WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |

Экономические отношения соседних регионов более интегрированы между собой, чем с другими. Поэтому основное предположение состоит в том, что региональные наблюдения могут быть коррелированы в пространстве, то есть связаны между собой географическими, социальными, институциональными факторами.

С эконометрической точки зрения проблема состоит в нарушении предпосылки теоремы Гауса-Маркова о независимости и некоррелированности ошибок. Ошибки могут быть коррелированы с объясняющими переменными, а так же пространственно коррелированы друг с другом. В этом случае применение метода наименьших квадратов может привести к смещенным, неэффективным или несостоятельным Дискуссионные материалы: не для цитирования 11/04/оценкам. Другая проблема состоит в том, что оценки могут оказаться смещенными за счет пропущенных переменных: в модели мы не учитываем пространственные лаги, которые в действительности могут быть значимы.

С методологической точки зрения эндогенные и экзогенные переменные эконометрической модели регионального роста, а так же остатки модели, оцененные методом наименьших квадратов, необходимо проверять на возможную пространственную корреляцию. Такая проверка осуществляется при помощи расчета специальной статистики общей пространственной автокорреляции Морана или Гири (Moran’s I и Geary), а также пространственной диаграммы рассеивания Морана. Далее, для учета выявленной пространственной корреляции прибегают к моделям пространственного лага или модели пространственной ошибки.

Ключевую роль в пространственном анализе играет матрица весов, в которой тем или иным способом задается мера расстояния (близости, удаленности), а также соразмерности регионов. В Приложении 1 к данному докладу содержится более подробное описание применения методов пространственной эконометрики к нашему анализу.

Результаты эмпирического исследования конвергенции Ниже мы приводим результаты анализа - и -конвергенции регионов по следующим показателям: ВРП на душу населения, производительности труда в промышленности, реальных душевых денежных доходов и расходов населения, а также конечного потребления домашних хозяйств.

Изменение регионального разброса экономических показателей за 1998-2003 гг. (конвергенция) Региональные показатели ВРП на душу населения требуют корректировки вследствие существенно различающейся покупательной способности рубля по регионам. Эта проблема аналогична проблеме различной покупательной способности национальных валют при проведении межстрановых сопоставлений, которая, пусть и не полностью, решается с помощью расчета паритетов покупательной способности.

Показателей паритетов покупательной способности рубля не имеется. В литературе часто встречается корректировка региональных объемов ВРП по показателю стоимости жизни (прожиточного минимума), см., напр., НИСП 2006. Следует отметить, однако, что этот показатель базируется на очень малом наборе товаров и услуг, который не является репрезентативной по всему ВРП, и который совершенно не представляет такие элементы ВРП, как общественное потребление и накопление.

Поэтому, мы использовали результаты Гранберга А.Г. и Зайцевой Ю.С. 2003, которые рассчитали сводные региональные индексы корректировки ВРП для 1999 г. на основе индексов по трем основным элементам ВРП (потребление домашних хозяйств, общественное потребление и накопление). Мы затем продефлировали объемы ВРП в остальные годы с помощью погодовых иплицитных дефляторов ВРП.

Дискуссионные материалы: не для цитирования 11/04/По полной выборке Росстата, состоящей из 79 регионов6, в период с 1998 по 2003 гг. наблюдалось расхождение уровней экономического развития регионов (см.

приложение 2). Следующая диаграмма показывает разброс значений (логарифма) средних темпов роста за период в зависимости от (логарифма) ВРП на душу в 1998 г.

На этой диаграмме хорошо заметно два выброса – Республика Ингушетия (№6) и Чукотский АО (№87). Ингушетия была единственным регионом с отрицательными темпами роста за период (что неудивительно, с учетом тяжелого положения с безопасностью в республике), в то время как Чукотка продемонстрировала самые высокие темпы роста в стране (связанные с перерегистрацией нефтетрейдеров и крупными вложениями Сибнефти и Абрамовича в АО).

61 15 68 5465 3055 76 6075 64 56 79 34 222652 583233669 74 17 4062 59 45 8 1 8 9 10 11 Log GRP percap 1998, corrected Рисунок 2. Диаграмма рассеяния средних темпов роста ВРП на душу от начального значения в году.

Если мы исключим Ингушетию и Чукотку из нашей выборки, то обнаружим наличие конвергенции в целом рассматриваемый период, хотя с 2001 по 2003 гг. и наблюдалось некоторое увеличение межрегионального неравенства.

Таблица1. Показатели -конвергенции по 77 регионам (без Респ. Ингушетия и Чукотского АО) Year coeff. var. Gini IQR range 1998 0.5010 0.2344 0.4416 2.1999 0.4879 0.2327 0.4575 2.2000 0.4851 0.2291 0.4528 2.2001 0.4873 0.2274 0.4605 2.2002 0.4879 0.2277 0.4713 2.2003 0.4891 0.2283 0.4825 2.Автономные округа включались в субъекты федерации более высокого уровня. Чеченская Республика не рассматривалась.

