Корреляционный анализ валового регионального продукта и отраслей региональной экономики
https://doi.org/10.21686/2413-2829-2022-3-109-118
Аннотация
В статье проведен корреляционный анализ валового регионального продукта и показателей отраслей региональной экономики, в том числе анализ корреляции с временным лагом. Авторами установлено, что между отдельными отраслями экономики региона и валовым региональным продуктом существует корреляция, однако она не является статистически значимой для большинства показателей. Проведенный тест причинности Грэнджера также не показывает уверенной взаимозависимости между названными показателями. Как полагают авторы, выявленная корреляция может быть объяснена с помощью матрицы Гекса – Кревозье. Сформирован вывод, что в сложившихся обстоятельствах, вызванных в том числе пандемией COVID-19, целесообразным является переориентирование экономики региона на потребности местного населения и развитие экономики услуг. Выявленные низкие темпы конвергенции регионов, входящих в Центральный федеральный округ России, могут оказаться полезными для переориентации макроэкономической политики на частичную автономизацию региональных экономик.
Ключевые слова
При поддержке: Статья подготовлена по результатам исследования по теме «Спектральный анализ динамики валового регионального продукта и выявление драйверов социоэкономического развития», финансируемого из средств ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г. В. Плеханова».
Об авторах
М. В. Дубовик
Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова
Россия
Россия
Майя Валериановна Дубовик доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры экономической теории
117997, Москва, Стремянный пер., д. 36
С. Г. Дмитриев
Брянский филиал Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова
Россия
Россия
Сергей Геннадьевич Дмитриев кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики, таможенного дела, информационных технологий и дисциплин естественно-научного цикла
241050, Брянская область, Брянск, ул. Бежицкая, д. 8
Список литературы
1. Azam A., Rafiq M., Shafique M., Zhang H., Yuan J. Analyzing the Effect of natural Gas, Nuclear Energy and Renewable Energy on GDP and Carbon Emissions: a Multi-Variate Panel Data Analysis // Energy. – 2021. – Vol. 219. – N 119592.
2. Bizikova L., Smith R., Zoundi Z. Measuring Wealth to Promote Sustainable Development, 2021. – URL: https://www.iisd.org/projects/measuring-wealth-promote-sustainabledevelopment (дата обращения: 02.02.2022).
3. Bolt J., Inklaar R., de Jong H., van Zanden J. L. Rebasing Maddison. VOX, CEPR Policy Portal, 2018. – 25 January. – URL: https://voxeu.org/article/rebasing-maddison (дата обращения: 17.01.2022).
4. Camagni R., Capello R., Caragliu A. Static vs. Dynamic Agglomeration Economies. Spatial Context and Structural Evolution Behind Urban Growth // Papers in Regional Science. – 2016. – Vol. 95. – N 1. – Р. 133–158.
5. Crevoisier O. Territorial Value in a Postindustrial Society: Towards Valuation Policies. With inputs from H. Jeannerat, C. Livi, D. Guex, A. Huguenin, Research Group in Territorial Economy (GRET), University of Neuchâtel (Switzerland). Birmingham Business School, 2016.
6. Crowley P. M., Hallett A. H. The Evolution of US and UK Real GDP Components in the Time‑Frequency Domain: A Continuous Wavelet Analysis // Journal of Business Cycle Research. – 2021. – N 17. – Р. 233–261.
7. Divya K. H., Rama Devi V. A Study on Predictors of GDP: Early Signals // Procedia Economics and Finance. – 2014. – Vol. 11. – Р. 375–382.
8. Faisal F., Rahman S. U., Chander R., Ali A., Ramakrishnan S., Ozatac N., Ullah M. N., Tursoy T. Investigating the Nexus Between GDP, Oil Prices, FDI, and Tourism for Emerging Economy: Empirical Evidence from the Novel Fourier ARDL and Hidden Cointegration // Resources Policy. – 2021. – Vol. 74. – N 102368.
9. Fezzi C., Fanghella V. (2021) Tracking GDP in Real-Time Using Electricity Market Data: Insights from the First Wave of COVID-19 ACROSS EUROPE // European Economic Review. – 2021. – Vol. 139. – N 103907.
10. Granger C. W. J. Investigating Causal Relations by Econometric Models and CrossSpectral Methods // Econometrica. – 1969. – N 37 (3). – P. 424–438.
11. Guex D., Crevoisier O. A Comprehensive Socio-Economic Model of the Experience Economy: the Territorial Stage, edited by Lorentzen L. Schrøder, K. Topsø Larsen, Spatial Dynamics in the Experience Economy. – Abingdon : Routledge, 2015.
12. Guex D., Crevoisier O. Post-Industrial Globalization and Local Milieus: A typology // CRED Research Paper. – 2017. – N 15.
13. Jayadevan C. M. A Canonical Correlation Analysis of Sectoral Composition of GDP and Development in Asia // Modern Economy. – 2018. – N 9. – P. 379–392.
14. Kwark N.-S., Lee C. Asymmetric Effects of Financial Conditions on GDP Growth in Korea: A Quantile Regression Analysis // Economic Modelling. – 2021. – Vol. 94. – P. 351–369.
15. Marcu M., Carstina S.-V., Marian S. GDP Correlation Analysis with Structural Elements of Added Value // Procedia Economics and Finance. – 2015. – Vol. 22. – P. 282–286.
16. Stiglitz J. It's Time to Retire Metrics Like GDP. They Don't Measure Everything That Matters, 2019. – URL: https://www.theguardian.com/commentisfree/2019/nov/24/metricsgdp-economic-performance-social-progress (дата обращения: 28.12.2021).
Рецензия
Для цитирования:
Дубовик М.В., Дмитриев С.Г. Корреляционный анализ валового регионального продукта и отраслей региональной экономики. Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2022;(3):109-118. https://doi.org/10.21686/2413-2829-2022-3-109-118
For citation:
Dubovik M.V., Dmitriev S.G. Correlation Analysis of Gross Regional Product and Industries of Regional Economy. Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics. 2022;(3):109-118. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2413-2829-2022-3-109-118
Просмотров:
321
Послать статью по эл. почте 