Диссертация (1138015), страница 14
Текст из файла (страница 14)
Во-вторых, в настоящем анализе пространственных моделейиспользуется несколько иной набор экзогенных переменных.Далее на базе информационного критерия (AIC и BIC) делаетсявывод о том, что динамическая модель лучше описывает данные (см.таблицу 2.10). В работе Lottmann [2012] наблюдается потеря значимостикоэффициентов при переходе от статической модели к динамической. Втекущей работе этого не возникает. Следовательно, несмотря на своюзначимость, динамический лаг зависимой переменной не ухватывает всейизменчивости регионального уровня безработицы. Результаты оцениваниястатических моделей представлены в таблице 2.10.При включении пространственных лагов на уровень безработицырегиона i оказывают влияние регрессоры не только региона i, но и другихрегионов. Поэтому интерпретация коэффициентов в регрессионныхмоделях!сучетомпространственных83эффектовтребуетболееосмотрительного подхода [Anselin и др., 2006], чем интерпретациякоэффициентов в модели классической регрессии.
Как и в разделе 2.2.2 вслучае анализа региональной безработицы в России, для корректнойинтерпретациитекущихрезультатоввоспользуемсяпрямымиикосвенными эффектами, предложенными в работе [LeSage, Pace, 2009]. Втаблице 2.10 также представлены значения прямых и косвенных эффектовдля статической и динамической моделей.
Заметим, что прямые эффектыпо своим значениям хоть и близки к значениям коэффициентов, но неравны им в точности.В таблице 2.10 приводятся результаты оценки модели (2.23) —моделиспространственнымпространственнойзависимостьюлагомвзависимойостаткахспеременнойификсированнымивременными и индивидуальными эффектами, а также модели (2.24) —динамической модели с пространственным лагом зависимой переменной сфиксированными временными и индивидуальными эффектами. МоделиоцененыспомощьюкоэффициентысимуляционногопространственнойММП.корреляцииВобеихявляютсямоделяхзначимыми.Значение оценки коэффициента ρ в модели (2.23) близко к единице.Поэтому была оценена и другая спецификация (2.24), которая являетсялучшей моделью в соответствии с критериями AIC и BIC.!84Таблица 2.10. Результаты оценки моделей 2.23 и 2.24.
Прямые и косвенныеэффекты.КоэффициентыРост занятостиПочасовая оплатаПрямые эффектыКосвенные эффектыМодель 2.23Модель 2.24Модель 2.23Модель 2.24 Модель 2.23 Модель 2.24–0.0807***–0.203***–0.0843***–0.203***–1.361*–0.26***(0.0114)(0.008)(0.0101)(0.009)(0.740)(0.0118)0.125***0.127***0.132***0.128***2.2140.166***(0.0269)(0.021)(0.0320)(0.022)(1.534)(0.033)трудаОтраслиСельскохозяйственнаяМануфактурнаяСтроительствоГостиничнаяДоля молодыхДоля людей от 55 до65 лет22.64***41.58***23.86***41.76***384.2*53.76***(4.44)(4.367)(4.990)(4.235)(221.3)(6.65)–9.329***–4.459***–9.725***–4.201***–159.4–5.393***(1.36)(1.284)(1.408)(1.23)(101.0)(1.588)–5.980*14.52***–5.604*15.23***–90.7819.65***(3.028)(2.68)(2.946)(2.73)(69.84)(4.06)2.4563.36*2.930*3.534*46.634.544*(1.67)(1.67)(1.733)(1.744)(39.40)(2.23)28.09***16.64***29.20***16.63***471.3*21.41***(2.015)(1.64)(2.181)(1.613)(249.7)(2.65)–22.71***–12.05***–23.72***–12.21***–383.0*–15.67***(2.028)(1.72)(2.185)(1.64)(204.5)(2.05)ОбразованиеШкольноеУниверситетскоеПлотностьВРПБезработица в–8.86***7.274***–9.306***7.030**–150.6*9.052**(2.337)(1.97)(2.379)(2.17)(87.68)(2.9)13.05***32.67***13.54***32.90***225.042.36***(3.53)(3.29)(3.843)(3.44)(164.3)(5.48)–0.00249***–0.00234***–0.00258***–0.0024***–0.0420–0.0031***(0.0006)(0.0006)(0.000629)(0.00069)(0.0258)(0.0009)–3.49·10-5***–2.74·10-5***–3.7·10-5***–2.81 10-5***–6.2·10-4–3.61·10-5 ***(0.000008)(0.000007)(–0.000008)(0.000007)(0.0004)(0.00001)–0.399***––––––––––––предыдущем периодеρλ(0.0118)0.935***0.565***(0.0204)(0.0153)0.923***–(0.0224)!85Число наблюдений366332563663Число регионов325636633256407AIC6121.94419.5––––BIC6438.54730.0––––Примечание.