Log av. GRP percap growth rate over 1998--.....Дискуссионные материалы: не для цитирования 11/04/GRP per capita (adjusted data): CV 77 regions 0.0.0.0.0.0.0.1998 1999 2000 2001 2002 Рисунок 3. Динамика коэффициента вариации ВРП на душу в 1998-2003 гг. по 77 регионам (без Респ.

Ингушетия и Чукотского АО) Далее мы проверили на -конвергенцию следующие показатели:

• Производительность труда в промышленности;

• Душевые денежные доходы населения, скорректированные на уровень цен в регионе (по потребительской корзине);

• Реальные душевые расходы населения;

• Фактическое конечное потребление домашних хозяйств (с 1998 по 2002 год).

Все эти показатели продемонстрировали наличие -конвергенции в целом за рассматриваемый период на полной выборке Росстата (по всем 79 регионам).

Конвергенция региональных экономических показателей за период 1998-2003 гг. (конвергенция) Анализ -конвергенции проводился на основании трех типов моделей:

безусловной, минимально-условной (т.е. пространственно-обусловленной с использованием матрицы географических весов и пространственной эконометрики) и условной.

Оценка уравнений безусловной конвергенции по полной выборке из 79 регионов для ВРП на душу населения не дала статистически значимой оценки коэффициента конвергенции. Иными словами, мы не может подтвердить ни наличия, ни отсутствия сходимости экономического развития регионов. Однако, если мы исключим Ингушетию и Чукотку, сходимость регионов по уровню экономического развития все же наблюдается. Гипотеза о сходимости подтверждается для всех остальных переменных на полной выборке. В тоже время, скорость конвергенции сильно варьирует по рассматриваемым показателям. Так, регионам потребуется 67 лет для преодоления половины расстояния до траектории устойчивого роста по показателю ВРП на душу. По другим показателям скорость конвергенции значительно больше – половина расстония преодолевается за 13 – 35 лет.

Дискуссионные материалы: не для цитирования 11/04/Таблица 2. Модели безусловной - конвергенции (МНК оценки) conv.

€ € R^2 adj Speed Half-life ВРП на душу населения* 0.1734 -0.0107 0.0329 1.036 66. (0.003) (0.062) Производительность труда 0.3482 -0.0238 0.0805 2.224 31. (0.001) (0.006) Потребительские доходы 0.2858 -0.0231 0.0556 2.167 32. (0.000) (0.021) Потребительские расходы 0.2801 -0.0209 0.0393 1.965 35. (0.000) (0.044) Конечное потребление 0.6806 -0.0630 0.2516 5.346 13. (0.000) (0.000) * по 77 наблюдениям: исключены Республика Ингушетия и Чукотский АО Включение в модель безусловной конвергенции пространственных лагов преследует целью проверку двух основных гипотез:

• Пространственной кластеризации по темпам роста, а именно: регионы, находящиеся в окружении относительно быстрорастущих соседей, как правило также будут расти более быстрыми темпами;

• Пространственной кластеризации по начальным значениям: регионы, находящиеся в начальный момент времени в окружении относительно богатых соседей, будут характеризоваться более высокими темпами роста.

Эмпирическая проверка этих гипотез для ВРП на душу населения и производительности труда в промышленности (в рамках моделей пространственной эконометрики) подтверждает первую гипотезу и опровергает вторую (см. таблицу 3).

Средние темпы роста ВРП на душу населения положительно и статистически значимо связаны со средними темпами роста ВРП на душу в соседних регионах посредством эндогенного пространственного лага.

Мы также оценили модель темпов роста с пространственным лагом только на экзогенную переменную начального уровня подушевого ВРП (не приводится в тексте доклада). Оценка этого лага оказалась статистически незначимой, т.е. темпы роста регионов связаны с темпами, а не начальными значениями ВРП на душу в соседних регионах. Иными словами, региональная экономическая динамика пространственно скоррелирована с динамикой других регионов, но не с их уровнями развития. Тот же вывод справедлив и для производительности труда в промышленности.

Отметим, что для реальных доходов и расходов населения, а так же фактического конечного потребления домашних хозяйств, статистические тесты показывают отсутствие пространственной корреляции для средних темпов роста (см.

таблицу 2). При этом так же нет пространственной автокорреляции в оцененных МНК остатках уравнений безусловной конвергенции. Видимо, это можно объяснить тем, что пространственная кластеризация связана больше с технологической структурой, размещением в пространстве производства, нежели потребления.

Дискуссионные материалы: не для цитирования 11/04/Таблица 3. Коеффициенты пространственной корреляции (Moran’s I ) OLS Growth rates Initial value residuals ВРП на душу населения 0.162 0.159 2. 0.007 0.008 0.Производительность труда 0.281 0.241 4. 0.000 0.000 0.Потребительские доходы 0.01 0.133 0. 0.362 0.011 0.Потребительские расходы 0.001 0.162 0. 0.415 0.003 0.Конечное потребление 0.02 0.178 -0. 0.307 0.001 1.Таблица 4. Модели минимально условной - конвергенции (ММП оценки).

