Роль жилищной политики в муниципальном экономическом развитии заключается в том, чтобы сделать город привлекательным, повысить качество жизни и благотворно влиять на устойчивое развитие города.

Город представляет собой систему из пространственных и социально-экономических аспектов развития, из поддержания нужной величины которых зависит успешность городского развития. При этом одной из главных аспектов пространственного развития является жилищная застройка.

В итоге была выдвинута гипотеза о том, что экономическое развитие города и жилищное строительство взаимосвязано, а именно с помощью оказываемого влияния на жилищное строительство города местные власти могут стимулировать экономическое развитие.



2. Анализ экономического развития, жилищного строительства и социально-демографических изменений в крупнейших городах России

Анализ политики преобразования городской территории и социально-экономической политики в Перми и городах, сходных по уровню развития

Как уже было упомянуто ранее одной из главных проблем больших городов России остается экстенсивное использование территориальных ресурсов, причина которой кроется как в политике, проводимой в советское время, так и в современной политики властей.

Для анализа политики преобразования городских территорий и социально-экономической политики были не случайно выбраны город Пермь и города, схожие по уровню развития, к которым относятся Екатеринбург, Уфа, Казань, Нижний Новгород, Самара и Челябинск. Все эти города имеют много общего:

1) занимают преимущественно срединное территориальное положение среди крупнейших городов России;

2) города-миллионеры;

3) численность населения находится в небольшом диапазоне различия (1100-1500 тыс. человек);

4) региональные столицы;

5) находятся на территории двух соседних округов: Приволжский федеральный округ и Уральский федеральный округ, то есть территориально близки;

6) города с хорошо развитий промышленностью;

7) хорошая транспортная доступность;

8) неэффективная структура землепользования;

9) относительно схожие природно-климатические условия;

10) экологические проблемы;

11) являются полюсами роста страны в целом;

12) экстенсивное использование территории, которое создало схожие проблемы: много неиспользуемой территории в центре, транспортная напряженность, недостаточная обеспеченность инфраструктурой.

Общие «черты» послужили тому, чтобы рассмотреть именно эти города в плане их развития.

Анализ политики преобразования городской территории и социально-экономической политики поможет понять, насколько внимание уделяется роли жилищного сектора в экономическом развитии города.

Во всех рассмотренных городах существует, так или иначе, дефицит земель для развития в рамках городской черты. Данную проблему можно решить различными способами:

1) присоединением к городу новых территорий, т.е. перемещением городской черты;

2) увеличение плотности застройки;

3) строительство после сноса ветхих и аварийных зданий;

4) вынос промышленных предприятий за черту города и застройка освободившихся территорий;

5) высотная застройка;

6) освоение свободных территорий, требующих специальной инженерной подготовки;

7) подземное строительство [Федорова, Сафина, 2016].

Для достижения наилучшего эффекта от развития города необходимо анализировать и применять самый целесообразный вариант развития города либо сочетание различных направлений.

Анализ политики преобразования городской территории в указанных городах был проведен при изучении их генеральных планов, который, как было указано ранее, является одним из важнейших документов, связанных с развитием города. В данном документе содержатся транспортные, архитектурно-планировочные, инженерные, социальные, производственные и экологические аспекты развития города с учетом пространственной привязки. Он определяет территориальное планирование и зонирование территории города [Абдуллаев, Шабанова, 2016].

Генеральный план - это документ, на основании которого осуществляется градостроительное освоение территории: планировка, застройка, реконструкция и иная градостроительная деятельность. При этом Генплан является инструментом управления развития территории города, а главной задачей является обеспечение устойчивого развития территории, в том числе повышение качества жизни населения [Бунина, Скрипкина, 2017].

Результаты анализа были сведены в таблицу, которая представлена в приложении 1.

После анализа генпланов рассматриваемых городов можно сделать следующие выводы. Во-первых, планирование пространственного развития, в том числе жилищное строительство, так или иначе, связано с социально-экономическим развитием во всех городах. Даже не смотря на то, что в Екатеринбурге нет конкретных целей и задач пространственного развития.

Во-вторых, почти во всех городах, за исключением Екатеринбурга, выделяются приоритеты «компактного города». В первую очередь это повышение интенсивности использования территорий. Необходимость роста территории Екатеринбурга обосновывается недостаточностью земель в существующей черте потребных территорий для обеспечения развития по результатам расчетов.

В-третьих, нужно отметить, что в генеральном плане города Уфа рассматривается возможность в дальнейшем объединение территорий города Уфы и Уфимского района в единое муниципальное образование городской округ Уфа, а это уже не соответствует идеологии «компактного города».

В-четвертых, в некоторых аспектах политика «компактного города» также не прослеживается в отношении города Самара. Например, в центре имеются большие неиспользуемые территории, которые в советское время были резервом для развития промышленных объектов. При этом вовлечение их в интенсивное использование достаточно проблематично. А при формировании городских округов Уфы и Самары происходит присоединение значительных территорий, другими словами разрастание территории города при достаточном внутреннем резерве для развития.

В-пятых, анализ содержательной части генеральных планов показал, что идеология «компактного города» полностью или частично реализуется во всех аспектах развития городов, за исключением изменения границ города Екатеринбурга.

Таким образом, из анализа генерального плана можно понять политику преобразования города, но при этом нужно отметить, что не всегда власти следуют принципам существующего генерального плана. Кроме того, можно сказать, что мировое веянье «компактного города» нашло свое отражение в России, а именно в документах территориального планирования городов.

Для анализа социально-экономической политики в Перми и городах, сходных по уровню развития были проанализированы их стратегии развития, а именно развитие их в пространственном и жилищном аспекте.

