Главная
Коллекция "Revolution"
Экономика и экономическая теория
Влияние социальной инфраструктуры на экономическое развитие регионов США
Влияние социальной инфраструктуры на экономическое развитие регионов США
Экономическая сущность социальной инфраструктуры, её влияние на экономику. Характеристика человеческого капитала как самого важного элемента для развития экономики и определение роли инфраструктуры в экономическом развитии Соединенных Штатов Америки.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 19.08.2020 |
| Размер файла | 7,5 M |
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.
Во-первых, люди не всегда отвечают на вопрос честно или правильно. Это действие может быть как сознательным, так и нет. В целом, данную проблему можно решить при помощи достаточно большой выборки. Во-вторых, некоторые группы населения могут давать искаженные результаты, например, так как опрос анонимный, богатые могут занижать свои доходы. В целом, однако, ASC можно считать достаточно надежным источником, если учитывать его природу и возможные искаженияUS Census American Community Survey Information Guide [В Интернете] // United States Census Bureau. - 2017 г.. - 17 Апрель 2020 г.. - https://www.census.gov/content/dam/Census/programs-surveys/acs/about/ACS_Information_Guide.pdf..
Далее, полноценный опрос населения проводится раз в десять лет, между ними Censusрассчитывает ожидаемые значения. При помощи других ведомств и правительственных организаций бюро получает наиболее актуальные данные по некоторым из опрашиваемых показателей, и в соответствии с этим, корректирует ожидаемые значения для остальных. ТакжеUSCensus учитывает различные события и тренды, произошедшие в течение года. Из-за задержек в расчетах, на момент весны 2020 года самые последние из доступных данных -- за 2018 год.
Так как это опрос сообщества, приоритетом является хорошее географическое покрытие выборки, количество респондентов пропорционально населению региона. Census выбирает случайные адреса проживания людей, всего около 295 000 из 140 млн домохозяйств, таким образом шанс быть выбранным около 1/480. Опросник присылается почтой, либо может быть пройден онлайн, прохождение опроса является обязательным «также, как и уплата налогов или получения прав, чтобы водить автомобиль».Стоит также отметить, что при незнании ответа на вопрос, сам Census просит вписать респондентов «лучшую оценку», что, конечно, может сказываться на конечно результате.
Индекс зарплат учителей также имеет свои особенности, за счет чего именно он был выбран для отражения трат на образование в данном исследовании. CWIFT создан таким образом, чтобы показывать различия в реальной зарплате именно в зависимости от географическогоположения. Поскольку зарплаты учителей сравниваются с зарплатами представителей других профессий в регионе, данный индекс позволяет различать регионы с большими относительными тратами на образование, не путая их срегионами с большой стоимостью образования. Это является его самым большим преимуществом, критически важным для данной работы, так как по сути предоставляет уже нормализированные данные. Данный показатель используется для оценки трат на образование, так как заработные платы учителей составляют существенную часть от расходов школ и имеют прямое и сильное влияние на качество получаемого образованияCornman S.Q. [и др.] Education Demographic and Geographic Estimates (EDGE) Program: American Community Survey Comparable Wage Index for Teachers (ACS-CWIFT) [В Интернете] // National Center for Education Statistics. - U.S. Department of Education, 2019 г.. - 6 Апрель 2020 г.. - https://nces.ed.gov/programs/edge/Docs/EDGE_ACS_CWIFT2015_FILEDOC.pdf..
Несмотря на то, что затраты на оплату труда учителей имеют большую долю в общих затратах на образование, это все еще не единственная статья расходов, что всё же следует учитывать при использовании данного индекса. Например, стоимость электроэнергии в одних регионах может быть выше, а следовательно её доля в общих тратах также будет выше, и при больших расходах зарплата учителя расти не будет. Вторым значительным недостатком является то, что в регионах с высокими темпами роста и растущими индустриями работодателям, возможно, придется заплатить учителю выше рыночной стоимости труда, чтобы привлечь его в сектор образования из других секторов экономики. Другие, менее значимые недостатки данного показателя: он строится на результатах опроса ACS со всеми вытекающими проблемами, а также то, что он основан на данных о зарплатах с соответствующих рынков труда округов, а не «школьных районов» (schooldistrict). Зарплаты внутри школьных районов более однородные, чем внутри округов, в то время как они могут включать в себя части других округов.
Однако, так как в данном исследовании будет происходить работа с данными на уровне округов, необходимо использовать данный индекс, так как данные о тратах непосредственно на образование на уровне округов найти не удалось -- только на уровне штата, что не является репрезентативным. Более того, данный рейтинг является более предпочтительным, так как учитывает разную стоимость жизни в разных округах, так что результат получается более правдоподобным, чем при использовании исключительно простого сравнения зарплатыТамже.
В качестве прокси-меры для здравоохранения была выбрана ожидаемая продолжительность жизни. Для этого существует несколько причин. Американская система здравоохранения известна своей дороговизной и низкой эффективностьюPeter G. Peterson Foundation https://www.pgpf.org/blog/2019/07/how-does-the-us-healthcare-system-compare-to-other-countries [В Интернете] // Peter G. Peterson Foundation. - 22 Июль 2019 г.. - 18 Апрель 2020 г.. - https://www.pgpf.org/blog/2019/07/how-does-the-us-healthcare-system-compare-to-other-countries., в связи с чем использование абсолютных чисел для анализа не представляется лучшим выбором. Стоимость одних и тех же услуг может различаться в разных городах, как и траты на медицину. Ожидаемая продолжительность жизни, в свою очередь, не зависит от стоимости абсолютной обслуживания, отражая относительные траты на здравоохранение в целом.
Конечно, на ожидаемую продолжительность жизни влияет не только медицина, но и множество других факторов, такие как: окружающая среда, географическое положение, социальные нормы и установки Новоселова Е.Н. Основные факторы продолжительности жизни жителей мегаполиса (на примере Москвы) [Журнал]. - Москва : Вестник Московского Университета , 2016 г.. - 2 : Т. 18.. Однако, в данной ситуации данный показатель хоть и не является лучшим, в целом позволит достаточно точно оценить влияние медицины и других социальных служб на экономику.
