Эконометрическое моделирование межрегиональной конвергенции в России (1105813), страница 5
Текст из файла (страница 5)
Далее вводится бинарная переменная, принимающаязначение 1, если регион, перешел в другую группу, и 0, если этого не произошло. Затемоценивается ее зависимость от характеристик социально-экономического развитиярегионов. Полученные результаты могут быть использованы для прогнозирования.Декомпозиция β -конвергенции по отраслям экономикиПри проведении региональной политики необходимо учитывать отраслевойаспект: стимулирование тех или иных отраслей по-разному сказывается на выравниванииуровней развития регионов. Для выявления отраслей-двигателей процесса конвергенции висследовании предлагается использовать метод декомпозиции, состоящий в разложениитемпа роста ВРП на одного занятого на темпы роста выпуска по отраслям экономики,структурные сдвиги в занятости и эффект взаимодействия:k⎡⎛ Δy j⎡ Δy j ⎤ k⎡ Δs j ⎤ k+g ( y) = ∑α j ⎢α⎥ ∑ j⎢⎥ + ∑ α j ⎢⎜⎜j =1⎢⎣ y j ⎥⎦ j =1 ⎢⎣ s j ⎥⎦ j =1 ⎣⎢⎝ y j⎞⎛ Δs j⎟⎜⎟⎜ s⎠⎝ j⎞⎤⎟⎥ ,⎟⎥⎠⎦(14)где α j - первоначальная доля j-той отрасли в ВРП, y j - ВРП на одного занятого в j-тойотрасли, s j - доля занятых в j-той отрасли, g ( y ) - темп роста ВРП на одного занятого врегионе.
Данный метод был предложен Медиссоном и развит В.-К. Вонгом.Оценка b, а вместе с ней и скорость конвергенции ( β ) в уравнении конвергенции18(1) разлагается на составные части:kb = ∑ (b рост _ производительости _ в _ отрасли _ j ) + bструктруные _ сдвиги + bэффект _ взаимодействия .(15)j =1Тем самым, становится возможным оценить вклад отраслей в процессмежрегиональной конвергенции.Результатыэконометрическогомоделированиямежрегиональнойконвергенции в РоссииРассматриваемая в исследовании выборка состоит из 79 регионов (все регионыкроме автономных округов и Чеченской республики).
В моделях пространственнойавтокорреляции используется выборка, состоящая из 89 субъектов, так как этонеобходимо из-за структуры матрицы пространственных весов, учитывающей всерегионы. Поскольку данные по всем субъектам федерации публикуются только с 2000года, то охватываемый период времени для данного подхода - 2000-2004 гг.Результаты анализа σ -конвергенции для ВРП на душу населения представлены награфике 1. В качестве измерителя дифференциации использовался коэффициентвариации.График 1. σ -конвергенция.
ВРП на душу населения.Проведенные0.90расчетыпоказали,чтонапромежутке времени с 1994 по 2005 гг.0.850.80наблюдалась0.750.70σ -дивергенция.Неравенствовыросло почти в два раза. Однако данный рост0.65не был монотонным: в 2002 году было отмечено0.600.55снижение дифференциации. Неодинаковыми во0.500.45199419951996199719981999200020012002200320042005времени были и темпы роста неравенства: в1995-1996 гг.
они были высокими, в 1997-1998 гг. неравенство практически не росло,затем с 1999 и 2000 гг. дифференциация росла высокими темпами, что связано с разнойспособностью регионов воспользоваться благоприятной конъюнктурой, как уже былоотмечено, в 2002 г. неравенство снизилось, 2003 и 2004 гг. характеризуются новымускорением роста неравенства. В 2001 и 2005 годах неравенство оставалось стабильным.Исследование наличия σ -конвергенции проводилось и для других показателейсоциально-экономического развития. В целом неравенство росло по всем показателям,19характеризующим экономическое развитие, и оставалось постоянным у характеристикнаселения регионов (СОПЖ, доля экономически активного населения).
Были выявленыфакторы, влияющие на рост неравенства. К ним относятся различия в темпах инфляции иуровнях цен, а также наличие в выборке регионов-лидеров.Основываясь на результатах исследования σ -конвергенции были сделаныаприорные предположения о наличии β -конвергенции и величине ее скорости.Поскольку на рассматриваемом промежутке времени наблюдалась σ -дивергенция, тооднозначно сказать про наличие или отсутствие β -конвергенции нельзя. Однако можноутверждать, что, в случае β -дивергенции, ее скорость будет находиться в прямойзависимости от темпов роста коэффициента вариации, т.е она будет высокой в 1995, 1996,1999, 2000 и 2004 гг.
В случае наличия β -конвергенции, ее скорость в указанные вышегоды будет низкой.При моделировании β -конвергенции оценивались уравнения (1) и (2). За базовыйбылпринятуровеньзначимостив5%.Используемымэконометрическиминструментарием был МНК. Значимых оценок для уравнения (1) получить не удалось,что подтверждает предположение о незначимости подобных уравнений. Оцениваниеуравнения (2) проводилось как для всего рассматриваемого промежутка, так и для егоотдельных частей и для каждого года в отдельности. На промежутке с 1994 по 2005 г.скорость конвергенции составила 3% в год, на промежутке 1994-1998 – 14%, напромежутке 1999-2005 гг. – 2%.
