Эконометрическое моделирование уровня социально-экономического развития регионов РФ
Проблемы устойчивого и согласованного социально-экономического развития страны в целом и отдельных регионов. Эконометрическое моделирования величины валового регионального продукта на душу населения. Построение степенной модели с фиксированными эффектами.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 24.02.2019 |
| Размер файла | 30,0 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.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ УРОВНЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ РФ
М.А. Латышева
Волгоградский государственный университет
Проблемы устойчивого и согласованного социально-экономического развития страны в целом и отдельных регионов являются как никогда актуальными на современном этапе становления России как равноправного и стабильного члена мирового сообщества. Развитие Российской Федерации в условиях перехода к рыночным отношениям породило много серьезных проблем. Отсутствие эффективных форм и методов проведения региональной политики привело к резкой дифференциации регионов РФ по уровню экономического и социального развития. Для эффективного принятия решений на региональном и федеральном уровне необходимо определить общие факторы, влияющие на уровень социально-экономического развития, а также оценить степень влияния факторов, индивидуальных для каждого региона.
Для решения этих задач можно использовать методы обработки панельных данных. Эти методы дают возможность учесть эффекты, которые невозможно проследить, оставаясь в рамках обычных регрессионных моделей. Эконометрика: Учебник/И.И. Елисеева, С.В.Курышева, Т.В. Костева и др. - М.: Финансы и статистика, 2005. Так, при моделировании величины ВРП на душу населения имеется возможность учесть помимо наблюдаемых макроэкономических факторов, факторы, которые либо не наблюдаемы, либо не представимы в численной форме, но которые могут оказывать существенное влияние на исследуемый показатель: географическое положение, природные ресурсы и т.д.
Для моделирования величины ВРП на душу населения рассматривались ежегодные статистические данные по 79 регионам РФ за период с 2001 по 2006 годы. По этим данным, представляющим собой панель, построена эконометрическая модель, объясняющая зависимость ВРП на душу населения от ряда макроэкономических факторов. Описание факторов приведено в таблице.
Таблица 1. Факторы для построения модели www.gks.ru - сайт Федеральной службы государственной статистки.
|
Фактор |
Обозначение |
Единица измерения |
|
|
ВРП на душу населения |
VRP |
руб. /чел. |
|
|
Среднедушевые денежные доходы, значение показателя за год |
INCOME |
руб. /чел. |
|
|
Стоимость основных фондов на душу населения |
FOND |
тыс. руб. /чел. |
|
|
Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на 1 жителя |
S |
кв. м. |
|
|
Объем внешнеторгового оборота (суммарного объема экспорта и импорта) на душу населения |
OV |
долл. США./чел. |
|
|
Общий объем розничного товарооборота на душу населения |
OT |
тыс.руб. /чел. |
|
|
Объем инвестиций в основной капитал на душу населения |
INV |
руб. /чел. |
|
|
Число организаций, ведущих НИОКР |
NIOKR |
ед. |
|
|
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками |
RESEARCH |
чел. |
|
|
Среднемесячная начисленная заработная плата |
ZARPL |
руб. |
|
|
Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума |
BED |
- |
Для моделирования величины ВРП на душу населения рассматривались ежегодные статистические данные по 79 регионам РФ за период с 2001 по 2006 годы.
Для учета инфляции все денежные показатели были скорректированы на уровень прожиточного минимума. На предварительном этапе было решено удалить Тюменскую область, так как в этом регионе ВРП на душу населения в рассматриваемые годы был значительно выше, чем в других российских регионах.
Далее строилась степенная модель с фиксированными эффектами. На предварительном этапе все статистические данные были прологарифмированы. Помимо пространственных эффектов в модель были введены также временные эффекты. Введение фактора времени позволило проследить динамику социально-экономического развития регионов во времени. Первоначально в модель были включены все факторы. Результаты расчета модели в пакете Eviews приведены в таблице 2.