Качество данных в данном исследовании может быть существенно улучшено начиная со следующего года, так как именно на протяжении всего 2020 года будет проходить новый опрос населения. В данной же работе будут использованы данные, сильно «удаленные» от опросного 2010 года -- за 2018 г.
Бюро делит данные на несколько географических уровней, от наиболее подробного до самого общего. Наименьшим из масштабов является «censusblock», далее группа блоков, более крупный -- статистическая зона («тракт»), далее -- округ («графство»или «county» -- исторически сложившееся деление), после по возрастанию идут штат, отделение статистической службы, регион и нация. Также данные доступны для отдельных городов и метрополитанских ареалов.Тракт является наиболее подробным и предпочтительным из доступных масштабов, так как это не исторически сложившееся деление, а искусственно созданные статистические зоны, «предназначенные для того, чтобы быть относительно однородными единицами в отношении характеристик населения, экономического статуса и условий жизни … в среднем от2500 до 8000 жителей»Weessies Kathleen Finding Census Tract Data: About Census Tracts [В Интернете] // Michigan State Univesity. - 13 Апрель 2020 г.. - https://libguides.lib.msu.edu/tracts..
Несмотря на это, он не является наиболее предпочтительным масштабом для анализа, в данном исследовании будут использованы округа. Для этого существуют несколько причин. Во-первых, данный масштаб не предназначен для работы на уровне всей страны, сайт USCensus не позволяет скачать данные сразу для всех статистических трактов, их необходимо выбирать вручную для каждого штата. Такой объем данных просто не удается скачать с сайта разом, следовательно, чтобы ими воспользоваться, их будет необходимо совмещать вручную для каждого штата для всех выбранных переменных. Это не только затратный по времени процесс, он также порождает большой шанс наличия механических ошибок при совмещении баз данных. Более того, если изучить сырые данные более подробно, то можно обнаружить, что в масштабе статистических тратов очень часто встречаются пропуски в таблице с данными, что происходит намного реже на уровне графств. Графства все еще являются довольно мелкой статистической единицейи позволят проводить точные расчеты, так как всего в США около 3200 графств, что намного больше, чем следующая по крупности единица -- штат.
Например, данные о зарплатах учителей недоступны на уровне трактов, а только на уровне округов, что в целом является логичным. Не имеет смысла и практического примененияизмерятьзаработную плату учителя в каждом конкретном тракте на 4000 человек, так как это слишком мелкий масштаб, и в целом такая конкретная информация скорее является бесполезной. Информация в таком мелкоммасштабе доступна только непосредственно о самом населении, и его социально-экономических характеристиках, однако выделить из нее данные о зарплатах учителей самостоятельно не представляется возможным.Государственные учреждения не работают на таком мелком уровне.
2.3 Анализ описательных статистик
Для дальнейшей работы с собранными в предыдущей главе статистическими данными будет использовать статистический пакет IBM SPSS Statistics 26. Проведем анализ описательных статистик.
Рассмотрим ВВП (Приложение 1). Среднее значение -- 5872259, среднеквадратичное отклонение равно 25542877. Однако вместе с этим мы видим, что минимум и максимум это 18356 и 710893266 соответственно, что говорит о наличии серьезных выбросов. Дисперсия также подтверждает большую неоднородность исходных данных.
Данные об ожидаемой продолжительности жизни намного более однородные, при среднем значении 77,2 лет дисперсия составляет 4,6 (Приложение 2). Минимальные и максимальные значения это 68,4 и 83,25 соответственно. Можно также заметить, что среднее значение намного ближе к максимальному, что говорит о том, что большинство округов имеют высокую ожидаемую продолжительность жизни.
Далее, процент людей в округе со степенью бакалавра и выше (высшим образованием): среднее значение равно 21,2%, однако здесь данные также неоднородные (Приложение 3). Стандартное отклонение довольно большое -- 9,4, как и дисперсия, равная 89,8. Минимальные значения равны 0%, максимальное -- 78,5%.
Медианный доход также не очень однородный -- среднее значение 50791 при минимальном 20188 и максимальном 136268, среднеквадратичное отклонение 13709 (Приложение 4). Однако, можно заметить, что все-таки минимальное значение ближе к среднему значению, максимальное.
Следующий интересующий нас показатель -- индекс сравнительных зарплат учителей (Приложение 5). Прежде всего мы видим, что среднее значение равно 0,84. В данной ситуации это означает, что в среднем учителя получают лишь 84% от зарплаты работника аналогичной квалификации в другой области. Только этот показатель говорит о том, что в большинстве своем учителя, а соответственно и школы, не получают достаточного финансирования. Минимальное значение равно 0,64, а максимальное 1,4. Однако дисперсия крайне мала, как и среднеквадратичное отклонение. Это говорит о том, что данные довольно однородные, выбросов немного, что и следовало ожидать от рейтинга -- данные нормированы.
Среднее значение уровня безработицы равно 5,3%, с минимум 0% и максимум 28 % (Приложение 6). Низкие значения дисперсии и среднеквадратичного отклонения говорят о том, что таких выбросов мало. Нулевой уровень безработицы скорее всего является ошибкой в исходных данных.
Последний выбранный показатель -- процент людей, проживающих за чертой бедности (Приложение 7). Среднее значение -- 15,2%, минимальное и максимальное равны 2% и 55% соответственно. При малом среднеквадратичном отклонении дисперсия довольно большая, что опять же говорит об неоднородности данных.
Из 3142 округов статистический пакет признал валидными 3141, что является удовлетворительным в данной ситуации.
3 Построение модели и выявление однородных групп
3.1 Факторный анализ
Для выявления взаимосвязей между переменными был проведет корреляционный анализ. Полученные результаты представлены в приложении 8.
