Efekty przestrzenne w konwergencji polskich podregionów

Transkrypt

1 Efekty przestrzenne w konwergencji polskich podregionów Mikoªaj Herbst EUROREG UW Piotr Wójcik WNE UW Konferencja Ministerstwa Rozwoju Regionalnego Budowanie spójno±ci terytorialnej i przeciwdziaªanie marginalizacji obszarów problemowych r., Warszawa

2 Konwergencja typu beta i sigma Cel analizy celem analizy jest werykacja wyst powania konwergencji typu sigma i typu beta mi dzy podregionami w latach , testowana jest konwergencja absolutna oraz warunkowa warunkowana zasobami kapitaªu zycznego, kapitaªu ludzkiego oraz wielko±ci miasta centralnego w regionie, analizujemy tak»e wyst powanie efektów przestrzennych i ich wpªyw na regionalny wzrost.

3 Konwergencja typu beta i sigma Poj cia konwergencji beta i sigma konwergencja sigma oznacza malej ce zróznicowanie dochodu per capita mi dzy regionami (krajami), konwergencja beta oznacza negatywn zale»no± mi dzy przeci tn stop wzrostu a pocz tkowym dochodem, czyli relatywnie szybszy wzrost w regionach pocz tkowo biedniejszych: absolutna (bezwarunkowa) regiony pocz tkowo biedniejsze rozwijaj si szybciej od bogatszych niezale»nie od charakterystyk strukturalnych, warunkowa negatywna zale»no± wyst puje tylko dla regionów podobnych pod wzgl dem charakterystyk strukturalnych (np. infrastruktura techniczna, kapitaª ludzki).

4 Podej±cie klasyczne Podej±cie przestrzenne Ramy analizy Dane Klasyczna analiza konwergencji beta W uproszczeniu konwergencja beta analizowana jest z wykorzystaniem nast puj cego równania: PKB t = α + βpkb t0 + γx t0 + ɛ t (1) ujemna warto± β oznacza,»e biedniejsze pocz tkowo regiony rozwijaj si szybciej, co prowadzi do konwergencji, dodanie do modelu X t0 (dodatkowych charakterystyk strukturalnych) oznacza testowanie konwergencji warunkowej.

5 Podej±cie klasyczne Podej±cie przestrzenne Ramy analizy Dane Model przestrzennego opó¹nienia (spatial lag model) uwzgl dnianie w modelu tzw. opó¹nie«przestrzennych pozwala bada wpªyw regionów s siedzkich na analizowane zjawisko, w jednej z najprostszych form dotyczy ono zmiennej obja±nianej (tu: przeci tnego wzrostu PKB): PKB t = α + ρw PKB t + βpkb t0 + γx t0 + ɛ t (2) gdzie W jest tzw. macierz wag przestrzennych, a parametr ρ wspóªczynnikiem przestrzennej autoregresji, W deniuje relacj mi dzy ka»d par regionów (s siedztwo), W PKB t mo»na w uproszczeniu interpretowa jako ±redni wzrost PKB w regionach s siaduj cych.

6 Podej±cie klasyczne Podej±cie przestrzenne Ramy analizy Dane Przestrzenny model Durbina (Spatial Durbin Model, SDM) Model przestrzenny, który zawiera opó¹nienie przestrzenne zmiennej zale»nej (tu PKB t ) i zmiennych obja±niaj cych (tu wektora X t0): PKB t = α + ρw PKB t + βpkb t0 + γx t0 + δwx t0 + ɛ t (3) gdzie δ zawiera wspóªczynniki przestrzennej regresji opisuj ce przestrzenny wpªyw wybranych charakterystyk regionów s siaduj cych na wzrost PKB w analizowanym regionie.

7 Podej±cie klasyczne Podej±cie przestrzenne Ramy analizy Dane Ramy analizy badanie dla podregionów w okresie , podregiony jednostkami wyª cznie do celów stastystycznych bez administracji i jakichkolwiek kompetencji, w 2008 wprowadzono nowe 66 podregionów, analiza dla 45 podregionów z okresu , du»e miasta wª czone do otaczaj cych podregionów (ostatecznie 39), okres , a tak»e podziaª na 3 podokresy: , oraz

8 Podej±cie klasyczne Podej±cie przestrzenne Ramy analizy Dane Dane generalnie dane z BDR GUS, ale wi kszo± zmiennych niedost pna dla podregionów dla caªego okresu, w 1999 reforma administracyjna z 49 na 16 województw, w 2004 wprowadzono podregiony (wej±cie do UE) odt d dane dost pne, PKB przeliczone wstecz do roku 1995, dost pne tak»e dane o populacji, kapitaª zyczny dla 1995 i 1998 przeliczenie na podregiony ze starych 49 województw na bazie populacji, zmienne demograczne zagregowane z poziomu gmin dla caªego okresu ,

