Оценка регионального рынка труда с учетом территориального эффекта (на примере Республики Беларусь)

Актуальность исследования проблем оценки и конкретного сравнительного анализа региональных рынков труда объясняется возрастающим значением совершенствования механизмов макроэкономического регулирования практически во всех странах СНГ. Целью работы была демонстрация возможностей инструментов пространственной эконометрики при анализе региональных рынков труда на примере Республики Беларусь. Авторы рассматривают методологические подходы к анализу индикаторов рынка труда на основе современных статистических и эконометрических инструментов.

Обоснована необходимость использования методов пространственной эконометрики для более точной оценки специфических характеристик регионов Республики Беларусь. На основе панельных данных была построена пространственная модель авторегрессии. При этом в качестве факторов использовались интегральные блочные индикаторы, охватывающие всего 40 первичных характеристик региона. В данной статье кратко обсуждаются положения, используемые при анализе пространственных данных, а также приводятся результаты построения смешанной модели пространственной авторегрессии. Для расчетов использовались данные за 2016—2019 гг., размещенные в свободном доступе в интерактивной информационно-аналитической системе распространения официальной статистической информации Национального статистического комитета Республики Беларусь (Белстат, 2021).

В качестве предикторов в регрессионную модель были включены интегральные индикаторы регионального рынка труда, взвешенные при помощи матрицы расстояний между центрами регионов. При этом использовались сорок исходных показателей. Полученные результаты исследования, по мнению авторов, могут иметь практическое использование в разработке программ развития региональных рынков труда.

1. Anselin L. Spatial Econometrics // Palgrave Handbook of Econometrics. Vol. 1. Econometrics Theory. Basingstoke: Palgrave Macmillan. 2006. P. 901–941.

2. Lugovoy O. et al. Analysis of Economic Growth in Regions: Geographical and Institutional Aspect. Moscow: Consortium for Economic Policy Research and Advice, IET, 2007. 132 p.

3. Bavaud F. Models for Spatial Weights: A Systematic Look// Geographical Analysis. 1998. Vol. 30. No 2. P.153–171.

4. Cliff A.D., Ord J.K. Spatial Processes: Models and Applications. London: Pion Limited, 1981. 266 p.

5. LeSage J.P. The Theory and Practice of Spatial Econometrics. Toledo, Ohio: University of Toledo, 1999. 296 p.

6. Lloyd C.D. Local Models for Spatial Analysis. Boca Raton: CRC/Taylor and Francis, 2007. 244 p.

7. Schabenberger O., Gotway C.A. Statistical Methods for Spatial Data Analysis. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2005. 512 p. doi: https://doi. org/10.1201/9781315275086.

8. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. 1000 с.

9. Балаш В.А., Балаш О.С., Харламов А.В. Эконометрический анализ геокодированных данных о ценах на жилую недвижимость // Прикладная эконометрика. 2011. Т. 22. № 2. С. 62–77.

10. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: учеб. 6-е изд., перераб. и доп. М.: Дело, 2004. 576 с.

11. Vakulenko E.S. Analysis of the Relationship Between Regional Labor Markets in Russia Using Okun's Law // Applied Econometrics. 2015. Vol. 40. No 4. P. 28–48.

12. Tatli S., Yerdelen Tatoğlu F. Spatial Econometric Models and The Analysis of the Determinants of Internal Migration in Turkey // Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics. 2022. No 36. doi: https://doi.org/10.26650/ ekoist.2022.36.995797.

13. Роберт Уразов на ВЭФ-2019: Цифровая сфера и самозанятость – главные перспективные рынки труда. URL: https://worldskills.ru/mediaczentr/novosti/ robert-urazov-na-vef-2019-czifrovaya-sfera-i-samozanyatost- %E2%80%93-glavnyie-perspektivnyie-ryinki-truda.html.

14. Spatial Econometrics on Panel Data // Handbook of Spatial Analysis. Theory and Application with R. Insee Methodes. № 131– October. Eurostat, 2018. P. 194.

15. Global Administrative Areas.URL: https://gadm. org/download_country_v3.html.

16. Сошникова Л.А. и др. Многомерный статистичес- кий анализ в экономике: учеб. пособие для студентов вузов / под ред. проф. В.Н. Тамашевича. М.: ЮНИТИДАНА, 1999. 598 с.