Диссертация (1138015), страница 12
Текст из файла (страница 12)
В нашей модели влияние валового регионального продукта науровень безработицы оказалось незначимым для низких значений. Длязначений ВРП на душу населения более 1 тыс. руб. наблюдаетсянебольшой положительный прямой и общий эффект. Стоит отметить, что!72отрицательная зависимость между уровнем безработицы и переменной«валовой региональный продукт» часто оказывается верна для кросссекционных данных, и не всегда сохраняется в динамике [Elhorst, 2003,с.23].
В целом результаты оценки измененной модели повторяютрезультаты первоначальной, а также выявляется значимое влияние долизанятых с высшим образованием по сравнению с непространственноймоделью.Таким образом, в текущей главе сравнивается использованиемоделейпространственнойрегрессиисклассическимимоделямипанельных данных для анализа уровня безработицы в регионах России за2005–2010 гг. С помощью включения взвешенного значения уровнябезработицы в других регионах (пространственного лага) в модельрегрессииучитываетсявзаимнаязависимостьрегионов.Выявленаположительная пространственная корреляция в уровне безработицы междусоседними регионами. Кроме того, модель, учитывающая географическуюструктуру данных, в отличие от непространственной регрессии позволилавыявить влияние уровня образования занятых на уровень безработицы:более высокая доля занятых с высшим образованием соответствует болеенизкому уровню безработицы.
В работе также смоделирована нелинейнаязависимость от некоторых региональных характеристик, вычисленыпрямые, косвенные и общие эффекты, а также с помощью метода МонтеКарло найдены их доверительные интервалы.Выявленнаяположительнаяпространственнаязависимостьсвидетельствует о том, что любая мера, снижающая уровень безработицы врегионе, будет оказывать влияние и на другие регионы, причем чем ближерасположен регион, тем большему влиянию он подвержен. Поэтому крешениюпроблембезработицыследуетподходитькомплексно:стимулировать кооперацию регионов, осуществлять меры регулятивнойполитики, воздействуя на группы регионов и учитывая влияние мер,применяемых к конкретным регионам, на соседние рынки труда. Кроме!73того, меры, направленные на повышение образования населения, могутсыграть важную роль в регулировании рынков труда.2.2.3 Пространственная эконометрическая модель региональнойбезработицы в ГерманииДанный раздел посвящен пространственному эконометрическомуанализу безработицы в регионах Германии.
В разделе используютсяпанельные данные за период с 2001 по 2009 гг. по 407 из 413 регионовГермании. Данные о некоторых регионах не включены в исследованиеввиду региональных реформ. В результате реформы земли Саксония–Анхальт, которая была проведена в 2007 г., число регионов в этой землеуменьшилось с 21 до 11. В результате реформы земли Саксония,проведенной в 2008 г., число регионов уменьшилось с 29 до 13. Данные порегионам этих земель были агрегированы в соответствии с проведеннымиреформами за исключением 6 регионов земли Саксония–Анхальт.
Дляагрегирования этих регионов не было достаточной информации.Вследствие того, что официальное определение уровня безработицыСтатистического бюро Германии менялось в течение исследуемогопромежуткавремени,ежегодныезначенияуровнябезработицывычислялись в соответствии с последним официальным определением. Каки в предшествующих исследованиях, в данном исследовании используетсярегиональное деление NUTS III.Вприложениираздела2.2.3(таблицаВ.1)представленыописательные статистики ежегодных уровней безработицы, а таблица В.2и В.3 отображают описательные статистики для Западной и ВосточнойГермании в отдельности. В Восточной Германии отмечается болеевысокий уровень безработицы, чем в Западной Германии.Как было отмечено выше, в соответствии с теорией безработицаможет быть обусловлена равновесными и неравновесными эффектами,описанными в предыдущем разделе.
С целью учета и тех, и другихэффектов в модель включены регрессоры обоих типов. Первая включенная!74в регрессию переменная «рост занятости» относится к факторам,объясняющим неравновесную природу безработицы. Очевидно, чтоожидаемое влияние данного фактора отрицательное. Демографическиехарактеристики представлены следующими переменными: доля молодыхлюдей (от 15 до 25 лет) и доля людей в возрасте от 55 до 65 лет внаселении трудоспособного возраста (от 15 до 65 лет). Несмотря на то, чтов соответствии с теорией молодое население мигрирует с большейвероятностью, коэффициент перед переменной «доля молодых людей»ожидается отрицательный.
Как правило, большая доля молодого населенияв возрасте от 15 до 25 лет увеличивает общий уровень безработицывследствие того, что большинство из них еще получает образование. Какпоказал Molho [1995], доля пожилых людей (в возрасте от 65 лет)увеличивает уровень безработицы. В текущем же случае (возраст от 55 до65 лет) ожидается положительный эффект переменной «доля людей ввозрасте от 55 до 65 лет» на уровень безработицы. Обычно люди такоговозраста уже имеют постоянные места работы и не хотят с нимирасставаться ввиду таких обстоятельств, как приверженность компании,опытит.д.Такжевключеныпеременныеуровняобразования,характеризующие качество человеческого капитала: доля занятых, которыеимеют только школьное образование или образование университетское.Далеерассматриваютсяфакторы,объясняющиеуровеньбезработицы с точки зрения теории о ее равновесном уровне.