Данный документ был выбран для анализа так как:

1) является документом, в котором отражено общее стратегическое видение направления развития города, цель, задачи, направления развития и методы решения задач, то есть позволяет уменьшить неопределенность будущего в городском развитии тем самым дает жителям некую уверенность в благоприятном развитии города;

2) позволяет добиться устойчивого социально-экономического развития на основе совокупного использования имеющихся факторов и ресурсов города, то есть эффективно использовать имеющиеся ограниченные ресурсы;

3) одно из главных предназначений состоит в том, что выбор направлений развития города происходит после учета и анализа внутренних и внешних ресурсов развития города с привлечением всевозможных стейкхолдеров в процесс, то есть позволяет сделать процесс управления городской территории более открытым, предоставляет населению возможность активного участия в этом, а также укореняет уверенность в том, что обеспечение общественными благами осуществляется справедливо, демократично и эффективно;

4) помогает инвесторам, местной власти, бизнесу принимать решения;

5) инструмент управления, с помощью которого координируются долгосрочные интересы различных субъектов города с целью укоренения его конкурентоспособности [Копыченко, 2015];

Таким образом, можно сделать вывод, что анализ стратегии развития позволяет выявить направления социально-экономического развития города, в том числе политики, касаемо жилищной сферы, и понять, почему именно такие направления в конкретном городе. Кроме того одним из главных направлений стратегии социально-экономического развития является повышение качества жизни, что в первую очередь отражается через улучшения в экономической и жилищной сфере.

Результаты анализа были сведены в таблицу, которая представлена в приложении 2.

После проведенного анализа стратегий социально-экономического развития городов можно сделать следующие выводы. Во-первых, в рассмотренных стратегиях развития главная цель прямо или косвенно направлена на повышение качества жизни населения. Так, исходя из анализа стратегической цели, в Перми повышать качество жизни предполагается на основе развития инновационной составляющей экономики. В Челябинске планируется добиться современной многоукладной экономики, что даст большие возможности для развития и роста человеческого капитала, и как следствие это повысит качество жизни. Цель Уфы - притяжение и развитие человеческого капитала и бизнеса, что не возможно без повышения качества жизни. В городах Казань и Екатеринбург сама цель - это повышение качества жизни. В Нижнем Новгороде цель направлена на высокий уровень благосостояния населения и комфортные условия жизни, что является прямым повышением качества жизни. Цель Самары направлена на сохранение и развитие, как экономики, инфраструктуры, так и направлений, необходимых для комфортного проживания населения, то есть на повышение качества жизни. Это говорит о том, что повышение качества жизни горожан должно являться одной из основополагающих целей деятельности местных властей.

Во-вторых, все рассмотренные стратегии имеют направленность на развитие экономики города, ее инвестиционной и инновационной составляющей.

В-третьих, направления стратегий связаны в той или иной степени с пространственным развитием и жилищным строительством. При этом нужно отметить, что в городе Самара нет такой четкой направленности стратегии на указанные направления. Здесь направления связаны с пространственным развитием и косвенно с жилищным строительством, но при этом нет конкретных целей с развитием жилой застройки. А основной акцент делается на экологическую составляющую развития и комплекс полюсов.

В-четвертых, касаемо структуры и степени проработанности рассмотренных стратегий. Достаточно четкую структуру имеют все документы, за исключением города Челябинск. По степени проработанности очень сильно отличается стратегия города Перми. Стратегия этого города очень краткая, отсутствует анализ текущей ситуации в городе, а также SWOT-анализ, при этом цели и задачи не конкретны и труднодостижимы в такой формулировке. Можно ее отнести к декларативным стратегиям. Также несколько обще сформулированы цели и задачи в стратегии города Челябинск.

Таким образом, из анализа стратегии социально-экономического развития города можно определить приоритеты развития, каким политическим направлениям местные власти должны уделять больше внимания, какие направления развития города необходимы и почему. Также нужно отметить, что не всегда власти следуют направлениям существующей стратегии, то есть стратегическое планирование на сегодняшний день далеко не всегда используется в качестве универсального инструмента управления и развития города, а также повышения его конкурентоспособности. Необходимо чтобы в дальнейшем стратегическое планирование развивалось и использовалось в данном ключе.

В итоге, исходя из анализа генеральных планов и стратегий социально-экономического развития, можно сделать вывод, что на практике жилищному сектору уделяется достаточно большое внимание в политике городского развития. В этом заключается практическая значимость поставленной раннее гипотезы исследования.

2.1 Методология исследования влияния темпов жилищного строительства на экономическое развитие города

Для проверки сформулированной гипотезы исследования, представленной выше, о том, что экономическое развитие города и жилищное строительство взаимосвязано, а именно оказываемое влияние на жилищную сферу посредством реализации жилищной политики местные власти могут регулировать экономическое развитие города, исследование планируется провести по нижеизложенной методологии.

Для выявления взаимосвязи будут собраны данные, которые непосредственно отражают жилищные, экономические и социально-демографические характеристики развития указанных городов. При этом нужно отметить, что социально-демографические показатели принимаются в качестве контрольных характеристик. Основным источником будет база данных «Экономика городов России», размещённая в ограниченном доступе на сайте Мультистат (Многофункциональный статистический портал), база данных показателей муниципальных образований Росстата, а также данные, размещенные на официальных сайтах городов и регионов.

Данные будут собраны для 50 крупнейших по численности населения (на 01.01.2017г) российских городов (включая г. Пермь), за исключением Москвы, Санкт-Петербурга и Севастополя, так как у них особый статус. Перечень городов приведен в таблице 1.

Нужно отметить, что для обработки массива данных будет использован офисный пакет Microsoft Excel (в нем лучше всего работать со сбором данных), а для проведения исследования программа Stata. Это один из лучших инструментов для статического и эконометрического анализа панельных данных.

Таблица 1 Перечень анализируемых крупнейших городов России по численности населения на 1 января 2017 года

№	Город	№	Город
1	г. Новосибирск	26	г. Томск
2	г. Екатеринбург	27	г. Оренбург
3	г. Нижний Новгород	28	г. Кемерово
4	г. Казань	29	г. Новокузнецк
5	г. Челябинск	30	г. Рязань
6	г. Омск	31	г. Астрахань
7	г. Самара	32	г. Набережные Челны
8	г. Ростов-на-Дону	33	г. Пенза
9	г. Уфа	34	г. Липецк
10	г. Красноярск	35	г. Киров
11	г. Пермь	36	г. Чебоксары
12	г. Воронеж	37	г. Тула
13	г. Волгоград	38	г. Калининград
14	г. Краснодар	39	г. Балашиха
15	г. Саратов	40	г. Курск
16	г. Тюмень	41	г. Ставрополь
17	г. Тольятти	42	г. Улан - Удэ
18	г. Ижевск	43	г. Тверь
19	г. Барнаул	44	г. Магнитогорск
20	г. Ульяновск	45	г. Сочи
21	г. Иркутск	46	г. Иваново
22	г. Хабаровск	47	г. Брянск
23	г. Ярославль	48	г. Белгород
24	г. Владивосток	49	г. Сургут
25	г. Махачкала	50	г. Владимир



Также нужно отметить, что такой показатель как средний возраст будет рассчитан исходя из данных Росстата о возрастной структуре населения по следующей формуле:

,

где - середина соответствующей возрастной группы;

- численность возрастной группы.