Таблица 2. Результаты оценки модели с фиксированными эффектами с полным набором факторов
|
Dependent Variable: VRP |
|||||
|
Method: Panel Least Squares |
|||||
|
Date: 11/16/09 Time: 21:17 |
|||||
|
Sample: 2001 2006 |
|||||
|
Periods included: 6 |
|||||
|
Cross-sections included: 78 |
|||||
|
Total panel (balanced) observations: 468 |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
ln_BED |
-0.014281 |
0.054002 |
-0.264450 |
0.7916 |
|
|
ln_FOND |
0.130581 |
0.041269 |
3.164107 |
0.0017 |
|
|
ln_INCOME |
0.162902 |
0.102242 |
1.593294 |
0.1119 |
|
|
ln_INV |
0.129339 |
0.016536 |
7.821528 |
0.0000 |
|
|
ln_NIOKR |
0.033049 |
0.032991 |
1.001764 |
0.3171 |
|
|
ln_OT |
0.187576 |
0.056102 |
3.343446 |
0.0009 |
|
|
ln_OV |
0.004139 |
0.006324 |
0.654422 |
0.5132 |
|
|
ln_RESEARCH |
0.043058 |
0.026653 |
1.615517 |
0.1070 |
|
|
ln_S |
-0.328147 |
0.094015 |
-3.490355 |
0.0005 |
|
|
ln_ZARPL |
0.141465 |
0.072933 |
1.939668 |
0.0532 |
|
|
C |
4.210434 |
0.984202 |
4.278021 |
0.0000 |
|
|
Effects Specification |
|||||
|
Cross-section fixed (dummy variables) |
|||||
|
Period fixed (dummy variables) |
|||||
|
R-squared |
0.987515 |
Mean dependent var |
11.03788 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.984452 |
S.D. dependent var |
0.529650 |
||
|
S.E. of regression |
0.066043 |
Akaike info criterion |
-2.421132 |
||
|
Sum squared resid |
1.635623 |
Schwarz criterion |
-1.596757 |
||
|
Log likelihood |
659.5448 |
Hannan-Quinn criter. |
-2.096743 |
||
|
F-statistic |
322.4026 |
Durbin-Watson stat |
1.289767 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
моделирование социальный экономический регион
В полученной модели имеются незначимые факторы, которые было решено исключить из модели. Представляется, что в модель для прогнозирования ВРП обязательно должны войти факторы, отражающие используемый в производстве капитал и труд. Следовательно, фактор стоимости основных фондов FOND включим в регрессию, как показатель, характеризующий капитал, к тому же он статистически значим. Из всех факторов логично предложить среднемесячную начисленную заработную плату (ZARPL) как показатель, отвечающий за труд. Однако гипотеза о значимости фактора ln_ZARPL отвергается при уровне значимости . Но данный показатель имеет сильную положительную корреляцию со среднедушевыми доходами на душу населения corr(ln_ZARPL, ln_INCOME)=0,92. Следовательно, оба показателя включать в модель нецелесообразно. В модель, представляющую собой по сути производственную функцию, выбирая из этих двух показателей, логично включить среднемесячную начисленную заработную плату. При этом, исключив ln_INCOME, можно заметить, что статистические характеристики модели улучшаются. Таким образом, в модель обязательно войдут ln_FOND и ln_ZARPL, отражающие капитальные и трудовые ресурсы регионов РФ.
Факторы внешнеторгового оборота (OV), числа организаций, ведущих НИОКР (NIOKR) и численности персонала, занятого исследованиями и разработками (RESEARCH) оказались статистически незначимыми. Незначимость фактора объема внешнеторгового оборота на душу населения объясняется его высокой корреляцией (0,8) с фактором стоимости основных фондов на душу населения. Поэтому его включение в модель нецелесообразно. Показатели числа организаций, ведущих НИОКР (ln_NIOKR), а также численности персонала, занятого исследованиями и разработками, коррелируют со стоимостью основных фондов (0,81 и 0,8 соответственно). Поэтому они не были включены в окончательную модель. Фактор площади жилых помещений, приходящейся на 1 жителя, отрицательно коррелирует с фактором доли населения с доходами ниже прожиточного минимума (-0,5), к тому же статистические характеристики модели с исключением ln_S лучше, поэтому в окончательную модель он не войдет.
Следует отметить, что исключенные факторы незначимы в целом для всех регионов. Но в отдельных регионах эти факторы, вероятно, вносят свой существенный вклад в формирование ВРП, который отражается в индивидуальных фиксированных эффектах. Результаты расчета окончательной модели приведены в таблице 3.
Таблица 3. Результаты оценки модели с фиксированными эффектами со значимыми факторами
|
Dependent Variable: VRP |
|||||
|
Method: Panel Least Squares |
|||||
|
Date: 11/16/09 Time: 21:02 |
|||||
|
Sample: 2001 2006 |
|||||
|
Periods included: 6 |
|||||
|
Cross-sections included: 78 |
|||||
|
Total panel (balanced) observations: 468 |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
ln_FOND |
0.142029 |
0.039213 |
3.621981 |
0.0003 |
|
|
ln_INV |
0.128861 |
0.016474 |
7.821874 |
0.0000 |
|
|
ln_OT |
0.222804 |
0.052711 |
4.226864 |
0.0000 |
|
|
ln_BED |
-0.086139 |
0.038453 |
-2.240104 |
0.0257 |
|
|
ln_ZARPL |
0.167582 |
0.071078 |
2.357715 |
0.0189 |
|
|
C |
4.244114 |
0.823839 |
5.151632 |
0.0000 |
|
|
Effects Specification |
|||||
|
Cross-section fixed (dummy variables) |
|||||
|
Period fixed (dummy variables) |
|||||
|
R-squared |
0.986804 |
Mean dependent var |
11.03788 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.983783 |
S.D. dependent var |
0.529650 |
||
|
S.E. of regression |
0.067449 |
Akaike info criterion |
-2.387112 |
||
|
Sum squared resid |
1.728771 |
Schwarz criterion |
-1.607058 |
||
|
Log likelihood |
646.5843 |
Hannan-Quinn criter. |
-2.080164 |
||
|
F-statistic |
326.6272 |
Durbin-Watson stat |
1.194098 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
В полученной модели все факторы значимы, коэффициент детерминации равен 0,98. Таким образом, уравнение для прогнозирования имеет вид:
где ER - эффект региона, EY - эффект года.
