Диссертация: Экономическое развитие городов в аспекте жилищной политики

б) Темп прироста ввода в действие жилых зданий, квартир в них и общей площади квартир за счет всех источников финансирования

в) Темп прироста числа семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия в отчетном году

г) Темп прироста числа семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия в % к состоящим на учете

д) Темп прироста доли общей площади жилых помещений в ветхих и аварийных жилых домах от общей площади жилых помещений

е) Темп прироста доли площади муниципального жилищного фонда от общей площади жилых помещений

3) Социально-демографические:

а) Темп прироста среднего возраста

б) Темп прироста числа родившихся

в) Темп прироста населения за счет миграции

Таким образом, для того, чтобы проанализировать факторы, определяющие динамику экономического развития в крупнейших российских городах в рамках поставленной гипотезы, необходимо собрать данные, отражающие развитие 50 крупнейших городов и преобразовать их в динамические панельные данные с несколькими параметрами.

Панельные данные - это (panel data) «пространственная выборка объектов, прослеживаемая во времени, и, следовательно, она предоставляет множество наблюдений над каждым отдельным объектом»
[Ратникова, с. 271].

Нужно отметить, что динамические панельные данные позволяют совместно проследить во времени и по нескольким параметрам несколько объектов, в данном случае городов и что немало важно учесть индивидуальные особенности.

Для дальнейшего анализа собранные базы панельных данных в абсолютных и относительных величинах, отражающие изменение жилищных и социально-экономических развития крупнейших городов за период с 1997 года по 2016 год, будут проанализированы в программе Stata.

В первую очередь будет проведен корреляционный анализ, который заключается в выявлении тесно связанных между собой характеристик, а именно влияния жилищных и социально-демографических характеристик на экономические. В процессе корреляционного анализа рассчитываются коэффициенты корреляции. Именно по их значениям будет определено, какие показатели нужно оставить, а какие следует исключить из дальнейшего анализа. При этом также учитывался временной лаг. Нужно отметить, что учитывались коэффициенты, по которым отмечается даже умеренная взаимосвязь (>0,3) между результирующими и остальными показателями.

Далее, исходя из корреляционного анализа, будут построены три регрессионные моделей. В первой зависимая переменная Y - среднемесячная заработная плата, а Х - жилищные, экономические и социально-демографические характеристики, с которыми была выявлена корреляционная взаимосвязь. Во второй регрессионной модели зависимая переменная Y - объем отгруженных товаров, а Х - также жилищные, экономические и социально-демографические характеристики, с которыми была выявлена корреляционная взаимосвязь. В третьей регрессионной модели зависимая переменная Y - инвестиции в основной капитал, а Х - также жилищные, экономические и социально-демографические характеристики, с которыми была выявлена корреляционная взаимосвязь. При этом также учитывался временной лаг, то есть для зависимых переменных (Y) брались характеристики текущего года (t), а для независимых (X) - предыдущего года (t-1).

Далее, для того чтобы исключить влияние индивидуальных особенностей города, принимается к оценке регрессионная модель не с абсолютными показателями, а именно с темпами прироста этих показателей. То есть данный метод исследования позволяет исключить влияние индивидуальных особенностей и экономические изменения в рассматриваемый период, которые имели место быть во всех рассматриваемых городах в один и тот же период. Поэтому методом построения регрессионной модели был выбран first difference (FD).

В итоге, необходимо оценить следующую регрессионную модель:

??it = ?? + xit + it,

Где: i - номер города-миллионера;

t - год наблюдения;

xit - анализируемые показатели пространственного, экономического и социально-демографического развития в i-ом городе в году t;

it - остаточное возмущение (случайная составляющая регрессии).

Нужно отметь, что сначала будут оцениваться база данных с абсолютными показателями, а затем с относительными.

Исходя из анализа результатов регрессионной модели панельных данных, будут выявлены факторы, определяющие динамику экономического развития в крупнейших российских городах.

Также нужно отметить, что данная методология имеет ограничения анализа:

1) Выборка из 50 городов является достаточно ограниченной.

2) Анализируемые базы ограничены учетом временного лага в 1 и 2 года.

В итоге, исходя из результатов исследования и их анализа, планируется подтвердить либо опровергнуть гипотезу исследования.

