CC BY
7
прозрачность тендеровых площадок, электронных торгов объектами строительства, разумное и коллегиальное построение и разработка социальных программ, для привлечения инвестиционной
привлекательности, конкурентоспособности строительных объектов, а так же оптимизация имеющихся средств. Для этого необходимо на уровне регионального регулирования создать комплекс мер и удобных условий для инвестирования частными лицами, развитие инновационных методов капитальных вложений в строительной индустрии региона, предоставить гарантии, и развивать оценку и прогноз инвестиций в социально -экономические подсистемы региона.
Уместным и желательным будет для решения проблемы возобновления ресурсов внедрение новейших научно - технических технологий на базе ресурсосберегающих методов строительства. Технологическая модернизация материальных активов в регионе решит глобальную проблему амортизации внеоборотных фондов, в частности основных средств предприятий. Со стороны государства необходима реальная поддержка для возобновления материального капитала на предприятиях строительной области, которая может быть выражена в виде софинансирования объектов социально - экономических подсистем.
Валимухаметова Э.Р. магистрант 1 года обучения факультет информатики и робототехники Уфимский государственный авиационный технический университет Россия, г. Уфа
ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ НА
ПАНЕЛЬНЫХ ДАННЫХ
В последние годы среди эконометристов проявляется повышенный интерес к построению и оцениванию регрессионных моделей на панельных данных. В статье приводится описание двух видов пространственно-регрессионных моделей: модели пространственного лага и модели пространственной ошибки.
Ключевые слова: пространственная регрессия, панельные данные, эконометрическая модель
SPATIAL PANEL MODELS
The spatial econometrics literature has exhibited a growing interest in the specification and estimation of econometric relationships based on spatial panels. This paper provides The description of two main types of spatial regression models: spatial lag model and spatial error model.
Key words: spatial regression, panel data, econometric model
В последнее время в эконометрическом сообществе наблюдается
усиливающимся интерес к оцениванию различного рода зависимостей социально-экономических показателей, основанных на панельных данных. Подобный вид данных представляет собой наблюдения по определенным объектам (районам, штатам, регионам, государствам) за несколько периодов времени. По сравнению с регрессией, оцениваемой на кросс-секционных данных, эконометрические модели на панельных данных дают исследователю более полную информацию о проистекающих социально-экономических процессах. Также использование панельных данных при моделировании зависимостей позволяет учитывать специфические эффекты, обусловленные расположением объектов в пространстве - так называемые пространственные эффекты (spatial effects).
Пространственно-регрессионные модели имеют достаточно широкое применение, зачастую они используются при анализе рынка труда, при моделировании экономического роста, при оценке последствий осуществления различных экономических, социальных и политических реформ.
Линейная регрессия на панельных данных с учетом пространственных эффектов имеет следующий вид:
Ун = xit ß + ц + S
1)
Где i - индекс, идентифицирующий объекты наблюдения, t - индекс для фактора времени, yit - зависимая переменная, х^ - вектор независимых переменных, ß - вектор фиксированных, но неизвестных параметров, ц -коэффициент, отражающий влияние пространственных эффектов, % -независимо распределенные ошибки.
Также в регрессионную модель зависимая переменная может включаться с учетом ее пространственных лагов (Spatial Lag model), либо модель может оцениваться с учетом авторегрессии в остатках (Spatial Error model).
Суть модели пространственного лага состоит в том, что результирующая переменная также зависит от результирующих переменных соседних наблюдений (уровень минимальной заработной платы в одном регионе косвенно зависит от уровня МЗП в соседнем регионе и т.д.). Математически SLM записывается в виде:
Уи = SY!j=1wijyjt+ Xiß+ M + Sit
2)
Где ô - коэффициент пространственной авторегрессии, Wij - элементы матрицы пространственных весов порядка N.
При оценке модели пространственной авторегрессии метод наименьших квадратов дает несостоятельные оценки из-за корреляции пространственного лага эндогенной переменной с вектором ошибок, поэтому коэффициент детерминации оказывается сильно завышенным, а оценки коэффициентов - смещенными. Поэтому для оценки
пространственно-регрессионных моделей, в том числе моделей пространственного лага, применяют метод максимального правдоподобия либо метод инструментальных переменных.