В скобках приведены стандартные ошибки. *, **, *** — значимость на 5, 1, 0.1%–номуровне соответственно.Оценки прямых эффектов в большинстве случаев имеют ожидаемыйзнак. Влияние роста занятости на безработицу отрицательное, как ипредполагалось, причем коэффициент по абсолютному значению выше вдинамическоймодели.Стоимостьтруда,измереннаякаксредняярегиональная часовая заработная плата, положительно влияет на уровеньбезработицы, что подтверждает теорию [Harris, Todaro, 1970]. Доляработников, занятых в сельскохозяйственном секторе, увеличиваетуровеньбезработицы.Регионы,вкоторыхпреобладаетсельскохозяйственное население, как правило, страдают от относительновысокой безработицы. В действительности эта переменная является некойзаменойсельскогофиктивнойнаселениямануфактурнойпеременной,видентифицирующейрегионе.промышленности,Доляработниковнапротив,преобладаниепроцветающейснижаетуровеньбезработицы.
Знак коэффициента перед переменной «доля занятых встроительной отрасли» меняется с минуса на плюс при переходе отстатической модели к динамической. Ожидалось, что регионы, в которыхпроцветает такая отрасль, как строительство, будут иметь тенденцию кменьшему уровню безработицы, однако в динамической модели знаксоответствующего коэффициента положителен.
Возможно, это связано ссезонностью строительства. В то время года, когда строительствоприостановлено, существенная часть рабочих в сфере строительства теряетстатус занятых.Влияние доли молодых людей положительно. Объясняется это тем,что большинство людей до 25 лет продолжают получать образование и неимеют постоянного места работы. Подтверждается гипотеза о том, что!86работники в возрасте от 55 до 65 лет в большинстве своем имеютпостоянную работу и редко принимают решение ее покидать, что являетсяпричиной более низкого уровня безработицы в регионе. Кроме того,отрицательныйзнаккоэффициентаподтверждаетотсутствиедискриминации работников зрелого возраста.Уровень образования влияет на безработицу следующим образом.По результатам оценки динамической модели доля работников безпрофессиональногообразованияувеличиваетуровеньбезработицы.Однако еще больший положительный эффект наблюдается для долиработниковсуниверситетскимобразованием.Данныйрезультатсогласуется с результатом работы [Lottmann, 2012].В соответствии с полученными результатами увеличение ВРП надушу населения снижает уровень безработицы.
Плотность населения тожеотрицательно влияет на уровень безработицы. Если рассматривать ВРП иплотностьнаселениявкачествепроксидляпривлекательностипроизводителей, то коэффициенты имеют ожидаемый знак. Увеличениепривлекательностирегионадляпроизводителейснижаетуровеньбезработицы.
Таким образом, отрицательная зависимость между ВРП иуровнем безработицы (закон Оукена) подтверждается.Косвенные эффекты оказались значимыми только в динамическоймодели. Это говорит о том, что влияние изменения уровня безработицыодного региона на другой может быть описано только динамическоймоделью. Люди не реагируют мгновенно на изменения на локальныхрынках труда, решение о миграции обычно требует некоторого времени.Реакция фирм значительно дольше реакции индивидуумов вследствиетого, что им следует более обоснованно подходить к сравнению выгод ииздержек.Косвенныеэффекты,называемыетакжепространственнымивнешними эффектами (spatial spillover effects), превышают прямыеэффекты по абсолютному значению.
Поясняется это тем, что изменения!87значимых характеристик остальных регионов оказывают даже большеевлияние на уровень безработицы данного региона, чем изменения егособственныххарактеристик.Поэтомуполитикасниженияуровнябезработицы должна учитывать не только состояние одного проблемногорегиона, но и состояние соседних к нему регионов.Коэффициентыρиλ,характеризующиепространственноевзаимодействие, значимы и положительны, что подтверждает гипотезу овлиянии соседних регионов на безработицу данного региона. Значениякоэффициентов близки к тем, что получены в предшествующемисследовании [Lottmann, 2012].
В наибольшей степени отличаетсяпространственный авторегрессионный коэффициент в динамическоймоделииз-заразличныхспецификациймоделей.Положительныйзначимый коэффициент подтверждает гипотезу о влиянии соседнихрегионов на уровень безработицы данного региона.С целью изучить различия между западными и восточнымирегионами Германии, статическая и динамическая модели были оцененына подвыборках (см. табл. В.4 в приложении раздела 2.2.2), что позволилопроанализировать пространственные эффекты между регионами и влияниеэкзогенных факторов каждой из частей страны в отдельности.
Былипроведены тесты на совпадение одних и тех же коэффициентов длявосточных и западных регионов. Результаты тестов показывают, чтобольшинство коэффициентов существенно различаются. Негативныйэффект роста занятости несколько значительнее в Восточной Германии.Что касается отраслевых составляющих, то для западных регионовзначимытолькодоляработниковвсельскохозяйственномимануфактурном секторах, а для восточных — доля работников всельскохозяйственном секторе.
Интересно, что уровень образованияостается значимым только для Западной Германии. ВРП на душунаселения остается значимым только для Восточной Германии. Плотностьнаселения перестает быть значимым фактором после разделения выборки.!88Таким образом, некоторые факторы равновесного подхода (ВРП на душунаселения, плотность населения, доля занятых в строительной игостиничной отраслях) перестают быть значимыми для ЗападнойГермании, в то время как для Восточной Германии перестают бытьзначимыми большей частью неравновесные факторы (доля молодых,образование).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
