CC BY
20
I .л
ИГ ЛМЕШСЛ дач
> < - ч:
Ли,
кегмонапмстмка
м. а и ; мл^ ''жг
>4 <;.1
• «г.
2022 Том 9 № 5
ДЖУРКА Наталья Геннадьевна
Кандидат экономических наук, старший научный сотрудник
Институт экономических исследований ДВО РАН, ул. Тихоокеанская, 153, Хабаровск, Россия, 680042 Институт экономики РАН, Нахимовский проспект, 32, Москва, Россия, 117218
[email protected] ORCID: 0000-0001-9242-5636
УДК 332.055+332.1
_
СТАТЬИ, ОБЗОРЫ, ЭССЕ
АНАЛИЗ СТРУКТУРНЫХ СДВИГОВ: ОБЗОР ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ВЕРСИЙ
В статье представлен генезис пространственных версий метода структурной декомпозиции темпов прироста региональных макропоказателей. Основное внимание уделено связям пространственных версий с классической, которая для них является не просто отправным пунктом с исторической точки зрения, а сохраняет статус их составного элемента. Описаны версии, интегрирующие пространственно лагированные переменные в классическую версию и сохраняющие национальную экономику в качестве эталона, и версия, совместимая с классической лишь в содержательном анализе и предусматривающая использование в качестве эталона экономики ближайшего окружения региона. Для каждой пространственной версии установлено общее количество альтернативных вариантов структурной декомпозиции и количество вариантов, обеспечивающих получение оценок только простых отраслевых и конкурентных эффектов, имеющих прозрачную интерпретацию. Показано, что развитие пространственного анализа структурных сдвигов подчинялось идее объединения различных контекстов исследования моделей экономического роста регионов - национального, межрегионального (макрорегионального) и регионального. Представлена схема анализа структурных сдвигов, проводимого в соответствии с пространственной версией, предусматривающей для каждого уровня пространственной иерархии оценку автономного тождества. Дан краткий обзор работ, посвящённых исследованию моделей экономического роста российских регионов на базе метода структурной декомпозиции, в том числе его пространственных версий, и выделено перспективное направление развития полученных в этих работах результатов.
Анализ структурных сдвигов, экономический рост, пространственная зависимость, межрегиональные взаимодействия, пространственная иерархия
■ ■ ■
f
/ У
. .г
./I
л .к
DZHURKA Natalya Gennadievna
Candidate of sciences (economics), senior research fellow
Economic Research Institute FEB RAS,
153, Tikhookeanskaya Street, Khabarovsk, Russia, 680042 Institute of Economics RAS, 32, Nakhimovsky Prospect, Moscow, Russia, 117218
[email protected] ORCID: 0000-0001-9242-5636
SHIFT-SHARE ANALYSIS: REVIEW OF SPATIAL VERSIONS
The article presents the genesis of spatial shift-share analysis. The author focuses on the links of spatial versions of shift-share analysis with the classical one, which is not just a starting point for them from a historical point of view, but retains the status of their constituent element. The author describes spatial versions that integrate spatially lagged variables into the classical version and keep the national economy as a reference, and a version that is used in conjunction with the classical one in terms of content and defines the economy of the neighborhood of the region as a reference. For each spatial version, the total number of alternative structural decompositions and the number of decompositions that provide estimates of only simple industry mix and competitive effects with a transparent interpretation are defined. It's shown that the development of a spatial shift-share analysis is driven by the idea of using multi-contextual framework (national, neighborhood and regional) for studying models of regional economic growth. The author describes the logic of the shift-share analysis, carried out in accordance with the spatial version, which introduces an autonomous identity for each level of the spatial hierarchy. A brief review of papers devoted to the study of economic growth models of Russian regions based on the shift-share analysis, including its spatial versions, is given, and a prospect for developing the results obtained in these papers is proposed.
Shift-share analysis, economic growth, interregional interactions, spatial hierarchy
Введение
Для исследования изменений уровня экономической активности в регионе во многих случаях используется нетребовательный к данным метод структурной декомпозиции темпов прироста региональных макропоказателей (Shift-Share Analysis; далее - метод SSA). Основная идея данного метода заключается в определении для экономики региона некоего эталона (reference economy) и оценке отклонения траектории регионального роста от эталонной, ожидаемой. Величина этого отклонения принимается в качестве меры «сдвига» экономической активности в регион или из региона в течение рассматриваемого периода. Факторы, от которых зависит наблюдаемая величина отклонения, рассматриваются в терминах отраслевых и конкурентных (региональных) эффектов1.
1 С формальной точки зрения метод SSA сводится к построению математических тождеств, выражающих изменения региональных макропоказателей как функции от эффекта эталонного роста, отраслевого и конкурентного (регионального) эффектов. - Прим. авт.
-/ / Лм 'I :и, Р --г. ,>,. "5 • •
мЛ и
/ У
■ •.. 1Ш1
/Ж?
X т
Для выбранного региона эти эффекты могут быть оценены на уровне отдельных отраслей или экономики в целом.