Далее необходимо сформировать две базы в абсолютных значениях и рассчитать темп изменения вышеуказанных характеристик - относительных значениях для второй базы.

В итоге для исследования будут отобраны показатели, которые характеризуют жилищные, экономические и социально-демографические характеристики развития городов, а также отражают влияние жилищной политики власти на социально-экономическое развитие, и помогут проверить поставленную гипотезу.

Показатели, характеризующие развитие городов в абсолютных показателях:

1) Экономические:

а) Среднегодовая численность работающих в организациях, тыс. чел.

б) Среднемесячная заработная плата, руб.

в) Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами (далее - темп прироста объема отгруженных товаров), млн. руб.

г) Инвестиции в основной капитал, млн. руб.

2) Жилищные:

а) Общая площадь жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя, м2 на чел.

б) Ввод в действие жилых зданий, квартир в них и общей площади квартир за счет всех источников финансирования, тыс. м2

в) Число семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия в отчетном году, семей.

г) Число семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия в % к состоящим на учете, %.

д) Доля общей площади жилых помещений в ветхих и аварийных жилых домах от общей площади жилых помещений.

3) Социально-демографические:

а) Средний возраст, лет.

б) Численность населения, тыс. чел.

в) Число родившихся, чел.

г) Прирост населения за счет миграции, чел.

Показатели, характеризующие развитие городов в относительных величинах:

1) Экономические:

а) Темп прироста среднегодовой численности работающих в организациях

б) Темп прироста среднемесячной заработной платы

в) Темп прироста объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами в действующих ценах организаций (далее - темп прироста объема отгруженных товаров)

г) Темп прироста инвестиции в основной капитал

2) Жилищные:

а) Темп прироста общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя

б) Темп прироста ввода в действие жилых зданий, квартир в них и общей площади квартир за счет всех источников финансирования

в) Темп прироста числа семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия в отчетном году

г) Темп прироста числа семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия в % к состоящим на учете

д) Темп прироста доли общей площади жилых помещений в ветхих и аварийных жилых домах от общей площади жилых помещений

е) Темп прироста доли площади муниципального жилищного фонда от общей площади жилых помещений

3) Социально-демографические:

а) Темп прироста среднего возраста

б) Темп прироста числа родившихся

в) Темп прироста населения за счет миграции

Таким образом, для того, чтобы проанализировать факторы, определяющие динамику экономического развития в крупнейших российских городах в рамках поставленной гипотезы, необходимо собрать данные, отражающие развитие 50 крупнейших городов и преобразовать их в динамические панельные данные с несколькими параметрами.

Панельные данные - это (panel data) «пространственная выборка объектов, прослеживаемая во времени, и, следовательно, она предоставляет множество наблюдений над каждым отдельным объектом»
[Ратникова, с. 271].

Нужно отметить, что динамические панельные данные позволяют совместно проследить во времени и по нескольким параметрам несколько объектов, в данном случае городов и что немало важно учесть индивидуальные особенности.

Для дальнейшего анализа собранные базы панельных данных в абсолютных и относительных величинах, отражающие изменение жилищных и социально-экономических развития крупнейших городов за период с 1997 года по 2016 год, будут проанализированы в программе Stata.

В первую очередь будет проведен корреляционный анализ, который заключается в выявлении тесно связанных между собой характеристик, а именно влияния жилищных и социально-демографических характеристик на экономические. В процессе корреляционного анализа рассчитываются коэффициенты корреляции. Именно по их значениям будет определено, какие показатели нужно оставить, а какие следует исключить из дальнейшего анализа. При этом также учитывался временной лаг. Нужно отметить, что учитывались коэффициенты, по которым отмечается даже умеренная взаимосвязь (>0,3) между результирующими и остальными показателями.

Далее, исходя из корреляционного анализа, будут построены три регрессионные моделей. В первой зависимая переменная Y - среднемесячная заработная плата, а Х - жилищные, экономические и социально-демографические характеристики, с которыми была выявлена корреляционная взаимосвязь. Во второй регрессионной модели зависимая переменная Y - объем отгруженных товаров, а Х - также жилищные, экономические и социально-демографические характеристики, с которыми была выявлена корреляционная взаимосвязь. В третьей регрессионной модели зависимая переменная Y - инвестиции в основной капитал, а Х - также жилищные, экономические и социально-демографические характеристики, с которыми была выявлена корреляционная взаимосвязь. При этом также учитывался временной лаг, то есть для зависимых переменных (Y) брались характеристики текущего года (t), а для независимых (X) - предыдущего года (t-1).

Далее, для того чтобы исключить влияние индивидуальных особенностей города, принимается к оценке регрессионная модель не с абсолютными показателями, а именно с темпами прироста этих показателей. То есть данный метод исследования позволяет исключить влияние индивидуальных особенностей и экономические изменения в рассматриваемый период, которые имели место быть во всех рассматриваемых городах в один и тот же период. Поэтому методом построения регрессионной модели был выбран first difference (FD).

В итоге, необходимо оценить следующую регрессионную модель:

??it = ?? + xit + it,

Где: i - номер города-миллионера;

t - год наблюдения;

xit - анализируемые показатели пространственного, экономического и социально-демографического развития в i-ом городе в году t;

it - остаточное возмущение (случайная составляющая регрессии).

Нужно отметь, что сначала будут оцениваться база данных с абсолютными показателями, а затем с относительными.

Исходя из анализа результатов регрессионной модели панельных данных, будут выявлены факторы, определяющие динамику экономического развития в крупнейших российских городах.

Также нужно отметить, что данная методология имеет ограничения анализа:

1) Выборка из 50 городов является достаточно ограниченной.

2) Анализируемые базы ограничены учетом временного лага в 1 и 2 года.

В итоге, исходя из результатов исследования и их анализа, планируется подтвердить либо опровергнуть гипотезу исследования.

