Влияние индустриализации на урбанизацию в России
Разработка модели урбанизации с индустриализацией и природными ресурсами. Полезность индивида и бюджетное ограничение. Функция производства, доля труда занятых. Определение зависимости урбанизации от мануфактурного производства и от добычи нефтепродукта.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 28.10.2019 |
| Размер файла | 999,3 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Можно заметить схожие результаты с базовой моделью. Однако, здесь отражена гетерогенность предпочтений по классам. Правая сторона уравнения показывает, что один из классов имеет диспропорциональную долю доходов от ресурсной ренты. Важная часть уравнения - это . Она отражает разницу в предпочтениях сектора сервиса между людьми, владеющими ресурсами, и средневзвешанными предпочтениями среди всех индивидов. Таким образом, эта разница в предпочтениях сфер услуг будет преумножать эффект от производительности труда на долю занятых людей в секторе услуг. Другими словами, если продуктивность выработки источников природных ресурсов растет, тогда доход людей, владеющих ресурсами, от ресурсной ренты будет также увеличиваться. Тогда потребление услуг для этого класса людей будет расти, что увеличит разницу между их предпочтениями и средневзвешанными предпочтениями первого класса людей. Все это приведет к более масштабному наплыву рабочей силы в сектор услуг.
Уравнение (3.4) отражает что увеличение уровня урбанизации, которое следует после позитивного шока в секторе ресурсов, зависит от уровня неравенства в обществе или разницы в величине предпочтений между классами. С другой стороны, разница максимальна, когда ? стремится к нулю или доля людей, которые зарабатывают на ресурсной ренте ничтожно мала. В итоге, неравенство в заработках от ресурсной ренты, как и урбанистический сдвиг в предпочтениях владельцев ресурсов, будет преувеличивать эффект природных ресурсов на урбанизацию.
2.4 Обсуждение результатов
В построенных моделях достаточно много упрощений, которые искажают результаты. Самый большой недочет, на мой взгляд, который используется почти во всех статьях подобного рода - это то, что рабочая сила свободно перемещается между секторами и зарплаты между секторами равны. В жизни, конечно, человеку сложно быстро переквалифицироваться и перейти в другой сектор производства. Поэтому сдвиги в потоках рабочей силы будут происходить в долгосрочной перспективе, скорее всего, даже со сменой поколения.
Более того, данная модель предполагает идеальное взаимодействие экономики. К сожалению, в действительности, трудно сказать, что общество действительно имеет какую-то долю от земельной ренты и вливаний капитала (вспоминая материал первого раздела, инвестиции во многих регионах не ощутимы). Таким образом, можно проследить только эффект от ресурсной ренты.
Следующий момент - это технический прогресс (А). Конечно, трудно проследить изменения в этой переменной, и к тому же она включает в себя много составляющих. Так, например, в отношении земельного сектора эта переменная отражает и плодородность земель. Поэтому результаты раздела 2.2 становятся не совсем ясными.
Данные поправки являются погрешностями, влияющими на объективность выводов. Так что, наблюдая отношения секторов на реальных данных в следующем разделе работы, становятся понятны причины некоторых расхождений.
3. Применение модели на данных
3.1 Описательная статистика
Чтобы понять некоторую общую зависимость факторов в регионах России давайте проведем небольшой описательных анализ перед тем, как строить модели.
На рисунке 1 мы можем пронаблюдать за зависимостью урбанизации в регионах в 2013 году от промышленного производства (выраженного в млн.руб.) исключительно в регионах, где не добывают нефтяной продукт или газоконденсат («production city»), в 2013г. А на рисунке 2 мы видим взаимосвязь уровня урбанизации в «consumption city» и объема добычи нефтяного продукта и газового конденсата, взвешенного по размеру бюджета региона, также в 2013 г.
Рисунок 1 Зависимость промышленного производства от уровня урбанизации
Рисунок 2 Зависимость добычи нефтяного продукта от уровня урбанизации
Вы видим, что в 1 рисунке линия тренда имеет положительный и возрастающий наклон, однако, видно, что зависимость весьма слабая. На 2 рисунке зависимость видна гораздо сильнее: так урбанизация вырастает на 20%, если доля добычи нефти и газа увеличивается в четыре раза в масштабе дохода региона.
Экономическое развитие региона чаще всего оценивается в отношении доходов региона на одного жителя региона. И, как мы можем увидеть на следующем рисунке, величина добычи нефтепродукта и газового конденсата действительно имеет влияние на доходы населения.
Рисунок 3 Зависимость дохода ВРП от добычи в нем нефтепродукта и газового конденсата
Однако, нам предстоит выяснить, является ли взаимосвязь 3 рисунка драйвером для миграции населения с сельских территорий в город, и какое влияние имеют все 3 переменные с 2 и 3 рисунка.