Как можно видеть из полученных результатов, ожидаемая продолжительность жизни достаточно сильно коррелирует практически со всеми остальными переменными, причем с безработицей и количеством людей, живущих за чертой бедности, корреляция отрицательная. Наличие высшего образования, ожидаемо, сильно положительно коррелирует с медианным доходом, и средне с индексом зарплат учителей. Медианный доход в свою очередь, ожидаемо, имеет сильную отрицательную корреляцию с безработицей и медианной зарплатой учителей. Безработица сильно положительно коррелирует с уровнем бедности. Индекс зарплат учителей, как уже было сказано, коррелирует только с уровнем образования и медианным доходом и более ни с чем другим. Корреляция ВВП со всеми остальными переменными крайне незначительна и практически близка к нулевой. Вместе с тем, практически все корреляции значимы на уровне значимости 0,01.
При таком количестве коррелирующих факторов необходимо снизить размерность. Это необходимо для того, чтобы избежать дублирования информации вследствие наличия сильно взаимосвязанных переменных. Для обобщения факторов мы воспользуемся методом главных компонент, с применением ротации квадратов нагрузок для наиболее точного результата обобщения факторов.
В результате было выделено 3 компоненты. Собственное значение третей компоненты сильно близко к единице, так что в результате она тоже была использована. Суммарно 3 извлеченные компоненты объясняют 81% совокупной дисперсии, что является приемлемым результатом (см. приложение 9). При помощи повернутой матрицы компонентопределим, какие переменные будут входить в состав выделенных компонент (см. приложение 10).
Первая компонента объединяет в себе показатели ожидаемой продолжительности жизни, уровень безработицы и количество людей, живущих за чертой бедности, объясняя 34,5% совокупной дисперсии. Данная компонента будет отвечать за социальные показатели, причем чем выше значение -- тем хуже ситуация, так как ожидаемая продолжительность жизни имеет знак минус. Вторая компонента отвечает за образование идоход, объединяя в себе уровень образования, медианный доход и индекс зарплаты учителей, объясняя еще 32,2% совокупной дисперсии. Чем выше значение данной компоненты, тем большие доходы имеет округ. Последняя, третья компонента отвечает за ВВП и объясняет еще 14,3% дисперсии наблюдений, чем выше её значение, тем больший ВВП имеет округ.
3.3 Кластеризация полученных переменных
Дальнейшая группировка полученных факторов будет осуществляться при помощи метода К-средних. Данный метод является достаточно простым и все еще более предпочтительным при большом количестве наблюдений, нежели метод ближнего и дальнего соседа. После разбиения на 10 кластеров мы получили следующие результаты, представленные в таблице. Как можно видеть, существуют 2 кластера «выбросов» -- второй и шестой с 30 и 17 наблюдениями соответственно. Первый и восьмой кластеры со являются самыми большими и содержат около 700 наблюдений каждый, что в сумме является практически половиной от всех наблюдений. Также мы наблюдаем два кластера, содержащие примерно по 450 наблюдений, остальные четыре содержат от 140 до 240 наблюдений.
Из рисунка 5 можно видеть различия между кластерами по 3 выделенным факторам. Самый большой разброс между кластерами наблюдается в третьем факторе -- ответственным исключительно за ВВП. Второй кластер является явным выбросом, отображая округа с самым сильным отрицательным приростом ВВП, как уже было сказано, в него входит всего лишь 30 наблюдений. Четвертый кластер скорее всего также выражает округа с значительно более низким чем средний ВВП, но которые не являются такими выбросами как в кластере 2 -- тут 239 наблюдений. Шестой кластер также является выбросом, имея всего 17 наблюдений, он находится сильно выше остальных по показателю ВВП. Десятый кластер аналогичен второму -- 139 наблюдений с ВВП значительно более высоким, чем средний. Остальные кластеры сходятся в одной точке и, следовательно, имеют примерно одинаковый уровень.
Третий кластер является выбросом по второму фактору, отвечающим за наличие высшего образования и уровень доходов. Кластеры 9 и 5 имеют значения значительно выше среднего, но сильно меньше кластера 3. Кластер 7 также незначительно выше остальных. Остальные кластеры имеют примерноодинаковые значения и сходятся в одной точке.
Касательно первого фактора, обозначающего продолжительность жизни, уровень бедности и безработицы, то есть социальные показатели, можно видеть, чтокластер 7явно является выбросом. Кластеры 8 и 9 также значительно выше остальных,как и слегка завышенный кластер 3, то есть в них ситуация хуже. Остальные кластеры находятся примерно на одном уровне.
Таблица 5 -- Число наблюдений в каждом кластере
Источник: собственные расчеты автора
Рисунок 5 -- Значения компонент кластеров
Источник: собственные расчеты автора
Нанесем полученные кластеры на карту, чтобы получить лучшее представление об их географическом распределении. В данной работе не будут рассматриваться штаты Аляска, Гавайи, а также Пуэрто-Рико, так как из-за кардинально отличных географических условий они могут оказаться сильными выбросами, отрицательно влияющими на точность модели.
Рисунок 6 -- Все кластеры на карте
Источник: собственные расчеты автора
Уже на данном этапе можно видеть некоторые закономерности в формировании кластеров, однако для лучшего понимания стоит рассмотреть их отдельно.
Рассмотрим кластеры 1 и 8, являющиеся самыми многочисленными. На первый взгляд может показаться, что они разбросаны случайно по всей стране, однако это не так. При более внимательном рассмотрении можно заметить, что округа, находящиеся на западе страны, существенно больше таковых на востоке, и основное число округов из кластеров 1 и 8 сосредоточено именно там. Возвращаясь к графику 5, можно заметить, что из всех линий именно функция кластера 1 больше всего тяготеет к нулевым значениям, то есть является средней по всем параметрам. График кластера 8 ведет себя аналогично, лишь по социальным показателям значительно отставая от кластера 1. Таким образом, можно сделать вывод, что кластеры 1 и 8 являются «средними» в отношении ВВП и уровня доходов. Именно поэтому они являются самым многочисленными, суммарно насчитывая 1435 округов из 3142. Далее, можно заметить, что в большинстве своём округа кластера 8 находятся ближе к югу, а округа кластера 1 ближе к северу. Возможно, именно данное географическое распределение ответственно за разницу по социальному фактору, люди на севере, в кластере 1, будут жить дольше и иметь более низкий уровень безработицы и бедности.
