name: Моделирование влияния пространственных факторов на cоциально-экономические процессы в неоднородной стране на примере России
keyword_list: непараметрическая пространственная модель молодежная безработица моделирование роста ВРП моделирование региональной безработицы моделирование занятости кривая заработной платы доверие к социально-политическим институтам доверие к иммигрантам географически взвешенная регрессия пространственно-эконометрические модели
abstract: Объект исследования: пространственно-эконометрические модели. Цель работы: развитие эконометрического инструментария для моделирования социально-экономических процессов в неоднородной географически, экономически, с точки зрения образования и культурных ценностей и т.д. стране Россия. Методы исследования: пространственно-эконометрические методы. Достигнутые результаты: 1) Имеет место асимметрия влияния западных и восточных регионов России друг на друга, если в западных регионах происходят некоторые изменения (рост ВРП, изменение уровня безработицы, заработной платы и т.п.), то это отражается как на других западных, так и на восточных регионах. В то же время изменения, происходящие в восточных регионах, оказывают влияние только на другие восточные регионы, но не на западные. Факторы, влияющие на рост ВРП, безработицу, относительную заработную плату в западных и восточных регионах, существенно отличаются. Эти результаты были получены с помощью пространственно-регрессионных моделей для двух взаимосвязанных групп регионов. 2) Ситуация с молодежной безработицей в России в 2000–2009 была более серьезная, чем с общей. Кризис 2008–2009 гг. сильнее «ударил» по молодежи, чем по «взрослому» населению. Факторы, влиявшие на молодежную безработицу в 2000–2009 в западных и восточных регионах, отличались. В частности, увеличение миграционных потоков не оказывало влияния на молодежную безработицу в западных регионах, но увеличивало в восточных. Эти результаты были получены с помощью пространственно-регрессионных моделей для двух взаимосвязанных групп регионов. 3) Ситуация с молодежной безработицей (по сравнению с общей) в России в 2000–2009 была лучше, чем в Италии. Для России имеет место асимметричное влияние северных и южных регионов (при увеличении уровня молодежной безработицы в северном регионе ситуация ухудшится в соседних как северных, так и южных регионах, а изменение ситуации в южном регионе не повлияет на другие регионы). В Италии, наоборот, увеличение уровня молодежной безработицы в южном регионе, приведет к ухудшению ситуации и на севере, и на юге. Эти результаты были получены с помощью пространственно-регрессионных моделей для двух взаимосвязанных групп регионов. Эти результаты были получены с помощью пространственно-регрессионных моделей для двух взаимосвязанных групп регионов. 4) Российские регионы можно разделить на 3 группы по уровню безработицы: группа L — регионы с низким уровнем безработицы, окруженные регионами с низким уровнем безработицы, группа H — регионы с высоким уровнем безработицы, окруженные регионами с высоким уровнем безработицы, группа LH — все остальные регионы. Уровень безработицы во всех регионах можно сократить за счет увеличения доли занятых в обрабатывающей промышленности и за счет снижения доли занятых в сфере предоставления государственных услуг. В группе регионов H уровень безработицы можно снизить за счет повышения производительности труда и за счет увеличения доли занятых в сельском хозяйстве. Эти результаты были получены с помощью модификации пространственно-авторегрессионной модели для регионов одной страны, разделенных на несколько групп. 5) Российские регионы можно разделить на 3 группы по уровню занятости (не тождественные группам из п. 6): группа H — регионы с высоким уровнем занятости, окруженные регионами с высоким уровнем занятости, две группы регионов с низким уровнем занятости, окруженные регионами с низким уровнем занятости, одна расположенная на юге России (группа LL1), вторая — в южной Сибири и Забайкалье (группа LL2). Уровень занятости во всех группах можно увеличить за счет увеличения степени специализации экономики, в группе регионов H за счет уменьшения потока иммигрантов, а в группе LL1 напротив, за счет увеличения потока иммигрантов, а также увеличения доли сельского населения. В группе регионов LL2 занятость можно увеличить за счет увеличения доли имеющих высшее образование. Эти результаты были получены с помощью модификации пространственно-авторегрессионной модели для регионов одной страны, разделенных на несколько групп. 6) Бета-конвергенция по ВРП имеет место только для средних и богатых российских регионов, причем ее скорость существенно выше в группе богатых регионов; пользу от роста соседних регионов получают только средние и бедные регионы, а для богатых регионов имеет место противоположная тенденция. Инвестиции способствуют росту только богатых регионов, а для бедных и средних регионов они не эффективны. Эти результаты были получены с помощью модификации пространственно-авторегрессионной модели для регионов одной страны, разделенных на несколько групп. 7) Густонаселенные и урбанизированные регионы имеют более высокую чувствительность к пространственным экстерналиям, т.е. регион, окруженный быстрорастущими территориями, будет расти тем интенсивнее, чем больше его плотность населения и выше уровень урбанизации. Эти результаты были получены с помощью модификации пространственно-авторегрессионной модели, связанной с заменой коэффициента при пространственном лаге зависимой переменной линейной функцией от выбранной характеристики региона. 