Пространственная модель воспроизводства на панельных данных

Должность: зав. лаборатории исследования социально-экономических проблем регионов
Аффилиация:
Башкирский государственный университет
Уфимский государственный авиационный технический университет
Адрес: Российская Федерация, г. Уфа, ул.К. Маркса 3/4

Тимирьянова Венера Маратовна

Должность: старший научный сотрудник
Аффилиация: Башкирский государственный университет
Адрес: Уфа, К.Маркса, 3/4

Название журнала

Экономика и математические методы

Выпуск

Том 57 Номер 2

Страницы

34-44

Аннотация

Воспроизводственный процесс характеризует движение товарных и встречных им финансовых потоков в экономике, оказывая влияние на ее развитие, что и определяет интерес ученых, органов госуправления и предпринимательских структур к его изучению. В данной статье воспроизводство рассматривается как процесс, с одной стороны, изменяющийся во времени, с другой стороны, имеющий пространственную зависимость, в силу несовпадения мест производства и потребления. Последовательное проведение специализированных статистических тестов, построение панельных моделей различной спецификации, оценка пространственной автокорреляции данных и построение пространственной модели на панельных данных позволили определить связь фаз воспроизводства с учетом их территориальной локализации. Построенные модели, позволяют учитывать индивидуальные эффекты территорий, эффекты по периодам, а также взаиморасположение территорий относительно друг другу, что значительно расширяет возможности прогнозирования изменений воспроизводственного процесса.

Ключевые слова

панельные данные, панельная модель с фиксированными эффектами, панельная модель со случайными эффектами, пространственная модель на панельных данных, воспроизводство, пространственная автокорреляция данных.

Источник финансирования

Исследование выполнено в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (код научной темы FZWU-2020-0027)

Получено

25.09.2020

Дата публикации

25.06.2021

Кол-во символов

50893

Цитировать

ГОСТ	Лакман И. А. , Тимирьянова В. М. Пространственная модель воспроизводства на панельных данных // Экономика и математические методы – 2021. – Tом 57. – Номер 2 C. 34-44 [Электронный ресурс]. URL: https://emm.jes.su/S042473880011338-0-1 (дата обращения: 28.04.2024). DOI: 10.31857/S042473880011338-0
MLA	Lakman, Irina A, Timiryanova, Venera "Spatial model of reproduction on panel data." Ekonomika i matematicheskie metody 57.2 (2021):34-44. DOI: 10.31857/S042473880011338-0
APA	Lakman I., Timiryanova V. (2021). Spatial model of reproduction on panel data. Ekonomika i matematicheskie metody 57(2), pp.34-44 DOI: 10.31857/S042473880011338-0

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 633

Оценка читателей: голосов 0

1. Ахунов Р. Р., Юсупов К. Н., Янгиров А. В. (2011). Управление воспроизводственным потенциалом региона. Уфа: РИЦ БашГУ. – 234 с.

2. Васильчук Е.С. (2018). Оценка состояния и прогнозирование развития розничной торговли в регионе // Актуальные проблемы и перспективы развития государственной статистики в современных условиях: сборник материалов IV Международной научно-практической конференции. С. 69-71.

3. Зимин А.Ф., Тимирьянова В.М. (2016). Пространственный аспект развития рынка потребительских товаров: монография. Уфа: Уфимский институт (филиал) РЭУ им. Г.В. Плеханова. – 183с.

4. Килин П. М. (2013). Конструктивная политэкономия. – Тюмень: ТюмГНГУ. – 192 с.

5. Минакир П.А. (1983). Экономическое развитие региона: программный подход / отв. ред. А.Г. Зельднер, Н.И. Цветков; Институт экономических исследований ДВНЦ АН СССР. М.: Изд-во «Наука». – 224 с.

6. Никоноров В.М. (2018). Комплекс моделей торговли РФ как сложной экономической системы // Наука и бизнес: пути развития. № 2 (80). С. 50-55.

7. Новоселов А. С. (2006). Регион как исходное понятие теории регионального воспроизводства // Регион: Экономика и Социология. № 3. С. 3–14.

8. Полякова А. Г., Симарова И. С. (2014). Региональное экономическое пространство и территориальное развитие: оценка действия сил связанности // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. № 2. С. 48-60.

9. Пришляк Е. А. (2005). Воспроизводство продовольственных товаров и его влияние на уровень жизни населения: автореферат дис. ... кандидата экономических наук: 08.00.01 / Пришляк, Елена Анатольевна. Марийс. гос. техн. ун-т. Йошкар-Ола. - 24 с.

10. Ратникова Т. А. (2006). Введение в эконометрический анализ панельных данных // Экономический журнал ВШЭ. № 3. С. 492—519.

11. Шаронина Л. В. (2003). Валовой региональный продукт как индикатор воспроизводственных пропорций мезоуровня экономики: вопросы теории и методологии: автореф. дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05 / Л. В. Шаронина. Ростов–на–Дону. – 25 с.