В литературе на сравнение урбанизации между странами обычно в качестве объясняющей переменной берут производство природных ресурсов: уголь, золото, металл, нефть, газ, драгоценные камни и т.д. Как мы уже выяснили, рассматриваемые факторы достаточно сильно зависят от нефти и газа, стоит проверить, является ли взаимосвязь экономического развития региона такой же сильной с другими природными ресурсами. На рисунке 4 я представляю зависимость доходов региона от добычи природных ископаемых (левый график) и от добычи угля (правый рисунок).
Рисунок 4 Зависимость ВРП на душу населения (в руб.) от ДПИ (в млн. руб.) и от добычи угля (в тыс. тонн)
Трудно проследить влияние производства ДПИ и угля на доходы населения. Даже исключив выбросы, сложно заметить линейное и экспоненциальное отношение факторов. Поэтому при дальнейшем анализе я буду использовать добычу нефтяного продукта, включая газовый конденсат, в качестве природного ресурса нашей страны.
Изучая природу урбанизации регионов с развитым нефтяным производством, стоит вспомнить первый раздел моей работы, где я описываю, что обогащенность региона растет за счет того, что происходит эффект дохода населения. То есть высвобождается дополнительный доход от производства и экспорта нефтяного продукта. И как выяснилось из модели в предыдущем разделе, эти средства должны идти на импорт товара агрокультурного и промышленного производства. Мы можем пронаблюдать соответствующие зависимости на Рисунке 5.
Рисунок 5 Зависимость доли импорта агрокультурных товаров и доли импорта промышленного товара от доли добычи нефти в ВРП в "consumption cities" в 2013 г.
На левой шкале (синим цветом) отражена доля импорта агрокультурного производства в масштабе ВРП, а на правой шкале (оранжевым цветом) доля импорта промышленного товара в ВРП. В отношении импорта промышленного продукта мы видим логичную связь: чем больше добывается нефтепродукта, тем больше импортируется товара. А в отношении агрокультуры, наоборот, линия тренда является нисходящей и линейной. Это может происходить как из-за выбросов, так и из-за особенностей регионов. Давайте попробуем соотнести эти результаты с долей занятых в разных секторах.
Рисунок 6 Взаимозависимость доли работников в разных секторах экономики от общего числа занятых и добычи нефтяного продукта, включая газовый конденсат, взвешенного по ВРП в 2013 г.
Из Рисунка 6 мы видим, что увеличение добытых природных ресурсов положительно влияет на долю занятых в секторе природных ресурсов и долю занятых в секторе непродаваемого товара и услуг (что включает работников сфер: образования, здравоохранения, транспорта, гостиниц и ресторанов, предоставление социальных, коммунальных и частных услуг, а также производства электричества и воды). И мы можем заметить отрицательную зависимость с долей рабочих в секторах агрокультурного производства и продаваемого товара или услуг (к примеру, финансовых). В дополнение, видим, что меньше всего рабочих задействовано в секторе производства природных ресурсов, как и предполагалось мной в модели. А больше всего в секторе услуг и непродаваемого товара, что также соответствует результатам предыдущего раздела.
Таким образом, данная элементарная статистика подтверждает многие взаимосвязи, выведенные в построенной мной модели. В следующей части я постараюсь подтвердить их с эконометрической точки зрения и разобраться в причинах некоторых несоответствий.
3.2 Пространственный анализ
Первые регрессии отражают результаты данных для 82 регионов Российской Федерации. Я не беру в выборку Москву и Санкт-Петербург, так как они создадут сильные выбросы. И Крым, так как основную часть рассматриваемого периода времени он не был частью России.
Зависимая переменная показывает уровень урбанизации (то есть процент городского населения по отношению ко всему населению) в регионе в 2013 году (. Объясняющие переменные: производство обрабатывающей промышленности на тысячу человек в 2013 году в тысячах рублей (); среднее арифметическое объемов добытой нефти, включая конденсат, за период с 1990 по 2015 гг. в млн. тонн.
1 базовая регрессия
Первая самая простая регрессия учитывает исключительно 3 основных переменных. Мы видим, что R-squared = 13%, так что модели можно доверять только на 13%. Что касается самих переменных, то мы видим, что при увеличении среднего количества добытой нефти за 25 лет на 1 млн тонн, урбанизация в 2013 увеличивается примерно на 0,1%. P-value меньше 0,05, значит доверять этому результату можно. При увеличении промышленного проиводства на тысячу человек на одну тысячу рублей, урбанизация увеличится 0,000004 %. Это, конечно, почти что незначительное увеличение доли гороских жителей, но P-value также показывает достоверность оценки.
2 регрессия с разбивкой по регионам.
По примеру ранее написанных работ я решила разбить всю выборку по округам. Есть возможность, что люди предпочитают жить в каком-либо регионе из-за его специфических особенностей. В Российской Федерации существует 8 федеральных округов: Центральный, Северо-Западный, Южный, Северо-Кавказский, Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный. Я строю регрессию уровня урбанизации на каждый из федеральных округов по каждому показателю.
