Индикатор развития дорожно-транспортной инфраструктуры в регионе и его  применение в качестве фактора в регрессионных моделях уровня благосостояния

Степанов, В.С.

Автор: Степанов В.С.
Сборник: IV Российский экономический конгресс «РЭК-2020»
Серия: ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА
Том: 5
Тезисы
Год издания: 2020
Место издания: Москва
Первая страница: 67
Последняя страница: 68
Номер статьи: 12
Аннотация: На Elibrary есть немало работ по анализу инфраструктуры отдельного региона (или экономического района РФ) и влияния уровня инфраструктуры на его социально-экономическое развитие. Встречаются и работы с эконометрическими моделями, где инфраструктурные переменные являются факторами экономического развития. Целью работы является построение измерителя транспортной инфраструктуры на основе подхода монографии (Айвазян,2012) по региональным данным Росстата. Наша модель связывает индикатор благосостояния населения региона в год t с набором его макроэкономических показателей этого года, вместе с построенным измерителем инфраструктуры. Индикатор развития транспортной инфраструктуры в регионе строился как линейная свёртка следующих 12-ти переменных:1)Доля длины “асфальтированных дорог” (ААД) в протяженности всех автодорог общего пользования (АДОП); 2)Доля длины усовершенствованных ААД” в протяженности всех ААД; 3)Доля “нормативных АДОП”(региональных и межмуниципальных); 4)Тоже для дорог местного значения; 5)Уровень пропускной способности АДОП; 6)Густота региональной сети АДОП; 7) Риск попасть в ДТП для водителя легковушки; 8) Тоже - для шофёра грузовика; 9)Риск быть раненым в ДТП для жителя; 10)Густота сети ж/д путей общего пользования; 11)Густота судоходных речных путей; 12)Объем транспортных услуг в расчёте на душу. Факторные переменные модели: X1 – уровень безработицы, X2 - "дотационность" региона; Х3 - душевые инвестиции в основной капитал (за исключением бюджетных средств), Х4 - показатель криминального риска (по случаям убийств, тяжкого вреда здоровью, насилия) и, наконец,Х5 - сконструированная переменная по транспортной инфраструктуре. Построена классическая линейная регрессионная модель, которая оценена по региональной выборке 2017 г; коэффициент детерминации R2=85%. Эта модель применялась к данным за 2016-2018гг. Ошибка MRPE оказалась менее 5% для 2016-17 гг; 5.4% для 2018г.
Добавил в систему: Степанов Владимир Сергеевич

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных

Прикрепленные файлы