Эмпирические модели регионального экономического роста с пространственными эффектами: результаты сравнительного анализа

Аннотация

Пространственные модели регионального экономического роста позволяют оценить вклад факторов роста, а также выявить роль межрегиональных взаимодействий регионов. Эмпирические оценки прямых эффектов детерминант экономического роста самого региона, а также косвенных эффектов в виде влияния факторов развития соседних регионов могут быть получены средствами пространственной эконометрики. Модели пространственной эконометрики предусматривают различные типы пространственной зависимости: пространственные лаги для зависимой и независимой переменных, а также остатков.  Актуальность исследования эмпирических пространственных моделей регионального экономического роста связана с необходимостью расширения моделей экономического роста за счет включения пространственных эффектов, а также низкой степенью апробации методов пространственной эконометрики в работах российских ученых. В статье приводится описание базовых моделей пространственной эконометрики и их анализ  на основе сравнения ошибок, связанных с неправильным выбором спецификации. Представлены результаты обзора эмпирических моделей открытой региональной экономики и систематизированы основные направления исследования пространственных эффектов исследования экономического роста средствами эконометрики, среди которых модели бета-конвергенции, эмпирические соотношения Калдора и Вердоорна, модели производственных функций. Далее в рамках каждого направления описаны возможные эконометрические спецификации моделей регионального экономического роста с учетом пространственных эффектов и дополнительных объясняющих факторов, а также представлен обзор зарубежных и российских публикаций, в которых представлены результаты их применения. В прикладных исследованиях рассматривается вопрос выбора корректной спецификации для эконометрической пространственной модели. Поскольку пространственная зависимость в эмпирических моделях регионального экономического роста должна быть материального типа, предлагается отдавать предпочтение спецификациям пространственного лага (модель пространственной автокорреляции, пространственная модель Дарбина). Дальнейшее направление отечественных исследований в области моделирования открытой региональной экономики видится в разработке моделей регионального экономического роста средствами пространственной эконометрики, что позволит оценить экономические эффекты перетока основных факторов между регионами России.

Ключевые слова

модели экономического роста, региональная экономика, пространственная эконометрика, конвергенция, производственная функция, пространственная модель, пространственная за-висимость, законы роста Калдора.