Таблица 1
|
Уровень урбанизации на |
|||
|
Добыча нефтяного продукта (1990-2013) |
Промышленное производство на 1000 чел. В 2013 г. (в тыс.руб.) |
||
|
Центральный ФО |
0 |
6.55 e-06 |
|
|
p-value |
0 |
0.544 |
|
|
Северо-Западный ФО |
0.667 |
7.23 e-06 |
|
|
p-value |
0.408 |
0.583 |
|
|
Южный ФО |
-0.609 |
-5.27 e-06 |
|
|
p-value |
0.791 |
0.606 |
|
|
Северо-Кавказский ФО |
2.231 |
-0.0004 |
|
|
p-value |
0.001 |
0.002 |
|
|
Приволжский ФО |
0.075 |
2.67 e-06 |
|
|
p-value |
0.800 |
0.274 |
|
|
Уральский ФО |
4.107 |
6.68 e-06 |
|
|
p-value |
0.037 |
0.015 |
|
|
Сибирский ФО |
0.351 |
7.01 e-06 |
|
|
p-value |
0.752 |
0.486 |
|
|
Дальневосточный ФО |
1.360 |
0.00012 |
|
|
p-value |
0.399 |
0.133 |
Построя регрессии, обратим внимание на производсвто промышленной продукции на 1000 жителей региона, R-squared всегда выше 20%, тем не менее, о значимости коэффициентов можно сказать только в случае Северо-Кавказского, Уральского федеральных округов (на 5% значимости) и Дальневосточного ФО (на 15% значимости). На Кавказе увеличение промышленного производства оказывает негативное влияние на уровень урбанизации. Возможно, это связано со спецификой самого региона, менталитета местных жителей. На Урале и Дальнем Востоке взаимосвязь положительная, однако, очень маленькая.
Рассматривая отношение уровня урбанизации и добычи нефти в регионах, мы можем увидеть, что коэффициенты значимы по-прежнему исключительно для Кавказа и Урала (на 5% уровне значимости). Коэффициенты показывают достаточно сильную зависимость: при увеличении среднего количества нефтепродукта с 1990 по 2013 год на 1 млн тонн урбанизация на Кавказе увеличивается на 2%, а на Урале - на 4 %. Напомню, что в Уральском федеральном округе располагаются самые большие месторождения нефти (Ямало-Ненецкий АО, Тюменская область, Ненецкий АО), в то время, как на Кавказе обрабатывается не так много природных ресурсов, но эксперты видят потенциал в этом регионе.
В целом, не вижу смысле использовать эти ограничения, так как показатели при многих переменных не значимы.
3 Регрессия с контролирующими переменными.
В исследованиях говорится, что в некоторых странах может происходить процесс урбанизации, который не будет полностью объесняться экономическим развитием. Эта урбанизация происходит по причине “labor pull” и “labor push” переходов, которые я описывала в Обзоре литературы. Другими словали, изменения в агрокультурном производстве заставляют рабочих переезжать в города. Harris-Todaro создал модель, показывающую, что пока зарплата у городских рабочих будет выше, чем заработная плата рабочих в сельских местностях, будет происходить сельско-городская миграция населения.
Обозначим несколько причин, почему зарплаты могут быть разные в этих секторах. Во-первых, огрниченость земли или катастрофы,созданные как природой, так и человеком: плотность сельского населения в 2013 году (сколько сельских жителей приходится на квадратный километр площади региона); средний годовой прирост численности населения за последние 5 лет (2008-2013 гг.) в процентах; количество природных катастроф, происходивших в регионе за последнии 30 лет. Во-вторых, мы будем контролировать площадь региона (квадратные километры), население региона в 2013 ( в тыс.) и также создадим дамми переменную, которая равняется 1, если регион имеет выход к морю, и равняется 0, если не имеет. Возможно, на побережье больше путей для торговли, соответсвенно, больше возможностей для работы.
Следующая модель построена по примеру модели, созданной в отношении стран всего мира. Для оценки того, так страндартная модель развития и нефтересурсы влияют на урбанизацию целых стран. Я хочу посмотреть, будут ли действовать эти взаимосвязи по отношению к России. По большому счету, Россия - большая страна, разные части которой имеют различные климатические условия, разыный уровень запаса природных и человеческих ресурсов.
Видим, что данная модель объеснена на 46%. Коэффициенты при добычи природных ресурсов и промышленной продукции значимы, а значения примерно такие же, как и в первой регрессии. Дамми-переменные, показывающие выход к морю не дали хорошего результата: коэффициенты не значимы, а знаки при коэффициентах не логичные, значит выход к морю какого-то дополнительного эффекта на увеличение производства не производит.
Также не оказывает никакого влияния размер территории и количество природных бедствий. Коэффициент при последней переменной может быть не значим из-за ошибки и ограниченности данных. Так как не обо всех природных катастрофах много пишут новостей, я думаю, что могла не все учесть, и к тому же невозможно представить, как сильно та или иная природная катастрофа повлияла на плодородность земель и привлекательность региона. В свою очереь, не значимость размера территорий кажется неожиданным результатом. Скорее всего, это из-за пропущенных переменных или какой-либо ошибки в данных.
