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

[2012], Baltagi и др. [2014], и др. Подробный обзор!6исследований,использующихпространственныемоделидляпрогнозирования на региональных данных, сделали Lehmann и др. [2014].В данном исследовании частично восполняется пробел, связанный снедостаткомработ,посвященныхпрогнозированиюрегиональнойбезработицы. Сравнивается качество прогнозов, полученных с помощьюразных типов моделей, в том числе моделей с использованиемпространственных эффектов и без них.Объект и предмет исследованияОбъектом исследования являются региональные рынки трудаРоссии и Германии.Предметом исследования является уровень безработицы в регионахРоссии и Германии.Цель и задачи исследованияЦелью диссертации является развитие методов пространственногоэконометрическогомоделированиявзаимосвязеймеждурегионами,выявление преимуществ их учета при анализе и прогнозировании уровнябезработицы для России и Германии.Для реализации данной цели были поставлены и последовательнорешены следующие задачи:• Найти способ отражения взаимного влияния регионов друг на другас помощью выбора подходящей взвешивающей матрицы на основероссийских региональных данных.

Выявить последствия невернойспецификации моделей;• Разработатьпространственнуюэконометрическуюмодельбезработицы для регионов России с нелинейной зависимостьюуровня безработицы от факторов. Для интерпретации результатоввычислить пространственные прямые, косвенные и общие эффектыобъясняющих факторов;• Разработатьпространственнуюэконометрическуюмодельрегиональной безработицы по данным для Германии с квадратичной!7зависимостью от пространственного лага, отражающего влияниеуровня безработицы в других регионах;• Применитьмодифицированнуюавторегрессионнуюмодельдляпространственнуюдвухгруппвзаимосвязанныхрегионов с целью выявления асимметричности пространственныхэффектов между восточными и западными регионами Германии;• Построитьпрогнозрегиональныхуровняданныхбезработицысспомощьюиспользованиемпространственныхэконометрических моделей.

Оценить качество прогнозов и сравнитьих с прогнозами, полученными с помощью других моделей,используемых в литературе.Методологическая основа исследованияОсновойисследованиявыступаютпространственныеэконометрические модели панельных данных, берущие свое начало вработах[Paelink,эконометрических1979,Anselin,моделей1988].Оценкапроизводиласьспространственныхпомощьюметодамаксимального правдоподобия и обобщенного метода моментов.

Длярасчета доверительных интервалов для прямых, косвенных и общихэффектов в случае нелинейной спецификации используется метод МонтеКарло. Определение спецификации пространственной взвешивающейматрицы,обеспечивающейнаименьшеесмещениекоэффициентов,осуществляется с помощью имитационного моделирования Монте-Карло.Количественные расчеты производились с помощью пакетов Stata и Rstudio.Информационная база исследованияДля проведения диссертационного исследования автором былисобраны две базы данных для России и Германии, содержащиеинформациюпоуровнюбезработицыисоциально-экономическимпоказателям регионов за период с 2001 по 2013 гг.

Данные были собранына основе следующих источников:!8• сайт Федеральной службы государственной статистики(http://www.gks.ru/, сборники «Регионы России»);• сайт Федеральной службы занятости Германии (данные доступны наhttp://www.regionalstatistik.de/);• региональная база данных Федеральной статистической службыГермании (данные доступны на http://www.regionalstatistik.de/).Использованные в диссертационном исследовании данные могутбыть получены у автора по запросу.Научная новизна работы заключается в следующих выносимых назащиту результатах диссертации:• На основе анализа региональной безработицы по российскимданным впервые для пространственных эконометрических моделейбыл предложен расчет прямых, косвенных и общих эффектов дляфакторов, функциональная зависимость от которых являетсянелинейной.Вычисленыдоверительныеинтервалыдлясоответствующих эффектов с помощью метода Монте Карло;• БылапредложеназависимостьюэконометрическаяотмодельпространственноголагасквадратичнойдляГермании,позволившая выявить, что при низких уровнях безработицы силавзаимного пространственного влияния региональных рынков трудаувеличивается, а при высоких — уменьшается.• Впервые по данным для Германии была оценена модифицированнаяпространственнаяавторегрессионнаямодельдлядвухгруппвзаимосвязанных регионов.

