Хадисов М-Р. Б., Владимировна Н. Н. Построение эконометрической модели пространственной автокорреляции // Научное обозрение: теория и практика. 2024. Т. 14. Вып. 8 (108). С. 1542-1548. DOI: 10.35679/2226-0226-2024-14-8-1542-1548

Хадисов Магомед-Рамзан Бувайсарович, канд. экон. наук, доцент, доцент кафедры «Экономика и управление в образовании», декан факультета технологии, искусства и менеджмента в образовании, ФГБОУ ВО «Чеченский государственный педагогический университет»: Россия, 364068, Чеченская Республика, г. Грозный, пр-кт имени Х. А. Исаева, 62.
Насуханова Надежда Владимировна, ассистент кафедры «Высшая и прикладная математика», ФГБОУ ВО «Грозненский государственный нефтяной технический университет им. акад. М. Д. Миллионщикова»: Россия, 364061, Чеченская Республика, г. Грозный, пр-кт имени Х. А. Исаева, 100.

Тел.: (906) 635-45-70
E-mail: m-rkhadisov@mail.ru

В статье проведен анализ панельных данных с использованием статистических показателей за период 2014-2022 гг. по 85 субъектам РФ, а также построена таблица пространственной автокорреляции. Авторы ставят целью своего исследования – анализ и построение пространственной модели эндогенного роста, характеризуемой оценкой влияния затраты на научные исследования и разработки и количества исследователей в возрасте до 39 лет, их перетоков, на ВРП на душу населения. Для построения пространственной модели была проведена линеаризация путем логарифмирования исследуемых показателей, а также для проведения анализа и построения графиков рассеяния использованы статистические пакеты прикладных программ (MS Excel, Gretl, STATA). При оценке модели на адекватность с помощью тестов Бройша-Пагана, Хаусмана и информационных критерий Акаике и Шварца была выбрана пространственная модель с фиксированными эффектами, а не случайными. Автором была выявлена пространственная неоднородность по всей совокупности данных с помощью глобального и локального индексов Морана. Вычисленный Индекс Морана за период с 2014 по 2022 по показывает, что положительная пространственная автокорреляция (Z>0), соответственно, отвергаем нулевую гипотезу, то есть присутствуют пространственные закономерности. Также интерпретированы прямые, косвенные и общие пространственные эффекты, а также построены географические карты по эндогенным и экзогенным параметрам. Однако следует отметить, что прямое и косвенное побочное воздействие оказывает положительное влияние, подчеркивая сложность роли и влияния совокупных затрат на реализацию научной и инновационной политики государства, их перенаправлении, в повышении эффективности сложившейся экономической ситуации в субъектах РФ.

пространственная автокорреляция, анализ, НИОКР, корреляция, пространственный лаг, статистический показатель

1. Унтура Г. А., Канева М. А., Заболотский А. А. Влияние науки, инноваций и концентрации производства на экономический рост регионов России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2019. – Т. 15, № 12 (381). – С. 2327-2343.

2. Bernat G. A. Does manufacturing matter? A spatial econometric view of Kaldor's laws // Journal of Regional Science. – 1996. – Vol. 36, № 3. – Pp. 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. – Pp. 443–451. doi: 10.1080/00343409950081284.
4. Fingleton B. Externalities, economic geography, and spatial econometrics: Conceptual and modeling developments // International Regional Science Review. – 2003. – Vol. 26, iss. 2. – Pp. 197–207. doi: 10.1177/0160017602250976.
5. Armstrong H. Convergence among regions of the European Union, 1950–1990. Papers in Regional Science. – 1995. – Vol. 74, iss. 2. – Pp. 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. – Pp. 143–156. doi: 10.1080/00343409950122945
7. Гафарова Е. А. Эмпирические модели регионального экономического роста с пространственными эффектами: результаты сравнительного анализа // Вестник Пермского университета. Сер. «Экономика» = Perm University Herald. Economy. – 2017. – Т. 12, № 4. – С. 561–574. doi: 10.17072/1994-9960-2017-4-561-574
8. Коломак Е. А. Пространственные экстерналии как ресурс экономического роста // Регион: экономика и социология. – 2010. – № 4. – С. 73–87.
9. Иванова В. И. Региональная конвергенция доходов населения: пространственный анализ // Пространственная экономика. – 2014. – № 4. – С. 100–119. doi: 10.14530/se.2014.4.100-119.
10. Луговая О. Экономико-географические и институциональные аспекты экономического роста в регионах. Консорциум по вопросам прикладных экономических исследований / Канадское агентство по международному развитию и др.; О. Луговой и др. – М.: ИЭПП, 2007. – 164 с. 14.
11. Ying L. G. Understanding China's recent growth experience: A spatial econometric perspective // The Annals of Regional Science. – 2003. – Vol. 37, iss. 4. – Pp. 613–628. doi: 10.1007/s00168-003-0129-x.
12. Лободина О. Н., Шмидт Ю. Д. Оценка влияния пространственных факторов на интенсивность инновационных процессов // Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. – 2013. – № 3 (67). – С. 20–30.

CONSTRUCTION OF AN ECONOMETRIC MODEL OF SPATIAL AUTOCORRELATION

Hadisov Magomed-Ramzan Buvaysarovich, Cand. of Econ. Sci., Ass. Prof., Ass. Prof. of the Depart. of Economics and management in education, Dean of the Faculty of Technology, art and management in education, Chechen state pedagogical university, Grozny, Russia.
Nasukhanova Nadezhda Vladimirovna, Assistant of the Depart. of Higher and applied mathematics, Grozny state petroleum technical university name after M.D. Millionshchikova Academy, Grozny, Russia.

Abstract. The article analyzes panel data using statistical indicators for the period 2014-2022 for 85 subjects of the Russian Federation, and a spatial autocorrelation table is constructed. The authors aim their research to analyze and build a spatial model of endogenous growth, characterized by an assessment of the impact of research and development costs and the number of researchers under the age of 39, their flows, on GRP per capita. To build a spatial model, linearization was carried out by logarithm of the studied indicators, as well as statistical software packages (MS Excel, Gretl, STATA) were used to analyze and plot scattering graphs. When evaluating the adequacy of the model using the Broich-Pagan, Hausman tests and the Akaike and Schwartz information criteria, a spatial model with fixed effects, rather than random ones, was chosen. The author identified spatial heterogeneity across the entire data set using global and local Moran indices. The calculated Moran Index for the period from 2014 to 2022 shows that positive spatial autocorrelation (Z>0), respectively, rejects the null hypothesis, that is, there are spatial patterns. Direct, indirect and general spatial effects are also interpreted, as well as geographical maps based on endogenous and exogenous parameters are constructed. However, it should be noted that direct and indirect side effects have a positive impact, emphasizing the complexity of the role and impact of total costs on the implementation of scientific and innovation policy of the state, their redirection, and in increasing the effectiveness of the current economic situation in the subjects of the Russian Federation.

Hadisov, M-R.B., Vladimirovna, N.N. (2024) Construction of an econometric model of spatial autocorrelation. Nauсnoe obozrenie: teoria i praktika [Scientific Review: Theory and Practice], vol. 14, iss. 8 (108), pp. 1542-1548 (in Russian) DOI: 10.35679/2226-0226-2024-14-8-1542-1548