ПРОСТРАНСТВЕННО-АВТОРЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
МЕЖРЕГИОНАЛЬНОЙ ВЗАИМОСВЯЗАННОСТИ ЗАРАБОТНЫХ ПЛАТ
В ОТРАСЛЕВОМ РАЗРЕЗЕ
Authors: Nagapetyan Artur R. , Grishin DanilV. , Kedrovskaya Anna V. 
Published: June 2020

Важной причиной оттока трудоспособного населения, помимо низкого уровня развитости инфраструктуры, является сравнительно более низкий уровень заработных плат по сравнению с другими регионами. Существует ли меж-региональная взаимосвязанность между величинами заработных плат? C одной стороны, возможно наличие положительной пространственной корреляции. Так, повышение оплаты труда в соседнем регионе приведет к тому, что у рабочих появятся стимулы к переезду в этот регион, что, в свою очередь, может привести к дефициту рабочих в рассматриваемом регионе, что, в свою очередь, создаст стимулы для местных компаний повысить оплату труда. С другой стороны, положительная пространственная корреляция может и не наблюдаться или быть незначимой, например, в случае наличия тех или иных барьеров, препятствующих переезду из одного региона в другой. В статье был произведен пространственно-авторегрессионный анализ взаимосвязанности региональных заработных плат в отраслевом разрезе, позволяющий ответить на вопрос, увеличится или уменьшится величина заработной платы в регионе в конкретной отрасли при увеличении соответствующего показателя в соседних регионах при прочих равных условиях. В рамках моделирования было в том числе оценено влияние на заработную плату некоторых социально-экономических факторов. К их числу относятся уровень образованности, доля пенсионеров, коэффициент демографической нагрузки, уровень развития финансовой инфраструктуры в регионе, уровень безработицы, производи-тельность труда. Основной новизной работы представляется использование моделей пространственной авторегрессии, что помимо выявления пространственных взаимосвязей позволило получить более точные оценки коэффициентов, характеризующих влияние на заработную плату рассмотренных факторов ввиду того, что частично удаётся решить известные проблемы, связанные с наличием пропущенных переменных в классических регрессионных моделях. Для анализа были рассмотрены соответствующие региональные данные с 2012 г. по 2016 г. для 83 субъектов Российских Федерации по следующим отраслям: сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство; производство пищевых продуктов (включая напитки) и табака; строительство; оптовая торговля, включая торговлю через агентов; розничная торговля, государственное управление и военная безопасность, обработка древесины и производство изделий из дерева (кроме мебели). Положительная значимая пространственной корреляции была выявлена для всех рассмотренных отраслей, кроме оптовой торговли и обработки древесины. Полученные результаты и сформулированные выводы в дальнейшем могут применяться органами государственной власти при реализации мер социально-экономической политики, направленных на регулирование рынка труда, в том числе мер по привлечению и удержанию кадров на конкретной территории.
Besides the low level of infrastructural development, the lower level of wages in comparison with other regions is a major cause of labor force outflow. Is there any interregional interconnection between the levels of wages? On the one hand, there is a possibility for a positive spatial correlation. Thus, increase of wages in the neighboring region will result in the stimuli for workers to move into this region which, in its turn, will lead to the insufficiency of workers in the region under review and, consequently, will encourage the local companies to increase the wages. On the other hand, a positive spatial correlation may not exist or be insignificant, for example, in case of the obstacles for interregional migration of labor force.
The article has conducted a spatial-autoregressive analysis of interconnectedness of regional wages in the industrial context that answers the question if the wages will go up in the region in the specific industry in the context of increased wages in the neighboring region on condition of other similar conditions. The modelling has allowed evaluating the influence of some economic and social factors on the wages. These factors include: education level, percentage of pensioners, coefficient of demographic load, level of infrastructural development in the region, level of unemployment, labor performance, etc. The main novelty of the research lies in applying the models of spatial auto-regression that, in addition to revealing the spatial interconnections, give more precise evaluation of coefficients which describe the influence of these factors on the wages as they can partially solve the existing problems connected with the existence of omitted variables in the classic regressive models. Our analysis required reviewing the corresponding regional data from 2010 to 2016 for 83 subjects of the Russian Federation on the following industries: agriculture, hunting and forestry; food manufacturing (including beverages) and tobacco; construction; wholesale including trading via agents; government administration and military security; processing of timber and manufacturing of wood products (except for the furniture). A positive value of spatial correlation was discovered for all industries under research except for the wholesale trading and timber processing. The obtained results and conclusions can further be used by government administrative bodies in realization of measures of social and economic policies aimed at labor market regulation including the measures of attracting and retaining the labor force at the specific territory.