Были выявлены следующие факторы экономическогороста: основные фонды на душу населения, услуги на душу населения, среднедушевыедоходы и инвестиции на душу населения. Таким образом, на фоне σ -дивергенции нарассматриваемом промежутке времени наблюдалась β -конвергенция, т.е. несмотря на то,что бедные регионы имели более высокие темпы роста (более низкие темпы падения до1998 г.), в абсолютном выражении ВРП на душу населения рос быстрее в более развитыхрегионах. Результаты расчетов условнойβ -конвергенции для каждого года вотдельности представлены в таблице 2, из которой следует, что скорость конвергенции инабор факторов экономического роста различались по годам.
В целом, априорныепредположения относительно скорости конвергенции подтвердились для периода после1998 года. Наиболее высокая скорость конвергенции была отмечена в 1996 и 2001 гг., в2004 и 2005 гг. отмечалась дивергенция. Зависимость темпов роста от первоначальногоуровня развития не была выявлена для 1999 и 2002 гг.20Таблица 2. Условная β -конвергенция для каждого года в отдельности.ГодСкоростьконвергенции199518%199634%19977%199813%19990%200015%200133%20020%20039%2004-6%*2005-4%Факторы, влияющие на темпы экономического роста. (+)означает положительное влияние, (-) – отрицательное.основные фонды на душу населения (+), доля убыточныхорганизаций (-), суммарная прибыль организаций (+),бюджетные доходы на душу населения(-)основные фонды на душу населения (+), инвестиции надушу населения в текущем году (+), инвестиции на душунаселения в предыдущем году (-), услуги на душунаселения (+)доля топливной промышленности (+), среднедушевыерасходы (+)количество финансовых институтов (-), среднедушевыедоходы (+), расходы на НИОКР (+)темп роста занятого населения (+), инвестиции на душунаселения в текущем году (+), инвестиции на душунаселения в предыдущем году (-), прожиточныйминимум (-), Среднедушевые доходы (+)доля топливной промышленности (+), доля убыточныхорганизаций (-), количество школьников на душунаселения (+), среднедушевые доходы (+)инвестиции на душу населения в текущем году (+),прожиточный минимум (-), доля экономически активногонаселения (+), СОПЖ (-), среднедушевые доходы (+)доля топливной промышленности (+), СОПЖ (-)степень износа основных фондов (+), количествошкольников на душу населения (-)*, СОПЖ (-),бюджетные расходы на душу населения (+)инвестиции на душу населения в предыдущем году (+),доля экономически активного населения (-)*, бюджетныерасходы на душу населения (-)степень износа основных фондов (-), расходы на НИОКР(+), бюджетные расходы на душу населения (-)R2adj0.390.490.170.360.430.610.310.130.330.250.30* -оценка значима на 10% уровне.Расчеты, проведенные с помощью моделей пространственной автокорреляции,дали более высокие по сравнению с обычным МНК оценки скорости конвергенции.
Вцелом наилучшей моделью оказалась модель с автокоррелированными остатками.Примоделированииконвергенциимеждуроссийскимирегионамисиспользованием панельного подхода подтвердилось априорное предположение озавышенности получаемых оценок скорости сходимости (более 80% в год – см таблицу4). Поэтому далее данный инструментарий использовался только для моделированияконвергенции внутри однородных групп регионов. Для определения наличия клубнойконвергенции использовались результаты работы Бутса, Дробышевского и др.(типологизация регионов на семь групп). Состав групп представлен в таблице 3,21результаты оценивания скорости конвергенции – в таблице 4.Таблица 3. Состав групп регионов.ГруппаГруппа 1.(9) 1Группа 2.(6)Региональный составИpкутская область, Красноярский край, Липецкая область, Муpманская область,Нижегоpодская область, Ростовская область, Самаpская область, Тульская область иУльяновская область.Республика Башкоpтостан, Кемеpовская область, Республика Коми, Оpенбуpгская, Пеpмскаяи Яpославская области.Группа 3.(29)Алтайский кpай, Амуpская область, Бpянская область, Республика Буpятия, Воpонежскаяобласть, Республика Алтай, Ивановская область, Калужская область, Камчатская область,Республика Каpелия, Киpовская область, Куpганская область, Куpская область, Магаданскаяобласть, Республика Маpий Эл, Республика Моpдовия, Новосибиpская область, Пензенскаяобласть, Пpимоpский кpай, Псковская область, Рязанская область, Свеpдловская область,Республика Севеpная Осетия-Алания, Смоленская область, Ставpопольский кpай,Тамбовская область, Республика Тыва, Читинская область, Чувашская Республика.Группа 4.(5)Группа 5.(10)Белгоpодская область, г.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
