Автореферат (Использование пространственной зависимости в региональных исследованиях на примере анализа безработицы в России и Германии), страница 2

Определено, для какихименнорегионовкачествопрогноза,построенногоспомощьюпространственных эконометрических моделей, превосходит качествопрогнозов, полученных с помощью других моделей.Теоретическая и практическая значимость работыТеоретическая значимость диссертационного исследования состоит впредложении спецификации пространственной эконометрической модели дляуровня безработицы в регионах России c нелинейной функциональной8!!зависимостью от факторов. Определен способ нахождения прямых, косвенныхи общих пространственных эффектов и интерпретации полученных результатовв этом случае. Разработана эконометрическая модель с квадратичнойзависимостьюотпозволяющаяпространственноговыявитьлагапороговыйподанныммеханизмдляГермании,пространственноговзаимодействия.Выявленнаяпространственнаязависимостьмеждурегиональнымирынками труда, а также прямые и косвенные эффекты различных факторов,влияющих на уровень безработицы в регионах России и Германии, могут бытьучтены при формировании мер социально-экономической политики в этихстранах.

Кроме того, с помощью учета пространственной зависимости можноулучшить качество прогнозов уровня безработицы в России и Германии.Результатыинаработкидиссертационногоисследованиябылиприменены в качестве методического материала курса «Advanced Econometrics»для магистров 1-го курса Факультета экономических наук НИУ ВШЭ.Также результаты исследования были использованы в международномпроекте “The political economy of youth unemployment” (IRSES GA-2010-269134)в рамках седьмой рамочной программы Европейского союза (программамеждународного обмена научными кадрами им.

Марии Кюри), в которомучаствовали исследователи НИУ ВШЭ, Университета Перуджи, УниверситетаБрешии и Университета Неаполя (Италия). Также часть исследования былавыполнена при поддержке Правительства Российской Федерации в рамкахгранта №11.G34.31.0059.Соответствие диссертации Паспорту научной специальностиДиссертацияинаучныерезультаты,выносимыеназащиту,соответствуют следующим пунктам паспорта специальности 08.00.13: пункт1.1.

Разработка и развитие математического аппарата анализа экономическихсистем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики,теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и9!!других методов, используемых в экономико-математическом моделировании;пункт 1.9. Разработка и развитие математических методов и моделей анализа ипрогнозирования развития социально-экономических процессов общественнойжизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения,качества жизни населения и др.Структура диссертацииРабота состоит из введения, 3 глав, заключения, приложений, спискалитературы из 152 наименований.

Общий объем работы — 137 страниц.Степень достоверности результатовДостоверностьрезультатовпроведенногонаучногоисследованияобосновывается с помощью эконометрических методов анализа панельныхданных, включая методы пространственной эконометрики. Полученныерезультаты во многом согласуются с результатами, полученными другимиавторами, а также дополняют их.Апробация результатов исследованияРезультатыдиссертациибылиапробированынаследующихконференциях:1. XV Апрельская международная научная конференция «Модернизацияэкономики и общества», Москва, НИУ ВШЭ, 01.04.2014 – 04.04.2014.2. Workshop New challenges for the labor market: spatial and institutionalperspectives, Naples, Italy, 08.05.2014 – 09.05.2014.3. II Scientific Conference Spatial Econometrics and Regional Economic Analysis,Лодзь, Польша, 09.06.2014 – 10.06.2014.4.

54th European Regional Science Association (ERSA) Congress RegionalDevelopment and Globalisation: Best Practices, Санкт-Петербург, Россия,25.08.2014 – 29.08.2014.5. XVI Апрельская международная научная конференция «Модернизацияэкономики и общества», Москва, НИУ ВШЭ, 07.04.2015 – 10.04.2015.10!!6. II международная конференция «Modern Econometric Tools and Applications— EC2015», Нижний Новгород, НИУ ВШЭ, 24.09.2015 – 26.09.2015.7.

56я ежегодная конференция итальянской экономической Ассоциации SIE,Неаполь, Италия, 22.10.2015 – 24.10.2015.8. XVII Апрельская международная научная конференция «Модернизацияэкономики и общества», Москва, НИУ ВШЭ, 19.04.2016 – 22.04.2016.9. X Мировая конференция Ассоциации Пространственной Эконометрики2016, Рим, Италия, 13.06.2016 – 15.06.2016.10. Международная конференция «Modern Econometric Tools and Applications— EC2015», 21.09.2016-24.09.2016, Нижний Новгород, НИУ ВШЭ.Такжерезультатыдиссертацииобсуждалисьнаследующихнаучныхсеминарах:1.

Научный семинар лаборатории Теории рынков и пространственнойэкономики (27.01.2014, Санкт-Петербург).2. СеминарлабораториимакроструктурногомоделированияэкономикиРоссии (02.04.2015, Москва).3. Семинар кафедры эконометрики Университета им. Гумбольдта (01.06.2015,Берлин).4. Исследовательскийсеминаракадемическихаспирантов(30.09.2015,Москва).5. Cовместный семинар Лаборатории исследований рынка труда (ЛИРТ) иЦентра трудовых исследований (ЦеТИ) (15.12.2015, Москва).6. СеминарлабораториимакроструктурногомоделированияэкономикиРоссии (12.01.2016, Москва).ПубликацииОсновные результаты диссертационного исследования опубликованы в 7работах общим объемом 8,2 п.л.

(вклад автора 6,7 п.л.). Пять из нихопубликованы в российских рецензируемых журналах, рекомендованных ВАКМинистерства образования и науки РФ.11!!2. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИПервая глава диссертационного исследования «Пространственныеэконометрические модели: особенности и применение» посвящена обзорутеоретической и эмпирической литературы в области пространственнойэконометрики.возникновенияВпараграфе 1.1иразвитиядаетсякраткийпространственнойэкскурсвэконометрики.историюКраткоперечислены основные этапы развития и вклад основоположников этойотрасли.

Рассматриваются основные способы выявления пространственнойзависимости с помощью индексов Морана, Гири, Гетиса-Орда и др.Перечисляются основные типы пространственных эконометрических моделей.Важным элементом, позволяющим учесть взаимосвязи между регионами,является взвешивающая матрица. Пространственные лаги, вводимые вэконометрических моделях с помощью этой матрицы являются аналогомвременных лагов в моделях временных рядов. В параграфе 1.2 описанысуществующие в литературе подходы к формированию взвешивающейматрицы, используемой для учета пространственных взаимосвязей междурегионами.

Отмечено, что в качестве спецификаций, наиболее частоиспользуемых исследователями, являются бинарная граничная матрица иматрицаобратныхрасстояний.Такжезатронутапроблемавыборапространственной матрицы и последствия выбора неверной спецификации,описанные в литературе. Отмечено, что все еще остаются вопросы, связанные счувствительностью результатов оценивания к выбору взвешивающей матрицы,и не существует работ с использованием российских данных, в которыхобсуждается выбор подходящей взвешивающей матрицы.Параграф1.3посвященобзоруэмпирическихисследований.Обсуждаются работы, посвященные пространственному анализу региональныхрынковтруда,атакжеисследования,проведенныеспомощьюпространственных эконометрических моделей по российским региональным12!!данным.Вописанныхработахотмечаетсясуществованиезначимойпространственной зависимости между регионами.Анализ теоретической и эмпирической литературы показал, что учетпространственного взаимодействия дает значительные преимущества дляэмпирического анализа региональных рынков труда.

Действительно, если невключатьпространственныйлагвоцениваемуюмодель,вкоторойприсутствует зависимость наблюдений, то оценки, полученные методомнаименьших квадратов, будут смещенными и несостоятельными (Cliff и др.,1981; Franzese и др., 2007). К тому же, эта зависимость может служить проксипеременной для ненаблюдаемых пропущенных переменных (Fingleton, 1999),поэтому ее учет может улучшить качество модели.Изучение существующихмоделей, касающихся пространственногоэконометрического моделирования рынка труда, позволило выявить некоторыенезаполненные в литературе ниши. В большинстве работ рассматриваетсялинейная зависимость от объясняющих факторов. Для моделирования болеегибких зависимостей возможным решением является непараметрическийподход (см., например, Basile, 2008), однако в этом случае даватьинтерпретацию полученным результатам становится проблематично. Для того,чтобы модель обладала достаточной гибкостью и одновременно позволяла быполучить корректную интерпретацию полученных результатов оценивания,автор моделирует нелинейную параметрическую зависимость для некоторыхфакторов в модели уровня безработицы для российских регионов (подробностисм.