Оценки регрессионных моделей - Эмпирический анализ пространственного взаимодействия российских городов

Результаты оценивания моделей с помощью метода максимального правдоподобия в среде STATA приведены в приложении В.

Влияние независимых переменных на темп роста численности населения можно описать следующим образом:

Ѕ В модель в качестве независимых переменных включена широта и широта в квадрате, влияние этого показателя является значимым на всех периодах времени, кроме 2010-2013 гг. Квадрат широты входит в модель с положительным знаком, а широта с отрицательным. Соответственно существует какое-то пороговое значение широты, до которого увеличение широты будет негативно влиять на темпы роста численности населения, а после этого порогового значения - положительно.

Ѕ В модель в качестве независимых переменных включена долгота и долгота в квадрате, влияние этого показателя является значимым в следующие периоды: 1998-2000 гг., 2005-2010 гг. (15% уровень значимости), 2000-2013 гг.. Квадрат долготы входит в модель с отрицательным знаком, а долгота с положительным. Соответственно существует какое-то пороговое значение долготы, до которого увеличение долготы будет положительно влиять на темпы роста численности населения, а после этого порогового значения - отрицательно.

Ѕ Среднегодовая температура воздуха является значимой лишь в периоде времени 1897 - 1926 гг.: чем выше температура, тем выше темп роста численности населения.

Ѕ Административный статус города (центр губернии/области/субъекта федерации) положительным образом влияет на темп роста численности населения города. Коэффициент при данном показателе является значимым во всех рассмотренных периодах времени.

На рисунках 14-16 приведены графики динамики полученных коэффициентов с, л, в1 соответственно.

динамика оцененного коэффициента с

Рисунок 14. Динамика оцененного коэффициента с

Коэффициенты с и л во всех случаях получились положительными и значимыми, что говорит о наличии положительной автокорреляции по исследуемому показателю, то есть темп роста численности населения города растет с увеличением средневзвешенного темпа роста численности соседних городов. Наибольшее значение коэффициентов получается при использовании матрицы обратных расстояний без использования пороговых значений. Исключение Москвы и Санкт-Петербурга из выборки несущественно влияет на величину коэффициентов с и л.

динамика оцененного коэффициента л

Рисунок 15. Динамика оцененного коэффициента л

Коэффициент является значимым на 5% уровне значимости во всех случаях, кроме периода 2000-2005 гг. В случае роста численности населения 1897 - 1926 гг., 2005-2010 гг., 2000-2013 гг. начальный уровень численности населения негативно влиял на темп роста численности населения. В остальных двух рассматриваемых периодах (1998-2000 гг. и 2010 - 2013 гг.) начальный уровень численности населения положительно влиял на темп роста населения.

динамика оцененного коэффициента

Рисунок 16. Динамика оцененного коэффициента

Таким образом, в ходе исследования было выявлено наличие пространственных эффектов по показателю темп роста численности населения по городам России. Данный эффект является сильным и значимым, как за период 1897 - 1926 гг., так и за период 1998 - 2013 гг.

Похожие статьи




Оценки регрессионных моделей - Эмпирический анализ пространственного взаимодействия российских городов

Предыдущая | Следующая