Метод ББА не имеет строгих концептуальных обоснований, в связи с чем нередко критикуется. При этом ответом на то или иное критическое замечание в большинстве случаев является разработка новой версии метода (обзоры основных версий представлены в работах [6; 12; 13; 14; 21]). Это, конечно, не решает проблемы отсутствия обоснований и в определённом смысле даже усложняет исследовательскую работу, поскольку возникает необходимость выбора конкретной версии, но одновременно в сочетании с внушительным массивом результатов оценок на базе метода ББА свидетельствует о его гибкости и в целом работоспособности в рамках апостериорного анализа моделей экономического роста регионов.
В данном обзоре мы попытаемся представить генезис пространственных версий анализа структурных сдвигов, характеризуемых общностью целей с методами пространственной эконометрики - включить феномен «пространственной зависимости» в исследования экономической динамики регионов. Анализ накопленного опыта эмпирических исследований, использующих ту или иную пространственную версию метода ББА, показывает, что выбор конкретной версии осуществляется преимущественно случайным образом. Во многом это обусловлено тем, что имеющиеся обзоры, посвящённые методу ББА и затрагивающие вопрос учёта пространственной зависимости в рамках анализа структурных сдвигов, не представляют всего множества созданных версий и не приводят критериев, помогающих в этом множестве ориентироваться.
В настоящей работе мы в хронологическом порядке описываем пространственные версии анализа структурных сдвигов, акцентируя при этом внимание на их связях с классической версией [7; 8; 9]. Последняя является не просто отправным пунктом с исторической точки зрения, она сохраняет статус составного элемента пространственных версий. Такой выбор основной сюжетной линии позволяет не только оценить степень компактности множества разработанных альтернатив, но и предложить определённые критериальные обоснования для работы с ними: 1) однозначность интерпретаций оцениваемых эффектов; 2) возможность определения факторов экономической динамики регионов на разных уровнях пространства (в терминах теории экономического роста - экзогенных и эндогенных факторов).
Классический и пространственный анализ структурных сдвигов
В соответствии с классической версией метода ББА приростной региональный показатель в отдельной отрасли раскладывается следующим образом:
д^.,. = Сх[г + (С I — С)х[г + (д — С{)х1г = (ЫЕ + 1Е + СЕ)х\г, (1)
где х[Е - экономическая переменная отрасли г региона г в году д, & - темпы прироста переменной отрасли г в регионе г и национальной экономике соответственно за период (¿, I + 1); О - темп прироста переменной национальной экономики в целом за период (¿, I + 1); ЫЕ, 1Е, СЕ - национальный, отраслевой и конкурентный (региональный) компоненты сдвига соответственно.
Как отмечалось выше, при интерпретации результатов расчётов по формуле (1) основное внимание уделяется отраслевому и конкурентному компонентам сдвига как факторам, объясняющим причины отклонений темпа прироста переменной отрасли г в регионе г относительно эталонного - темпа прироста национальной экономики в целом. Отраслевой компонент в зависимости от знака показывает, принадлежит или нет исследуемая отрасль к числу лидеров / бы-
мЛ и
/ У
Щ
• «г.
строрастущих отраслей национальной экономики. Такая принадлежность зависит от спроса на продукцию отрасли и прежде всего от экспорта. Конкурентный компонент характеризует локальную конкурентоспособность исследуемой отрасли на основе сравнения её динамики в регионе и национальной экономике. Положительное значение конкурентного компонента связывается прежде всего с наличием в регионе специфических ресурсов и стартом соответствующих инвестиционных проектов1.
Стоит подчеркнуть, что формула (1) представляет собой не единственный вариант декомпозиции темпов прироста экономической переменной отрасли г в регионе и в рамках классической версии метода SSA. В общей сложности существует шесть альтернативных вариантов, которые различаются тем, какие из четырёх переменных G, О,, д, д. включаются в анализ, и какая из переменных О, О., д выделяется в качестве самостоятельного эффекта (первого ком-понетта сдвига). При этом лишь в двух вариантах, включая в формулу (1) , рассматриваюася исключительно простые оффвкгыг вмеющие грозрвагаю интерпрелацаю бгагодаря тому, что в отличие от комбинированных эффектов строятся в отношении либо одногг отраслевого урэвня (л этом случае сравливаютоя отзоые окасэдвагтвеноые рревнл), чибо одного гфостканэтвен-чога уровня (13 этом случае сравниваювся ргнные очраглевые рровни) [1 Ц 18; 19]2.
В классискткой ве^ии мкокфк ББА Неномеез пространствоноой нкзитимокти, дли про-етроносвеннсм овТуслосланчоети ;э1с0меа1^11в^1квя^ юинамили, иеныфириуетсл. Впервые учеврь воз-можооевч и эффстсы мгм[егчочальных -рв-модейотвиа ч овмквх вывииза сдрдктпрпыв вдви-гов предложили С. Назара и Дж. Хьюкнгс [)е(. Ит идтя состояла в с^ео^, чпк°ы кфн изучэнии факторов, оСусловливыющис откдоневно тртеэтовие рзгионатьного роста сл эрллонной, во-пясецаоaть ноцаменные лс сацналальной осснолион, а счвнамики взвлаюдействующих с ним регионов-соседей. С. Нотара и Дж. Хоюикгс замениаи в фо]эл^улеь (1) О. на ткно ортроэта еИ (коерииыванмый е птмоацню маерицоа проытрпнтовхннын высое:
= -а- ИП( р лОзтО в (аа - Д(Мо =в + 5шя в 5уя),а, цр)
гдв 0л =-оёг^^--- _ темп паиооста глонтояагокги неременнии «этрасли / в уелов-
ном регионе, пвгдотавляющам ближайшее г^уженна рсгиоав г, за перилд (], t + )); ий- елэ-мент стандартизированной по строкам матрицы пространственных весов, характеризующий интенсивноств веалмодейетеий вагиынг а т рогичфлм 5 ] = И, й); 8ШБ - отраслевой компонент сдвига, характеризующий динамику отрасли г условного региона по отношению к динамике национальной экономики в целом; 8СЕ - пространственный конкурентный компонент сдвига, характеризующий выигрыши / проигрыши отрасли г региона г в конкуренции с одноимённой отраслью условного региона.