9 Podej±cie klasyczne Podej±cie przestrzenne Ramy analizy Dane Dane cd. wyksztaªcenie wy»sze najbardziej problematyczne wyksztaªcenie wy»sze ocjalne dane dost pne tylko za 2002 (spis powszechny), warto±ci dla 1995 i 1998 obliczono dla 49 starych województw na podstawie BBGD, nast pnie przeliczone na podregiony, zmiana mi dzy 2002 i 2006 oszacowana w dwóch krokach: liczba absolwentów studiów wy»szych jako przybli»enie przyrostu, zaªo»ono pewn mobilno± mi dzy regionami stopy migracji absolwentów oszacowane w osobnym badaniu na bazie danych z portalu

10 Wst p Regionalny PKB i jego wzrost estymacji MNK i SDM PKB per capita w 2006 (lewy) i ±rednia stopa wzrostu w (prawy) Mikoªaj Herbst Piotr Wójcik Efekty przestrzenne w konwergencji polskich podregionów

11 Regionalny PKB i jego wzrost estymacji MNK i SDM Pocz tkowy PKB per capita i ±rednia stopa wzrostu dywergencja spowodowana dynamicznym rozwojem najbogatszych regionów (gªównie Warszawa i Pozna«)

12 Regionalny PKB i jego wzrost estymacji MNK i SDM Odchylenie standardowe regionalnego PKB per capita w latach

13 Regionalny PKB i jego wzrost estymacji MNK i SDM Opis szacowanych równa«zmienna zale»na: stopa wzrostu PKB w odniesieniu do zasobu siªy roboczej (dane o liczbie zatrudnionych z BDR niespójne w czasie), 10 ró»nych specykacji 5 szacowanych MNK i 5 z efektami przestrzennymi (SDM), specykacje 13 warto±ci pocz tkowe dla zmiennych obja±niaj cych, specykacje 4 i 5 zmiana w czasie zmiennych obja±niaj cych,

14 Regionalny PKB i jego wzrost estymacji MNK i SDM MNK i SDM dla okresu zmienna MNK SDM stala ** *** *** log(lag PKB) 0.027** ** *** 0.027*** *** *** lag kapital fizyczny * lag wyzsze wyksztalcenie 0.152* * lag WDB w rolnictwie -0.06* ** region legnicki/plocki 0.032*** 0.02*** 0.029*** 0.021*** miasto powyzej 1,000, ** 0.048*** 0.026* 0.048*** miasto powyzej 500, *** 0.012*** 0.02*** 0.015*** miasto powyzej 200, ** d kapital fizyczny 0.352*** 0.269*** 0.382*** 0.28*** d wyzsze wyksztalcenie d WDB w rolnictwie splag log(lag PKB) splag lag kapital fizyczny 0.025* splag lag wyzsze wyksztalcenie splag lag WDB w rolnictwie splag region legnicki/plocki splag miasto powyzej 1,000, splag miasto powyzej 500, splag miasto powyzej 200, splag d kapital fizyczny splag d wyzsze wyksztalcenie 0.095** splag d WDB w rolnictwie 0.522** Rho 0.421* ** Moran I Moran I odch. std. 2.11** 2.064** 1.881** 3.201*** 2.383*** AIC

15 Regionalny PKB i jego wzrost estymacji MNK i SDM MNK i SDM dla okresu wnioski raczej dywergencja ni» konwergencja, kapitaª ludzki mo»e by ¹ródªem przewagi szybko rosn cych regionów (równanie 2.), kapitaª ludzki nieistotny, je±li kontrolowana wielko± miasta centralnego, dodanie zmiennych dla miast centralnych > pocz tkowy PKB ujemny i istotny, warunkowa konwergencja raczej mi dzy regionami z miastami centralnymi podobnej wielko±ci, a nie o podobnym zasobie kapitaªu ludzkiego, dla zmian zmiennych obja±niaj cych (specykacje 4 i 5), regionalny wzrost zale»y od przyrostu kapitaªu zycznego, a nie ludzkiego, model SDM wskazuje na pewne zale»no±ci przestrzenne.