Однако, по результатам этой модели я могу сказать, что те взаимодействия факторов, которые происходят в масштабе всего мира в разных странах, по большей мере, не подходят к России. Возможно, это из-за национальных особенностей нашей страны, возможно, из-за ошибок и пропусках в данных.
3.3 Панельный анализ
Для следующей регрессии я возму панельные данные для 82 регионов (i) в 5 периодах (t=1990,1995,2000,2005,2010). Мы будем рассматривать отношения уровня урбанизации в период t () и количество добытых природных ресурсов в млн тонн в период t-1 (), при этом контролируя производство промышленной продукции на 1000 человек в тыс. рублей в 2013 году с временные трендом (). Также посмотрим, станут ли результаты лучше при добавлении фиксированных и случайных эффектов (, ).
В примере самой простой регрессии, где задействованны только урбанизация, природные ресурсы со одним временным лагом и промышленное производство в настоящем времени с временным трендом. Конечно, эта регрессия не является моделью для описания процесса урбанизации. Тесты на гетероскедастичность и пропущенные перменные она не проходит, тем не менее показывает, что коэффициенты при обеих переменных стали ниже, чем в пространственной модели. Но они по-прежднему положительные и значимые.
Однако, едва ли можно сравнивать результаты панельной и пространственной модели, так как последняя измеряет долгосрочный эффект долгосрочных изменений в добычи природных ресурсов. В то время, как панельные ряды показывают, какой эффект за небольшой промежуток времени могут иметь краткосрочные изменения.
Далее, пробуя влючить фиксированные (масштабы региона - Area;выход к морю - Sea), случайные ( размеры населения - Popul_t ; количество сельских жителей на кв.км - RuralPopKm_t; прирост жителей - Growth) эффекты и изначальное количество нефтянных запасов на 1990 год (NR_init), получаем следующие результаты с поправкой на робастность ошибок:
Хочется выделить несколько, на мой взгляд, значимых моментов. Во-первых, наши главные объясняющие переменные попрежднему имеют значимые коэффициенты (p-value < 0,1), и урбанизация в регионах может увеличиться на 0,5% за 5 лет, если добыча природных ресурсов увеличится на 1 млн тонн. Во-вторых, хочется заметить, как и в предыдущей модели, масштабы региона не имеют большого значения (коэффициенты статистически незначимые, а знаки перед коэффициентами не логичные), соответсвенно от размера региона не сильно зависят масштабы эффекта промышленого производства или природных ресурсов. Другими словами, агломерационного эффекта мне не удалось выявить. И в-третьих, судя по результатам в целом, данные контролирующие переменные не очень помогли в описании процесса урбанизации. Значит, взаимосвязи, выявленные авторами статей про урбанизацию во всех странах, нельзя проецировать на Россию, и в объяснении природы урбанизации в России задейстрованны иные факторы и отношения. Однако, проблема также может быть в данных и коротком промежутке рассмотрения взаимодействия факторов. В 1990-ых происходило много сложных процессов, связанных с развалом СССР, а в 2000-х трудное восстановление экономики после кризиса - это, естественно, наложило свой эффект на результаты.
Регрессии с учетом импорта
В следующей таблице представленно несколько регрессий. Появились переменные: логарифм среднего значения за 23 года (с 1990 по 2013) ВРП на душу населения региона; логарифм суммы значений импортированного товара агрокультурного производства (мясо, консервы, молочные продукты, сахар и т.д.) в 2013 году, которые измеряются в тысячах тонн; логарифм суммы импотрированных товаров, для производства которых не нужно использовать природные залежи (каучук, древесина, химическая промышленность, целлюлоза, изделия из металла, машины, инструменты), в 2013 году.
Таблица 2
|
Логарифм ВРП на душу населения 1990-2013 гг. |
Уровень урбанизации на 2013 г. |
Логарифм импорта продуктов агрокультурного производства в 2013 г. |
Логарифм импорта продукции промышленного пр-ва в 2013 г.(в млн долл) |
|||
|
Добыча природный ресурсов 1990-2013 гг. (в млн.тонн) |
0.0107903 (0.0026004) |
0.1034352 (0.0512006) |
0.0035337 (0.0491931) |
- 0.0119941 (0.0084962) |
0.001144 (0.0019521) |
|
|
P-value |
0.000 |
0.047 |
0.643 |
0.112 |
0.160 |
|
|
Промышленный продукт на 1000 чел. (в тыс.руб.) |
0.00000139 (9.67e-06) |
0.0000478 (1.90e-06) |
0.000034 (1.68e-06) |
0.0000369 (3.05e-07) |
-0.00000923 (0.0186598) |
|
|
P-value |
0.154 |
0.014 |
0.046 |
0.073 |
0.000 |
|
|
Логарифм ВРП на душу населения 1990-2013 гг. |
9.913444 (1.938665) |
- 0.5637781 (0.507566) |
0.6644112 (0.0890388) |
|||
|
P-value |
0.000 |
0.170 |
0.000 |
|||
|
Уровень урбанизации на 2013 г. |
0.0641472 (0.020663) |
0.0123859 (0.0045222 ) |
||||
|
P-value |
0.003 |
0.008 |
||||
|
R-squared |
0.2089 |
0.1279 |
0.3490 |
0.1879 |
0.8443 |
|
|
F-test |
10.30 |
5.72 |
13.76 |
4.22 |
103.00 |
Из этих результатов видно, что ВРП на человека значимо влияет на результаты регрессий. Доходы населения зависят от количества добываемого в регионе сырья, и в предыдущих результатах эффект от переменной природных ресурсов содержал в себе эффект от ВРП на человек, это видно по тому, как сильно уменьшился коэффициент (и его значимость) перед NR при добавлении переменной логарифма ВРП.