Произведённая С. Назарой и Дж. Хьюингсом замена переменных не предполагает никаких аппроксимаций, вследствие чего её основные сложности связаны не с математическими выкладками, а с получением корректных интерпретаций. В первой пространственной версии метода SSA компонент сдвига 8ШН является комбинированным эффектом, что затрудняет непосредственное использование этой версии в расчётах. Вместе с тем, как и в случае с формулой (1), формула (2) имеет альтернативы, общее количество которых ввиду увеличения количества
1 Важным источником высоких значений конкурентного эффекта является финансовая поддержка федерального правительства. - Прим. авт.
2 Второй вариант декомпозиции ирироста экономогаеской переменной отрасли / региона г, предусматривающий выделение еолтко оиостых эффектов: д1х^г = Сх[г + (д — в)х[г + (д^ - д)х\г . В данном случае региональный или конкурентный эффект определяется не для отрасли, а для экономики в целом, а отраслевой эффект - не на уровне национальной экономики, а на уровне экономики региона. - Прим. авт.
кегмоналистика
мЛ и
Зк бк
°2022 Том 9 №5
аШтЯЖт.ГЖ
рассматриваемых показателей до шести (О, О, д, д., д, д.) составляет двадцать. Авторы описали данные альтернативы, указав при этом на то, что имеют дело с таксономией различных вариантов декомпозиции [18].
В качестве основания для признания имеющегося набора вариантов декомпозиции таксономией можно было бы считать тот факт, что анализ структурных сдвигов проводится в отношении объекта, имеющего иерархически организованную структуру. Но в данном случае следует признать, что таксономических связей между самими вариантами декомпозиции нет. По стой причине открытым остаётся вопрос о том, как должен осущствляться выбор конкретного варианта расчёта. Имеется лишь ряд наблюдений, которые помогают исследователям в этот выборе.
В чаетнооти, тз ивеоцаси ветиантов шесть предоставляют оценок только простых эффектов, в ссттрьнып стсыечоах простыт эффекты соиетатртся с томёынированными. Из этих шести вариантов два соответствуют классической версии анализа структурных сдвигов (с выбором в качесрас эталона ырдыонасатой экономики), чатьфв - ысновыеыютря на ^о;ноньхзе^1^^нт^ г^^т-^■ссатстиси^о лаоыровыииых данных, то есть денных о ближайшем окружении (соседях) рассматриваемого региона. Из четырёх вариантов в двух оценивается пара конкурентных эффектов, т двут д^ани котыурентный эссе^ркт аоеетаеттн а отраслевым.
Ис в общем, очевидна с-ра сояданпя итпгин рростра:ственных версий ана-
лин а структурных сдвигов - объединить различные контексты исследования моделей эконо-мическтсь роота ретилнов о- национальный, межрегионаузный (макрорегиональный) и регио-тшьный, ограничиваясь при этвм раячётом просыъых эффектов.
Одной ив наиболее распространённых в настоящее время пространственных версий ана-ыккы стрярыутным ндви|,(^]б? мвляотеы вер)рся, гс]рыгеры:женная срае, насколзкимп независимыеми исследовательскими коллективами [10; 11; 15; 19]. Примечательно, что при её разработке одни псётсдоаaоeыи иинол кивыл итв. от ш^^соиг-^счко!! ^^°)сии методы Б Б А друсыые и уж^ от прострвн-ствинкхи ввтcик б. Назары и Дж. Хзюднгса. ИЫ тероим случее озшлсств зсдсча оирддслеиид факторов формирования конкурентного эффекта, во втором - задача разложения комбинированного эффекта на два мростых. Дааные итпоавнзге бслсо, лбостовисшие з иом сиссм и бас-личия и исполззуемоы тбчминологии, плиадрп исcсвдoвтнилгЛ 1С одному реарлотату,
ЯохЧг у тльОч к (Со м тОхОе зИ (ы- к- Сио - СоЛз,Ч = зз м -1- аулз к- ааузоЛч, (ег
где 88СЕ - пространситаллыл перелив конкурентиого эффетта, xелдктсзбзyющий влияние конкурентоспособности отрасли г условного региона в национальном масштабе на динамику этой отрасли в регионе п.
Преимущество второй мро странстзелкот мер сии сманила стбуигчкных длвйгол еогтoит в том, что она позволяет одновре менно оценить эффекты классической версии, оставляя в качестве эталона национеланую якономису, и эффекты, генерируевые межрегионллензша взаимодействиями. Кроме того, из возможнзк вариантов комбинаций рассматриваемых в данной версии переменных (О, Л, д, д) формула (3) является единственным вариантом, включающим только простые эффекты.