Рисунок 7 -- Кластеры 1 и 8 на карте
Источник: собственные расчеты автора
Далее, большой интерес представляет кластер 3. В данном кластере представлены большие и преуспевающие города. Он формируется на побережье Калифорнии (являющимся самым экономически развитым штатомBureau of Economic Analysis Gross Domestic Product by State, 4th Quarter and Annual 2019 [В Интернете] // US Bureau of Economic Analysis. - 7 Апрель 2020 г.. - 10 Май 2020 г.. - https://www.bea.gov/system/files/2020-04/qgdpstate0420.pdf.), около Портленда и Сиэтла, Денвере, Миннеаполисе, Чикаго, Хьюстоне, Атланте и некоторых других крупных городов. Самое большое скопление -- на востоке, агломерация «Бос-Ваш» включает в себя Бостон, Нью-Йорк, Филадельфию и Вашингтон. Все эти метрополитанские ареалы являются лидерами по ВВПDuffin Erin Real Gross Domestic Product (GDP) of the United States in 2018, by metropolitan area [В Интернете] // Statista. - 14 Январь 2020 г.. - 10 Май 2020 г.. - https://www.statista.com/statistics/248083/real-gross-domestic-product-gdp-of-the-united-states-by-metropolitan-area/., поэтому не удивительно, что они оказались в одном кластере.
Совмещение данной информации с рисунком 5 подтверждают наши предположения. Доходы в данном кластере существенно выше любого другого, одновременно с этим социальные показатели хуже, чем в большинстве других кластеров. Это можно объяснить более высоким уровнем бедности худшим состоянием здоровья людей из-за сверхвысоких доходов, а соответственно и завышенных цен на все, в том числе на здравоохранение.
Рисунок 8 -- Кластер 3 на карте
Источник: собственные расчеты автора
При добавлении кластеров 5 и 9 к третьему картина становится более полной. Как можно видеть, они по факту являются периферией для кластера 3, оба имеют доходы значительно выше среднего, но не такие высокие, как у третьего (рисунок 5). В кластере 9 социальные аспекты существенно хуже большинства остальных кластеров. Предположительно, так происходит из-за того, что происходит «перетягивание»рабочих мест в кластер 3, так как большие города являются более привлекательными для бизнеса, что ведет к росту безработицы и бедности. Можно заметить, что выбранные группы регионов также сосредоточены в определённых местах: это запад, средний запад, северо-восток и юг. Такое распределение достаточно сильно похоже на районирование различных ведомств, рассмотренное в параграфе 1.3.
Рисунок 9 -- Кластеры 3, 5 и 9 на карте
Источник: собственные расчеты автора
Далее рассмотрим кластеры 4 и 10. В большинстве своим они группируются на Великих равнинах и в среднезападном регионе, что, как в случае и с предыдущей схемой, соответствует районированию регионов в параграфе 1.3. Обращаясь к рисунку 5, можно увидеть, что данные округа аналогичны друг другу с точки зрения социальных характеристик и доходов. Ключевое отличие между ними заключается в ВВП. Округа кластера 10 имеют ВВП значительно выше среднего, в то время как округа кластера 4 наоборот -- имеют ВВП значительно ниже среднего.
Рисунок 10 -- Кластеры 4 и 10 на карте
Источник: собственные расчеты автора
Наконец, рассмотрим кластер 7. Как можно видеть, округа данного кластера в основном находятся в долине реки Миссисипи, а также в основном попадают на большое количество национальных парков и других природных охраняемых территорий.Данный кластер является существенным выбросом в отношении социальных характеристик -- ожидается, что там будет высокий уровень безработицы, бедности и низкая ожидаемая продолжительность жизни. Доходы незначительно выше среднего, ВВП нормальный.
Рисунок 11 -- Кластер 7 на карте
Источник: собственные расчеты автора
Кластеры 2 и 6 являются существенными малочисленными выбросами и не имеют никакой систематики распределения, которую удалось бы выделить в данном исследовании. Стоит лишь отметить, что кластер 2 имеет предельно низкий ВВП, а кластер 6 -- предельно высокий. Скорее всего это можно объяснить нефтегазовой добычей, так как, например,в Техасе, Монтане и Небраскеокруга кластера 6 совпадают с месторождениями.
Рисунок 12 -- Кластеры 2 и 6 на карте
Источник: собственные расчеты автора
Стоит также отметить, что дополнительно была проведена группировка на 2-9 кластеров, однако результаты такой классификации не являлись удовлетворительными и не могли быть интерпретированы достаточно качественно. В итоге для данной работы было выбрано разбиение на десять кластеров (два из которых являются выбросами) как оптимальное: несущее в себе наиболее полную смысловую нагрузку одновременно с минимальным количеством групп.
3.3 Построение модели
Как уже было выяснено в пункте 3.2, большинство выбранных переменных имеют сильную корреляцию с целевым показателем -- ВВП. В связи с этим для проведения регрессионного анализа будут использованы 2 переменных -- индекс заработной платы учителей и ожидаемая продолжительность жизни.
В данном анализе будет использоваться допущение, что текущий уровень ВВП -- это результат многих лет одинаковой бюджетной политики округов, что, конечно, не является правдой. Однако без него измерить влияние упомянутых показателей на ВВП в рамках одного года не предоставляется возможным.
Как уже было сказано, для нормального построения модели необходимо нормировать и централизовать данные, что позволить сильно повысить её качество. Для этого мы воспользуемся встроенной функций SPSS «подготовить данные для построения моделей» со стандартными настройками.