Анализ факторов, определяющих динамику экономического развития в крупнейших российских городах: оценка роли жилищного сектора

Следуя методологии, изложенной выше, были собраны данные, отражающие развитие 50 крупнейших городов России за исключением городов федерального значения Москва, Санкт-Петербург и Севастополь. Для этого были использованы база данных «Экономика городов России», размещённая в ограниченном доступе на сайте Мультистат (Многофункциональный статистический портал), база данных показателей муниципальных образований, а также данные, размещенные на официальных сайтах городов и регионов.

Нужно отметить, что данные планировалось рассмотреть и проанализировать за весь представленный временной период с 1970 по 2016 год. Но рассматриваемый период пришлось сократить до 20 лет - с 1997 по 2016 год, так как за более ранний период не все выбранные показатели имели данные. Также по причине отсутствия необходимого ежегодного количества наблюдений в рассматриваемом периоде были исключены некоторые показатели, такие как численный состав среднего домохозяйства, число квартир на 1000 человек населения (3-4 наблюдения в рассматриваемом периоде).

Затем были сформированы две базы данных: с абсолютными и относительными показателями. Относительные показатели - рассчитанные темпы прироста собранных данных. Это было сделано для того, чтобы исключить влияние индивидуальных особенностей города.

Согласно проверяемой гипотезе, в исследовании необходимо выявить влияние жилищных на экономические характеристики, а социально-демографические были приняты в качестве контрольных характеристик (Таблица 2,3).

Таблица 2 Показатели, характеризующие развитие городов в абсолютных показателях

№ п/п	Название переменной	Название показателя
Экономические:
1	workers	Среднегодовая численность работающих в организациях, тыс. чел
2	wage	Среднемесячная заработная плата, руб
3	supplied_products	Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами (далее - темп прироста объема отгруженных товаров), млн. руб
4	invest	Инвестиции в основной капитал, млн. руб
Жилищные:
5	area_room	Общая площадь жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя, м2 на чел.
6	new_flat	Ввод в действие жилых зданий, квартир в них и общей площади квартир за счет всех источников финансирования, тыс. м2
7	families_improved _room	Число семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия в отчетном году, семей
8	families_improved _to_need_room	Число семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия в % к состоящим на учете, %
9	wreck_room	Доля общей площади жилых помещений в ветхих и аварийных жилых домах от общей площади жилых помещений
Социально-демографические:
10	age	Средний возраст, лет
11	population	Численность населения, тыс. чел
12	born	Число родившихся, чел.
13	migration	Прирост населения за счет миграции, чел.

Таблица 3 Показатели, характеризующие развитие городов в относительных величинах

№ п/п	Название переменной	Название показателя
Экономические:
1	d_workers	Темп прироста среднегодовой численности работающих в организациях
2	d_wage	Темп прироста среднемесячной заработной платы
3	d_supplied_products	Темп прироста объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами в действующих ценах организаций (далее - темп прироста объема отгруженных товаров)
4	d_invest	Темп прироста инвестиции в основной капитал
Жилищные:
5	d_area_room	Темп прироста общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя
6	d_new_flat	Темп прироста ввода в действие жилых зданий, квартир в них и общей площади квартир за счет всех источников финансирования
7	d_families_improved _room	Темп прироста числа семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия в отчетном году
8	d_families_improved _to_need_room	Темп прироста числа семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия в % к состоящим на учете
9	d_wreck_room	Темп прироста доли общей площади жилых помещений в ветхих и аварийных жилых домах от общей площади жилых помещений
10	d_city_room	Темп прироста доли площади муниципального жилищного фонда от общей площади жилых помещений
Социально-демографические:
11	d_age	Темп прироста среднего возраста
12	d_born	Темп прироста числа родившихся
13	d_migration	Темп прироста населения за счет миграции

В качестве зависимых переменных были выбраны такие экономические показатели как среднемесячная заработная плата, объем отгруженных товаров, а также инвестиции в основной капитал. Данные показатели были выбраны не случайно. Отслеживается рост среднемесячной заработной платы, так как по этому показателю оценивается рост благосостояния населения. Объем отгруженных товаров был выбран, потому что данный показатель отражает изменения уровня производства, экономического потенциала, а также является аналогом ВРП в городе. А величина инвестиций в основной капитал является альтернативным источником, отражающим рост инвестиционной привлекательности города.

Кроме того, был учтен временной лаг: для анализа взяты такие результирующие экономическое характеристики текущего года (t) как среднемесячная заработная плата и объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами, а также инвестиции в основной капитал, и сопоставлены с другими жилищными, экономическими и социально-демографическими характеристиками предыдущего года (t-1). Таким образом, было учтено, как изменение данных характеристик окажет влияние на результирующие характеристики следующего года.

В качестве влияющих на развитие города был также выбран такой экономический показатель как среднегодовая численность работающих в организациях, так как, несомненно, развитие города, как в экономическом, так и в других аспектах, зависит от объема трудовых ресурсов.

В качестве характеристик, отражающих развитие жилищной сферы и проводимую в городе жилищную политику, были выбраны пять показателей, представленные в таблице 2 и 3. Нужно отметить, что по первым два показателям оценивается деятельность работы муниципалитета, а остальные - отражение реализации проводимой жилищной политики. При этом все они, так или иначе, оказывают влияние на экономическое развитие города.

В качестве контрольных социально-демографических характеристик были отобраны такие показатели средний возраст, численность населения, число родившихся и прироста населения за счет миграции. Данные показатели также были выбраны не случайно. По миграционному приросту можно судить, насколько город привлекателен для привлечения в первую очередь трудовых ресурсов. По числу родившихся также можно судить об экономической ситуации в городе, а также оценить потенциал для дальнейшего развития, так как родившиеся сейчас это трудовые ресурсы через 20 лет. Средний возраст также отражает трудовой потенциал в городе, насколько в целом старо население.

Таким образом, данные, отражающие развитие 50 крупнейших городов России были собраны в собственную базу и преобразованы в динамические панельные данные в относительных и абсолютных величинах
(Приложение 3, 4). Также нужно отметить, что такие показатели как доля общей площади жилых помещений в ветхих и аварийных жилых домах от общей площади жилых помещений, а также доля площади муниципального жилищного фонда от общей площади жилых помещений представлены только до 2014 года. Затем в статистике они отсутствуют. Но данные показатели не были исключены и проанализированы, так как он напрямую связаны с проводимой жилищной политикой.