Как показано в работах [10; 19], однозначные выводы о влиянии окружения на экономику региона можно сделать, лишь когда знаки эффектов 8ФЕ и 88ФЕ совпадают. В противном случае значимость такого влияния (положительного или отрицательного) не подтверждается. В работе [2] уточняется, что при разных знаках 8ФЕ и 88ФЕ выводы об источниках локальной конкурентоспособности зависят от знака регионального эффекта (то есть от знака суммы 8ФЕ и 88ФЕ) и соотношения величин 8ФЕ и 88ФЕ.
"íuS"' • , JK'• i-'V. -V % v ^ jT » л-, ^ч.« ; •' л /ТТЧ
^■-^^^^i^-^eeri-^vi^OaKi^feiliiSg '"^ергемвен г; Члы. " N— дур- у^^тейнМЕМнЫ
И-Т 1
СВв;
кегионапмстика я - г -2о2т том 9 № 5
-. ' "_— ' тч J. о . i t к ■ i ГГ Л т» -.i-e . ■ V; 1 - "-т)*. '' - t-yi-Ti
ли
¿н-пгянгр-ыdo-w)^
л. Р
Недовиатсом с|эс:)]р..ч^;ул:ы Д-" ясвля^тся пропуск переменной д. В данном случае не представляется возможным оягтптв влпкнте на дпнампеу яеде^льн^!! отрасли общей экономической дина-лки регпенд.
Из-за необходимости преодоления указанного недостатка возникла третья простран-ствеоная аврспт невсод Г SA. гписеннвя с раНате )17]. Эта тыртыя гвгиставноен рас-
ширение варианта декомпозицио лз «такссномия» С. Н^ары и ДЖ) Хнюиогса, основанн о го иикяючикелзно на даннын о ренионе а- его ближайшсм .кружении)
£¿4- со ^yf- -i- с]у) - снКи о fo - eHíK-] -Iе I(0) - ¿¡у«- о "т04 гО-- о
о Обн - лОнГ] ос; ((.«сое -а s/о о seo -в шо -о- кscо -о еоучр. (-е.)
где Ж - пространственный нонасасня е^1зигу, харатттргаующпй вт-яеиг на даремит3 оврас-лп ] i? иеивпани г этнусмичггявр -]з1:нгмики уловного оеграиа (Т(:|лирст1гшег:^ оыружднаи ревионе е-; -ГН( - псостнонственныг отрнвпсвой компотеыт совпга, ханеотеризующий скорость развития отрасли i в условном региоте; ИвН' - -егионаденыИ оне);есяено11 томванант сдвига, се/еето-ризующий скорость развития дтд авеи в н регион: а; ТМСЕ - общит простсннственный конкурсе нтный коивиюн^нн: вдоига, хсрмутеуизующиу нытгеыши / нроиерыши ексномики региона г в конкуренции с экономикей уссогитгт сегтине; ВСЕ - остаток, вдвдющикск комНинниодвонгш э фУечтнМ] характеризующим различия .¿и номики экиоом ие и д сл одного регионе в цел ом и динамики ярукели ; о резитит е.
Комбинированный сффеог, псисотфн'.фврюиела- о (-)0((м-ре (4), опонднолотоя по остаточному принципу после выделения всех возможныо простых эффектов, построенных на основе сонеооннй мдремлнных .í-. у-г.^,1)|,](а;[ по этой щ-нлине ка[ иазя1венттк нгнааяом и не участвует в содержательном анализе структурных сдвигов. Формула (4) имеет две альтернативные записи, но они включают уже два комбинированных эффекта.
Анторы прет ьеу и роет. анснсннноп ее ргии мане.) SSA ефодл ожили ц)уснматф)ивать её со-оместня о кн^(^сичесь^е^й, в ыд елив три na^i отраслев ых и конкурент^]^1х компонентов сдвига: 1) IE, CE - описывают позицию отрасли i региона г в национальной экономике (национальный контекст); 2) SIE, SCE - позицию в экономике регионов, объединяемых по признаку близости / cссeнстca (мгжтегиоиельнын И нвкрорегиональный кянтекст); д^) ЖЕ, TSCE - позицию с^ственно в экономике региона г (региональный контекст). Выделенные эффекты рассчитываются не на основе одного тождества, а на основе трёх, в сущности, автономных тождеств: У) о л о (G) - с) о (к) - C))| к. о д о й^) - -Hü -о (к) -р (Н)^, к. од о-. (с; кя -о (к ^ а(), что позволяет явным образом различать иерархию пространственных уровней анализа. Воплощение идеи такого различения представляется важным этапом развития пространственных версий метода SSA, но при использовании этой иерархической схемы анализа следует принимать в расчёт, что, во-первых, различные контексты исследования модели экономического роста региона, соответствующие разным уровням пространственной иерархии, рассматриваются в данном случае независимо друг от друга, во-вторых, первая пара эффектов объясняет отклонение темпа прироста отрасли i в регионе от темпа прироста национальной экономики, а две другие пары эффектов - отклонение темпа прироста отрасли i в регионе от темпа прироста экономики условного региона, представляющего ближайшее окружение региона r.
