррупции, законности и порядка, качества бюрократии. Второй сводный балл, обозначенный INS7, добавляет демократическую подотчетность и социально-экономические условия. Эти два составных балла получены в результате анализа основных компонентов (PCA). Регрессионная модель с инвестициями в качестве переменной результата включает следующие переменные-предикторы: отставание инвестиций, реальные процентные ставки, открытость торговли, ВВП, реальный обменный курс, реальные государственные потребительские расходы, качество институтов, фиктивные переменные, которые отражают последствия финансового кризиса в Восточной Азии 1997 года и глобального финансового кризиса 2008 года, и, наконец, взаимодействие между институциональными показателями качества и этими фиктивными переменными. Анализ включает в себя 9 регрессий, каждый раз с использованием различных показателей институционального качества: INS5, INS7, а затем каждой из 7 переменных INS7.

Однако необходимо соблюдать несколько допущений. Сначала была проверена и отвергнута гипотеза о зависимости погрешности от поперечного сечения. Во-вторых, тест на единичный корень показывает, что переменные были интегрированы первого порядка, что означает, что их первые различия являются стационарными. В-третьих, проверка на наличие ложной регрессии была проведена с помощью теста коинтеграции, который показал, что во всех случаях имела место коинтеграция, следовательно, подтверждая наличие долгосрочного равновесия между переменными. В-четвертых, для решения проблемы эндогенности использовались инструментальные переменные, и они включали все переменные в их запаздывающих значениях.

Результаты регрессии (таблицы 2-5) показывают, что фиктивные переменные финансовых кризисов 1997 и 2008 годов (обозначенные D97 и D2008) имеют отрицательные коэффициенты, в то время как срок их взаимодействия с показателями институционального качества положительный для 1997 года, но более слабый и не всегда значимый для 2008 года. Это указывает на то, что свобода уменьшает негативное воздействие кризисов на инвестиции.

Пандемия

Хотя пандемии гриппа оказывают меньшее влияние на рост ВВП, чем финансовые кризисы, и не вызваны (не) надежными деньгами, они связаны с перераспределением ресурсов в связи с изменившимися ограничениями. Ожидается, что регулирование повысит стоимость процесса адаптации, в то время как свобода должна уменьшить трения при перераспределении.

Candela & Geloso (2021) исследуют взаимосвязь между EF и шестью основными пандемиями гриппа с 1957 по 2009 год. Показателем EF был исторический индекс экономической свободы (HIEL), который ежегодно охватывает 21 страну ОЭСР в период с 1850 по 2007 год. HIEL состоит из регулирования, прав собственности, международной торговли и надежных денег, но не размера правительства. Зависимой переменной были средние темпы роста ВВП во время пандемии. Независимые переменные включают избыточный уровень смертности, начальный доход на душу населения (log), фиксированные эффекты HIEL, в городах и странах, а также пандемии (в виде макетов). EDR рассчитывается как общий показатель смертности от пандемии, деленный на показатель за последний предпандемический год, чтобы учесть страны с более высоким уровнем смертности независимо от пандемии. Первоначальный уровень дохода необходимо контролировать, поскольку в более бедных странах наблюдается более быстрый рост благодаря стандартным моделям роста. Две потенциальные проблемы. Первый - это проблема эндогенности. Возможно, правительства реагируют стимулированием экономики, однако ни в одном из этих событий они не приняли никаких мер стимулирования. Во-вторых, данные ограничены небольшим числом стран, причем теми, которые, как правило, являются самыми свободными и богатыми странами. Из-за такого ограничения различий в EF и доходах объективные оценки, вероятно, будут более точными. Как правило, исследования с использованием показателей EF, как правило, обнаруживают более значительные последствия для наименее развитых стран.

Результаты панельной регрессии показывают, что один дополнительный балл по 10-балльной шкале HEEL увеличивает ВВП в разных моделях на 1,53-1,79 %. Это модели с EDR, с фиксированными эффектами и без них, и даже после исключения пандемии 2009 года, которая была незначительной. Основным ограничением исследования является использование приблизительных показателей смертности, а не показателей смертности от конкретных причин, которые, к сожалению, отражают некоторые особенности адаптивного поведения людей, которые минимизируют риск заражения.

Geloso & Bologna-Pavlik (2021) анализируют влияние EF на пандемию гриппа 1918 года в 43 странах. Этот эпизод, усугубивший неблагоприятные последствия Великой войны 1914-1918 годов, был отмечен резким сокращением, за которым последовало быстрое восстановление, и все же считается одним из 5 крупнейших экономических потрясений 20-го века. Регрессионная модель включает (с запаздыванием) показатели смертности, свободы, оцененные с помощью HIEL, взаимодействия HIEL* со смертностью, показатель демократии, а также начальные уровни ВВП на душу населения и эффекты, фиксированные по годам и странам. Оцениваются три отдельные регрессии, каждый раз с использованием разных показателей смертности: смертность от гриппа, Великой войны и от того и другого с отставанием в один год. Контроль за начальными уровнями ВВП позволяет оценить рост ВВП вместо ВВП на душу населения. Консолидированная демократия измерялась с помощью переменной «Политичность».

Коэффициент того, какой уровень смертности измеряется либо реальным ВВП на душу населения, либо ростом ВВП, сильно отрицательный, что свидетельствует о его негативном влиянии. Однако взаимодействие смерти с HIEL является положительным, указывая на то, что HIEL смягчает влияние смерти на ВВП и его рост. Это справедливо независимо от используемых показателей смертности. При раздельном рассмотрении компонентов HIEL для уравнения роста ВВП термин взаимодействия имеет значение только тогда, когда речь идет о международной торговле или регулировании, что указывает на то, что они являются важными факторами выхода из кризиса. Чтобы проверить конкурирующую роль демократии, регрессия была повторена с использованием показателей смертности, HIEL, HIEL*death, Polity и Polity*death. Коэффициент смертности от HIEL* был существенно больше, чем смертность от политики*.

Очевидная истина

То, что свобода способствует эффективному перераспределению ресурсов, соответствует предсказанию ABCT. Предоставление возможности индивидуальным предпочтениям быстро переключаться на более насущные потребности, например, на более короткие временные предпочтения, способствует росту, который не основан на несоответствии времени. То, что происходит после кейнсианского стимула, при условии, что он работает так, как задумано. Как объяснялось ранее, лекарство от рецессии - это гибкость рынка труда при одновременном обеспечении доступности незанятых ресурсов, поскольку они приносят более высокую ожидаемую отдачу в будущем.

https://menghu.substack.com/p/how-economic-freedom-mitigates-crisis