Матрицы пространственных весов учитывают степень соседства объектов, при этом помимо географического расстояния используют также понятие экономического расстояния, например, скорость доставки грузов, время перевозки пассажиров. Матрицы пространственных весов должны быть квадратными. При этом главная диагональ матрицы состоит из нулей. Таким образом, исключается влияние объекта самого на себя. Строки матрицы содержат веса, с которыми соседние объекты влияют на данный объект. На практике матрица пространственных весов приводится к нормализованному виду, то есть сумма весов по каждой строке матрицы равняется единице.
Наиболее часто на практике применяют следующие типы матриц пространственных весов:
• матрица граничных соседей;
• матрица ближайших соседей;
• матрица обратных расстояний.
Одна из распространенных в практике матриц пространственных весов - матрица граничных соседей i и j, имеющая вид:
[0,г - Г
1, Г граничит с г;
Wj =
3)
0, j не граничит с i.
Подразумевается, что на регион i влияют исключительно соседние с ним объекты j, то есть влияние регионов, не имеющих общих границ с исследуемым объектом, равно нулю. Недостаток использования матрицы граничных соседей в том, что для равномерности распределения влияния друг на друга объекты должны быть примерно однородны по площади.
Второй вид пространственных моделей - пространственная модель ошибок - в общем виде записывается следующим образом:
Ун = ЧФ+ ^ + Ф1г
4а)
J 4 б)
Где ф - автокорреляционные пространственные ошибки, р -коэффициент пространственной автокорреляции.
Построение пространственной модели ошибок позволяет корректировать значения коэффициентов при независимых переменных с учетом пространственного взаимовлияния экономических объектов. К примеру, изменение величины одного макроэкономического показателя в конкретном регионе может происходить по причине изменений в экономике в соседних регионах.
Оценивание пространственной модели ошибок производится также,
как и для моделей пространственного лага, с помощью метода максимального правдоподобия либо метода инструментальных переменных для исключения проблемы смещенных оценок.
Таким образом, преимущество пространственной регрессионной модели перед «обычной» регрессией заключается в том, что включение пространственного фактора позволяет учитывать особенности исследуемых объектов, обусловленные их географическим расположением, а также территориальной близостью по отношению друг к другу.
Использованные источники:
1. Anselin L., Florax R.J.G.M. & Rey S. J. (ed.) Advances in Spatial Econometrics. Methodology, Tools and Applications. Springer, Berlin. - 2004.
2. Arbia G. (2001) The role of spatial effects in the empirical analysis of regional concentration, Journal of Geographical Systems 3: 271-81.
3. Cliff A., Ord J. Spatial Autocorrelation. Pion, London, 1973.
4. Dubin R. Spatial autocorrelation and neighborhood quality: Regional Science and Urban Economics. - 1992. - Vol. 22.
Валишин Е.Н., к.псих.н.
доцент
кафедра «Управление персоналом и психология»
Бояркина М.В. студент 4 курс факультет «Менеджмент» Финансовый университет при Правительстве РФ
Россия, г. Москва РАЗВИТИЕ ПЕРСОНАЛА КАК СПОСОБ СТИМУЛИРОВАНИЯ ТРУДА ГОСУДАРСТВЕННЫХ ГРАЖДАНСКИХ СЛУЖАЩИХ
Аннотация: статья посвящена проблеме развития персонала как способа стимулирования труда государственных гражданский служащих. На примере конкретного государственного учреждения анализируется система обучения и переподготовки. Проводится экспертная оценка формы индивидуального плана развития сотрудника как действенного инструмента в управлении карьерой государственного гражданского служащего.
Ключевые слова: государственный гражданский служащий, развитие персонала, повышение квалификации, система обучения, теория обучения взрослых
Развитие сотрудников государственной службы предполагает повышение эффективности их профессиональной деятельности, поэтому все больше государственных структур начинают применять модель обучения, которая ориентирована на получение новых знаний, умений, навыков и их применение в период прохождения федеральной государственной службы. Повышение квалификации и переподготовка государственных служащих по
