Анализ латентных факторов регионального роста в Беларуси с использованием структурного моделирования

Цели. Целью исследования являются количественная оценка влияния скрытых переменных на экономическую активность регионов Беларуси и анализ взаимодействия между различными секторами экономики путем выявления латентных факторов социально-экономического развития регионов за 2016– 2024 гг. с использованием методов факторного анализа и моделирования структурными уравнениями (structural equation modeling, SEM).

Методы. Для сокращения размерности данных и выявления латентных факторов был применен метод объясняющего факторного анализа (EFA) с использованием процедуры извлечения факторов методом главных компонент (PCA). Для оценки связей между выявленными факторами была построена модель структурных уравнений с использованием библиотеки SEMOPY в Python. Для проверки качества модели использовались стандартные показатели соответствия: CFI – сравнительный индекс соответствия; TLI – индекс Такера-Льюиса; RMSEA – среднеквадратичная ошибка аппроксимации. Значения этих индексов позволяют оценить степень согласованности модели с эмпирическими данными. Модель основана на системе из 23 социально-экономических показателей по 128 административным районам и городам областного подчинения за девять лет.

Результаты. Построенная модель структурных уравнений демонстрирует высокую внутреннюю согласованность и статистическую надежность (CFI = 0,98; TLI = 0,97; RMSEA = 0,045) и выявляет значимые причинно-следственные связи между факторами. Финансовый сектор выступает ключевым драйвером инвестиционной активности, а рост жилищного фонда прямо усиливает потребительский спрос. Одновременно обнаружены отрицательные взаимосвязи между аграрным потенциалом и финансовой стабильностью, а также между промышленным развитием и финансовой устойчивостью.

Заключение. Представленная модель – это эффективный аналитический инструмент для разработки научно обоснованной региональной политики, оптимизации распределения ресурсов и стратегического планирования. Перспективные направления дальнейших исследований включают учет временных лагов, добавление показателей инновационного и человеческого потенциала, применение методов пространственной эконометрики.

1. Chitai G. O. Analysis of the dynamics of integral economic indicators of the regions of the Republic of Belarus. Economics, Modeling, Forecasting, 2018, no. 12, pp. 43–51 (In Russ.).

2. Igolkina A. G., Meshcheryakov G. Semopy: A python package for structural equation modeling. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 2020, vol. 27, iss. 6, pp. 952–963. DOI: 10.1080/10705511.2019.1704289.

3. Kline R. B. Principles and Practice of Structural Equation Modeling. New York, Guilford Press, 2023, 494 р.