Курсовая работа (т): Особенности развития мирового рынка автомобилей

Процент рабочей силы, имеющий высшее образование и затраты на НИОКР. Данные показатели отвечают за аспект образования и технического развития. Автомобилестроение - высокотехнологичная область промышленности, требующая как квалифицированной рабочей силы, так и применения передовых исследовательских разработок. В контексте данного исследования ожидаются положительные коэффициенты при данных показателях.

Процент городского населения. Данный показатель отвечает за степень урбанизации, что в свою очередь непосредственным образом влияет на уровень жизни. Городское население ассоциируется с более высоким уровнем жизни по сравнению, например, с сельским, в то время как урбанизированные страны ассоциируются с развитым производством, высоким уровнем технологий и стандартами жизни по сравнению со странами с преобладанием сельской местности. В контексте данного исследования ожидается положительный коэффициент при данной переменной.

Уровень безработицы. Занятость и трудоустройство - важный аспект при отражении качества жизни. Такой показатель, как уровень безработицы, имеет много каналов влияния на уровень жизни, в том числе и через ВВП, выражаясь в отклонении фактического уровня от потенциального. В контексте данного исследования ожидается отрицательный коэффициент при данной переменной, в том числе и за счет того, что развитое автомобилестроение предоставляет дополнительные рабочие места.

Помимо вышеперечисленных переменных из общих соображений в качестве контрольных переменных включены численность населения и годовой объем продаж автомобилей.

Относительно функциональной формы данных в работе, как и во многих схожих эмпирических исследованиях, можно пойти двумя путями. Первый - взять временной ряд за некоторое количество лет по одной стране. Второй - проводить исследование на кросс-секционных данных по нескольким странам за один год. В первом случае имеем дело с ограничением на количество наблюдений в виде небольшого числа лет, для которых будут доступны все интересующие нас данные по выбранной стране. Во втором случае имеем дело с ограничением на количество наблюдений в виде конечности числа существующих стран, а также недоступности данных по многим из них. Важно понимать, что недостаточное количество наблюдений повлечет за собой нерепрезентативность и низкую достоверность результатов, поэтому в контексте данной работы был выбран вариант с кросс-секционными данными, который давал размер выборки как минимум в два раза выше в сравнении с временным рядом по одной стране.

В рамках данного исследования были собраны кросс-секционные данные из вышеозначенных источников за 2013 г. как наиболее свежие (для 2014 г. и последующих лет количество доступных наблюдений значительно меньше). Собранные данные были очищены от пропущенных наблюдений и выбросов. Из обширного набора доступной эконометрической литературы хорошо известно, что к проблеме удаления выбросов стоит подходить с осторожностью в силу того, что четкого критерия определения выбросов не существует. Нами были удалены лишь самые очевидные из них, потенциально способные вызвать сильное смещение оценок, а именно:

Годовой объем производства автомобилей менее 2000 шт (3 страны) и более 8000000 шт (2 страны);

Уровень детской смертности на 1000 человек более 40 (2 страны).

После очистки в итоговую выборку вошло 40 стран, полный список которых представлен в таблице 5 в приложении. Итоговый список переменных и их описание представлены в таблице 6.

Таблица 5.

Список стран, вошедших в итоговую выборку

Таблица 6.

Список используемых переменных

В таблице 7 представлена описательная статистика итоговой выборки.

Таблица 7.

Описательная статистика по используемым переменным

3.2 Методология

Для тестирования гипотезы о наличии зависимости между количеством производимых автомобилей в год и уровнем жизни населения применим регрессионный анализ. Наша модель выглядит следующим образом:

Перед непосредственной оценкой методом наименьших квадратов проверяем объясняющие переменные на предмет мультиколлинеарности. Потенциальным источником мультиколлинеарности может послужить зависимость между ВВП на душу населения и расходами на здравоохранение на душу населения, а также попарные зависимости между ожидаемой продолжительностью жизни, детской смертностью и расходами на здравоохранение на душу населения. В таблице 8 представлены попарные корреляции объясняющих переменных.

Таблица 8.

Попарные корреляции объясняющих переменных

Как и ожидалось, попарные корреляции переменных, вызывавших опасение, оказались довольно высоки. Тем не менее, было принято решение оставить все имеющиеся переменные в модели в силу того, что их отбор производился на основе авторитетной литературы.

Оценки коэффициентов, полученные методом наименьших квадратов, а также скорректированный коэффициент детерминации представлены в таблице 9.

Таблица 9.