Для дальнейшего анализа собранные базы панельных данных жилищных и социально-экономических характеристик, отражающих развитие крупнейших городов за период с 1997 года по 2016 год, были проанализированы с помощью программы Stata. При этом сначала проведен анализ базы с абсолютными показателями (Приложение 3).

В первую очередь был проведен корреляционный анализ, который заключается в выявлении тесно связанных между собой характеристик, а именно влияния жилищных и социально-демографических характеристик на экономические. В процессе корреляционного анализа рассчитываются коэффициенты корреляции. Именно по их значениям будет определено, какие показатели нужно оставить, а какие следует исключить из дальнейшего анализа. При этом также учитывался временной лаг, то есть для анализа также были взяты такие результирующие экономическое характеристики текущего года (t) как среднемесячная заработная плата и объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами. Они сопоставлялись остальными жилищными, экономическими и социально-демографическими характеристиками предыдущего года (t-1). Нужно отметить, что учитывались коэффициенты, по которым отмечается даже умеренная взаимосвязь (>0,3) между результирующими и остальными показателями. Матрица корреляций Пирсона представлена в таблице 4.

При рассмотрении такой экономической характеристики как среднемесячная заработная плата наибольшая взаимосвязь среди жилищных характеристик была выявлена с площадью жилых помещений, приходящейся на одного жителя. При этом взаимосвязь имеет положительный знак. Это означает, что при увеличении одного показателя второй также увеличится. Также умеренная положительная корреляционная взаимосвязь прослеживается между рассматриваемой характеристикой и вводимого в действие жилья. Среди социально-демографических характеристик наибольшая взаимосвязь с величиной среднемесячной заработной платы была выявлена с числом родившихся, приростом населения за счет миграции. При этом взаимосвязь имеет положительный знак, т.е. эти показатели будут изменяться в одном направлении. Кроме того была выявлена умеренная положительная корреляционная взаимосвязь между рассматриваемой характеристикой и такими экономическими характеристиками как объемом отгруженных товаров и инвестиций в основной капитал.

При рассмотрении второй результирующей экономической характеристики объем отгруженных товаров взаимосвязь среди жилищных характеристик была выявлена только с вводимым в действие жильем. При этом взаимосвязь имеет положительный знак. Это означает, что при увеличении одного показателя второй увеличивается.

Таблица 4 Матрица корреляций показателей развития крупнейших городов, выраженных в абсолютных величинах (временной лаг 1 год)

Переменная	wage	Supplied _products	invest	Families _improved _to_need_room1	families_improved_room1	area_room1	new_flat1	age1	workers1	population1	wreck_room1	born1	migration1	wage1	supplied _products1	invest1
wage	1
supplied_products	0,3985	1
invest	0,4429	0,4093	1
families_improved _to_need_room1	0,0271	0,0107	-0,0122	1
families _improved_room1	-0,2770	-0,0297	0,0075	0,6827	1
area_room1	0,5331	0,2383	0,3668	-0,0054	-0,2251	1
new_flat1	0,4139	0,3505	0,6818	0,0317	0,0388	0,4770	1
age1	0,1363	0,1414	0,2731	-0,0910	-0,2071	0,7055	0,3100	1
workers1	-0,1473	0,3908	0,3254	0,0125	0,3218	-0,0527	0,3844	0,1486	1
population1	-0,0159	0,4657	0,4385	0,0013	0,2492	0,0412	0,5669	0,2100	0,9134	1
wreck_room1	-0,0910	-0,1492	-0,0324	0,0539	0,0567	-0,2453	-0,0153	-0,2419	-0,0558	-0,0269	1
born1	0,3121	0,5695	0,5866	0,0331	0,1216	0,2108	0,7356	0,1747	0,6995	0,8725	0,0238	1
migration1	0,3682	0,1811	0,4973	0,0560	0,0688	0,4268	0,6296	0,2602	0,2106	0,3193	-0,1148	0,4754	1
wage1	0,9779	0,3804	0,4232	0,0267	-0,2517	0,5437	0,4231	0,1253	-0,1495	-0,0157	-0,0957	0,3206	0,3933	1
supplied_products1	0,4040	0,9472	0,3934	0,049	-0,0241	0,2466	0,3567	0,1339	0,3852	0,4539	-0,1574	0,5641	0,2054	0,4088	1
invest1	0,4447	0,3981	0,9115	-0,0193	-0,0040	0,3927	0,7000	0,2654	0,3161	0,4300	-0,0405	0,5982	0,5368	0,4541	0,4083	1

Размещено на http://www.allbest.ru/

Среди социально-демографических характеристик наибольшая взаимосвязь с рассматриваемой характеристикой была выявлена с числом родившихся. При этом взаимосвязь имеет положительный знак, т.е. эти показатели будут изменяться в одном направлении. Кроме того умеренная положительная корреляционная взаимосвязь прослеживается с численностью населения. Кроме того была выявлена умеренная положительная корреляционная взаимосвязь между рассматриваемой характеристикой и такими экономическими характеристиками как величина заработной платы, среднегодовой численностью работающих в организациях и инвестициями в основной капитал. муниципальный жилищный строительство экономический

При рассмотрении третьей результирующей экономической характеристики - инвестиций в основной капитал, наибольшая взаимосвязь среди жилищных характеристик была выявлена с вводимым в действие жильем. При этом взаимосвязь имеет положительный знак. Также данный показатель положительно умеренно коррелирует с площадью жилых помещений, приходящейся на одного жителя. Это означает, что при увеличении одного показателя второй увеличивается. Среди социально-демографических характеристик наибольшая взаимосвязь с рассматриваемой характеристикой была выявлена с числом родившихся. При этом взаимосвязь имеет положительный знак, т.е. эти показатели будут изменяться в одном направлении. Кроме того умеренная положительная корреляционная взаимосвязь прослеживается с численностью населения и миграционным приростом. Кроме того была выявлена умеренная положительная корреляционная взаимосвязь между рассматриваемой характеристикой и такими экономическими характеристиками как величина заработной платы, среднегодовой численностью работающих в организациях и объемом отгруженных товаров.

