Север и рынок. 2022, № 4.

СЕВЕР И РЫНОК: формирование экономического порядка. 2022. № 4. С. 99-111. Sever i rynok: formirovanie ekonomicheskogo poryadka [The North and the Market: Forming the Economic Order], 2022, no. 4, pp. 99-111. РАЗВИТИЕ ОТРАСЛЕЙ И СЕКТОРОВ ЭКОНОМИКИ НА СЕВЕРЕ И В АРКТИКЕ Таблица 4 Использованные в корреляционно-регрессионном анализе переменные Показатель Обозначение 2012 г. 2019 г. 2019 г. к 2012 г., %; +/- п. п. 1. Численность сельского населения в среднем за год, тыс. человек Y 344,5 318,7 92,5 2. Располагаемые ресурсы в сельской местности, тыс. рублей на члена домохозяйства X1 14,8 23,9 161,5 3. Доля используемых земель сельскохозяйственного назначения в общей площади земель сельскохозяйственного назначения, % X2 8 40 +32 п. п 4. Доля общей площади благоустроенных жилых помещений в общей площади жилых помещений в сельских населенных пунктах, % X3 17,65 13,4 -4,25 п. п. 5. Ввод в действие жилых домов в сельской местности, тыс. кв. метров общей площади X4 128,5 232,2 180,7 6. Уровень безработицы в сельской местности в возрасте 15-72 лет, % X5 9,2 5,2 -4,0 п. п. 7. Число организаций в муниципальных районах, единиц X6 10961 8052 73,5 8. Случайная переменная £ Примечание. Составлено автором; показатели 3 и 4 являются непосредственными целевыми показателями (индикаторами) госпрограммы; Y — зависимая, Х1 — Х6 — объясняющие переменные. Однако с опорой на результаты t-теста было выявлено, что из шести факторов статистически значимы лишь четыре, что обусловило необходимость проведения процедуры последовательного исключения статистически незначимых факторов из уравнения (в рамках проводимого исследования —Х3, который был статистически незначим на 1, 5, 10 %-м уровнях значимости). В результате проведения данной операции было получено новое уравнение регрессии, в котором все объясняющие переменные стали значимы: Y = 249,6 + 0,1399*^1 - 0,0468*^2 - 0,0101* * Х4 - 0,4017*^5 + 0,009*^6 + £. (2) Экономическая интерпретация полученной модели заключается в том, что из всех анализируемых показателей прямой позитивный эффект на рост численности сельского населения оказывают экономические факторы: рост располагаемых ресурсов домохозяйств, числа организаций (потенциальных работодателей), а также снижение уровня безработицы. Однако, поскольку исследуемые показатели могут оказывать непрямое (нелинейное) воздействие на численность сельского населения, в ходе исследования были построены также логлинейная и полулогарифмическая модификации модели регрессии (сравнительные характеристики представлены в табл. 5). Из представленных данных можно заключить, что среди нелинейных моделей лучшей является полулогарифмическая, так как у нее среди прочих параметров выше скорректированный коэффициент детерминации и ниже информационные критерии Акайка и Шварца. Для дальнейшего сравнения линейной и полулогарифмической моделей был использован тест Песарана, по результатам которого было выявлено, что лучшей из них является вторая (модель 3 в табл. 5). Экономическая интерпретация полученной полулогарифмической модели заключается в следующем (формула 3): увеличение располагаемых ресурсов домашних хозяйств сельских жителей на 1 тыс. рублей стимулирует рост численности населения на 0,01 %, а увеличение числа организаций на 1 единицу — рост на 0,0027 %. Рост (или снижение) уровня безработицы на 1 % стимулирует снижение (или рост) численности на 0,1213 %. Рост доли используемых земель сельскохозяйственного назначения и ввод в действие жилых домов в сельской местности, как показали результаты анализа, не оказывают статистически значимого положительного влияния на сохранение или рост численности сельского населения: log(K) = 5,55 + 0,0001*^1 -0,000132 * *Х2 - 0,0000309 * Х4 - 0,0012130 * Х5 + + 0,0000273*^6 + S. (3) © Патракова С. С., 2022 107