12. Шнипер Р. И., Воевода И. Н., Гузнер С. С. (1986). Региональная программа и принципы ее разработки: Вопросы межотраслевого взаимодействия. Новосибирск: Наука. – 136 с.

13. Amemiya T. (1971). The Estimation of the Variances in a Variance–Components Model // International Economic Review. № 12. P. 1–13.

14. Anselin L., Syabri I., Smirnov O. (2002). Visualizing Multivariate Spatial Correlation with Dynamically Linked Windows // Computing Science and Statistics. 33p. [Электронный ресурс]. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Visualizing-Multivariate-Spatial-Correlation-with-Mirnov/4e34bd70317377971ba8df7259288b972ad6a239.

15. Baltagi B.H., Song S.H., Jung B.C., Koh W. (2007). Testing for Serial Correlation, Spatial Autocorrelation and Random Effects Using Panel Data // Journal of Econometrics. Vol. 140(1). P. 5–51.

16. Baltagi B.H., Song S.H., Koh W. (2003). Testing Panel Data Regression Models with Spatial Error Correlation // Journal of Econometrics. Vol. 117. P. 123–150.

17. Baltagi B., Li Q. (1995). Testing AR (1) Against MA(1) Disturbances in an Error Component Model // Journal of Econometrics. Vol. 68. P. 133–51.

18. Baltagi B., Li Q. (1991). A Joint Test for Serial Correlation and Random Individual Effects // Statistics and Probability Letters. Vol. 11. P. 277–80.

19. Croissant Y., Millo G. (2008). Panel Data Econometrics in R: The plm Package // Journal of Statistical Software. Vol. 27. P. 1-43. 10.18637/jss.v027.i02.

20. Davidson N. B. (2015). The impact of spatial concentration on enterprise performance / N. B. Davidson, O. S. Mariev // Ekonomika regiona [Economy of Region]. № 4. Р. 95-105.

21. Demidova O. (2015). Spatial effects for the eastern and western regions of Russia: a comparative analysis // International Journal of Economic Policy in Emerging Economies. №8(2). Р. 153-168.

22. Hadri K. (2000). Testing for stationarity in heterogeneous panel data // The Econometrics Journal. № 3(2). Р. 148–161. doi:10.1111/1368-423x.00043

23. Hall A. (1994). Testing for a unit root in time series with pretest data-based model selection // Journal of Business & Economic Statistics. № 12(4). Р. 461–470.

24. Honda Y. (1985). Testing the Error Components Model with Non–Normal Disturbances // Review of Economic Studies. № 52. Р. 681–90.

25. Im K. S., Pesaran M. H., Shin Y. (2003). Testing for unit roots in heterogeneous panels // Journal of Econometrics. № 115(1). Р. 53–74. doi:10.1016/s0304-4076(03)00092-7

26. Kapoor M., Kelejian H.H., Prucha I.R. (2007). Panel Data Model with Spatially Correlated Error Components // Journal of Econometrics. Vol. 140(1). P. 97–130.

27. Leontief W., Strout А. (1963). Multiregional Input-Output Analysis // Structural Interdependence and Economic Development / Ed. T. Barna. P. 119–150.

28. Millo G., Piras G. (2012). splm: Spatial Panel Data Models in R // Journal of Statistical Software. Vol. 47(i01). DOI: http://hdl.handle.net/10.18637/jss.v047.i01 https://www.jstatsoft.org/issue/view/v047

29. Mutl J., Pfaffermayr M. (2011). The Hausman Test in a Cliff and Ord Panel Model // Econometrics Journal. Vol. 14. P. 48–76.

30. Nerlove M. (1971). Further Evidence on the Estimation of Dynamic Economic Relations from a Time–Series of Cross–Sections // Econometrica. Vol. 39. P. 359–82.

31. Pedroni P. (1999). Critical values for cointegration tests in heterogeneous panels with multiple regressors // Oxford bulletin of economics and statistics. №61. P.653-670.

32. Sonis M., Hewings G. J. D., Gazel R. (1995). The structure of multi-regional trade flows: hierarchy, feedbacks and spatial linkages // The Annals of Regional Science. № 29(4). Р. 409–430.

33. Swamy P.A.V.B., Arora S.S. (1972). The Exact Finite Sample Properties of the Estimators of Coefficients in the Error Components Regression Models // Econometrica. Vol. 40. P. 261–75.

34. Wallace T.D., Hussain A. (1969). The Use of Error Components Models in Combining Cross Section with Time Series Data // Econometrica. Vol. 37 (1). P. 55–72.

35. Wooldridge J. M. (2002). Econometric Analysis of Cross–Section and Panel Data. MIT press.

36. Zemtsov S. P., Tsareva Yu. V. (2018). Entrepreneurial Activity in the Russian Regions: How Spatial and Temporal Effects Determine the Development of Small Busines // Journal of the New Economic Association. № 1(37). Р. 118–134