Кроме того нужно отметить, что при рассмотрении жилищных характеристик высокая положительная корреляционная взаимосвязь была выявлена между числом семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия в отчетном году, и числом семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия в % к состоящим на учете, то есть при составлении регрессионной модели необходимо для исключения их большого взаимовлияния друг на друга и искажения результатов внести в модель только одну характеристику. Также корреляция должна быть учтена при составлении регрессионной модели между площадью жилых помещений, приходящейся на одного жителя и вводимого в действия жилья.

Далее, исходя из корреляционного анализа, были построены три регрессионные моделей. В первой зависимая переменная Y - среднемесячная заработная плата, а Х - жилищные, экономические и социально-демографические характеристики, с которыми была выявлена корреляционная взаимосвязь. Во второй регрессионной модели зависимая переменная Y - объем отгруженных товаров, а Х - также жилищные, экономические и социально-демографические характеристики, с которыми была выявлена корреляционная взаимосвязь. В третьей регрессионной модели зависимая переменная Y - инвестиции в основной капитал, а Х - также жилищные, экономические и социально-демографические характеристики, с которыми была выявлена корреляционная взаимосвязь. При этом также учитывался временной лаг, то есть для зависимых переменных (Y) брались характеристики текущего года (t), а для независимых (X) - предыдущего года (t-1).

Результаты проведенного анализа представлены в таблицах 5-7.

При рассмотрении результатов регрессионного анализа взаимосвязи среднемесячной заработной платы (Таблица 5) можно сделать вывод, что модель получилась статистически значимой, так как коэффициент детерминации R = 0,3984. Это означает, что расчетные параметры модели всего на 39,84% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Также о статистической значимости модели говорит значение F-критерия Фишера, который получился больше табличного.

Таблица 5 Результаты регрессионного анализа взаимосвязи среднемесячной заработной платы от жилищных и социально-экономических характеристик развития крупнейших городов в абсолютных величинах (временной лаг 1 год)

Таблица 6 Результаты регрессионного анализа взаимосвязи объема отгруженных товаров от жилищных и социально-экономических характеристик развития крупнейших городов в абсолютных величинах (временной лаг 1 год)

При рассмотрении результатов регрессионного анализа взаимосвязи объема отгруженных товаров (Таблица 6) можно сделать вывод, что модель получилась также статистически значимой, так как коэффициент детерминации R = 0,4134. Это означает, что расчетные параметры модели всего на 41,34% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Также о статистической значимости модели говорит значение F-критерия Фишера, который получился больше табличного.

Таблица 7 Результаты регрессионного анализа взаимосвязи инвестиций в основной капитал от жилищных и социально-экономических характеристик развития крупнейших городов в абсолютных величинах (временной лаг 1 год)

При рассмотрении результатов регрессионного анализа взаимосвязи инвестиций в основной капитал (Таблица 7) можно сделать вывод, что модель получилась также статистически значимой, так как коэффициент детерминации R = 0,4978. Это означает, что расчетные параметры модели всего на 49,78% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Также о статистической значимости модели говорит значение F-критерия Фишера, который получился больше табличного.

Полученные результаты анализа были объединены и представлены в виде схемы (Рисунок 4).



Рис. 4. Взаимосвязь зависимых и оказывающих влияние характеристик жилищного строительства и социально-экономического развития городов выраженных в абсолютных величинах (временной лаг 1 год)

Затем база с абсолютными показателями была преобразована в базу с временным лагом в 2 года. Здесь также был проведен корреляционный анализ. Матрица корреляций Пирсона представлена в таблице 8.

Далее, исходя из корреляционного анализа, также были построены три регрессионные моделей с аналогичными зависимыми переменными При этом также учитывался временной лаг, то есть для зависимых переменных (Y) брались характеристики текущего года (t), а для независимых
(X) - двухгодичной давности (t-2).

Результаты проведенного анализа представлены в таблицах 9-11.

Таблица 8 Матрица корреляций показателей развития крупнейших городов России (временной лаг 2 года)

Переменная	wage	Supplied _products	invest	Families _improved _to_need_room2	families_improved_room2	area_room2	new_flat2	age2	workers2	population2	wreck_room2	born2	migration2	wage2	supplied _products2	invest2
wage	1
supplied_products	0,3698	1
invest	0,4153	0,3999	1
families_improved _to_need_room2	0,0329	0,0137	-0,0063	1
families _improved_room2	-0,2709	-0,0082	0,0305	0,6835	1
area_room2	0,5073	0,2134	0,3397	-0,0105	-0,2270	1
new_flat2	0,3931	0,3396	0,6571	0,0366	0,0437	0,4848	1
age2	0,1131	0,1191	0,2657	-0,0942	-0,2089	0,7052	0,3158	1
workers2	-0,1378	0,4154	0,3510	0,0154	0,3218	-0,0467	0,3925	0,1510	1
population2	-0,0180	0,4828	0,4538	0,0047	0,2505	0,0467	0,5698	0,2135	0,9151	1
wreck_room2	-0,0895	-0,1468	-0,0292	0,0547	0,0560	-0,2451	-0,0105	-0,2415	-0,0581	-0,0269	1
born2	0,2957	0,5720	0,5735	0,0363	0,1241	0,2150	0,7375	0,1778	0,7040	0,8732	0,0254	1
migration2	0,3408	0,1709	0,4450	0,0562	0,0680	0,4355	0,6355	0,2590	0,2094	0,3186	-0,1148	0,4776	1
wage2	0,9516	0,3501	0,3754	0,0248	-0,2513	0,5477	0,4238	0,1232	-0,1463	-0,0151	-0,0946	0,3202	0,3956	1
supplied_products2	0,3958	0,9075	0,3694	0,0052	-0,0249	0,2522	0,3640	0,1304	0,3849	0,4522	-0,1585	0,5637	0,2058	0,4125	1
invest2	0,4235	0,3921	0,8052	-0,0173	-0,0043	0,4038	0,7080	0,2669	0,3140	0,4291	-0,0413	0,6006	0,5365	0,4578	0,4091	1

Размещено на http://www.allbest.ru/

Таблица 9 Результаты регрессионного анализа взаимосвязи среднемесячной заработной платы от жилищных и социально-экономических характеристик развития крупнейших городов выраженных в абсолютных величинах (временной лаг 2 года)

При рассмотрении результатов регрессионного анализа взаимосвязи среднемесячной заработной платы (Таблица 9) можно сделать вывод, что модель получилась статистически значимой, так как коэффициент детерминации R = 0,3590. Это означает, что расчетные параметры модели всего на 35,9% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Также о статистической значимости модели говорит значение F-критерия Фишера, который получился больше табличного.

При рассмотрении результатов регрессионного анализа взаимосвязи инвестиций в основной капитал (Таблица 11) можно сделать вывод, что модель получилась также статистически значимой, так как коэффициент детерминации R = 0,4695. Это означает, что расчетные параметры модели всего на 46,95% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Также о статистической значимости модели говорит значение F-критерия Фишера, который получился больше табличного.



Таблица 10 Результаты регрессионного анализа взаимосвязи объема отгруженных товаров от жилищных и социально-экономических характеристик развития крупнейших городов, в абсолютных величинах (временной лаг 2 года)

Таблица 11 Результаты регрессионного анализа взаимосвязи инвестиций в основной капитал от жилищных и социально-экономических характеристик развития крупнейших городов, в абсолютных величинах (временной лаг 2 года)

Полученные результаты анализа были объединены и представлены в виде схемы (Рисунок 5).



Рис. 5. Взаимосвязь зависимых и оказывающих влияние характеристик жилищного строительства и социально-экономического развития городов, выраженных в абсолютных величинах (временной лаг 2 года)

После проведенного анализа базы данных в абсолютных показателях с временным лагом 1 и 2 года можно сделать вывод, что при увеличении временного лага достоверность исследования снижается, так как уменьшается коэффициент детерминации. Кроме того при увеличении временного лага уменьшается число переменных, у которых коэффициенты регрессии статистически значимы.

Таким образом, проведенный анализ динамических панельных данных в абсолютных показателях показал, что полученные модели статистически значимы. Можно с большой вероятностью предположить, что на динамику экономического развития в крупнейших российских городах оказывают влияние следующие факторы:

· на величину среднемесячной заработной платы оказывает влияние число родившихся, инвестиции в основной капитал и объем отгруженных товаров, а также величина общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя, миграционный прирост;

· на объем отгруженных товаров влияет число родившихся, среднемесячная заработная плата, инвестиции в основной капитал, среднегодовая численность работающих, а также вводимое в действие жилье;

· на инвестиции в основной капитал влияет величина вводимого в действие жилья, среднегодовая численность работающих, число родившихся, миграционный прирост, объем отгруженных товаров и среднемесячная зарплата.

При этом нужно подчеркнуть, что выявленная взаимосвязь между жилищными и экономическими характеристиками не высокая.

Далее был проведен анализ базы с относительными показателями (Приложение 4).

Корреляционный анализ был проведен также с учетом временного лага, то есть для анализа также были взяты такие результирующие экономическое характеристики текущего года (t) как темп прироста среднемесячной заработной платы и темп прироста объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами. Они сопоставлялись остальными жилищными, экономическими и социально-демографическими характеристиками предыдущего года (t-1). Также была проанализирована база с временным лагом 2 года. Нужно отметить, что учитывались коэффициенты, по которым отмечается даже умеренная взаимосвязь (>0,3) между результирующими и остальными показателями. Кроме того база с относительными данными была разделена на две для анализа, так как такие показатели как доля общей площади жилых помещений в ветхих и аварийных жилых домах от общей площади жилых помещений, а также доля площади муниципального жилищного фонда от общей площади жилых помещений отражаются в статистике только до 2014 года.

Матрицы корреляций Пирсона представлены в таблице 12-15.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Таблица 12 Матрица корреляций показателей развития крупнейших городов России, выраженных в относительных величинах за период с 1997 по 2016 года (временной лаг 1 год)

Переменная	d_wage	d_supplied_products	d_invest	d_families _improved_to _need_room1	d_families_ improved_room1	d_area_room1	d_new_flat1	d_age1	d_workers1	d_born1	d_migration1	d_wage1	d_invest1	d_supplied_products1
d_wage	1
d_supplied_products	0,083	1
d_invest	0,321	0,101	1
d_families_improved _to_need_room1	-0,058	-0,011	0,001	1
d_families _improved_room1	-0,008	-0,013	0,018	0,817	1
d_area_room1	-0,006	-0,010	-0,104	-0,004	-0,012	1
d_new_flat1	-0,016	0,013	0,022	0,122	0,070	0,088	1
d_age1	0,144	0,077	0,079	-0,030	-0,003	0,091	0,020	1
d_workers1	0,062	-0,012	-0,004	-0,008	-0,022	0,015	0,085	-0,052	1
d_born1	-0,078	-0,050	-0,099	0,061	0,001	0,077	0,222	-0,021	0,275	1
d_migration1	-0,033	-0,013	-0,033	0,018	0,011	-0,024	-0,004	-0,016	-0,010	-0,015	1
d_wage1	0,348	-0,122	0,029	-0,041	-0,014	0,078	0,066	0,049	0,070	0,099	0,002	1
d_invest1	0,196	-0,047	-0,044	0,006	-0,003	0,104	0,211	0,000	0,251	0,404	0,033	0,414	1
d_supplied_products1	0,272	-0,119	0,092	0,000	-0,004	0,095	0,069	0,014	0,105	-0,017	0,001	0,429	0,288	1

Таблица 13 Матрица корреляций показателей развития крупнейших городов России, выраженных в относительных величинах за период с 1997 по 2016 года (временной лаг 2 года)

Переменная	d_wage	d_supplied_products	d_invest	d_families_improved _to_need_room2	d_families_improved _room2	d_area_room2	d_new_flat2	d_age2	d_workers2	d_born2	d_migration2	d_wage2	d_invest2	d_supplied _products2
d_wage	1
d_supplied_products	0,091	1
d_invest	0,330	0,098	1
d_families_improved _to_need_room2	-0,065	-0,020	-0,033	1
d_families _improved_room2	-0,048	-0,024	-0,030	0,821	1
d_area_room2	-0,053	-0,009	-0,040	0,002	-0,008	1
d_new_flat2	0,004	0,024	0,004	0,134	0,076	0,084	1
d_age2	0,170	0,010	0,051	-0,020	-0,001	0,094	0,014	1
d_workers2	-0,023	-0,030	-0,074	-0,023	-0,024	0,017	0,075	-0,041	1
d_born2	-0,117	0,025	-0,068	0,047	-0,007	0,075	0,228	-0,010	0,288	1
d_migration2	-0,038	-0,005	-0,016	0,019	0,010	-0,021	-0,002	-0,020	-0,008	-0,013	1
d_wage2	-0,119	-0,079	-0,140	-0,030	-0,011	0,091	0,055	0,021	0,078	0,126	-0,006	1
d_invest2	0,026	-0,088	-0,065	-0,003	-0,005	0,100	0,065	0,012	0,087	-0,013	-0,001	0,433	1
d_supplied_products2	0,004	-0,050	-0,083	0,011	-0,003	0,114	0,207	-0,019	0,264	0,433	0,030	0,395	0,288	1