Связи описанных пространственных версий метода SSA с классической версией изображены на рисунке 1. При этом схема анализа структурных сдвигов, проводимого на базе третьей пространственной версии метода SSA, представлена на рисунке 2.
s
з
о §
t
в
щ|
M ' ПГ 'i'B'.i-
9i~Gi = {gi - дд + (St - Gi)
Вторая пространственная версия метода 88А
[10; 11; 15; 19]
Переменные:
Основной вариант декомпозиции: д1 = С + (С1-С) + {д1 - д1) + (д1 - С1)
Количество альтернативных вариантов (без дублирования эффектов): 5**
Количество вариантов с простыми эффектами: 1
di-G = (Gi-G) + (§i - Gi)
Рис. 1. Пространственные версии метода SSA
Г1 •;'.
^ Примечания: * - 1) д + (gt - д) + (gt - gt) + {gt - д) + (д - д) + (д - д{); 2) gi + (g- gl) + (gi - д) + (д - gi) + (gi ~д) + (^ - д^У, ** - 1) G + (gi-G) + (G£ - gt) + (^ - Gt); 2) G4 + (G - Gt) + (gi - G) + ig. - g,); 3) Gt + {gi - Gt) + (G - gf.) + (g. - G); 4) д, + (С- gf.) + {Gt -G) + (gi- G[); 5) g. + (Gt - g.) + (G - Gt) + (g. - G). Источник: составлено автором.
Классическая версия метода 88А [7; 8; 9] Третья пространственная версия метода 88Л [17] Первая пространственная версия метода 88А [18]
Переменные: С, Сг, д,д1 Переменные: 9,91,9,91 Переменные: С, Сг, д,д(, д,д1
Основной вариант декомпозиции: д1 = С + {С1-С) + (д1 - С,) Основной вариант декомпозиции: 91 = 9 + (.91-9) + (.91 - Вд + (.91 - 9)+ (£~Ю + (3~ Вд 4— Основной вариант декомпозиции: 31 = 0 + (д1~С) + (,д1 - д1)
Количество альтернативных вариантов: 5 Количество альтернативных вариантов (без дублирования эффектов): 2* Количество альтернативных вариантов: 19
Количество вариантов с простыми эффектами: 2 Количество вариантов с простыми эффектами: 0 Количество вариантов с простыми эффектами: 6, в том числе вариант на основе данных только о регионе и его ближайшем окружении: = д + - Ю + - дд Г\
щ шу
щ 1
CD '-Л. 7
5
. «'i ; 'y-
D1
6Ä
* /JT>
MI
rav
L--M
K£$ft У' ><•.
Ш
M
о ro ro
о
9
10
5
7'
l
■о»
rN Cd
'JT
et 1;;
w '
Jll [
M / // i»
Национальный уровень анализа
' ' ' ' ' ^ r^ ^ ^
Национальный эффект NE = G
Отставание отрасли i в регионе от отрасли i в
Отраслевой эффект IE = Gt-G
Конкурентный (региональный) эффект СЕ = gt- Gi
национальной экономике
IE
Опережающее развитие отрасли i в регионе по
¡сравнению с отраслью i в ce национальной экономике
Макрорегиональный (межрегиональный) уровень анализа
Отсутствие конкурентных преимуществ в отрасли i
Эффект соседства SE = а
Пространственный отраслевой эффект SIE = а, - а
Пространственный конкурентный эффект (на уровне отрасли) SCE = а, - а,
Отрицательные пространственные экстерналии в отрасли i
SIE
Положительные пространственные экстерналии в отрасли i
Наличие конкурентных преимуществ в отрасли i
SCE
Эффект соседства SE = а
Региональный отраслевой эффект RIE = а, - а
Пространственный конкурентный эффект (на уровне экономики в целом) TSCE = а — а
Анклавный статус отрасли i в экономике
региона со знаком «+» (отсутствие конкурентных преимуществ в экономике региона, но их наличие в отрасли Г)
Трансляция отрицательных импульсов по структурным связям экономики региона к
отрасли i (отсутствие конкурентных преимуществ в экономике региона, в том числе и в отрасли Г)
RIE
Трансляция положительных импульсов по структурным связям экономики региона к
отрасли i (наличие конкурентных преимуществ в экономике региона, в том
числе и в отрасли i)
TSCE
Анклавный статус отрасли i в экономике региона со знаком «-» (наличие конкурентных преимуществ в экономике региона, но их отсутствие в отрасли Г)
Рис. 2. Иерархия эффектов в рамках пространственного анализа структурных сдвигов (третья пространственная версия метода SSA)
Источник: составлено автором.
/v-■»„/j vw^v
ífM:
i i ¿tí faS?1,
4
■ir
T"
CD
Q>
O
D)
m
jívSáK
Visa
ГО O
ro ro
O
s
9
10 5
0
0
и
-/ / Лм 'I :и, Р --г. ,>,. "5 • •
мЛ и
/ Л. У
ч
/Ж?