Рост всех факторов, используемых в модели, приводит к росту ВРП за исключением доли населения с доходами ниже прожиточного минимума. Следует, однако, отметить, что факторы стоимости основных фондов, инвестиций, объема розничного товарооборота на душу населения и среднемесячной зарплаты являются факторами, непосредственно влияющими на ВРП. А доля населения с доходами ниже прожиточного минимума является замещающим фактором для других факторов, влияющих на качество жизни населения региона.
Из полученной модели видно, что показатели степени являются эластичностями по соответствующим факторам. Так, при увеличении основных фондов на душу населения на 1% валовой региональный продукт на душу населения увеличится на 0,14%. Значимее всего на значение ВРП влияет общий объем розничного товарооборота на душу населения (при увеличении розничного товарооборота на 1% рост ВРП составит 0,22%). Это говорит о том, что ВРП в регионах формируется по большей части за счет торговли, а не за счет производства.
Значение F-статистики для проверки на значимость фиксированных эффектов составляет 326 при Fтабл.=1,06 с соответствующим p-уровнем близким к нулю. Следовательно, региональные эффекты следует включить в нашу модель. Фиксированные эффекты отражают влияние на ВРП факторов, индивидуальных для каждого региона. Это могут быть факторы, связанные с природно-климатическими условиями, наличием или отсутствием на территории региона полезных ископаемых или других природных ресурсов, особым экономическим положением региона, качеством управления в регионе и т.д. Чем больше индивидуальный фиксированный эффект, тем больше возможностей у региона увеличить ВРП за счет факторов, не включенных в модель.
Регионы были проранжированы по величине фиксированного эффекта. Наибольшие фиксированные эффекты наблюдаются в Чукотском автономном округе, Магаданской, Липецкой, Вологодской, Читинской областях, а наименьшие в республиках Ингушетия, Дагестан, Ростовской области, республике Адыгея, Ставропольском и Краснодарском краях. Волгоградская область имеет отрицательный фиксированный эффект (exp(-0,11), что означает наличие неблагоприятных факторов, которые «тянут» ВРП вниз. При одинаковых затратах трудовых и капитальных ресурсов величина ВРП в Волгоградской области будет меньше, чем, например, в Читинской области.
Исследование временных эффектов (таблица 4) показывает, что в течение 2001-2006 годов наблюдался рост ВРП за счет факторов, не входящих в модель.
Таблица 4. Временные эффекты
|
2001 |
exp(-0.14) |
|
|
2002 |
exp(-0.09) |
|
|
2003 |
exp(-0.05) |
|
|
2004 |
exp(0.04) |
|
|
2005 |
exp(0.09) |
|
|
2006 |
exp(0.15) |
Результаты проведенных исследований позволяют сделать следующие выводы:
Общими факторами, влияющими на величину валового регионального продукта, являются: стоимость основных фондов, инвестиции, объем розничного товарооборота на душу населения и среднемесячная зарплата. Качество жизни в построенной модели измеряется долей населения с доходами ниже прожиточного минимума.
На величину ВРП в каждом регионе помимо общих факторов действуют также и индивидуальные. Поэтому при одинаковых значениях общих факторов валовые региональные продукты в различных регионах существенно отличаются. Эти отличия выражены в индивидуальных фиксированных эффектах.
В течение 2001-2006 годов наблюдался рост ВРП за счет факторов, не входящих в модель.
Полученные результаты могут являться основой для последующей экспертной аналитической оценки специалистами отраслевых и функциональных департаментов Министерства экономики РФ качественных изменений в региональном развитии. Это позволит готовить эффективные рекомендации в адрес федеральных органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации (для разработки региональных бюджетов).
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Создание модели анализа и прогнозирования социально-экономического развития Российских регионов методом главных компонент. Оценка основных экономических показателей региона. Формирование индикаторов устойчивого развития с использованием программы МИДАС.
курсовая работа [969,1 K], добавлен 29.08.2015Методы исследования и моделирования социально-экономических систем. Этапы эконометрического моделирования и классификация эконометрических моделей. Задачи экономики и социологии труда как объект эконометрического моделирования и прогнозирования.