Далее, приступим непосредственно к регрессионному анализу. В качестве зависимой переменнойбудет выступать нормированный и центрованныйпоказатель ВВП, в качестве регрессоров выступают индекс зарплаты учителей и ожидаемая продолжительность жизни. В уравнение включается константа, пропущенные значения исключаются целиком. Были получены следующиерезультаты:
Рисунок 13 - Сводка для модели
Источник: собственные расчеты автора
Скорректированный R-квадрат (R2adj) равен 0,371, то есть выбранные регрессоры объясняют 37,1% дисперсии целевого показателя. В целом это может показаться не очень большим значением. Однако, стоит помнить, что ВВП зависит от большого количества других экономических факторов, таких как: ставка процента, импорт, экспорт, объем валовых инвестиций, потребления и т.д. Таким образом, в данной ситуации данное значение можно даже считать относительно высоким. В целом, это подтверждает выдвинутую гипотезу -- связь между ВВП с социальной инфраструктурой присутствует.
Было получено следующее уравнение модели:
GDP= -5,648 + 0,097 * Life_expectancy + 6,693 * Index_Teacher_Salary
Проведем несколько стандартных тестов для проверки модели. Прежде всего побратим внимание на критерий Фишера (F-тест) -- он равен 929, что существенно больше необходимых 4,6 для данного объема выборки. Коэффициент VIFменьше 5, что говорит об отсутствии мультиколлинеарности. Для проверки наличия автокорреляции остатков первого порядка необходимо рассмотреть результаты теста статистики Дарбина-Уотсона. Значение статистики незначительно меньше 2, что говорит о наличии незначительной положительной автокорреляции.
Заключение
Целью данной работы являлось определение влияния, которое социальная инфраструктура может оказывать на экономическое развитие, а также её связь с географическими характеристиками.В данном исследовании были разобраны как теоретические предпосылки, так и эмпирические наблюдения.
Было выявлено, что большинство исследований эмпирических данных подтверждают положительную связь между инвестициями в инфраструктуру и её наличием с экономическим развитием. В то же время,спустя 30 лет после получивших большое внимание статей Ашауэра, новые исследования хотя и подтверждают существование этой связи, консенсус в отношении степени его влияния отсутствует.
Было выявлено существование двух различных подходов к определению социальной инфраструктуры: как физического капитала с социальными функциями и как социального капитала. В рамках данного исследования использовался первый подход. Также было выявлено наличие связи между социальной инфраструктурой и экономическим развитием, однако измерение данной связи представляется ещё более сложным, чем с обычной физической инфраструктурой.
После рассмотрения различных способов деления страны на регионы, были выявлены основные географические зоны, используемые различными государственными агентствами, и логика их деления.
В дальнейшем был выбран набор показателей, использовавшийся для построения регрессионной модели и проведения кластерного анализа. В результате факторного анализа было выделено 3 главных компоненты, при помощи которых выборка была разбита на 10 кластеров с использованием метода К-средних. Группировка позволила выделить существование нескольких кластеров, связанных с географическими характеристиками, что можно видеть из полученных карт. Таким образом можно сделать вывод о существовании пространственной переменной, которая также может существенно влиять на социальную инфраструктуру и экономические характеристики регионов. Выделенные кластеры во многом совпадают с существующим районированием различных ведомств, которое было рассмотрено в параграфе 1.3. Об экономической сверх успешности регионов Нью-Йорка и калифорнийского побережья известно давно, потому особенно интересно включение в один кластер с ними Атланты, Денвера, Солт-Лейк-Сити и других экономически менее развитых городов. Данные результаты являются основанием для проведения более глубокого и детального исследования о связи географии, социальной инфраструктуры и экономики в США.
После проведения регрессионного анализа была получена модель, подтверждающая влияние социальной инфраструктуры на экономическое развитие, причёмотносительно сильное. Несмотря на то, что полученная модель успешно проходит различные тесты, она также имеет большой потенциал для дальнейшей доработки.
Существует несколько возможных путей улучшения данного исследования. Во-первых, можно воспользоваться более новыми данными для построения модели. Как уже было сказано, в 2020 году пройдет новый опрос населения Census 2020, который позволит сильно уточнить все данные от USCensus. Это повлияет в том числе и на индекс зарплат учителей, так как они рассчитывается на основе данных опроса ACS. В целом, это позволит повысить качество модели. Также следует использовать более новые данные об ожидаемой продолжительности жизни.
Во-вторых, в данном исследовании были использованы данные за один год -- 2018. Использование панельных данных хотя бы за несколько лет позволить существенно повысить качество моделирования, что, однако, может привести в том числе к снижению важности социальной инфраструктуры. В данном исследовании использовалось допущение, что округа в целом не меняют свою политику расходов кардинально, так что имеющийся ВВП -- это результат многолетних трат без изменения их структуры. Для проведения более детального исследования необходимо использовать данные за большее количество лет c применением лага, так как в реальности между более высокими инвестициями в социальную инфраструктуру, последующим повышением человеческого капитала и увеличением ВВП будет существовать временная разница, причем, скорее всего, значительная.
Стоит также отметить, что данные об ожидаемой продолжительности жизни не доступны чаще, чем за 5 лет (и только в том случае, если скачивать для каждого штата вручную), однако они существуют за каждый год, что видно по интерактивной карте. Для более точного построения также стоит воспользоваться ими. Индекс зарплаты учителей также доступен не ранее 2015 года, однако, учитывая, что он основан на данных ACS, а методология получения детально расписана, его можно попробовать посчитать самостоятельно и для более раннего периода времени.
Далее, можно расширить набор анализируемых переменных и использовать другие индикаторы инвестиций в социальную инфраструктуру. Это могут быть как и другие прокси-переменные, так и непосредственно сами инвестиции в медучреждения, школы, университеты, библиотеки и местные общественные центры. Данный подход позволит напрямую оценить взаимосвязь между вложениями и экономическим результатом.