В отличие от других исследований,оцененнаямодельпозволилавыявитьнетолькоразницупространственных эффектов внутри западных и восточных регионовГермании, но и асимметричность влияния западных регионов навосточные и наоборот.• Впервые построен прогноз уровня безработицы в регионах спомощью!пространственных9эконометрическихмоделей.Определено, для каких регионов качество прогноза, построенного спомощьюпространственныхэконометрическихмоделей,превосходит качество прогнозов, полученных с помощью другихмоделей.Теоретическая и практическая значимость работыТеоретическая значимость диссертационного исследования состоит впредложении спецификации пространственной эконометрической моделидля оценки уровня безработицы в регионах России c нелинейнойфункциональнойзависимостьюотфакторов.Определенспособнахождения прямых, косвенных и общих пространственных эффектов иинтерпретации полученных результатов в этом случае.

Разработанаэконометрическаямодельсквадратичнойзависимостьюотпространственного лага по данным для Германии, позволяющая выявитьпороговый механизм пространственного взаимодействия.Выявленная пространственная зависимость между региональнымирынками труда, а также прямые и косвенные эффекты различныхфакторов, влияющих на уровень безработицы в регионах России иГермании, могут быть учтены при формировании мер социальноэкономической политики в этих странах. Кроме того, с помощью учетапространственной зависимости можно улучшить качество прогнозовуровня безработицы в России и Германии.Результаты и наработки диссертационного исследования былиприменены в качестве методического материала курса «AdvancedEconometrics» для магистров 1-го курса Факультета экономических наукНИУ ВШЭ.Такжерезультатыисследованиябылииспользованывмеждународном проекте “The political economy of youth unemployment”(IRSES GA-2010-269134) в рамках седьмой рамочной программыЕвропейского союза (программа международного обмена научнымикадрами им.

Марии Кюри), в котором участвовали исследователи НИУ!10ВШЭ, Университета Перуджи, Университета Брешии и УниверситетаНеаполя (Италия). Также часть исследования была выполнена приподдержке Правительства Российской Федерации в рамках гранта№11.G34.31.0059.Соответствие диссертации Паспорту научной специальностиДиссертацияинаучныерезультаты, выносимыеназащиту,соответствуют следующим пунктам паспорта специальности 08.00.13:пункт 1.1.

Разработка и развитие математического аппарата анализаэкономическихсистем:математическойэкономики,эконометрики,прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятиярешений, дискретной математики и других методов, используемых вэкономико-математическом моделировании; пункт 1.9. Разработка иразвитие математических методов и моделей анализа и прогнозированияразвития социально-экономических процессов общественной жизни:демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качестважизни населения и др.Структура диссертацииРабота состоит из введения, 3 глав, заключения, приложений, спискалитературы из 151 наименования. Общий объем работы — 137 страниц.Степень достоверности и апробация результатов исследованияДостоверность результатов проведенного научного исследованияобосновывается с помощью эконометрических методов анализа панельныхданных, включая методы пространственной эконометрики.

Полученныерезультаты во многом согласуются с результатами, полученными другимиавторами, а также дополняют их.Результатыдиссертациибылиапробированынаследующихконференциях:1. XV Апрельская международная научная конференция «Модернизацияэкономики и общества», Москва, НИУ ВШЭ, 01.04.2014 – 04.04.2014.!112. 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 EconomicAnalysis, 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 – 10.04.2015.6.

II международная конференция «Modern Econometric Tools andApplications — EC2015», Нижний Новгород, НИУ ВШЭ, 24.09.2015 –26.09.2015.7. 56я ежегодная конференция итальянской экономической АссоциацииSIE, Неаполь, Италия, 22.10.2015 – 24.10.2015.8. XVII Апрельская международная научная конференция«Модернизация экономики и общества», Москва, НИУ ВШЭ,19.04.2016 – 22.04.2016.9. X Мировая конференция Ассоциации ПространственнойЭконометрики 2016, Рим, Италия, 13.06.2016 – 15.06.2016.10. Международная конференция «Modern Econometric Tools andApplications — EC2015», 21.09.2016-24.09.2016, Нижний Новгород,НИУ ВШЭ.Также результаты диссертации обсуждались на следующих научныхсеминарах:1. Научный семинар лаборатории Теории рынков и пространственнойэкономики (27.01.2014, Санкт-Петербург).2.

Семинар лаборатории макроструктурного моделирования экономикиРоссии (02.04.2015, Москва).3. Семинар кафедры эконометрики Университета им. Гумбольдта(01.06.2015, Берлин).!124. Исследовательский семинар академических аспирантов (30.09.2015,Москва).5. Cовместный семинар Лаборатории исследований рынка труда (ЛИРТ)и Центра трудовых исследований (ЦеТИ) (15.12.2015, Москва).6. Семинар лаборатории макроструктурного моделирования экономикиРоссии (12.01.2016, Москва).ПубликацииОсновныерезультатыдиссертационногоисследованияопубликованы в 7 работах общим объемом 8,1 п.л.