Диссертация (Использование пространственной зависимости в региональных исследованиях на примере анализа безработицы в России и Германии), страница 19

(для Германии). Для оценки моделей использовались следующиесоответствующие временные промежутки: 2006–2011 гг., 2006–2010 гг.,!1122006–2009 гг. (для оценки данных по России) и 2006–2010 гг., 2006–2009гг. (для оценки данных по Германии). В приложении главы 3 приведенсписок регионов, для которых во всех временных периодах качествопрогноза по пространственной модели превосходит качество прогноза,полученного с помощью наивной модели (12 регионов для России и 28регионов для Германии).Включение пространственных эффектов позволяет получить лучшеекачество предсказания безработицы в региональном разрезе в сравнении склассическими моделями панельных данных. Настоящее исследованиедополнительно отвечает и на вопрос, имеет ли смысл использоватьсложные пространственные модели панельных данных вместо простых впостроении наивных предсказаний, часто используемых в практике? Еслизначенияобъясняющихпредсказанныепеременныхзначения,тодляизвестныпостроенияилиимеютсяпрогнозаихзависимойпеременной стоит использовать пространственные модели.

Если значенияобъясняющих переменных неизвестны, и в моделях используются их лаги,то прогнозы, полученные с помощью пространственных моделей, немногоуступают наивному предсказанию по среднему показателю качества, темне менее, для некоторых отдельных регионов они все же позволяютулучшить качество прогноза.Такимобразом,вданнойглавеосуществленапопыткапрогнозирования уровня безработицы в регионах России и Германии наоснове пространственных моделей панельных данных. Показано, как учетпространственных эффектов в модели влияет на качество прогноза, атакже получен ответ на вопрос, позволяют ли пространственныеэконометрические модели получить лучшее качество прогноза, чемнаивные прогнозы.Качество прогнозов, полученных с помощью различных моделей,проверялось для двух случаев.

В первом случае в качестве значенийрегрессоров для прогнозов используются их известные значения, а во!113втором — их динамические лаги (в связи с отсутствием таких значений).Результатыоценкипространственныхкачестваэффектовпрогнозоввмодельпоказали,чторегиональнойвключениебезработицызначительно улучшает прогноз по сравнению с классическими моделямипанельных данных. Кроме того, при известных значениях объясняющихпеременныхпрогнозы,полученныеспомощьюпространственныхмоделей, дают лучшее качество предсказания, в том числе и по сравнениюс наивными прогнозами, часто используемыми в практике. Даже в случаеотсутствия прогнозных будущих значений регрессоров и использованиемих динамических лагов, пространственные модели лишь незначительноуступают наивным предсказаниям, а для некоторых отдельных регионовпозволяют получить даже лучшее качество прогноза.!114ЗаключениеЦельданногопространственногоисследованиясостоялаэконометрическоговразвитиимоделированияметодоввзаимосвязеймежду регионами, выявлении преимуществ их учета при анализе ипрогнозировании уровня безработицы для России и Германии.

На основепроведенного исследования получены следующие результаты.1.сНайден способ отражения взаимного влияния регионов друг на другапомощьювыбораподходящейвзвешивающейматрицы.Былоустановлено, что при анализе региональной безработицы в России междуграничной матрицей и матрицей обратных расстояний следует выбиратьматрицу обратных расстояний, позволяющую учитывать влияние всехрегионов друг на друга (а не только граничных). Было показано, что прианализерегиональнойбезработицыспомощьюпространственныхэконометрических моделей, выбор верной спецификации важен дляполучения несмещенных оценок, в особенности при использовании болеедетального регионального деления.

При этом возможное смещение воценках, связанное с выбором неверной взвешивающей матрицы илинеучетом пространственной структуры данных, увеличивается по мереувеличения силы взаимодействия между регионами.2.РазработанарегиональнойпространственнаябезработицыдляэконометрическаярегионовРоссиисмодельнелинейнойзависимостью от некоторых региональных факторов. Вычислены прямые,косвенные и общие эффекты для всех факторов.