Как проксидля общей привлекательности регионов используются ВРП на душунаселения и плотность населения. Высокий ВРП на душу населениясвидетельствует о высокой общей привлекательности региона. Плотностьнаселения тоже часто используется как прокси для привлекательностирегионов. Кроме того, плотность населения может быть интерпретированаи как неравновесный фактор, так как высокая плотность населениясоответствует более эффективному распространению информации обимеющихся!вакансиях.Сдругой75стороны,тем,ктоживетвгустонаселенныхрегионах,требуетсябольшевременинасборнеобходимой информации о возможных местах работы [Partridge, Rickman,1995; Taylor и др., 1997].
Таким образом, эффект ВРП ожидаетсяотрицательным. В отношении плотности населения не делается каких-либоопределенных предположений о направлении эффекта.Влияние отраслевой структуры занятости в регионе считается однойиз основных причин региональных различий в рамках равновесногоподхода [см. напр. Armstrong и др., 2000; Lottmann, 2012]. Для учетаотраслевойструктурырегионаиспользуютсядолизанятыхвсельскохозяйственной, мануфактурной, строительной и гостиничной (сюдавключены также торговля, общественное питание, транспорт) отраслях.Положительноевлияниеожидаетсядлядолизанятыхвсельскохозяйственном секторе и отрицательное влияние — для всехостальных.
В качестве дополнительного фактора, определяющего уровеньбезработицы в рамках теории о равновесном уровне безработицы, в модельвключена средняя региональная оплата труда за час. В соответствии стеорией следует ожидать положительного коэффициента перед даннойпеременной. Отсутствие мультиколлинеарности между представленнымипеременными было проверено с помощью показателей VIF.Пространственная зависимостьNiebuhr [2003] и Lottmann [2012] при построении взвешивающейматрицы используют функцию с параметром угасания (distance decayfunction), отрицательную экспоненциальную функцию произведения двухфакторов: расстояния между регионами и параметром угасания (decayparameter).
В данной работе используется обратная матрица расстояний,элементами которой являются обратные расстояния между регионами. Вкачестве расстояний взяты расстояния между региональными центраминапрямую по линиям воздуха. Матрица нормирована по строкам, как и впредшествующих исследованиях [Aragon, Haughton, Haughton, Leconte,Malin, Ruiz-Gazen, Thomas-Agnan, 2003; Lottmann, 2012; Niebuhr, 2003].!76Техника использования матрицы обратных расстояний была предложена вработах [Anselin, 2002; Burrough и др., 1998].Таблица 2.9. Индексы пространственной корреляции.200120022003200420052006200720082009Индекс МоранаГермания 0.249*** 0.243*** 0.237*** 0.233*** 0.235*** 0.233*** 0.240*** 0.245*** 0.231***Запад0.233*** 0.211*** 0.192*** 0.193*** 0.222*** 0.236*** 0.253*** 0.275*** 0.251***Восток0.038*** 0.025** 0.033*** 0.039*** 0.026** 0.030** 0.052*** 0.057*** 0.028**Индекс ГириГермания 0.707*** 0.713*** 0.717*** 0.719*** 0.724*** 0.726*** 0.717*** 0.714*** 0.733***Запад0.757*** 0.781*** 0.800*** 0.801*** 0.772*** 0.762*** 0.744*** 0.723*** 0.752***Восток0.957** 0.9700.960** 0.951*** 0.966*0.967*0.942*** 0.937*** 0.972Примечание.
***, **, * — значимость на 1, 5 и 10%-ном уровне соответственно.Подсчитанные индексы Морана и Гири показывают наличиезначимой положительной пространственной корреляции (см. табл. 2.9).Кроме того, наблюдается слабая понижающаяся тенденция, что можетсвидетельствовать о развитии интегрированности в стране. Для ЗападнойГермании значение индекса Морана выше (а индекса Гири — ниже), чтосвидетельствует о более высокой степени пространственной корреляции.Поэтому логично предположить, что западные и восточные регионыразличаютсяпостепенивлияниядругнадруга.Значимаяпространственная корреляция говорит об очевидности взаимного влияниярегионов друг на друга, которое следует учитывать в регрессионноманализе.Статическая пространственная модельКак уже было замечено, при анализе данных с пространственнойзависимостью при оценивании регрессионной модели ее необходимоучитывать. Когда не включен статистически значимый пространственныйлаг объясняющих переменных (WX ) или экзогенной переменной (WY ) ,стандартное оценивание методом МНК дает смещенные оценки.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