Можно заметить, что импорт агрокультурного производства имеет прямую зависимость от производства промышленного товара и от уровня урбанизации. Думаю, это показывает часть процесса индустриализации. Больше людей приходят в сектор промышленности и уходят из сектора агрокультуры, что вынуждает государство импортировать продукцию. Однако, отрицательная зависимость добычи природных ресурсов и импорта агрокультурного производства вызывает некоторые вопросы. Я думаю, что регионы, занимающие разработками нефтяных месторождений, преимущественно трудно назвать развитыми центрами. Обычно, это маленькие города, где люди также стараются поддерживать свое хозяйство. Поэтому связь между импортом агрокультуры и добычей природных ресурсов (как и ВРП на душу населения) имеет отрицательное значение.
В случае с импортом продукции промышленного производства мы видим, что при увеличении добычи природных ресурсов импорт увеличивается, что также положительно влияет на увеличение дохода человека, как и урбанизации региона. А взаимосвязь произодства и импорта промышленной продукции имеет отрицательный знак. Эти результаты соответсвуют ожиданиям.
Таблица 3
|
Доля рабочих в секторе: |
|||||
|
Агрокультуры |
Промышленности |
Природных ресурсов |
Сервиса |
||
|
Уровень урбанизации |
-0.0031057 (0.0003903) |
0.0037746 0.0005665 |
-0.0007263 (0.000288) |
0.000703 (0.04345) |
|
|
P-value |
0.000 |
0.000 |
0.014 |
0.987 |
|
|
Добыча нефтепродукта в млн.тонн (1990-2013 гг) |
0.00631 (0.001598) |
-0.0003589 (0.0002319) |
0.0003757 (0.0001179) |
0.0000755 (0.0000676) |
|
|
P-value |
0.194 |
0.126 |
0.002 |
0.168 |
|
|
Промышленный товар на 1000 человек (в тыс.руб.) |
-0.0000259 (0.00000557) |
0.00136 (0.000808) |
-0.000273 (0.0000411) |
-0.000000733 (0.000000387) |
|
|
P-value |
0.144 |
0.097 |
0.118 |
0.062 |
|
|
Логарифм ВРП на душу населения (1990-2013 гг) |
-0.0571663 (0.0168321) |
0.2130981 (0.0244294) |
0.1436863 (0.0124199) |
0.1288988 (0.0174312) |
|
|
P-value |
0.001 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
|
|
R-squared |
0.6738 |
0.5991 |
0.7551 |
0.4876 |
|
|
F-test |
38.21 |
37.65 |
57.05 |
50.22 |
В таблице 3 мы видим, что коэффициент при добычи нефти имеет наименьшую значимость из всех (иногда только на 20% уровне значимости), так как эффект от логарифма ВРП на человека перекрывает эффект от добычи. Знак имеет отрицательное значение только когда зависимая переменная - это доля рабочих в промышленной области. В регрессии с долей рабочих в агрокультурном секторе он положительный - хотя это противоречит моей модели. Такие результаты могут быть логичны, если брать в расчет выводы описательной статистики и то, что импорт агрокультурного продукта также падает, когда растет добыча нефтепродукта.
Коэффициенты при росте продуктивности промышленного производства везде имеют вполне ожидаемые знаки: вся рабочая сила стекается в промышленный сектор. При росте урбанизации доля занятых в секторе агрокультуры и природных ресурсов снижается - предполагаем, что секторы природных ресурсов и, естественно, агрокультуры развиваются преимущественно в маленьких городах. Доходы региона на душу населения немного отрицательно влияют на долю рабочих в агрокультурном секторе - как мы выяснили, общество богатеет либо за счет нефтепродуктов, либо за счет промышленности, если в регионе не развито ни то, ни другое, то доходы региона не большие. И хотя агрокультура немного развивается и в регионах, где есть нефтепроизводство, по видимости, эффект от таких регионов перекрывается. F-test и R-squared для всех регрессий показывают хорошие значения.
