Семинары

01.10.2025 ОНЛАЙН-СЕМИНАР "Прикладная статистика и моделирование реальных процессов"

1 октября 2025 года, в среду, начало в 16 часов.

Заседание семинара проводится в формате ZOOM–конференции
Ссылка для входа в ZOOM конференцию:
Научный семинар "Прикладная статистика и моделирование реальных процессов"
Время: 1 октября 2025 16:00 Москва
Подключиться к конференции Zoom
https://us05web.zoom.us/j/86438192769?pwd=x49PyxJ4KwsAw7E74H83uHs7EkVwFO.1

Идентификатор конференции: 864 3819 2769  Код доступа: 123458

Программа заседания:

Березняцкий Александр Николаевич, научный сотрудник лаборатории прикладной эконометрики ЦЭМИ РАН
Лавриненко Петр Александрович, к.э.н., старший научный сотрудник лаборатории прогнозирования микроэкономических процессов ИНП РАН
Использование модифицированной функции Кобба-Дугласа для оценки агломерационных эффектов в экономике России

Доклад посвящен тематике агломерационных эффектов. Под агломерационными эффектами традиционно (Лавриненко и др., 2019; Исаев, 2015; Давидсон и др., 2016) подразумевается изменение показателей эффективности деятельности предприятий под действием роста размера агломерации (численности населения), в которой расположено предприятие. В работе анализируется единственный показатель – производительность труда в разрезе двух цифр ОКВЭД, при этом агломерации рассчитываются по радиусам транспортной доступности, то есть, какова численность населения территорий, расположенных на удалении 30, 60, 90, 120-минутной поездки от места фактического ведения бизнеса наземным транспортом.

Исследование опирается на микроданные по российским предприятиям ГИР БО, Интерфакс-Спарк. Численность населения агломерации формировалась на основе данных Росстата по муниципальным образованиям, при этом на основе геоинформационных систем (ГИС) с использованием сервисов Yandex формировались 30, 60, 90, 120-минутные радиусы транспортной доступности по каждому из предприятий, в пределах которых агрегировалась численность населения.

Рассматривались предприятия с ненулевой отчетностью за 2022-2023 гг., с численностью занятых более 3 человек, населенный пункт фактического ведения деятельности, выручка от 100 тыс. руб./ год. Исходная выборка данных корректировалась на наличие выбросов. В качестве корректора выбросов рассматривалось несколько периодов статистической отчетности по каждому из предприятий. В случае, если отклонение данных отчетности предприятия по каждому из анализируемых периодов превышало три стандартных отклонения, предприятие исключалось из рассмотрения. Редуцированная, очищенная выборка анализировалась на согласованность с исходным набором данных на основе анализа полученных статистических распределений с целью исключения возможного смещения в данных (сохранения репрезентативности выборки). В итоге общая выборка данных составила 446232 предприятий.

Агломерационный эффект по каждой отрасли извлекался из оценки неизвестных параметров отраслевой производственной функции Кобба-Дугласа следующего вида (модифицированная версия, первоначально использованная в Andersson М., Lööf Н, 2011):

где

– валовая добавленная стоимость (ВДС) в расчете на одного занятого -го предприятия -й отрасли (производительность труда);

численность занятых -го предприятия -й отрасли;

стоимость основных средств -го предприятия -й отрасли;

численность населения агломерации, где расположено фактически производство -го предприятия -й отрасли;

– оценка константы;

– оценка эластичности ВДС в расчете на одного занятого по труду -й отрасли (численности занятых);

оценка эластичности ВДС в расчете на одного занятого по основным фондам -й отрасли (стоимости капитала);

оценка эластичности ВДС в расчете на одного занятого -й отрасли по численности населения агломерации;

случайный остаток.

Искомый эффект представляется параметром модели производственной функции.

В виду возможной вариативности оценки на различных интервалах численности населения агломерации, производилась рекурсивная оценка неизвестных параметров модели. Выборка данных последовательно расширялась путем добавления населенных пунктов с все меньшей численностью населения к исходной выборке, модель переоценивалась с фиксацией получающихся значений. Для сформированного набора оценок эластичностей ВДС в расчете на одного занятого по численности населения агломерации рассчитывались доверительные интервалы. Оценки эластичностей, для которых доверительные интервалы включали в себя нулевые или отрицательные значения, приравнивались к нулю. Так получилось с отраслями, тяготеющими к источникам сырья, с кодом ВЭД: 02, 03, 05, 06, 07, 08.

На основании рекурсивных оценок строился профиль эластичностей данной отрасли: значения эластичностей ВДС отрасли в расчете на одного занятого по численности населения агломерации при различных интервалах численности населения агломерации.

Литература.

Давидсон Н. Б., Драпкин И. М., Мариев О. С., Пушкарёв А. А. Особенности оценки влияния пространственной концепции на производительность российских компаний. Журнал экономической теории, 2016, № 4, С. 104-113.
Исаев А. Г. Транспортная инфраструктура и экономический рост: пространственные эффекты, Пространственная экономика, 2015, №3, С. 57-73.
Лавриненко П. А., Михайлова Т. Н., Ромашина А. А., Чистяков П. А. Агломерационные эффекты как инструмент регионального развития. Проблемы прогнозирования, 2019, №3 (174), С. 50-59.
Andersson М., Lööf Н. Agglomeration and Productivity: Evidence From Firm-Level Data. The Annals of Regional Science, 2011, 46(3), pp. 601-620.

Приглашаем Вас принять участие в заседании семинара!