Список литературы

1. Гаджиев Ю.А. Зарубежные теории регионального экономического роста и развития // Экономика региона. 2009. № 2. С. 45–62.
2. Bernat G.A. Does manufacturing matter? A spatial econometric view of Kaldor's laws // Journal of Regional Science. 1996. Vol. 36. № 3. P. 463–477. doi: 10.1111/j.1467-9787.1996.tb01112.x.
3. Pons-Novell J., Viladecans E. Kaldor's laws and spatial dependence: evidence for the European regions // Regional Studies. 1999. Vol. 33. Iss. 5. P. 443–451. doi: 10.1080/00343409950081284.
4. Fingleton B.Externalities, economic geography, and spatial econometrics: conceptual and mod-eling developments // International Regional Science Review. 2003. Vol. 26. Iss. 2. P. 197–207. doi: 10.1177/0160017602250976.
5. Armstrong H. Convergence among regions of the European Union, 1950–1990 // Papers in Re-gional Science. 1995. Vol. 74. Iss. 2. P. 143–152. doi: 10.1111/j.1435-5597.1995.tb00633.x.
6. Rey S., Montouri B. U.S. regional income convergence: A spatial econometric perspective // Regional Studies Regional Studies. 1999. Vol. 33. Iss. 2. P. 143–156. doi: 10.1080/00343409950122945.
7. Минакир П.А., Демьяненко А.Н. Пространственная экономика: эволюция подходов и ме-тодология // Пространственная экономика. 2010. № 2. С. 6–32.
8. Fingleton B., Lopez-Bazo E. Empirical growth models with spatial effects // Papers in Regional Science. 2006. Vol. 85. Iss. 2. P. 177–198. doi: 10.1111/j.1435-5957.2006.00074.x.
9. LeSage J.P., Pace R.K. Introduction to spatial econometrics. N. Y.: Chapman and Hall/CRC, 2009. 338 р. doi: 10.1201/9781420064254.
10. Elhorst J.P.Spatial econometrics: From cross-sectional data to spatial panels. Heidelberg, N. Y., Dordrecht, L.: Springer. 2014. 126 p. doi: 10.1007/978-3-642-40340-8.
11. Anselin L. Spatial econometrics: Methods and models. Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Ac-ademic Publ., 1988. 304 p. doi: 10.1007/978-94-015-7799-1.
12. Глущенко К.П. Мифы о бета-конвергенции // Журнал новой экономической ассоциации. 2012. № 4 (16). С. 26–44.
13. Экономико-географические и институциональные аспекты экономического роста в реги-онах. Консорциум по вопросам прикладных экономических исследований / Канадское агентство по международному развитию и др.; О. Луговой и др. М.: ИЭПП, 2007. 164 с.
14. Buccellato T. Convergence across Russian Regions: A spatial econometrics approach. Centre for the Study of Economic and Social Change in Europe, SSEES, UCL. L., UK // Economics Working Papers. 2007. №. 72. P. 1–27.
15. Балаш О.С. Пространственный анализ конвергенции регионов России // Известия Сара-товского университета. Новая серия. Сер. Экономика. Управление. Право. 2012. Т. 12. Вып. 4. С. 45–52.
16. Исаев А.Г. Транспортная инфраструктура и экономический рост: пространственные эф-фекты // Пространственная экономика. 2015. № 3. С. 57–73. doi: 10.14530/se.2015.3.057-073.
17. Демидова О.А., Иванов Д.С. Модели экономического роста с неоднородными простран-ственными эффектами (на примере российских регионов) // Экономический журнал ВШЭ. 2016. Т. 20, № 1. С. 52–75.
18. Коломак Е.А. Пространственные экстерналии как ресурс экономического роста // Регион: экономика и социология. 2010. № 4. С. 73–87.
19. Иванова В.И. Региональная конвергенция доходов населения: пространственный анализ // Пространственная экономика. 2014. № 4. С. 100–119. doi: 10.14530/se.2014.4.100-119.
20. Вакуленко Е.С. Ведет ли миграция населения к межрегиональной конвергенции в России? // Вестник НГУЭУ. 2013. № 4. С. 239–264.
21. Guo D., Dall’erba S., Le Gallo J. The Leading role of manufacturing in China’s Regional eco-nomic growth: Aspatial econometric approach of Kaldor’s Laws //International Regional Science Review. 2012. Vol. 36. P. 139–166. doi: 10.1177/0160017612457779.
22. Fischer M.M. A spatial Mankiw–Romer–Weil model: Theory and evidence // The Annals of Regional Science. 2011. Vol. 47. Iss. 2. P. 419–436. doi: 10.1007/s00168-010-0384-6.
23. Lima R.A., Neto R.S. Economic growth in Brazilian micro-regions: A spatial panel approach. URL: http://www.regionalstudies.org/uploads/Economic_Growth_in_Brazilian
_Micro-regions_Ricardo_Carvalho.pdf (дата обращения: 22.09.2017).
24. Ertur C., Koch W. Growth, technological interdependence and spatial externalities: Theory and evidence // Journal of Applied Econometrics. 2007. Vol. 22 (6). P. 1033–1062. doi: 10.1002/jae.963.
25. Ying L.G. Understanding China's recent growth experience: A spatial econometric perspective // The Annals of Regional Science. 2003. Vol. 37. Iss. 4. P. 613–628. doi: 10.1007/s00168-003-0129-x.
26. Лободина О.Н., Шмидт Ю.Д. Оценка влияния пространственных факторов на интенсив-ность инновационных процессов // Известия Дальневосточного федерального университета. Эконо-мика и управление. 2013. № 3 (67). С. 20–30.

Благодарности

Статья выполнена в рамках государственного задания ИСЭИ УНЦ РАН в части проведения НИР по теме «Технологии и инструментарий моделирования влияния трансформации человеческого капитала на пространственно-экономическое развитие территориальных систем» (№ гос. регистрации АААА-А17-117021310210-1).