Details

Объектом исследования являются субъекты Российской Федерации как единицы пространственного анализа регионального экономического развития. Предметом исследования выступает влияние показателей человеческого капитала на уровень экономического развития регионов России, выражаемый через валовой региональный продукт на одного занятого (ВРП на занятого). Работа посвящена оценке влияния количественных и качественных характеристик человеческого капитала на региональное экономическое развитие субъектов Российской Федерации. Систематизированы теоретические подходы к измерению человеческого капитала, сформирован панельный датасет по 85 регионам России за 2000–2023 гг., построены и сопоставлены модели Pooled OLS, фиксированных и случайных эффектов с диагностикой мультиколлинеарности (VIF), выбором спецификации по критерию Хаусмана и анализом пространственной автокорреляции остатков. Использованы методы анализа и синтеза, систематизации, описательной статистики, регрессионного моделирования на панельных данных, тест Хаусмана и анализ пространственной автокорреляции (индекс Морана, SAR, SEM); обработка выполнена в среде Python (Google Colab) и пакетах MS Office. Выявлена значимая положительная связь показателей качества человеческого капитала (ожидаемая продолжительность жизни, уровень образования, смертность в трудоспособном возрасте) с экономическим развитием регионов России; показано преимущество моделей с фиксированными эффектами (R²_within до 0,99).  Полученные результаты могут использоваться при разработке региональных стратегий социальноэкономического развития и совершенствовании методов статистического анализа влияния человеческого капитала на экономический рост регионов.

The object of the study is the subjects of the Russian Federation considered as spatial units of regional economic analysis. The subject of the study is the influence of human capital indicators on the level of economic development of Russian regions, expressed through gross regional product per employed person (GRP per worker). The given work is devoted to assessing the impact of quantitative and qualitative characteristics of human capital on the indicator of regional economic development of the subjects of the Russian Federation. The following tasks were addressed: systematization of theoretical approaches to measuring human capital; construction of a panel dataset covering 85 Russian regions for the period 2000–2023; estimation and comparison of Pooled OLS, fixed effects (FE), and random effects (RE) models; multicollinearity diagnostics (VIF) and model selection via the Hausman test; and analysis of spatial autocorrelation of residuals. The following methods were applied: analysis and synthesis, systematization, descriptive statistics, panel data regression modeling, the Hausman specification test, and spatial autocorrelation analysis (Morans index, SAR, SEM). Data processing was performed in Python (Google Colab) using NumPy, Pandas, Statsmodels, Scikit-learn, Matplotlib, and Seaborn libraries, as well as MS Excel and MS Word. Based on the results of the work, a significant positive relationship between human capital quality indicators and regional economic development was revealed; fixed effects models were found to best explain within-region GRP variation (R²_within up to 0.99); weak spatial autocorrelation of residuals was identified based on Morans criterion; and recommendations for improvement of regional human capital development policy were developed. The results obtained are applicable in the development of regional socio-economic development strategies for the subjects of the Russian Federation, as well as in improving methods for statistical analysis and modeling of the impact of human capital on regional economic growth.