Анализ факторов, определяющих динамику экономического развития в крупнейших российских городах: оценка роли жилищного сектора

Следуя методологии, изложенной выше, были собраны данные, отражающие развитие 50 крупнейших городов России за исключением городов федерального значения Москва, Санкт-Петербург и Севастополь. Для этого были использованы база данных «Экономика городов России», размещённая в ограниченном доступе на сайте Мультистат (Многофункциональный статистический портал), база данных показателей муниципальных образований, а также данные, размещенные на официальных сайтах городов и регионов.

Нужно отметить, что данные планировалось рассмотреть и проанализировать за весь представленный временной период с 1970 по 2016 год. Но рассматриваемый период пришлось сократить до 20 лет - с 1997 по 2016 год, так как за более ранний период не все выбранные показатели имели данные. Также по причине отсутствия необходимого ежегодного количества наблюдений в рассматриваемом периоде были исключены некоторые показатели, такие как численный состав среднего домохозяйства, число квартир на 1000 человек населения (3-4 наблюдения в рассматриваемом периоде).

Затем были сформированы две базы данных: с абсолютными и относительными показателями. Относительные показатели - рассчитанные темпы прироста собранных данных. Это было сделано для того, чтобы исключить влияние индивидуальных особенностей города.

Согласно проверяемой гипотезе, в исследовании необходимо выявить влияние жилищных на экономические характеристики, а социально-демографические были приняты в качестве контрольных характеристик (Таблица 2,3).

Таблица 2 Показатели, характеризующие развитие городов в абсолютных показателях

Таблица 3 Показатели, характеризующие развитие городов в относительных величинах

В качестве зависимых переменных были выбраны такие экономические показатели как среднемесячная заработная плата, объем отгруженных товаров, а также инвестиции в основной капитал. Данные показатели были выбраны не случайно. Отслеживается рост среднемесячной заработной платы, так как по этому показателю оценивается рост благосостояния населения. Объем отгруженных товаров был выбран, потому что данный показатель отражает изменения уровня производства, экономического потенциала, а также является аналогом ВРП в городе. А величина инвестиций в основной капитал является альтернативным источником, отражающим рост инвестиционной привлекательности города.

Кроме того, был учтен временной лаг: для анализа взяты такие результирующие экономическое характеристики текущего года (t) как среднемесячная заработная плата и объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами, а также инвестиции в основной капитал, и сопоставлены с другими жилищными, экономическими и социально-демографическими характеристиками предыдущего года (t-1). Таким образом, было учтено, как изменение данных характеристик окажет влияние на результирующие характеристики следующего года.

В качестве влияющих на развитие города был также выбран такой экономический показатель как среднегодовая численность работающих в организациях, так как, несомненно, развитие города, как в экономическом, так и в других аспектах, зависит от объема трудовых ресурсов.

В качестве характеристик, отражающих развитие жилищной сферы и проводимую в городе жилищную политику, были выбраны пять показателей, представленные в таблице 2 и 3. Нужно отметить, что по первым два показателям оценивается деятельность работы муниципалитета, а остальные - отражение реализации проводимой жилищной политики. При этом все они, так или иначе, оказывают влияние на экономическое развитие города.

В качестве контрольных социально-демографических характеристик были отобраны такие показатели средний возраст, численность населения, число родившихся и прироста населения за счет миграции. Данные показатели также были выбраны не случайно. По миграционному приросту можно судить, насколько город привлекателен для привлечения в первую очередь трудовых ресурсов. По числу родившихся также можно судить об экономической ситуации в городе, а также оценить потенциал для дальнейшего развития, так как родившиеся сейчас это трудовые ресурсы через 20 лет. Средний возраст также отражает трудовой потенциал в городе, насколько в целом старо население.

Таким образом, данные, отражающие развитие 50 крупнейших городов России были собраны в собственную базу и преобразованы в динамические панельные данные в относительных и абсолютных величинах
(Приложение 3, 4). Также нужно отметить, что такие показатели как доля общей площади жилых помещений в ветхих и аварийных жилых домах от общей площади жилых помещений, а также доля площади муниципального жилищного фонда от общей площади жилых помещений представлены только до 2014 года. Затем в статистике они отсутствуют. Но данные показатели не были исключены и проанализированы, так как он напрямую связаны с проводимой жилищной политикой.