Из кластерного анализа можно сделать вывод, что географическая компонента имеет значение. В будущем можно провести исследование и построить регрессионную модель с пространственнойпеременной, которая позволит сделать модель ещё более точной и, возможно, приведет к другим выводам.
Наконец, выделив наборы регионов и кластеров, можно будет провести регрессионный анализ уже внутри них. Теоретически, данные внутри выявленных регионов и кластеров должны быть более однородными, что также должно повысить качество моделирования и может потенциально привести к новым выводам.
Список использованных источников
1.Новоселова Е.Н. Основные факторы продолжительности жизни жителей мегаполиса (на примере Москвы) [Журнал]. - Москва : Вестник Московского Университета , 2016 г.. - 2 : Т. 18.
2.Флорида Ричард Новый кризис городов [Книга]. - Москва :Garage, 2018.
3.Amadeo Kimberly Unemployment Rate, Effect, and Trends [В Интернете] // The Balance. - 18 Апрель 2020 г.. - 30 Апрель 2020 г.. - https://www.thebalance.com/unemployment-rate-3305744.
4.ArslanalpSerkan [и др.] Public Capital and Growth Serkan [Отчет]. - [б.м.] : International Monetary Fund, 2010.
5.Aschauer David Alan Why is infrastructure important? [Журнал] // New England Economic Review. - Бостон : Federal Reserve Bank of Boston, Январь/Февраль 1990 г.. - стр. 21-48.
6.Biktemirova, Milyausha K.; Svetovtceva, Tatiana A.; Rudenko, Lyudmila G.; Kiselev, Sergey V.; Nikonova, Tatyana V.; Semenova, Liudmila V.; Fatikhova, Larisa E. The Social Infrastructure Services in the Context of Economic Growth Factors [Журнал] // Mediterranean Journal of Social Sciences. - Рим : MCSER Publishing, Апрель 2015 г.. - 2 : Т. 6.
7.Bloom David E., Canning David и Sevilla Jaypee The Effect of Health on Economic Growth: A Production Function Approach [Журнал] // World Development. - Бостон : Harvard School of Public Health, January 2004 г.. - 1 : Т. 32. - стр. 1-13.
8.Bureau of Economic Analysis GDP by County, Metro, and Other Areas [В Интернете] // Bureau of Economic Analysis. - 12 Декабрь 2019 г.. - 18 Март 2020 г.. - https://www.bea.gov/system/files/2019-12/lagdp1219.xlsx.
9.Bureau of Economic Analysis Gross Domestic Product by State, 4th Quarter and Annual 2019 [В Интернете] // US Bureau of Economic Analysis. - 7 Апрель 2020 г.. - 10 Май 2020 г.. - https://www.bea.gov/system/files/2020-04/qgdpstate0420.pdf.
10.Bureau of Economic Analysis Real Personal Income for States, 2014 [В Интернете] // Bureau of Economic Analysis. - 7 Июль 2016 г.. - 05 Май 2020 г.. - https://www.bea.gov/news/blog/2016-07-07/real-personal-income-states-2014.
11.Chin Martin S. и Chou Yuan K. Modelling Social Infrastructure and Economic Growth [Журнал]. - [б.м.] : Australian Economic Papers, 19 Июнь 2004 г.. - 2 : Т. 43. - стр. 136-157.
12.Cohen Gershon What is social infrastructure? [В Интернете] // Aberdeen Standard Investments. - 20 7 2017 г.. - 15 3 2020 г.. - https://www.aberdeenstandard.com/en-us/us/institutional/insights-thinking-aloud/article-page/what-is-social-infrastructure.
13.Congressional Budget Office Federal Investment, 1962 to 2018 [В Интернете]. - Июнь 2019 г.. - 23 03 2020 г.. - www.cbo.gov/publication/55375.
14.CornmanS.Q. [и др.] Education Demographic and Geographic Estimates (EDGE) Program: American Community Survey Comparable Wage Index for Teachers (ACS-CWIFT) [В Интернете] // National Center for Education Statistics. - U.S. Department of Education, 2019 г.. - 6 Апрель 2020 г.. - https://nces.ed.gov/programs/edge/Docs/EDGE_ACS_CWIFT2015_FILEDOC.pdf.
15.Cylus Jonathan, PermanandGovin и Smith Peter C. Making the economic case for investing in health systems [Отчет] : Policy Brief / Regional Office for Europe ; World Health Organization. - Копенгаген : WHO Regional Office for Europe, 2018.
16.Department of State Development, Manufacturing, Infrastructure and Planning Strategy for social infrastructure [В Интернете]. - Июль 2019 г.. - 12 Март 2020 г.. - https://www.statedevelopment.qld.gov.au/resources/strategy/strategy-for-social-infrastructure.pdf.
17.Duffin Erin Real Gross Domestic Product (GDP) of the United States in 2018, by metropolitan area [В Интернете] // Statista. - 14 Январь 2020 г.. - 10 Май 2020 г.. - https://www.statista.com/statistics/248083/real-gross-domestic-product-gdp-of-the-united-states-by-metropolitan-area/.
18.Greater London Authority The Draft London Plan December 2017 [В Интернете] // Mayor of London. - Декабрь 2017 г.. - 3 Февраль 2020 г.. - https://www.london.gov.uk/sites/default/files/new_london_plan_december_2017.pdf.
19.Institute for Health Metrics and Evaluation US Data for Download [В Интернете] // Institute for Health Metrics and Evaluation. - 29 Март 2020 г.. - http://www.healthdata.org/sites/default/files/files/data_for_download/alcohol_life_expect/IHME_county_data_LifeExpectancy_Obesity_PhysicalActivity_NATIONAL.xlsx.
20.Judson Ruth Journal of Economic Growth [Журнал] // Journal of Economic Growth. - [б.м.] : Kluwer Academic Publishers, 1998 г.. - 4 : Т. 3. - стр. 337-359.