16 Regionalny PKB i jego wzrost estymacji MNK i SDM MNK i SDM dla podokresu zmienna MNK SDM stala * ** *** log(lag PKB) * ** *** *** lag kapital fizyczny 0.037*** ** lag wyzsze wyksztalcenie lag WDB w rolnictwie 0.118* 0.157*** region legnicki/plocki 0.03** 0.04*** 0.025** 0.027** miasto powyzej 1,000, *** 0.109*** 0.144*** 0.176*** miasto powyzej 500, *** 0.025** 0.05*** 0.046*** miasto powyzej 200, d kapital fizyczny d wyzsze wyksztalcenie * d WDB w rolnictwie ** splag log(log PKB) splag lag kapital fizyczny splag lag wyzsze wyksztalcenie splag lag WDB w rolnictwie splag region legnicki/plocki splag miasto powyzej 1,000, *** splag miasto powyzej 500, ** splag miasto powyzej 200, *** *** splag d kapital fizyczny ** splag d wyzsze wyksztalcenie 0.233** ** splag d WDB w rolnictwie 0.757*** Rho Moran I Moran I odch. std ** ** AIC

17 Regionalny PKB i jego wzrost estymacji MNK i SDM MNK i SDM dla podokresu zmienna MNK SDM stala ** * log(lag PKB) * ** ** ** ** ** lag kapital fizyczny ** 0.019* 0.045*** lag wyzsze wyksztalcenie 0.475*** *** lag WDB w rolnictwie ** *** region legnicki/plocki miasto powyzej 1,000, ** miasto powyzej 500, * miasto powyzej 200, * 0.009* 0.013*** d kapital fizyczny 0.229*** 0.263*** 0.289*** 0.256*** d wyzsze wyksztalcenie d WDB w rolnictwie * splag log(log PKB) ** 0.095** splag lag kapital fizyczny * splag lag wyzsze wyksztalcenie ** splag lag WDB w rolnictwie 0.15 splag region legnicki/plocki splag miasto powyzej 1,000, * splag miasto powyzej 500, * splag miasto powyzej 200, * splag d kapital fizyczny splag d wyzsze wyksztalcenie 0.167** splag d WDB w rolnictwie 0.244* Rho Moran I Moran I odch. std ** 1.888** AIC

18 Regionalny PKB i jego wzrost estymacji MNK i SDM MNK i SDM dla podokresu zmienna MNK SDM stala * ** ** ** log(lag PKB) 0.024** ** * ** lag kapital fizyczny lag wyzsze wyksztalcenie ** lag WDB w rolnictwie region legnicki/plocki 0.06*** 0.058*** 0.061*** 0.054*** miasto powyzej 1,000, ** miasto powyzej 500, * 0.016*** miasto powyzej 200, * 0 d kapital fizyczny * d wyzsze wyksztalcenie 0.111* * d WDB w rolnictwie ** splag log(lag PKB) 0.046* * splag lag kapital fizyczny splag lag wyzsze wyksztalcenie splag lag WDB w rolnictwie 0.191* splag region legnicki/plocki splag miasto powyzej 1,000, splag miasto powyzej 500, * splag miasto powyzej 200, splag d kapital fizyczny * splag d wyzsze wyksztalcenie splag d WDB w rolnictwie Rho Moran I Moran I odch. std AIC

19 Regionalny PKB i jego wzrost estymacji MNK i SDM MNK i SDM dla podokresów wnioski absolutna konwergencja beta nie wyst puje w»adnym z podokresów, konwergencja warunkowa w latach i , ale nie w (dywergencja), dwa pierwsze okresy bardzo ró»ne dynamiczny wzrost vs. spowolnienie; ró»ne czynniki konwergencji, : konwergencja zwi zana z potencjaªem du»ych miast centralnych; zyskuj tak»e regiony surowcowe, : rola du»ych miast znika pojawia si kapitaª zyczny i WDB w rolnictwie (ujemna zale»no± ), wzrost bardziej przestrzennie skoncentrowany w czasie spowolnienia ni» w okresie prosperity istotny, dodatni wpªyw pocz tkowego PKB per capita w regionach s siaduj cych.

20 regionalne zró»nicowanie dochodu wzrosªo w latach dywergencja absolutna, konwergencja warunkowa dla caªego okresu i dwóch podokresów ró»ne czynniki, brak wpªywu kapitaªu ludzkiego na stopy wzrostu przy kontrolowaniu wielko±ci miasta centralnego, szybszy wzrost w regionach pochodn dost pu do surowców naturalnych lub efektów aglomeracyjnych, ró»nice w dochodzie mi dzy regionami z du»ymi miastami a pozostaªymi rosªy, szczególnie w okresach szybkiego wzrostu, raczej sªabe efekty przestrzenne wywierane przez du»e aglomeracje na regiony s siaduj ce gªównie w latach

21 Pytania??? Dzi kuj za uwag