X т
Помимо вопроса о наборе оцениваемых эффектов, к рассматриваемым версиям метода SSA существует и другой вопрос - о правилах построения матрицы пространственных весов. Предлагая использовать концепт «соседства» в рамках анализа структурных сдвигов, С. Назара и Дж. Хьюингс ограничились перечислением наиболее распространённых видов пространственных весов. По этой причине закономерным можно считать появление после их работы исследований, использующих и тестирующих различные матрицы [1; 15; 16; 22]. Обобщая полученные в этих исследованиях результаты с результатами теоретических исследований, формализующих правила выбора матрицы пространственных весов (например, [20]), можно заключить, что первостепенной здесь является изучаемая проблема. Используемый в рамках анализа структурных сдвигов концепт «соседства», как и сам метод, скорее апостериорный, нежели априорный.
Заключение
Учёт феномена «пространственной зависимости» в исследованиях моделей экономического роста регионов, проводимых на базе метода SSA, связан с выбором пространственной версии этого метода и варианта декомпозиции темпов прироста регионального макропоказателя в рамках конкретной версии. Альтернативные версии обеспечивают разные возможности оценки эффектов, обусловливающих экономическую динамику регионов на разных уровнях пространственной иерархии. Эти возможности, в свою очередь, определяются тем, как связана пространственная версия с классической. Первая и вторая пространственные версии интегрируют пространственно лагированные переменные в классическую версию. Это позволяет сохранить национальную экономику в качестве эталона, но приводит к пропуску важных эффектов. Третья версия является в расчётах независимой от классической, но в содержательном анализе используется совместно с последней, характеризующей влияние на региональную динамику эффектов верхнего пространственного уровня. Что касается выбора варианта декомпозиции в рамках конкретной версии, то он должен осуществляться с ориентацией на выполнение принципов комплементарности простых эффектов и их независимости для разных уровней пространственной иерархии.
Метод SSA нередко применяется в расчётах по регионам России, но в большинстве случаев на уровне экономики в целом, а не отдельных отраслей. Наиболее известные примеры использования классической версии - работы Н. Михеевой [3; 4; 5], в которых показаны различия вкладов национальных, отраслевых и конкурентных факторов в приросты региональных макропоказателей в периоды устойчивого роста и стагнации. Интерес к пространственным версиям метода SSA появился сравнительно недавно [1; 2]. В первой из названных работ использовалась формула (2) и акцент был сделан на факторах экономической динамики макрорегионов России, во второй - формула (3) с акцентом на факторах экономической динамики субъектов РФ. Учитывая проблему интерпретаций результатов, получаемых с помощью оригинальной пространственной версии метода SSA С. Назары и Дж. Хьюингса, в качестве наиболее важного аспекта работы А. Котова выделим всё же не результаты оценок, а тестирование разных матриц пространственных весов. Это тестирование показало отсутствие зависимости оценок структурных сдвигов от выбора матрицы. Вполне вероятно, что это может быть объяснено фактом крайне редкой реализации потенциала пространственного перелива роста, обнаруженным в работе Л. Мельниковой. Естественным здесь является вопрос о том, как обстоит дело на уровне отдельных отраслей. При ответе на него целесообразно использовать третью пространственную версию метода SSA. Примеров использования этой версии в настоящее время не так много, а в отечественной практике они отсутствуют, хотя, как следует из сказанного выше, полноту картины обеспечивает именно она.
V'™ ч> -
МЛ R
/ У
V. -Д ' Л- .т
■: imi
т Чь^ГДи^
Список литературы
1. Котов А.В. Пространственный анализ структурных сдвигов как инструмент исследования динамики экономического развития макрорегионов России // Экономика региона. 2021. Т. 17. Вып. 3. С. 755-768. http://dx.doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-3-3
2. Мельникова Л.В. Пространственный анализ динамики структурных сдвигов в экономике российских регионов в 2004-2019 гг. // Регион: экономика и социология. 2021. № 3 (111). С. 54-79. http://dx.doi. org/10.153 72/REG20210303
3. Михеева Н.Н. Структурные факторы региональной динамики: измерение и оценка // Пространственная экономика. 2013. № 1. С. 11-32. http://dx.doi.org/10.14530/se.2013.L011-032
4. Михеева Н.Н. Макроэкономические эффекты структурных сдвигов в экономике регионов // Регион: экономика и социология. 2018. № 4 (100). С. 42-68. http://dx.doi.org/10.15372/REG20180402
5. Михеева Н.Н. Устойчивость российских регионов к экономическим шокам // Проблемы прогнозирования. 2021. № 1. С. 106-118. http://dx.doi.org/10.47711/0868-6351-184-106-118
6. Artige L., Neuss L. van. A New Shift-Share Method // Growth and Change. 2014. Vol. 45. Issue 4. Pp. 667-683. https://doi.org/10.1111/grow.12065
7. AshbyL.D. The Geographical Redistribution of Employment: An Examination of the Elements of Change // Survey of Current Business. 1964. Vol. 44. № 10. Pp. 13-20.
8. Creamer D. Shift of Manufacturing Industries // Industrial Location and National Resources. Ed. by G.E. McLaughlin. Washington, D.C.: U.S. Government Printing Office, 1943. Pp. 85-104.