Таким образом, полученные результаты несколько противоречят результатам проведенных исследований, а некоторые даже не соответсвуют моей модели. Тем не менее, я считаю, в этом выражается особенность нашей страныи и ее регионов.
Заключение
Эта работа освещает под несколько новым углом процесс урбанизации в России, показывая, что урбанизация не всегда сопутствует индустриализации. В частности, в регионах, богатых природными ресурсами, уровень урбанизации поднимается без увеличения промышленного производства.
Я построила модель, отражающую оба способа урбанизации. В результате, мы получили некоторые выводы:
· Продуктивность производительности природных ресурсов, как и их запасы непосредственно должны положительно влиять на долю рабочих сектора услуг.
· Размер сектора услуг также имеет значение: доля рабочих в секторе услуг зависит от того, насколько большую роль сектор услуг играет в уровне жизни жителей региона.
· Если доход по продуктам питания достаточно эластичен, то при улучшении продуктивности сектора природных ресурсов, сектор агрокультурного производства развиваться не будет.
· При высвобождении рабочей силы из сектора промышленности, люди идут в сектор услуг, что не позволяет уровню урбанизации упасть, поэтому эластичность замещения в этих секторах высокая.
· Улучшение в продуктивности природных ресурсов приводит к росту производства в этой сфере относительно секторов промышленного и агрокультурного производств.
· Если природные явления непосредственно оказывают влияние на плодородность сельских земель и плодородность региона, то: во-первых, направленность природных явлений оказывает давление на сдвиг рабочей силы из агрокультурного сектора в промышленный, и во-вторых, чем выше коэффициент урбанизации, тем меньше эффект от природных условий на трансформацию рабочих структур.
· Чем выше уровень неравенства в обществе, тем больший эффект изменения в секторе природных ресурсов будут оказывать на уровень урбанизации.
Последующий анализа данных с Росстата дает право нам сказать, что величина добычи нефтепродукта (другими словами, сектор природных ресурсов) и производство промышленного товара действительно положительно влияет на уровень урбанизации. Промышленность имеет чуть менее значимый эффект.
Тренды, которые были замечены в моделях урбанизации в разных странах, не сильно прослеживаются по регионам России. Добавление фиксированных и случайных эффектов не показывало значимых результатов. Также мне не удалось выявить агломерационного эффекта, о котором много говорят в теории. Также я не увидела и разницу в отдаче факторов между федеральными округами.
По результатам нескольких регрессий и графиков, я увидела одно несоответствие моим ожиданиям. В регионах с нефтеобрабатывающей промышленностью также высок уровень агрокультурного производства, а доля импорта агрокультурного продукта маленькая. Думаю, что это связанно с тем, что изначально и агрокультура, и нефтедобыча представляют работу с землей. Так что такая связь секторов скорее не последствие, а еще не проявившийся эффект. Тем более, рабочая сила в сфере услуг действительно увеличивается, а в секторе сельского хозяйства немножко уменьшается. Со временем, эта зависимость будет видна еще больше. В отношении импорта промышленного продукта все так, как и предполагалось: импорт больше для тех регионов, где развит сектор природных ресурсов.
В конце работы мне хочется подвести следующие итоги. Конечно, взаимсвязи, найденные авторами статей на тему урбанизации, действительно применимы для Российских регионов. Я убеждена, что некоторые эффекты недостаточно сильно прослеживаются из-за неполноты данных, либо из-за их неточности. Думаю, что по прошествии какого-то времени, сдвиги в структуре рабочих сил будет более наблюдаемы. Все-таки урбанизация в такой большой стране как Россия не может протекать мгновенно и масштабно.
Список литературы
1. Acemoglu D., Johnson S., and Robinson J.A. "Reversal of fortune: Geography and institutions in the making of the modern world income distribution." The Quarterly journal of economics 117.4 (2002): 1231-1294.
2. Acemoglu D., Johnson S., and Robinson J.A. "Institutions as a fundamental cause of long-run growth." Handbook of economic growth 1 (2005): 385-472.
3. Alvarez?Cuadrado F., Van Long N., and Poschke M. "Structural change out of agriculture: Labor push versus labor pull." American Economic Journal: Macroeconomics 3.3 (2011): 127-58.
4. Au C.C., and Henderson J. V. "Are Chinese cities too small?." The Review of Economic Studies 73.3 (2006): 549-576.
5. Calм, M. The agricultural sector and urbanisation patterns: Some evidence from Indian states, London School of Economics, processed, 2007
6. Chenery H.B., Syrquin M., and Elkington H. Patterns of development, 1950-1970. Vol. 75. London: Oxford University Press, 1975.
7. Ciccone A., and Hall R.E.. Productivity and the density of economic activity. No. w4313. National Bureau of Economic Research, 1993.
8. Clark С. The conditions of economic progress. No. 04; HC55, C5, 1951.
9. Davis J. C., and Henderson J. V. "Evidence on the political economy of the urbanization process." Journal of urban economics 53.1 (2003): 98-125.