21.Klinenberg Eric Worry Less About Crumbling Roads, More About Crumbling Libraries [В Интернете] // Citylab. - 21 Сентябрь 2018 г.. - 17 Февраль 2020 г.. - https://www.citylab.com/perspective/2018/09/worry-less-about-crumbling-roads-more-about-crumbling-libraries/570895/.
22.Management and Budget Office Rescission of OMB Circulars [В Интернете] // Federal register. - 22 Март 1995 г.. - 05 Май 2020 г.. - https://www.federalregister.gov/documents/1995/03/22/95-6758/rescission-of-omb-circulars.
23.McKee Martin и Suhrcke Marc Investing in Health: A Contribution to the Achievement of the Lisbon Agenda [Журнал] // European Review. - [б.м.] : Cambridge University Press, 1 Февраль 2010 г.. - 1 : Т. 18. - стр. 9-21.
24.National Center for Education Statistics Comparable Wage Index for Teachers (CWIFT) [В Интернете] // National Center for Education Statistics. - 29 Март 2020 г.. - https://nces.ed.gov/programs/edge/data/EDGE_ACS_CWIFT_2017.zip.
25.National Park Service Regions [В Интернете] // National Park Service . - Сентябрь 2003 г.. - 06 Май 2020 г.. - https://www.nps.gov/gis/documents/nps_regions_11x8-5-new.pdf.
26.OECD What is social capital? [В Интернете] // OECD. - 15 02 2020 г.. - https://www.oecd.org/insights/37966934.pdf.
27.Pereira Alfredo Marvгo и Andraz Jorge Miguel On the economic effects of public infrastructure investment [Журнал]. - [б.м.] : Journal of Economic Development, 2011 г.. - 4 : Т. 38.
28.Peter G. Peterson Foundation https://www.pgpf.org/blog/2019/07/how-does-the-us-healthcare-system-compare-to-other-countries [В Интернете] // Peter G. Peterson Foundation. - 22 Июль 2019 г.. - 18 Апрель 2020 г.. - https://www.pgpf.org/blog/2019/07/how-does-the-us-healthcare-system-compare-to-other-countries.
29.Regions [В Интернете] // US Agricultureal Research Service. - 07 Май 2020 г.. - https://www.ars.usda.gov/northeast-area/beltsville-md-bhnrc/beltsville-human-nutrition-research-center/docs/regions/.
30.Rives Janet M. и Heaney Michael T. Infrastructure and local economic development [Журнал] // Regional Science Perspectives. - 1995 г.. - 1 : Т. 25. - стр. 58-73.
31.Schmitz Rob China's economic boom leaves a trail of ghost cities [В Интернете] // Marketplace. - 2 Июнь 2014 г.. - 11 Февраль 2020 г.. - https://www.marketplace.org/2014/06/02/chinas-economic-boom-leaves-trail-ghost-cities.
32.Stupak Jeffrey M. Economic Impact of Infrastructure Investment [Отчет] / Congressional Research Service. - Вашингтон : Congressional Research Service, 2018.
33.Suhrcke Marc [и др.] Economic costs of ill health in the European Region [Отчет] / WHO. - [б.м.] : WHO, 2011. - стр. 61-99.
34.Suhrcke Marc [и др.] Investment in health could be good for Europe's economies [Журнал] // Health Economics. - [б.м.] : BMJ, 11 Ноябрь 2006 г.. - 7576 : Т. 333. - стр. 1017-1019.
35.United States Courts [В Интернете] // United States Courts. - 06 Май 2020 г.. - https://www.uscourts.gov/sites/default/files/u.s._federal_courts_circuit_map_1.pdf.
36.University of Groningen and University of California, Davis Index of Human Capital per Person for China [В Интернете] // Federal Reserve Bank of St. Louis. - 11 Июнь 2019 г.. - 3 Май 2020 г.. - https://fred.stlouisfed.org/series/HCIYISCNA066NRUG.
37.US Census American Community Survey Information Guide [В Интернете] // United States Census Bureau. - 2017 г.. - 17 Апрель 2020 г.. - https://www.census.gov/content/dam/Census/programs-surveys/acs/about/ACS_Information_Guide.pdf.
38.US Census Census Regions and Divisions of the United States [В Интернете] // United States Census. - 03 Май 2020 г.. - https://www2.census.gov/geo/pdfs/maps-data/maps/reference/us_regdiv.pdf.
39.US Census Data [В Интернете] // United States Census Bureau. - 2020 г.. - 23 Март 2020 г.. - data.census.gov.
40.US Department of Health and Human Services Regional Offices [В Интернете] // US Department of Health and Human Services. - 15 Апрель 2014 г.. - 05 Май 2020 г.. - https://www.hhs.gov/about/agencies/iea/regional-offices/index.html.
41.US Energy Information Administration District Descriptions and Maps [В Интернете] // US Energy Information Administration. - Апрель 2020 г.. - 06 Май 2020 г.. - https://www.eia.gov/petroleum/supply/monthly/pdf/append.pdf.
42.Weessies Kathleen Finding Census Tract Data: About Census Tracts [В Интернете] // Michigan State Univesity. - 13 Апрель 2020 г.. - https://libguides.lib.msu.edu/tracts.
Приложения
Приложение 1. Диаграмма размаха ВВП
Источник: собственные расчеты автора
Приложение 2. Диаграмма размаха Ожидаемой продолжительности жизни
Источник: собственные расчеты автора
Приложение 3. Диаграмма размаха населения с высшим образованием
Источник: собственные расчеты автора
Приложение 4. Диаграмма размаха медианного дохода
Источник: собственные расчеты автора
Приложение 5. Диаграмма размаха индекса зарплат учителей
Источник: собственные расчеты автора
Приложение 6. Диаграмма размаха уровня безработицы
Источник: собственные расчеты автора
Приложение 7. Диаграмма размаха населения за чертой бедности
Источник: собственные расчеты автора
Приложение 8 - Корреляции факторов
Источник: собственные расчеты автора
Приложение 9 -- Объясненная совокупная дисперсия
Источник: собственные расчеты автора
Приложение 10 -- Повернутая матрица компонентов
Источник: собственные расчеты автора
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Экономическое содержание и элементы инфраструктуры рынка. Изучение факторов, оказывающих влияние на ее развитие. Анализ процесса формирования рыночной инфраструктуры в Республике Беларусь. Опыт функционирования инфраструктуры рынка в зарубежных странах.