Оценки коэффициентов

Примечание: *** - 1% уровень значимости, ** - 5% уровень значимости, * - 10% уровень значимости.

Видим, что полученные оценки коэффициентов для интересующих нас переменных в большинстве своем значимы на 5% уровне значимости (кроме расходов на здравоохранение на душу населения и ожидаемой продолжительности жизни, которые значимы на 10% уровне значимости). В силу того, что в модели используется довольно большое количество объясняющих переменных (10), вместо обычного коэффициента детерминации был посчитан скорректированный, который дает штраф за включение дополнительных переменных в модель. Данный показатель составил 0.6598, что является довольно высоким значением для эмпирических исследований такого рода.

.3 Обсуждение полученных результатов

В результате проведенного регрессионного анализа было получено доказательство статистически значимой связи между количеством произведенных автомобилей и показателями, отвечающими за уровень жизни населения, тем самым подтверждая ранее выдвинутую гипотезу. Знаки оценок коэффициентов совпали с ожидаемыми, а значит согласуются с теоретическими соображениями.

Проинтерпретируем полученные результаты:

Увеличение ВВП на душу населения на 1 долл. соответствует увеличению количества производимых автомобилей на 37.4 шт. в среднем при прочих равных;

Увеличение доли рабочей силы, имеющей высшее образование, на 1% соответствует увеличению количества производимых автомобилей на 19095.6 шт. в среднем при прочих равных;

Увеличение расходов на здравоохранение на душу населения на 1 долл. соответствует увеличению количества производимых автомобилей на 152.7 шт. в среднем при прочих равных;

Увеличение уровня детской смертности на 1000 человек на 1 чел. соответствует уменьшению количества производимых автомобилей на 7780.2 шт. в среднем при прочих равных;

Увеличение уровня безработицы на 1% соответствует уменьшению количества производимых автомобилей на 25271.7 шт. в среднем при прочих равных;

Увеличение ожидаемой продолжительности жизни на 1 год соответствует увеличению количества производимых автомобилей на 29553.4 шт. в среднем при прочих равных;

Увеличение доли городского населения на 1% соответствует увеличению количества производимых автомобилей на 17770.2 шт. в среднем при прочих равных;

Увеличение расходов на НИОКР в процентах от ВВП на 1% соответствует увеличению количества производимых автомобилей на 317599.8 шт. в среднем при прочих равных.

На основе полученных результатов можно сделать следующие выводы:

Инвестиции в науку и образование играют важную роль в развитии автомобилестроения. Большое по абсолютной величине значение коэффициента при расходах на НИОКР говорит о высокой отдаче вложений в данную сферу.

Развитое автомобилестроение ассоциируется с высокими значениями ВВП на душу населения как с показателем, отражающим развитость производства в целом.

Страны с высокой степенью урбанизации представляют собой более благоприятную среду для развития автомобилестроения.

Качество медицины и в частности инвестиции в здравоохранение оказывают значимое влияние на автомобилестроение. Программы модернизации данной сферы, направленные на увеличение продолжительности жизни населения и снижение смертности, могут среди прочего дать толчок к развитию автомобилестроения.

Заключение

Автомобильная промышленность является динамично развивающейся отраслью. Своего пикового потенциала она достигает в развивающихся странах, но и в развитых играет весьма важную роль. На данный момент в 48 странах мира имеется 407 заводов для производства широкого спектра автомобилей под самые различные задачи. Многие эксперты прогнозирует двукратный рост объема производства в следующие 20-25 лет.

На основе данных, которые были представлены в работе, мы можем сделать вывод о том, что автомобилестроение является ведущей отраслью в экономиках многих государств. Безусловно, кризис 2008 - 2009 гг. сильно пошатнул стабильность данной отрасли. Несмотря на это, согласно представленным данным, автомобилестроение сумело вернуться на докризисные показатели и превзойти их.

В настоящей работе мы исследовали зависимость развития автомобилестроения от уровня жизни населения. В результате проведенного регрессионного анализа подтвердилось наличие статистически значимой связи между годовым объемом произведенных автомобилей и показателями, отражающими уровень жизни населения. В частности, было выявлено, что развитые сферы образования и здравоохранения, высокие расходы на НИОКР, высокая степень урбанизации и низкий уровень безработицы создают благоприятную среду для развития автомобилестроения. Полученные результаты могут быть использованы при разработке и анализе государственных программ, направленных на модернизацию сферы автомобилестроения, а также могут послужить отправной точкой для углубленных исследований влияния детерминантов качества жизни на автомобилестроение.