9. Dunn E. S. A Statistical and Analytical Technique for Regional Analysis // Papers in Regional Science. 1960. Vol. 6. Issue 1. Pp. 97-112. https://doi.org/10.1111/j.1435-5597.1960.tb01705.x
10. Espa G., Filipponi D., Giuliani D., Piacentino D. Decomposing Regional Business Change at Plant Level in Italy: A Novel Spatial Shift-Share Approach // Papers in Regional Science. 2014. Vol. 93. Issue S1. Pp. S113-S135. https://doi.org/10.1111/pirs.12044
11. Herath J., Schaeffer P.V., Gebremedhin T.G. Employment Change in LDs of West Virginia: A Dynamic Spatial Shift-Share Analysis // American Journal of Rural Development. 2013. Vol. 1. № 5. Pp. 99-105.
12. Kalbacher J.Z. Shift-Share Analysis: A Modified Approach // Agricultural Economics Research. 1979. Vol. 31. Issue 1. Pp. 12-25. https://doi.org/10.22004/ag.econ.148399
13. Lahr M.L., Ferreira J.P. A Reconnaissance Through the History of Shift-Share Analysis // Handbook of Regional Science. Ed. by M.M. Fischer, P. Nijkamp. Berlin: Springer, 2021. Pp. 25-39. https://doi. org/10.1007/978-3-662-60723-7_134
14. Loveridge S., Selting A.C. A Review and Comparison of Shift-Share Identities // International Regional Science Review. 1998. Vol. 21. Issue 1. Pp. 37-58. https://doi.org/10.1177/016001769802100102
15. Matlaba V.J., Holmes M., McCann P., Poot J. Classic and Spatial Shift-Share Analysis of State-Level Employment Change in Brazil // Applied Regional Growth and Innovation Models. Advances in Spatial Science. Ed. by K. Kourtit, P. Nijkamp, R. Stimson. Berlin: Springer, 2014. Pp. 139-172. https://doi.org/10.1007/978-3-642-37819-5_7
16. Mayor M., Lopez A.J. Spatial Shift-Share Analysis Versus Spatial Filtering: An Application to Spanish Employment Data // Empirical Economics. 2008. Vol. 34. Issue 1. Pp. 123-142. https://doi.org/10.1007/ s00181-007-0167-9
17. Montania C.V., MarquezM.A., Fernandez-Nunez T., Hewings G.J.D. Spatial Shift-Share Analysis: Some New Developments // Papers in Regional Science. 2021. Vol. 100. Issue 2. Pp. 305-325. https://doi.org/10.1111/ pirs.12575
18. Nazara S., Hewings G.J.D. Spatial Structure and Taxonomy of Decomposition in Shift-Share Analysis // Growth and Change. 2004. Vol. 35. Issue 4. Pp. 476-490. https://doi.org/10.1111/j.1468-2257.2004.00258.x
At A R
6 <\. X
^ A'
2022 TOM 9 № 5
fi
19. Piacentino D., Espa G., Filipponi D., Giulini D. Firm Demography and Regional Development: Evidence from Italy // Growth and Change. 2017. Vol. 48. Issue 3. Pp. 359-389. https://doi.org/10.1111/grow.12172
20. Stetzer F. Specifying Weights in Spatial Forecasting Models: The Results of Some Experiments // Environment and Planning A: Economy and Space. 1982. Vol. 14. Issue 5. Pp. 571-584. https://doi.org/10.1068/ a140571
21. Stevens B.H., Moore C.L. A Critical Review of the Literature on Shift-Share As a Forecasting Technique // Journal of Regional Science. 1980. Vol. 20. № 4. Pp. 419-437. https://doi.org/10.1111/j.1467-9787.1980. tb00660.x
22. Zaccomer G.P., Mason P. A New Spatial Shift-Share Decomposition for the Regional Growth Analysis: A Local Study of the Employment Based on Italian Business Statistical Register // Statistical Methods and Applications. 2011. Vol. 20. Issue 3. Pp. 329-356. https://doi.org/10.1007/s10260-011-0160-5
References
1. Kotov A.V. Spatial Shift-Share Analysis As a Tool for Studying the Economic Development of Russia's Macroregions. Ekonomika regiona [Economy of Region]. 2021. Vol. 17. Issue 3. Pp. 755-768. http://dx.doi. org/10.17059/ekon.reg.2021-3-3 (In Russian)
2. Melnikova L.V. Spatial Analysis of Structural Shifts Dynamics in Economies of Russian Regions from 2004 to 2019. Region: ekonomika i sotsiologiya [Region: Economics and Sociology]. 2021. No. 3 (111). Pp. 54-79. http://dx.doi.org/10.15372/REG20210303 (In Russian)
3. Mikheeva N.N. Structural Factors of Regional Dynamics: Measuring and Assessment. Prostranstvennaya ekonomika = Spatial Economics. 2013. No. 1. Pp. 11-32. http://dx.doi.org/10.14530/se.2013.L011-032 (In Russian)
4. Mikheeva N.N. Macroeconomic Effects of Structural Shifts in Economy of Regions. Region: ekonomika i sotsiologiya [Region: Economics and Sociology]. 2018. No. 4 (100). Pp. 42-68. http://dx.doi.org/10.15372/ REG20180402 (In Russian)
5. Mikheeva N.N. Resilience of Russian Regions to Economic Shocks. Problemy prognozirovaniya [Studies on Russian Economic Development]. 2021. Vol. 32. No. 1. Pp. 68-77. http://dx.doi.org/10.1134/ S107570072101010X (In Russian)
6. Artige L., Neuss L. van. A New Shift-Share Method. Growth and Change. 2014. Vol. 45. Issue 4. Pp. 667683. https://doi.org/10.1111/grow. 12065
7. Ashby L.D. The Geographical Redistribution of Employment: An Examination of the Elements of Change. Survey of Current Business. 1964. Vol. 44. No. 10. Pp. 13-20.
