Архив статей журнала
Цель исследования. В рамках настоящего исследования внимание сосредоточено на оценке конвергенции с использованием бюджетных доходов регионов России на душу населения в качестве ключевого показателя. В настоящее время исследования в области экономического роста и макроэкономики остаются в центре внимания научного сообщества и государственных органов, так как они играют ключевую роль в формировании стратегий развития регионов и стран в целом. В этом контексте одним из существенных аспектов является оценка конвергенции, то есть процесса сближения экономических показателей между различными регионами. Материалы и методы. В исследовании рассматриваются ключевые методы и модели пространственного эконометрического анализа, такие как безусловная конвергенция, глобальные индексы Морана и др. Большое внимание уделяется интерпретации и формированию экономически обоснованных выводов по полученным результатам эконометрического моделирования. Результаты. Настоящая статья посвящена применению пространственного эконометрического анализа в контексте исследования дифференциации экономического развития регионов России. Пространственный регрессионный анализ представляет собой инструмент для изучения взаимосвязей между различными экономическими переменными в различных географических областях, учитывая при этом различные зависимости и пространственную автокорреляцию. Заключение. Результаты исследования имеют эмпирическую значимость для принятия политических и экономических решений на региональном и национальном уровнях. Статья предоставляет важный вклад в методологию эконометрического анализа в макроэкономике, расширяя понимание взаимосвязей между экономическими переменными в различных географических областях.
Проводимая экономическая политика превратила Китай в крупную торговую державу. По размеру ВВП китайская экономика является первой экономикой мира в течение ряда последних лет, быстрорастущие торговые потоки Китая сделали его крупнейшим торговым партнером для многих стран. За последние двадцать лет происходил стремительный рост экспорта и импорта. В статье выдвинута гипотеза о наличии структурной нестабильности в динамике экспорта Китая за период с 2000 по 2020 гг. Гипотеза была подтверждена и в динамике экспорта и импорта были выделены два периода с разным характером основной тенденции развития: с 2000 по 2008 гг. и с 2009 по 2020 гг. Для каждого этапа подобраны уравнения тренда, описывающие динамику экспорта и импорта и выполнен интервальный прогноз показателей на 2021 год. Материалы и методы. В ходе работы применялся динамический, структурный анализ аналитической и статистической информации; использовались методы аналитического, логического, системного, корреляционно-регрессионного анализа, а также анализ структурных изменений. Анализ проводился с использованием программы Statistica 10.0. Результаты. Выявлено изменение значения коэффициента покрытия импорта экспортом до и после структурных изменений в динамике основных внешнеэкономических показателей и дана оценка их статистической значимости. Проведен анализ влияния динамики экспорта на динамику ВВП и установлено, что до структурных изменений влияние динамики экспорта на динамику ВВП было статистически не значимо, а после структурного перелома - динамика экспорта стала оказывать непосредственное влияние на изменение ВВП Китая. Заключение. Анализ официальных статистических данных об основных показателях внешнеэкономической деятельности Китая за период с 2000 по 2020 гг. позволил отметить, что объем китайского экспорта вырос за период 2010-2019 гг. с 1,58трлнв2010г.(10,342,50 трлн в 2019 г. (12,81% общемирового экспорта). В 2019 г. КНР по-прежнему занимал 1-е место по стоимости экспорта среди всех стран мира. Несмотря на сложный 2020 г. экспорт Китая достиг почти 2,6 трлн долларов США и увеличился по сравнению с 2019 г. на 4%. Также Китай занимает передовые позиции по экспорту высокотехнологичных товаров - их объем составляет 731,9 млрд долл. США, доля экспорта в общемировом объеме 25%. При этом динамика экспорта Китая за период с 2000 по 2020 гг. была неоднородна и характеризовалась структурной нестабильностью. Можно выделить два этапа с разным характером основной тенденции развития: с 2000 по 2008 гг. и с 2009 по 2020 гг. Исходя из этого, авторы пришли к заключению, что для описания основной тенденции развития динамики экспорта и импорта за период с 2000 по 2008 гг. наилучшим образом подойдет экспоненциальная модель. Для описания основной тенденции развития динамики экспорта и импорта в период с 2009 по 2020 гг. - логарифмическая модель. Исследование согласованности изменения объемов экспорта и импорта показало, что в период с 2009 по 2020 гг. характеризовался большей согласованностью основных внешнеторговых потоков Китая, чем период с 2000 по 2008 гг. В период до структурного перелома в динамике экспорта и импорта коэффициент покрытия варьировал со 105,7% до 127,6%, в период после структурного перелома коэффициент покрытия изменялся со 108,9% до 135,4%. Проверка статистической значимости различий коэффициента покрытия импорта экспортом до и после структурного перелома показала, что различия являются статистически не значимыми. В период с 2000 по 2008 гг. динамика экспорта Китая не оказывала статистически значимого влияния на динамику ВВП страны. С 2009 по 2020 гг. после структурных изменений в характере динамики основных показателей внешней торговли Китая, изменение экспорта стало оказывать статистически значимое влияние на динамику ВВП. Рост экспорта Китая на 1% в настоящее время приводит к росту объема ВВП на 0,25%. Практическая значимость работы определяется разработанной методикой анализа структурных изменений в динамике экспорта и импорта, рассмотренных на примере Китая.