Валовой региональный продукт: анализ детерминант для России с использованием моделей машинного обучения

Аннотация

Пространственное неравенство субъектов Российской Федерации остается одной из ключевых проблем национальной экономики, что обусловливает постоянный научный интерес к детерминантам валового регионального продукта (ВРП). Несмотря на обширный массив исследований, традиционные эконометрические методы оказываются неспособны полноценно выявить сложные нелинейные взаимосвязи, временны́е лаги и синергетические эффекты между факторами роста. Цель данного исследования — выявление и комплексный анализ ключевых детерминант ВРП на душу населения в российских регионах с применением передовых методов машинного обучения для преодоления ограничений классических подходов. Эмпирическая база включает панельные данные по 85 субъектам РФ за 2013–2023 гг. Для прогнозирования ВРП были отобраны 10 исходных показателей, сгруппированных в тематические блоки: трудовые ресурсы, инвестиции и производственный потенциал. Критически важным этапом стало создание производных признаков (лаги и скользящие средние), а также дамми-переменных по регионам и годам. Для построения прогнозной модели был применен ансамбль алгоритмов машинного обучения, из которых наивысшее качество (R² = 0,7345) показал алгоритм Light Gradient Boosting Machine. Интерпретация результатов осуществлялась методами SHAP-анализа и расчета эластичностей. Результаты выявили абсолютное доминирование показателей доходов населения, особенно их лагированных значений и скользящих средних, что подтверждает гипотезу о кумулятивном и инерционном характере роста. Вторым по значимости фактором стали прямые иностранные инвестиции, также проявляющие эффект с временны́м лагом. Анализ подтвердил все три гипотезы: преобладающее влияние лагов, важность синергии (наиболее сильная — между доходами и зарплатой) и повышенная объяснительная способность модели с производными признаками. Полученные результаты имеют практическую ценность для органов регионального управления, формируя четкую повестку: приоритет политики устойчивого роста доходов населения и стратегическое управление инвестициями с учетом их запаздывающего эффекта. Ограничением исследования является зависимость от качества официальной статистики; перспективным направлением будущих работ является включение в модель качественных институциональных и социокультурных показателей.