8) Чем лучше институциональная среда и выше степень деловой активности региона, тем интенсивнее влияние соседних экономик на темпы экономического роста рассматриваемого региона. Эти результаты были получены с помощью модификации пространственной модели Дарбина, связанной с заменой коэффициентов при пространственных лагах зависимой и независимых переменных линейной функцией от выбранной характеристики региона. Научная новизна работы состоит в развитии пространственно-эконометрической методологии согласно перечисленным ниже пунктам. 1) Разработана модификация пространственно-регрессионных моделей для двух взаимосвязанных групп регионов, 2) Предложен модификация пространственно-авторегрессионной модели для регионов одной страны, разделенных на несколько групп, 3) Предложена модификация пространственно-авторегрессионной модели, связанная с заменой коэффициента пространственной корреляции линейной функцией от выбранной характеристики региона (площади региона, плотности населения региона, доли городского населения региона), 4) Предложена модификация пространственной модели Дарбина, связанная с заменой коэффициентов при пространственных лагах зависимой и независимых переменных линейной функцией от выбранной характеристики региона (количество малых предприятий на 10 тысяч экономически активного населения,  совокупный индекс обеспеченности региона банковскими услугами, инвестиционный потенциал региона), 5) Для определения влияния степени диверсификации и степени концентрации экономики региона на безработицу был предложен новый подход, включающий а) использование нескольких показателей, характеризующих степень концентрации и диверсификации экономики региона (с данными уровня фирм и уровня регионов), б) использование непараметрических пространственно-эконометрических моделей, ранее не применявшийся при анализе российского рынка труда, в) сравнение результатов оценивания непараметрических моделей в периоды кризиса и в периоды подъема экономики, 6) Предложена новая интерпретация результатов оценивания пространственно-эконометрических моделей с помощью частных предельных эффектов и алгоритм проверки значимости этих эффектов, 7) Предложен новый алгоритм, позволяющий с помощью значимых частных косвенных предельных эффектов для каждого региона выявить регионы, на которые он влияет сильнее всего и регионы, сильнее всего влияющие на выбранный регион, 8) Для выявления факторов, влияющих на отношение индивидов разных стран к иммигрантам, предложен класс моделей с варьирующимися для разных групп стран коэффициентами наклона и новый алгоритм, позволяющий установить важность учета экономических и институциональных показателей стран проживания индивидов, Внедрение: результаты диссертационного исследования были использованы в следующих проектах: 1) "The Political Economy of Youth Unemployment", FP7-PEOPLE, Grant agreement ID: 269134, 2012–2015, проект 7-ой рамочной программы Европейского Союза, 2) SEARCH (Sharing KnowledgE Assets: InteRregionally Cohesive NeigHbohoods), the 7th Framework Programme for Research and Technological Development in the ‘Socio-economic sciences and the humanities’ area (FP7-SSH-SSH-2010.2.2.1-266834), 2012–2013, проект 7-ой рамочной программы Европейского Союза, 3) IUT20-49 “Structural Change as the Factor of Productivity Growth in the Case of Catching up Economies”, 2013–2014, проект министерства образования и научных исследований Эстонии, 4) "Выявление пространственных эффектов для восточных и западных российских регионов: сравнительный эконометрический aнализ", проект № 12‑01‑0057  программы «Научный фонд НИУ ВШЭ» в 2013–2014 гг., 5) "Элиты, институты и культура как факторы экономического развития", проект программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ, 2016 г., 6) "Моделирование взаимного влияния российских регионов и оценка эффективности государственных программ пространственно-эконометрическими методами", проект № 20-110-50398 в рамках проекта РФФИ "Экспансия", 2020 г. Эффективность нового предложенного эконометрического аппарата состоит в возможности получать результаты о различном влиянии одних и тех же факторов в разных частях России. Область применения: при принятии решений, касающихся проведения региональной политики.
chairman_dissertation_council.name: Светлана
chairman_dissertation_council.surname: Авдашева
chairman_dissertation_council.patronymic: Борисовна
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор экономических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: K-1147-2015
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 7801623030
chairman_dissertation_council.rinc_id: 3464-3387
chairman_dissertation_council.url: https://www.hse.ru/org/persons/66155
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0002-0896-9217
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Вадим
organization_supervisor.surname: Радаев
organization_supervisor.patronymic: Валерьевич
organization_supervisor.position: Первый проректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 06.77.64
rubrics.name: Занятость. Безработица
rubrics.code: 06.61.33
rubrics.name: Региональная экономика
rubrics.code: 06.35.51
rubrics.name: Экономико-математические методы и модели
oecds.code: 05.02.GY
oecds.name: ECONOMICS
speciality_codes.name: Математические и инструментальные методы экономики
speciality_codes.code: 08.00.13
protection_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
protection_organization.ogrn: 1027739630401
protection_organization.supervisor_name: НИКИТА
protection_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
author_organization.ogrn: 1027739630401
author_organization.supervisor_name: НИКИТА
author_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
author_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения