Regional per capita income differences: Spatial and hierarchical dependencies

Abstract

Relevance. Regional differences in per capita income are a matter of concern for many countries for many reasons, including the threat that such regional disparities pose to national security. Multiple tools and methods are used to investigate these disparities and fix them. The use of lower level aggregated data and the analysis that takes into account spatial interactions thus become particularly relevant because it allows us to reveal the diversity of interactions at the micro-level. Research objective. This study aims to determine the significance of spatial relationships at different levels of data aggregation and hierarchical dependencies in per capita income and highlight the level of administrative division (regional or municipal) that has the greatest impact on per capita income. Methods and data. The analysis relies on the data from 2,270 municipalities in 85 Russian regions. The Hierarchical Spatial Autoregressive Model (HSAR) was used to distinguish both spatial and hierarchical effects. We used three specifications of the model: with estimates of the spatial interaction on the higher level (spatial error at the regional level), on the lower level (spatial lag at the municipal level), and on both levels. Results. Spatial interactions explain the observed variation of per capita income at the municipal level data at both the higher (regional) and lower (municipal) levels but the model with the estimated spatial interaction on the higher level was better. Conclusion. Despite the importance of spatial interactions at the lower level, models that take into account spatial interactions only at the upper level may better explain the observed differences in some cases. Our findings contribute to the rather scarce research literature on spatial relationships on several levels of administrative division. We have shown that for each specific case it is important to identify not only the factors but also the spatial effects in relation to this or that level of the territorial hierarchy.

Актуальность. Региональные различия в доходах на душу населения беспокоят многие страны, в том числе из-за угрозы национальной безопасности. В поисках путей снижения дифференциации доходов разрабатываются новые инструменты и методы. Среди направлений совершенствования инструментальной базы анализа выделяются переход на менее агрегированные данные и включение в оценку пространственных взаимодействий, которые в совокупности позволяют увидеть и учесть все многообразие проявления экономических явлений на микроуровне. Цель исследования. Это исследование направлено на определение значимости пространственных связей на разных уровнях агрегации данных, иерархических зависимостей в доходах на душу населения и выделение уровня административного деления (регионального или муниципального), оказывающего наибольшее влияние на его изменение. Данные и методы. Анализ проводился на данных 2270 муниципальных образований в разрезе 85 субъектов Российской Федерации. Для выделения пространственных и иерархических эффектов применялась иерархическая пространственная модель (HSAR) в трех спецификациях: с оценками пространственного взаимодействия на верхнем уровне (пространственная ошибка на региональном уровне), нижнем уровне (пространственное отставание на муниципальном уровне) и на обоих уровнях. Результаты. Пространственные эффекты объясняют наблюдаемую вариацию муниципальных образований по доходам на душу населения как на верхнем (региональном), так и на нижнем (муниципальном) уровнях, но модель с оценкой пространственного взаимодействия на верхнем уровне имеет более высокое качество. Выводы. Несмотря на важность пространственных взаимодействий на нижнем уровне, модели, учитывающие пространственные взаимодействия только на верхнем уровне, в некоторых случаях могут лучше объяснить наблюдаемые различия. Этот вывод позволяет дополнить достаточно редкие и дискуссионные исследования пространственных отношений, учитывающих зависимости одновременно на нескольких уровнях административного деления. Он показывает, что каждый случай нуждается в конкретизации не только факторов, но пространственных эффектов применительно к уровню территориальной иерархии.

现实性：人均收入的地区差异是许多国家关注的问题，因为这对国家安 全存在威胁。为了缩减收入差异，很多国家正在开发新的工具和方法。本文在改进分析工具时，关注到以前较少汇总的数据，并将空间相互作 用纳入评估。这些都使我们有可能在微观层面看到和考虑经济现象的所 有表现形式。 研究目标：本研究旨在确定不同数据集合中空间的重要性，以及等级依 赖对人均收入的决定性。并且会对人均收入差异影响最大的行政区域进 行区分确定。数据和方法：分析基于俄罗斯联邦 85 个组成实体的2270 个城市数 。 为了突出空间和层次效应，研究在三个方面使用异质性空间自回归模型 （HSAR）：上层的空间相关性（区域级别的空间误差），下层的空间相 关性（城市级别的空间滞后）以及两个层级的空间相互作用。 研究结果：空间分析解释了上层（区域级别）和下层（城市级别）的人 均收入变化。模型显示上层的空间交互效率更高。结论：尽管下层空间交互作用很重要，但仅考虑上层空间交互作用的模 型在某些情况下可以更好地解释观察到的差异。这一结论使得相当罕见 和有争议的空间关系研究成为可能。而研究也同时考虑了多个行政区划 级别的依赖关系。它表明，每个案例不仅需要说明具体因素，还需要描 述与地域等级相关的空间效应.