Модель, учитывающаяпространственнуюструктуруданных,вотличиеотклассическойрегрессионной модели позволила выявить влияние уровня образованиязанятых на уровень безработицы: более высокая доля занятых с высшимобразованием соответствует более низкому уровню безработицы.3.Разработана эконометрическая модель региональной безработицыдля Германии с нелинейной зависимостью от пространственного лага,отражающего влияние уровня безработицы в других регионах. Выявлено,!115чтопринизкихрегиональныхуровняхрынковбезработицытрудасилаувеличивается,взаимногоапривлияниявысоких—уменьшается.4.Оценена модифицированная пространственная авторегрессионнаямодель для двух групп взаимосвязанных регионов, в результате чеговыявленаасимметричностьпространственныхэффектов:изменениеуровня безработицы в восточных регионах Германии влечет за собойизменение уровня безработицы как в восточных, так и в западныхрегионах Германии, в то время как безработица в западной части страныоказывает влияние на безработицу только в западных регионах.5.Построенпрогнозуровнябезработицыспомощьюпространственных эконометрических моделей для регионов России иГермании.

Результаты оценки качества прогнозов показали, что включениепространственныхзначительноэффектовулучшаетвмоделькачестворегиональнойпредсказанияпобезработицысравнениюсклассическими моделями панельных данных для всех исследуемыхрегионов.!116Список литературы1.Ачкасов Ю., Шатило Е. Рынок труда: положение, прогноз, развитие// Научный вестник ИЭП им. Гайдара.

‒ 2016. ‒ T. 95, № 1. ‒ C. 53–55.2.Блинова Т., Русановский В. Экономическая политика, структуразанятости и безработица в российских регионах // Российская программаэкономических исследований. Серия "Научные доклады". ‒ 2002. ‒ T. 1. ‒C. 06.3.Вакуленко Е. С. Ведет ли миграция населения к межрегиональнойконвергенции в России? // Вестник НГУЭУ. ‒ 2013. ‒ T. 4. ‒ C. 239–264.4.Вакуленко Е.

С. Анализ связи между региональными рынками трудав России с использованием модели Оукена // Прикладная Эконометрика. ‒2015. ‒ T. 40, № 4. ‒ C. 28–48.5.Гурвич Е., Вакуленко Е. Подходы к моделированию российскогорынка труда // Научный вестник ИЭП им. Гайдара. ‒ 2016. ‒ T. 95, № 1. ‒C. 40–43.6.Демидова О. Пространственно-авторегрессионная модель для двухгрупп взаимосвязанных регионов (на примере восточной и западной частиРоссии) // Прикладная эконометрика. ‒ 2014.

‒ T. 34, № 2. ‒ C. 19–35.7.Иванова В. И. Конвергенция цен на рынке зерна: историческийаспект // Пространственная экономика. ‒ 2015. № 3. ‒ C. 34–56.8.Коломак Е. А. Пространственные экстерналии как ресурсэкономического роста // Регион: экономика и социология. ‒ 2010.

№ 4.9.Экономико-географические и институциональные аспектыэкономического роста в регионах. Препринт. Серия СЕПРА. / Луговой О.М.: М.: ИЭПП, 2007. Препринт. Серия СЕПРА.10. Лукьянова А., Ощепков А., Кантор В., Смирнов С.Функционирование региональных рынков труда: заработная плата ибезработица // Вестник Русской христианской гуманитарной академии. ‒2010. ‒ T. 11, № 4. ‒ C. 161–178.11. Ощепков А., Аистов А., Крючкова С., Крючкова Е. Отдача отвысшего образования и региональные рынки труда // Journal of EuropeanSocial Policy. ‒ 2016. ‒ T. 26, № 3. ‒ C.

1–20.12. Ощепков А., Капелюшников Р. Региональные рынки труда: 15 летразличий // Серия WP3 «Проблемы рынка труда». ‒ 2015. ‒ T. М. : Изд.дом Высшей школы экономики, 2015.13. Ощепков А. Ю. Отдача от высшего образования в российскихрегионах // Экономический журнал Высшей школы экономики. ‒ 2010. ‒ T.14, № 4.14. Ощепков А. Ю. Что влияет на отдачу от образования:межрегиональный анализ // Экономический журнал Высшей школыэкономики. ‒ 2011. ‒ T. 15, № 1.15. Регионы России.

Социально-экономические показатели. 2004: Стат.сб. / Росстат. - М., 2004.!11716. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2005: Стат.сб. / Росстат. - М., 2005.17. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2006: Стат.сб. / Росстат. - М., 2006.18. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2007: Стат.сб.

/ Росстат. - М., 2007.19. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008: Стат.сб. / Росстат. - М., 2008.20. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009: Стат.сб. / Росстат. - М., 2009.21. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Стат.сб. / Росстат. - М., 2010.22. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011: Стат.сб.