Диссертация (1138213), страница 29
Текст из файла (страница 29)
Ловушки бедности в 2000-х годах постепенно сталиисчезать, а это значит, что люди стали перемещаться из регионов с болеенизкими заработками, в регионы с более высокими. Отток мигрантоввызывает рост заработных плат, а значит, в менее успешных регионах,заработные платы повышаются. Заметим, что приток мигрантов не158оказывает никакого воздействия на заработную плату. Следовательно, вболее успешных регионах заработная плата остается прежней. Такимобразом, происходит ситуация, о которой говорилось ранее. Реализуетсянеоклассический сценарий, т.е. эффекты со стороны предложения трудадоминируют эффекты со стороны спроса на труд.Что касается результатов теста Саргана, то он показал, чтоинструменты в модели валидны.
Проделав тест Ареллано-Бонда наавтокорреляцию,мынеможемотвергнутьгипотезу,чтонетавтокорреляции 2 порядка. Результаты для других временных периодовпредставлены в приложении (Таблица Д.5, Таблиц Д.6).Для 1995-2010 периода значим также приток мигрантов, но длямодели без учета пространственного лага. Коэффициент при этойпеременной имеет отрицательный знак. Для периода 2005-2010 значимкоэффициент миграции, знак отрицательный. Опять же полученныерезультаты согласуется с неоклассической теорией.Таблица 4.2.
Результаты для заработных плат 2001-201056.Переменные1Асимметричноевлияние свнешнеймиграциейЗарплата (t-1)Пространственный лагОтток миграции (t-1)Приток миграции (t-1)Коэффициент миграции(внешняя) (t-1)0.862***(0.110)0.966***(0.098)0.012*(0.006)-0.003(0.006)0.0032345АсимметричноевлияниеКоэффициентмиграцииКоэффициентмиграции(внешняя ивнутренняя)Безмиграции0.861***(0.108)0.974***(0.098)0.008**(0.004)0.000(0.004)0.842***(0.116)0.832***(0.099)0.848***(0.113)0.864***(0.098)0.850***(0.107)0.827***(0.103)0.003(0.004)(0.003)-0.007Коэффициент миграции(внутренняя) (t-1)(0.006)Коэффициент миграции(t-1)-0.001(0.001)56В скобках представлены стандартные отклонения.159ДемографическиеДаДаДаДаДапоказатели, численностьстудентов, младенческаясмертность, временныедаммиНаблюдения770770770770770Кол-во регионов7777777777AR(2)57, p-value0.26640.28540.25320.28520.2930Тест Саргана, p-value0.12270.12610.15400.17220.2141Примечание: в скобках робастные стандартные отклонения.
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.14.3.2. Модели для безработицыВ таблице (Таблица Д.2) представлены значения I статистикиМорана для уровней безработицы. P-value для всех лет оказалось меньше5%уровнязначимости,мыотвергаемгипотезуонулевыхпространственных корреляциях. Следовательно, необходимо включатьпространственные лаги в модель.Результаты оценивания модель (4.3) для 2001-2010 представлены втаблицениже(ТаблицапространственныйлагВременной4.3).значимывовсехлагводинспецификацияхгодимодели.Следовательно, уровни безработицы для близко расположенных регионовположительно коррелируют. Однако каким образом переменные миграциине были бы включены в модель, они оказываются незначимыми.
Такие жерезультаты получаются и для других периодов времени (Таблица Д.5,Таблица Д.8).Таблица 4.3. Результаты для уровней безработицы 2001-2010.ПеременныеБезработица (t-1)Пространственный лагОтток миграции (t-1)Приток миграции (t-1)57123Асимметричноевлияние свнешнеймиграциейАсимметричноевлияниеКоэффициентмиграции0.319***(0.065)0.574***(0.188)0.020(0.028)-0.039(0.029)0.319***(0.067)0.564***(0.194)0.005(0.010)-0.025(0.017)0.330***(0.061)0.542***(0.192)Тест Ареллано-Бонда на автокорреляцию второго порядка.16045КоэффиБезциентмиграциимиграции(внешняя ивнутренняя)0.334***(0.062)0.513***(0.196)0.347***(0.064)0.509***(0.193)Коэффициент миграции(внешняя) (t-1)0.0150.018(0.024)(0.029)-0.029Коэффициент миграции(внутренняя) (t-1)(0.031)Коэффициент миграции(t-1)-0.003(0.005)ДаДемографическиеДаДаДаДапоказатели, численностьстудентов, младенческаясмертность, временныедаммиНаблюдения770770770770770Кол-во регионов777777777758AR(2) , p-value0.21250.22540.22280.24270.2264Тест Саргана, p-value0.28800.26740.36450.30610.2396Примечание: в скобках робастные стандартные отклонения.
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.14.3.3. Модели для доходовВ таблице (Таблица Д.3) представлена статистика I Морана длясреднедушевых доходов. Критические значения (p-value) с 1997 годабольше 5% уровня значимости. Таким образом, мы не можем отвергнутьгипотезу о нулевой пространственной корреляции, следовательно, ненужно включать в модель для среднедушевых доходов пространственныйлаг.Результатыоцениваниямоделидлясреднедушевыхдоходовпредставлены в таблице ниже (Таблица 4.4).
В различных спецификацияхоказывается, что отток миграции значимым и имеет положительныйкоэффициент. Такой же результат был получен ранее для уравнениязаработной платы. Коэффициент чистого миграционного прироста такжеоказался значимым и имеет отрицательный коэффициент. Опять жеполученный результат согласуется с неоклассической моделью. Оттокмигрантов повышает среднедушевые доходы в посылающем регионе.Высокие значения коэффициента чистого миграционного приростаприводят к снижению среднедушевых доходов в регионе.
