Использование пространственно-эконометрических моделей для изучения факторов экономического роста регионов России

В данном исследовании изучались детерминанты экономического роста на двух различных уровнях масштабирования данных: во-первых, исследовались модели для данных, агрегированных по федеральным округам и экономическим районам; во-вторых, модели для региональных данных с учетом их иерархической структуры (принадлежность каждого региона тому или иному федеральному округу или экономическому району). Для этого были построены три панели данных (для регионального уровня и двух типов агрегированных данных) для периода с 2004 по 2012 год. Для каждого типа данных строилась статическая SAR модель для панельных данных, которая оценивалась методом максимального правдоподобия. Результаты оценивания построенных моделей позволяют сделать вывод о достаточно сильной положительной пространственной корреляции внутри федеральных округов, поэтому при планировании региональной политики стимулирования роста важно обращать внимание не на соседство регионов друг к другу, а скорее на административно-территориальные характеристики региона. Схожие институциональные условия внутри федеральных округов, культурные особенности и другие возможные факторы усиливают взаимодействие между данными административными единицами и позволяют повысить эффективность политики стимулирования за счет spillover эффектов. В связи с этим точечное воздействие на отдельные регионы может оказаться менее эффективным, нежели равномерное распределение стимулирующих мер по федеральным единицам.