8. Creamer D. Shift of Manufacturing Industries. In: Industrial Location and National Resources. Ed. by G.E. McLaughlin. Washington, D.C.: U.S. Government Printing Office, 1943. Pp. 85-104.
9. Dunn E.S. A Statistical and Analytical Technique for Regional Analysis. Papers in Regional Science. 1960. Vol. 6. Issue 1. Pp. 97-112. https://doi.org/10.1111/j.1435-5597.1960.tb01705.x
10. Espa G., Filipponi D., Giuliani D., Piacentino D. Decomposing Regional Business Change at Plant Level in Italy: A Novel Spatial Shift-Share Approach. Papers in Regional Science. 2014. Vol. 93. Issue S1. Pp. S113-S135. https://doi.org/10.1111/pirs.12044
11. Herath J., Schaeffer P.V., Gebremedhin T.G. Employment Change in LDs of West Virginia: A Dynamic Spatial Shift-Share Analysis. American Journal of Rural Development. 2013. Vol. 1. No. 5. Pp. 99-105.
12. Kalbacher J.Z. Shift-Share Analysis: A Modified Approach. Agricultural Economics Research. 1979. Vol. 31. Issue 1. Pp. 12-25. https://doi.org/10.22004/ag.econ.148399
13. Lahr M.L., Ferreira J.P. A Reconnaissance Through the History of Shift-Share Analysis. In: Handbook of Regional Science. Ed. by M.M. Fischer, P. Nijkamp. Berlin: Springer, 2021. Pp. 25-39. https://doi. org/10.1007/978-3-662-60723-7_134
V'™ ч> -
МЛ R
/ У
Tvrim
14. Loveridge S., Selting A.C. A Review and Comparison of Shift-Share Identities. International Regional Science Review. 1998. Vol. 21. Issue 1. Pp. 37-58. https://doi.org/10.1177/016001769802100102
15. Matlaba V.J., Holmes M., McCann P., Poot J. Classic and Spatial Shift-Share Analysis of State-Level Employment Change in Brazil. In: Applied Regional Growth and Innovation Models. Advances in Spatial Science. Ed. by K. Kourtit, P. Nijkamp, R. Stimson. Berlin: Springer, 2014. Pp. 139-172. https://doi. org/10.1007/978-3-642-37819-5_7
16. Mayor M., Lopez A.J. Spatial Shift-Share Analysis Versus Spatial Filtering: An Application to Spanish Employment Data. Empirical Economics. 2008. Vol. 34. Issue 1. Pp. 123-142. https://doi.org/10.1007/s00181-007-0167-9
17. Montania C.V., Marquez M.A., Fernandez-Nunez T., Hewings G.J.D. Spatial Shift-Share Analysis: Some New Developments. Papers in Regional Science. 2021. Vol. 100. Issue 2. Pp. 305-325. https://doi.org/10.1111/ pirs.12575
18. Nazara S., Hewings G.J.D. Spatial Structure and Taxonomy of Decomposition in Shift-Share Analysis. Growth and Change. 2004. Vol. 35. Issue 4. Pp. 476-490. https://doi.org/10.1111/j.1468-2257.2004.00258.x
19. Piacentino D., Espa G., Filipponi D., Giulini D. Firm Demography and Regional Development: Evidence from Italy. Growth and Change. 2017. Vol. 48. Issue 3. Pp. 359-389. https://doi.org/10.1111/grow.12172
20. Stetzer F. Specifying Weights in Spatial Forecasting Models: The Results of Some Experiments. Environment and Planning A: Economy and Space. 1982. Vol. 14. Issue 5. Pp. 571-584. https://doi.org/10.1068/a140571
21. Stevens B.H., Moore C.L. A Critical Review of the Literature on Shift-Share As a Forecasting Technique. Journal of Regional Science. 1980. Vol. 20. No. 4. Pp. 419-437. https://doi.org/10.1111/j.1467-9787.1980. tb00660.x
22. Zaccomer G.P., Mason P. A New Spatial Shift-Share Decomposition for the Regional Growth Analysis: A Local Study of the Employment Based on Italian Business Statistical Register. Statistical Methods and Applications. 2011. Vol. 20. Issue 3. Pp. 329-356. https://doi.org/10.1007/s10260-011-0160-5
■ ■ ■
Для цитирования:
Джурка Н.Г. Анализ структурных сдвигов: обзор пространственных версий // Регионалистика. 2022. Т. 9. № 5. С. 5-16. http://dx.doi.Org/10.14530/reg.2022.5.5 For citing:
Dzhurka N.G. Shift-Share Analysis: Review of Spatial Versions. Regionalistica [Regionalistics].
2022. Vol. 9. No. 5. Pp. 5-16. http://dx.doi.org/10.14530/reg.2022.5.5 (In Russian) ■ ■ ■