Коэффициентчистого миграционного прироста для внешней миграции незначим длявсех моделей. Однако, этот эффект может быть объяснен низким уровнем58Тест Ареллано-Бонда на автокорреляцию второго порядка.161регистрации внешней миграции. В таблицах Д.5 и Д.7 в приложениипредставлены результаты для 1995-2010 и 2005-2010 годов соответственно.Результаты для 2005-2010 оказались очень схожими.
А для модели 19952010пространственныйлагипоказателимиграцииоказалисьнезначимыми.Таблица 4.4. Результаты для среднедушевых доходов 2001-2010.Переменные12Асиммет- Асимметричноеричноевлияние свлияниевнешнеймиграциейДоход (t-1)Отток миграции (t-1)Приток миграции (t-1)Коэффициент миграции(внешняя) (t-1)0.720***(0.105)0.012*(0.006)-0.011(0.008)0.0020.720***(0.104)0.010**(0.004)-0.009(0.008)345КоэффициентмиграцииКоэффициентмиграции(внешняя ивнутренняя)Безмиграции0.727***(0.107)0.729***(0.108)0.749***(0.104)0.002(0.005)(0.005)-0.012**Коэффициент миграции(внутренняя) (t-1)(0.006)Коэффициент миграции(t-1)Трансферты (log)Инвестиции (log)-0.004**-0.000(0.012)0.030(0.020)Да0.001(0.012)0.030(0.020)Да-0.001(0.012)0.029(0.020)Да(0.002)0.000(0.012)0.030(0.020)Да0.003(0.011)0.024(0.018)ДаДемографическиепоказатели, численностьстудентов, младенческаясмертность, временныедаммиНаблюдения634634634634634Кол-во регионов7373737373AR(2)59, p-value0.80910.78430.81390.77440.8225Тест Саргана, p-value0.12030.11790.12540.13220.1102Примечание: в скобках робастные стандартные отклонения.
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.159Тест Ареллано-Бонда на автокорреляцию второго порядка.1624.4. Миграция и динамика коэффициента ДжиниДля того чтобы оценить влияние миграции на межрегиональнуюдифференциацию, мы обратились ксигма-конвергенции, а именнопостроили динамику коэффициентов Джини60. Как уже упоминалосьранее, Глущенко (2012) показал, что только на основании сигмаконвергенции можно сделать вывод об изменении межрегиональнойдифференциации. На рисунке ниже (Рисунок 4.4) представлена динамикакоэффициента Джини для реальной заработной платы, уровня безработицыи реального среднедушевого дохода. Видно, что коэффициент Джини длясреднедушевыхдоходовснижается,чтоговоритобуменьшениимежрегиональной дифференциации.
Для заработной платы коэффициентДжини начинает убывать с 2000-х годов, а для уровней безработицытолько с 2007.0.350.30.250.20.150.10.05019981999200020012002200320042005200620072008ДоходЗарплатаБезработицаДоход без миграцииЗарплата без миграцииБезработица без миграции20092010Рисунок 4.4. Динамика коэффициента Джини для реальныхсреднедушевых доходов, реальных заработных плат и уровнейбезработицы с учетом миграции и без.Используя результаты модели (4.3) мы оценили, какими были бызаработные платы, уровень безработицы и среднедушевые доходы, если быне было миграционных потоков между регионами.
На рисунке 4.4коэффициенты Джини, рассчитанные по этим оцененным показателям,60Можно было бы построить и динамику взвешенных стандартных отклонений.163изображеныпунктирнымилиниями.Видно,чторазличиямеждусплошными линиями и пунктирными линиями практически неотличимы61.Следовательно,эффектмиграциинамежрегиональныеразличиянесущественный.4.5. Основные выводыМы рассмотрели модели условной бета-конвергенции на панельныхданных с пространственными эффектами для заработной платы, уровнябезработицы и среднедушевых доходов для 1995-2010 годов.
В результатеполучили, что отток мигрантов из регионов приводит к росту заработнойплаты и среднедушевых доходов в нем. Если учесть, что мигрантыдвижутся из менее благополучных регионов в более благополучные, томиграционный отток приводит к выравниванию заработных плат исреднедушевых доходов. Что касается уровней безработицы, то здесьникаких эффектов миграции не было выявлено.Стоит также отметить значимые пространственные эффекты как дляуровней безработицы, так и заработных плат. Найдена положительнаяпространственная корреляция. Это значит, что заработные платы и уровнибезработицы близких регионов положительно коррелируют. И этообъясняется взаимосвязями рынков труда близких регионов.
Чем ближерегионы друг к другу, тем больше они влияют друг на друга. Длясреднедушевых доходов пространственных эффектов не было найдено.Наши результаты согласуются с неоклассической теорией. Однако,эффект миграции в краткосрочном периоде совсем небольшой. Исследуядинамику коэффициентов Джини с учетом миграции и без, оказалось, чторазличия несущественные. Таким образом, миграция не способствуетсигма-конвергенции. Однако в данном исследовании проделаны только61Для проверки статистических гипотез о равенстве двух коэффициентов Джини были проведеныпопытки построить доверительный интервал для коэффициента Джини с помощью команды gconc дляСтаты (Kolenikov S., Sajaia Z., 2010). Однако доверительные интервалы оказались очень широкими.164первые шаги по изучению эффекта миграции на межрегиональнуюсходимость.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