10. Diao X., McMillan M., and Rodrik D.. The recent growth boom in developing economies: A structural change perspective. No. w23132. National Bureau of Economic Research, 2017.
11. Fay M., and Opal. C. Urbanization without growth: a not-so-uncommon phenomenon. The World Bank, 1999.
12. Glaeser E.L. "A world of cities: The causes and consequences of urbanization in poorer countries." Journal of the European Economic Association 12.5 (2014): 1154-1199.
13. Gollin D., Parente S.L., and Rogerson R.. "The food problem and the evolution of international income levels." Journal of Monetary Economics 54.4 (2007): 1230-1255.
14. Gьneralp B., Lwasa S., Masundire H., Parnell S., & Seto K. C. Urbanization in Africa: challenges and opportunities for conservation. Environmental Research Letters, 13(1), 015002, 2017
15. Gylfason T., and Zoega G. "The road from agriculture." Institutions, Development, and Economic Growth', MIT Press, Cambridge, MA (2006)
16. Hansen G.D., and Prescott E.C.. "Malthus to solow." American economic review 92.4 (2002): 1205-1217.
17. Harris J.R., and Todaro Р.M. Migration, unemployment and development: a two-sector analysis. The American economic review (1970): 126-142
18. Henderson V.J. Urbanization and growth, Brown University, mimeo, 2004
19. Jacobs J. The economy of cities. Vintage, 1969.
20. Jedwab R., Gollin D., and Vollrath D. Urbanization with and without Industrialization. No. 2014-01, 2014.
21. Jedwab R., Moradi A. "The permanent effects of transportation revolutions in poor countries: evidence from Africa." Review of economics and statistics 98.2 (2016): 268-284.
22. Jedwab R., Vollrath D. "The mortality transition, Malthusian dynamics, and the rise of poor mega-cities." Processed, George Washington University, 2015.
23. Kuznets S. Modern economic growth, New Haven, CT: Yale University Press, 1966
24. Lewis W.А. Economic development with unlimited supplies of labour. The manchester school 22.2, 1954: 139-191.
25. Nakamura R. "Agglomeration economies in urban manufacturing industries: a case of Japanese cities." Journal of Urban economics 17.1 (1985): 108-124.
26. Ngai L. R., and Pissarides C.A. "Structural change in a multisector model of growth." American economic review 97.1 (2007): 429-443.
27. Nurkse R. Problems of capital formation in underveloped countries. Oxford University Press, 1953.
28. Rosenthal S.S., and Strange W.C. "Evidence on the nature and sources of agglomeration economies." Handbook of regional and urban economics. Vol. 4. Elsevier, 2004. 2119-2171.
29. Rostow W.W., and Rostow W.W. The stages of economic growth: A non-communist manifesto. Cambridge university press, 1990.
30. Schultz T. W. The economic organization of agriculture. No. HD1411 S43, 1953.
31. Бобылев Ю. "Развитие нефтяного сектора в России." Вопросы экономики 6 (2015): 45-62.
32. Глущенко К. П. "Методы анализа межрегионального неравенства по доходам: учебное пособие/Новосиб. гос. ун-т." (2010).
33. Зубаревич Н. В., and Сафронов Г.С. "Неравенство социально-экономического развития регионов и городов России 2000-х годов: рост или снижение?." Общественные науки и современность6 (2013): 15-26.
34. Коломак Е. А. "Ресурс урбанизации в России." Пространственная экономика 4, 2015
35. Нефедова Т. Г., and Трейвиш А.. "Между городом и деревней." Мир России. Социология. Этнология 11.4 (2002).
36. Урбанизация в России // Информационно-аналитический журнал «Политобразование» URL: http://lawinrussia.ru/content/urbanizatsiya-v-rossii
37. Шевелева Р.Н. "Современные процессы урбанизации: характеристика, влияние на региональное развитие." Проблемы современной экономики. 2015.
38. Эдер Л. В., Филимонова И. В., Проворная И. В., & Мамахатов Т. М. Особенности развития нефтяной промышленности России на современном этапе. Бурение и нефть, (12), 2016, 3-14.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Предпосылки теории потребительского выбора. Кардиналистская (количественная) полезность. Порядковая полезность и потребительский выбор. Предельная норма замещения. Кривая "доход–потребление". Зона замещения, кривая безразличия и бюджетное ограничение.
контрольная работа [278,5 K], добавлен 21.02.2015Основные проблемы потребителя при приобретении товара: полезность, цена и бюджетное ограничение. Понятие общей и предельной полезности, их отличительные признаки. Графическая интерпретация оптимального выбора потребителя, типы кривых безразличия.
презентация [194,2 K], добавлен 05.01.2014Краткое описание технологической схемы производства серной кислоты. План обеспечения производства материально-техническими ресурсами. Расчет общепроизводственных и общехозяйственных расходов. Действующие модели и механизмы распределения прибыли.
