Факторы экономического роста Нижегородской области: моделирование ВРП с использованием данных регионов-двойников

Выявление тенденций развития и потенциала роста российских регионов в новых условиях требует разработки продвинутых подходов к моделированию основных экономических показателей. Целью статьи является эконометрическое моделирование и анализ ВРП Нижегородской области с использованием данных регионов-двойников (на примере Нижегородской области). Отбор регионов-двойников осуществлялся на основе схожести отраслевых структур, уровня и тенденций развития. С использованием панельных данных по 16 регионам кластера Нижегородской области за 2000-2022 годы построены функции Кобба - Дугласа с лаговыми переменными, оцененные методом максимального правдоподобия с коррекцией на групповую гетероскедастичность. В результате моделирования установлено положительное влияние факторов предложения (накопленных основных фондов, текущих инвестиций, количества занятых), факторов спроса (доходов на душу населения в прошлом периоде) на текущий ВРП. Важную роль в увеличении ВРП в рассматриваемом кластере также играет масштаб и структура бюджетных расходов региона. Среднегодовая ключевая процентная ставка Банка России, а также ее изменение оказывают отрицательное влияние на ВРП. Кроме того, ВРП регионов кластера находится в прямой зависимости от цены нефти марки Brent, что свидетельствует об исторической зависимости российской экономики от нефтяного сектора и курса доллара к рублю, который влияет на ценовую составлявшую ВРП через эффект переноса, а также процессы импортозамещения. Полученные результаты могут быть основой для дальнейшей разработки прогнозов и сценариев развития области на перспективу, определения последствий регулирующих воздействий на региональном уровне и эффектов неуправляемых макроэкономических параметров. Развитие исследования в будущем возможно путем вовлечения в него высокочастотных данных, разработки моделей более продвинутых спецификаций, в том числе структурированных и агрегированных, раздельного моделирования инфляционной и реальной составляющей ВРП, что позволит создавать более точные краткосрочные прогнозы