Spatial Error Spatial Lag ВРП на душу населения* € 0.15950 0. (0.004) (0.011) € -0.00941 -0. (0.092) (0.066) € €, 0.33788 0. (0.034) (0.023) conv. speed, % 0.92 0.Half-life, years 76 Sq. Corr. 0.046 0.Производительность труда в промышленности € 0.33849 0. (0.000) (0.001) € -0.02316 -0. (0.005) (0.003) € €, 0.45497 0. (0.001) (0.000) conv. Speed, % 2.17 2. Дискуссионные материалы: не для цитирования 11/04/Half-life, years 32 Sq. Corr. 0.092 0.* по 77 наблюдениям: исключены Республика Ингушетия и Чукотский АО Модели условной конвергенции для ВРП на душу населения.

Объясняемая переменная:

• Логарифм средних темпов роста ВРП (индекс физических объемов ВРП) на душу населения за период 1998 – 2003. (ln_grppc_phvi_9803).

Объясняющие переменные:

• Логарифм начального уровня ВРП на душу населения (1998), скорректированный на индекс корректировки ВРП 1999 (Гранберг А.Г., Зайцева Ю.С. 2003) (ln_grppc_corr98);

• Финансовая помощь регионам на душу населения в реальных величинах (имплицитный дефлятор ВРП), среднее за период 1998 – 2003 (mfagrpdpc9803).

Финансовая помощь расчитывалась как сумма показателей: Фонд финансовой подддержки регионов; Средства, получаемые по взаимным расчетам (между регионом и федеральным бюджетом), в том числе компенсации дополнительных расходов, возникших в результате решений, принятых органами государственной власти; Другие дотации, Субвенции (целевые деньги), Бюджетные ссуды.

Таблица 5. Модель условной - конвергенции * - conv.

Model Spatial Error Spatial Lag ln_grppc_phvi_Estimation OLS ML ML constant 0.21915 0.21051 0. (0.000) (0.000) (0.001) ln_grppc_corr98 -0.01452 -0.01370 -0. (0.009) (0.01) (0.008) mfagrpdpc9803 -0.00890 -0.00906 -0. (0.001) (0.001) (0.001) conv. Speed, % 1.39 1.32 1.Half-life, years 50 53 Lambda, rho - 0.31025 0. (0.043) (0.031) Number of obs 77 77 R^2 (adj.) or Sq. Corr. 0.1504 0.172 0.Root MSE 0.01932 0.02 0.LIK 196.141 198.032 198.AIK -4.BIC -713.White H0: homosked. 0. Дискуссионные материалы: не для цитирования 11/04/ (0.710) Moran (Wd) 2.677 - - (0.007) * по 77 наблюдениям: исключены Республика Ингушетия и Чукотский АО Отрицательный коэффициент при переменной «финансовая помощь» отражает различие в уровнях устойчивых состояний регионов. Иными словами, регионы с более высокими объемами финансовой помощи имеют меньшие уровни устойчивых состояний ВРП. Таким образон, отсутствуют признаки того, что расходы федерального бюджета на помощь регионам способствовали региональному выравниванию. Это контрастирует с опытом других стран, в частности, Евросоюза, где данная спецификация модели показала положительное влияние расходов на выравнивание уровней регионального экономического развития (Structural Objective 1) на темпы экономического развития регионов.

Следующая спецификация имитирует подход к анализу конвергенции регионов ЕС Fingleton 2004. Условная конвергенция с показателями: финансовой помощи, отправления пассажиров ж/д транспортом, среднее за период 1998 - 2003 (mprpc9803), доли лиц с высшим и послевузовским образованием в численности экономически активного населения (sh_high_educ). Доля населения с высшим образованием в экономически активном населении используется в качестве прокси-переменной для запаса человеческого капитала Отправления пассажиров железнодорожным транспортом отражает степень географической связанности данного региона с остальными регионами страны (и сложившуюся географическую конфигурацию инфраструктуры) и, таким образом, степень мобильности местного населения.

Таблица 6. Модель условной - конвергенции (МНК оценки)* ln_grppc_phvi_9803 Coef. Std. Err. t P>|t| constant 0.2069 0.0519 3.99 0.ln_grppc_corr98 -0.0158 0.0051 -3.13 0.mfagrpdpc9803 -0.0056 0.0026 -2.15 0.mprpc9803 0.0008 0.0004 2.23 0.sh_high_educ 0.0720 0.0367 1.97 0.conv. Speed, % 1.51 LIK 203.Half-life, years 46 AIC -5.Number of obs 77 BIC -719.F( 4, 72) 8.09 White 20.Prob > F 0.000 (0.104) R-squared 0.31 Moran’s I 1.Adj R-squared 0.2717 (0.246) Root MSE 0.* по 77 наблюдениям: исключены Республика Ингушетия и Чукотский АО В данной модели не подтверждается, но и не отвергается пространственная корреляция в остатках. Пространственные коэффициенты в моделях Spatial Error и Spatial Lag – не значимы. Отсутствие пространственной корреляции в ошибках регрессии, вероятно, вызвано включением в модель переменной числа перевозок пассажиров железнодорожным транспортом, которая содержит в себе пространственную структуру модели.

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.