курсовая работа [701,5 K], добавлен 14.05.2015Основные проблемы эконометрического моделирования. Показатели, характеризующие степень разброса случайной величины вокруг ее среднего значения. Физический смысл коэффициента детерминации. Расчет функции эластичности в линейной эконометрической модели.
контрольная работа [18,1 K], добавлен 23.11.2009Теоретический анализ межрегиональных межотраслевых моделей. Сущность модели экономического взаимодействия регионов. Двухрегиональная оптимизация межрегиональной межотраслевой модели регионов А и Б. Моделирование экономического взаимодействия регионов.
курсовая работа [649,0 K], добавлен 04.05.2011Тесты, с помощью которых можно построить эконометрические модели. Эконометрическое моделирование денежного агрегата М0, в зависимости от валового внутреннего продукта и индекса потребительских цен. Проверка рядов на стационарность и гетероскедастичность.
курсовая работа [814,0 K], добавлен 24.09.2012Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда. Параметры линейной парной регрессии. Оценка адекватности модели, осуществление прогноза.
контрольная работа [925,5 K], добавлен 07.09.2011Эконометрическое моделирование стоимости квартир в московской области. Матрица парных коэффициентов корреляции. Расчет параметров линейной парной регрессии. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.
контрольная работа [298,2 K], добавлен 19.01.2011Теоретические основы эконометрического анализа рождаемости в России. Эконометрика и эконометрическое моделирование. Парная регрессия и корреляция. Многомерный эконометрический анализ уровня рождаемости в России: с помощью множественной и парной регрессии.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 25.03.2014Особенности разработки регионального баланса, при котором создается максимум суммарного конечного продукта. Разработка модели, отражающей динамику объемов наращивания металлургического производства. Прогноз его развития на глубину в один интервал.
контрольная работа [792,2 K], добавлен 25.08.2014Характеристика российской модели переходной экономики. Математические модели социально-экономических процессов, факторы и риски экономической динамики, посткризисные тренды. Роль Краснодарского края в экономике РФ, стратегия его экономического развития.
дипломная работа [385,0 K], добавлен 21.01.2016Миграция населения как перемещение людей через границы определенных территорий со сменой постоянного места жительства или возвращения к нему. Знакомство с основными особенностями эконометрического моделирования миграции населения Пензенской области.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 23.02.2016Газовая промышленность как составная часть топливно-энергетического комплекса РФ. Потребление природного газа в России, анализ факторов, обуславливающих его спрос на внутреннем рынке. Эконометрическое моделирование спроса на газ на внутреннем рынке РФ.
дипломная работа [552,6 K], добавлен 14.11.2012Исследование линейной модели парной регрессии зависимости стоимости однокомнатных квартир от общей площади жилья. Пространственно-параметрическое моделирование рынка вторичного жилья. Особенности изменения среднего уровня цены в пространстве и во времени.
курсовая работа [365,2 K], добавлен 26.10.2014Описание сценарных условий для формирования прогноза социально-экономического развития в 2013-2015 годах. Рассмотрение основ рынка труда и формирования доходов населения, управления рисками. Изучение методов социально-экономического прогнозирования.
курсовая работа [306,1 K], добавлен 19.01.2015Анализ и выявление значимых факторов, влияющих на объект. Построение эконометрической модели затрат предприятия для обоснований принимаемых решений. Исследование трендов временных рядов. Оценка главных параметров качества эконометрической модели.
курсовая работа [821,1 K], добавлен 21.11.2013Определение оптимальных методов развития малого и среднего предпринимательства. Оценка влияния групп индикаторов на его показатели. Корреляционный анализ институциональных факторов социально-экономического развития и их добавление в регрессионные модели.
курсовая работа [544,9 K], добавлен 17.03.2015Исследование изменения во времени курса акций British Petroleum средствами эконометрического моделирования с целью дальнейшего прогноза с использованием компьютерных программ MS Excel и Econometric Views. Выбор оптимальной модели дисперсии ошибки.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 14.06.2011Эконометрическое исследование признаков деятельности предприятий: доля расходов на закупку товаров, среднедневная заработная плата одного работающего. Построение линейного графика регрессионной зависимости между показателями, оценка адекватности модели.
контрольная работа [93,3 K], добавлен 14.12.2011Расчет суммы издержек для плана выпуска продукции. Коэффициенты линейного уравнения парной регрессии. Характеристика графической интерпретации результатов. Развитие экономических процессов. Особенности эконометрического моделирования временных рядов.
контрольная работа [723,3 K], добавлен 22.02.2011Определение количественной взаимосвязи между средней заработной платой, выплатами социального характера и потребительскими расходами на душу населения. Построение уравнений линейной, степенной, показательной, обратной, гиперболической парной регрессии.
курсовая работа [634,6 K], добавлен 15.05.2013