курсовая работа [300,9 K], добавлен 10.10.2013Понятие, основные элементы и функции рыночной инфраструктуры. Организация биржевых собраний для проведения гласных публичных торгов. Биржа как элемент инфраструктуры рынка. Особенности и проблемы формирования рыночной инфраструктуры в Республике Беларусь.
курсовая работа [42,3 K], добавлен 11.03.2014Сущность и роль инфраструктуры рыночной экономики. Ее формирование в качестве относительно самостоятельной сферы общественного производства (создание необходимых условий для производства продукта). Сходство производственной и социальной инфраструктуры.
курсовая работа [51,5 K], добавлен 18.06.2010Задачи производственной инфраструктуры на современном этапе. Анализ конъюнктуры рынка. Характеристика производственной инфраструктуры предприятия. Рекомендации по совершенствованию производственной инфраструктуры.
дипломная работа [263,9 K], добавлен 03.08.2002Понятие рыночной инфраструктуры, ее место и роль в экономике региона. Влияние инфраструктуры региона на деятельность предприятий на примере потребительского рынка Республики Мордовия. Мероприятия по регулированию потребительских цен на продукты питания.
реферат [237,2 K], добавлен 06.11.2014Инфраструктура рыночной экономики. Инфраструктура рынка как совокупность правовых форм, систем, служб, предприятий, обслуживающих рынок и обеспечивающих нормальный режим его функционирования. Развитие инфраструктуры торговли в Саратовской области.
курсовая работа [41,6 K], добавлен 06.11.2009Макроэкономическое регулирование инфраструктуры рыночной экономики на примере Республики Беларусь. Элементы инфраструктуры, понятия и функции. Кредитная система государства, организация банковской системы, биржи. Проблемы развития инфраструктуры в РБ.
курсовая работа [100,7 K], добавлен 04.04.2012Инфраструктура рынка как экономическая категория, ее сущность и основные функции. Характеристика элементов инфраструктуры рынка. Содержания их деятельности и роль в экономике. Проблемы и перспективы развития рыночной инфраструктуры Республики Казахстан.
курсовая работа [55,3 K], добавлен 27.10.2010Теоретические аспекты изучения инфраструктуры муниципальной экономики. Роль инфраструктуры, как системы функционирования основных отраслей муниципальной экономики. Анализ функционирования инфраструктуры городского округа Самары за период 2003-2009 гг.
курсовая работа [165,2 K], добавлен 03.11.2010Роль отдельного региона в национальной и мировой экономике. Оценка факторов конкурентоспособности с точки зрения эффективности экономики, уровня развития и доступности инфраструктуры, качества человеческого капитала, условий для жизни и ведения бизнеса.
курсовая работа [519,2 K], добавлен 18.01.2012Теоретические аспекты инфраструктуры рыночной экономики. Структура и инфраструктура рынка. Становление рыночной инфраструктуры, ее значение для экономики, проблемы и перспективы развития в России. Проблемы формирования эффективной инфраструктуры рынка.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 23.06.2016Рассмотрение основных особенностей и проблем формирования транспортно-логистического потенциала Санкт-Петербурга: дорожной инфраструктуры, железной дороги и воздушного сообщения. Роль ТЛК в социально-экономическом и градостроительном развитии города.
курсовая работа [30,1 K], добавлен 16.02.2012Российская национальная инновационная система, ее компоненты. Понятие и классификация инновационной инфраструктуры. Развитие финансовой инфраструктуры инноваций. Расчет суммы вознаграждения за использование патента на изобретение нового прибора.
контрольная работа [22,4 K], добавлен 26.11.2014Характеристика развития экономической (сельскохозяйственной и строительной деятельности, транспортной инфраструктуры, услуг связи, инвестиционной активности), социальной, промышленной, торговой, банковской и предпринимательской сфер Кемеровской области.
курсовая работа [39,4 K], добавлен 23.01.2010Изучение региональной экономикой пространственного аспекта общественного воспроизводства. Закономерности и принципы размещения производительных сил и социальной инфраструктуры в территориальном аспекте. Природно-ресурсный потенциал России и ее регионов.
реферат [23,3 K], добавлен 23.11.2009Виды инфраструктуры предприятия. Особенности производственной и социальной инфраструктуры. Характеристика системы технологического обслуживания. Социальная деятельность предприятия. Капитальное строительство, способы ведения строительно-монтажных работ.
контрольная работа [22,8 K], добавлен 30.01.2010Общая характеристика инновационного развития Китая, изучение его финансовой (банковской) инфраструктуры. Особенности производственно-технологических отраслей, зоны развития высоких и новых технологий. Изучение информационной инфраструктуры Китая.
реферат [49,1 K], добавлен 18.06.2011Понятие и элементы инвестиционной инфраструктуры, факторы воздействующие на ее эффективность. Анализ современного состояния экономики и особенностей формирования инвестиционного потенциала Саратовского региона: проблемы, тенденции и перспективы развития.
дипломная работа [557,2 K], добавлен 26.09.2010Анализ состояния транспортной инфраструктуры Украины. Роль транспорта в оживлении экономического роста. Мероприятия по углублению международного сотрудничества в транспортных отраслях, направления модернизации элементов транспортной инфраструктуры.
контрольная работа [78,0 K], добавлен 09.09.2011Понятие, цели и задачи рыночной экономики. Основные элементы инфраструктуры и характеристика отраслей потребительского рынка: товаров и услуг, жилой площади, средств производства, инвестиций, денег, валюты, ценных бумаг, рабочей силы, земли и другие.
курсовая работа [114,0 K], добавлен 19.04.2011