курсовая работа [376,5 K], добавлен 21.12.2014Общая и предельная полезность, закон убывающей предельной полезности и правило максимизации полезности. Кривые безразличия, карта безразличия, предельная норма замещения. Бюджетное ограничение, равновесие потребителя, индивидуальный и рыночный спрос.
курсовая работа [928,7 K], добавлен 23.09.2011Изменение цен на блага и бюджетное ограничение. Графическая интерпретация теоремы Слуцкого-Хикса. Закон убывающей производительности. Максимизация прибыли на совершенно конкурентном рынке. Теория производства и издержки. Рынки труда и капитала.
курс лекций [2,6 M], добавлен 22.02.2011Взаимосвязь между факторами производства и получаемой продукцией, описываемая производственной функцией. Определение переменных производственной функции, ее графическое отображение и значение для повышения технической результативности производства.
контрольная работа [464,2 K], добавлен 18.12.2011Предельная норма замещения, бюджетное ограничение потребителя и максимизация удовлетворения полезности. Внешние эффекты и их регулирование. Теорема Коуза, интернализация внешних эффектов, корректирующие субсидии. Запретительный законодательный режим.
контрольная работа [251,2 K], добавлен 21.03.2011Определение рынка и рыночной экономики. Эластичность спроса и предложения. Убывающая предельная полезность, а также кривая безразличия. Влияние налога на цену. Издержки производства. Долговременный и краткосрочные периоды фирмы. Максимизация прибыли.
курсовая работа [38,9 K], добавлен 09.02.2013Эволюция экономических теорий потребительского поведения. Определение понятий эффект дохода и замещения. Кривая безразличия как линия, содержащая комбинации товаров и услуг, дающих одинаковую полезность. Потребительская корзина и бюджетное ограничение.
курсовая работа [48,3 K], добавлен 26.11.2011Изучение зависимости объема производства от себестоимости продукта. Расчет полной себестоимости и оптовой цены изделий. Определение фактических расходов и фактической прибыли. Влияние снижения уровня цен и структуры ассортимента на затраты производства.
курсовая работа [78,5 K], добавлен 05.01.2011Понятие и структура издержек производства. Взаимосвязь прибыли и издержек. Производственная функция и издержки производства. Оптимальный объём выпуска и издержки производства. Влияние ценообразования на факторы производства и размер издержек.
курсовая работа [98,3 K], добавлен 01.11.2007Определение альтернативных издержек производства телевизоров и компьютеров. Взаимодействие спроса и предложения на несовершенных рынках. Определение эффектов дохода и замещения при потреблении блага. Соотношение предельной полезности товара к его цене.
контрольная работа [36,1 K], добавлен 23.06.2009Динамика добычи нефти в мире и России. Определение эффективности концентрации переработки нефти и комбинирования производства серной кислоты с нефтеперерабатывающим предприятием. Экономический эффект от замены рубероидного покрытия крыш изопластовым.
контрольная работа [469,2 K], добавлен 31.01.2015Сущность и критерии экономической эффективности производства, значение себестоимости продукции. Факторы увеличения эффективности производства на примере повышения производительности труда. Оценка эффективности производства ОАО "Пищекомбинат Бежицкий".
курсовая работа [88,0 K], добавлен 03.10.2010Рынок труда и сфера занятости. Процесс сокращения занятости. Доля занятых на частных предприятиях. Медленные темпы рыночных преобразований в Республике Беларусь. Характерные особенности безработицы. Спрос на высококвалифицированную рабочую силу.
реферат [22,6 K], добавлен 01.10.2008Появление специализации производства товаров. Общественное разделение труда. Теория предельной полезности. Изменение производительности общественного труда и стоимость единицы товара. Различия между натуральным хозяйством и товарным производством.
реферат [17,0 K], добавлен 23.03.2013Определение потребности и стоимости сырья, материалов и энергии на запланированный объем производства. Определение численности производственных рабочих и расходов на оплату труда. Расчет полной себестоимости продукции производства колбасных изделий.
курсовая работа [44,7 K], добавлен 27.02.2011Денежные затраты на приобретение вводимых факторов производства. Спрос на ресурсы в краткосрочном периоде в условиях совершенного рынка. Выбор фирмой численности занятых. Минимизация издержек производства.
контрольная работа [35,7 K], добавлен 05.01.2004Понятие сферы услуг, их виды и анализ положения сферы Краснодарского края в Южном федеральном округе. Структура производства и реализации платных услуг. Рассмотрение бытовых услуг населению. Доля занятых в сфере услуг в общей занятости населения.
курсовая работа [368,1 K], добавлен 14.12.2015Характеристика работы шахты в условиях рынка. Разработка стратегических решений по планированию производства угля, труда, себестоимости 1 т добычи и прибыли. Сравнение фактических и плановых показателей и оценка эффективности инвестиционного проекта.
курсовая работа [71,9 K], добавлен 16.11.2011