Таблица 14 Матрица корреляций показателей развития крупнейших городов России, выраженных в относительных величинах за период с 1997 по 2014 года (временной лаг 1 год)

Переменная	d_wage	d_supplied_products	d_invest	d_families_ improved_room1	d_city_room1	d_wreck_room1	d_families_improved _to_need_room1	d_area_room1	d_new_flat1	d_age1	d_workers1	d_born1	d_migration1	d_wage1	d_invest1	d_supplied _products1
d_wage	1
d_supplied_products	0,172	1
d_invest	0,268	0,187	1
d_families _improved_room1	-0,050	0,019	0,000	1
d_city_room1	0,033	0,055	0,006	-0,049	1
d_wreck_room1	0,010	0,016	0,002	0,027	0,003	1
d_families_improved _to_need_room1	-0,013	-0,006	0,013	0,821	-0,030	0,016	1
d_area_room1	0,091	-0,096	-0,077	0,005	-0,072	0,054	0,005	1
d_new_flat1	0,018	0,011	0,045	0,123	-0,030	0,007	0,087	0,019	1
d_age1	0,072	0,033	0,053	-0,014	-0,005	0,282	0,000	0,117	0,026	1
d_workers1	0,107	0,009	0,003	-0,049	0,016	-0,036	-0,023	-0,053	-0,072	-0,041	1
d_born1	-0,045	-0,070	-0,088	-0,009	0,063	-0,015	-0,014	-0,024	-0,027	0,001	0,084	1
d_migration1	-0,057	-0,027	-0,041	0,021	0,004	-0,001	0,012	-0,024	-0,005	-0,024	-0,014	-0,025	1
d_wage1	0,277	-0,222	-0,022	-0,034	-0,130	0,035	-0,015	0,126	0,054	-0,003	0,071	0,138	-0,011	1
d_invest1	0,230	-0,068	-0,045	-0,032	-0,028	-0,008	0,000	0,059	-0,002	-0,033	0,087	0,116	0,028	0,449	1
d_supplied_products1	0,266	-0,161	0,066	-0,019	-0,161	0,004	-0,012	0,120	0,037	0,003	0,065	-0,098	-0,003	0,426	0,291	1

Таблица 15 Матрица корреляций показателей развития крупнейших городов России, выраженных в относительных величинах за период с 1997 по 2014 года (временной лаг 2 года)

Переменная	d_wage	d_supplied_products	d_invest	d_families_ improved_room2	d_city_room2	d_wreck_room2	d_families_improved _to_need_room2	d_area_room2	d_new_flat2	d_age2	d_workers2	d_born2	d_migration2	d_wage2	d_invest2	d_supplied _products2
d_wage	1
d_supplied_products	0,229	1
d_invest	0,325	0,207	1
d_families _improved_room2	-0,065	-0,033	-0,029	1
d_city_room2	0,125	0,013	0,017	-0,049	1
d_wreck_room2	0,062	0,028	0,053	0,027	0,003	1
d_families_improved _to_need_room2	-0,053	-0,036	-0,031	0,821	-0,030	0,016	1
d_area_room2	-0,019	-0,097	-0,040	0,005	-0,072	0,054	0,005	1
d_new_flat2	0,020	0,066	0,017	0,123	-0,030	0,007	0,087	0,019	1
d_age2	0,148	-0,021	0,042	-0,014	-0,005	0,282	0,000	0,117	0,026	1
d_workers2	-0,013	-0,065	-0,079	-0,049	0,0159	-0,036	-0,023	-0,053	-0,072	-0,041	1
d_born2	-0,129	0,041	-0,077	-0,009	0,063	-0,015	-0,014	-0,024	-0,027	0,001	0,084	1
d_migration2	-0,044	-0,011	-0,019	0,021	0,004	-0,001	0,012	-0,024	-0,005	-0,024	-0,014	-0,025	1
d_wage2	-0,158	-0,116	-0,161	-0,034	-0,130	0,035	-0,015	0,126	0,054	-0,003	0,071	0,138	-0,011	1
d_invest2	0,007	-0,057	-0,096	-0,032	-0,028	-0,008	0,000	0,059	-0,002	-0,033	0,087	0,116	0,028	0,449	1
d_supplied_products2	0,011	-0,116	-0,068	-0,019	-0,161	0,004	-0,012	0,120	0,037	0,003	0,065	-0,098	-0,003	0,426	0,291	1

Корреляционный анализ показал, что связь между показателями очень слабая, поэтому дальнейший регрессионный анализ нецелесообразен.

Таким образом, проведенный анализ факторов, определяющих динамику экономического развития в крупнейших городах России, позволил сделать вывод, что на уровень доходов жителей города, безусловно, оказывает влияние успешное развитие основных сфер экономики города и интенсивность поступления инвестиций (в том числе в сферу жилищного строительства). При этом, одним из факторов благополучного развития города является размер квартир, в которых проживают его жители. Если в городе увеличивается общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя на 1 м2 на человека, то это повлечет за собой увеличение среднемесячной заработной платы на 212,5 рублей через год и на 213,8 рублей через два года. Успешность экономического развития также отражается в том, что в городе, где проживают более обеспеченные граждане, он привлекает больше новых работников, приезжающих из других городов. При этом по результатам проведенного нами исследования увеличения числа родившихся отрицательно сказывается на среднемесячной заработной плате, хоть и не так значительно. Если в городе рождается 100человек, то это уменьшает среднемесячную заработную плату на 3 рубля через год. Это может быть связано с тем, что при рождении ребенка доход женщины в течении 3 лет резко падает.