Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,252

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ УРОВНЯ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

Гусарова О.М. 1 Кузьменкова В.Д. 2
1 ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
2 ФГОБУ ВО «Смоленская государственная сельскохозяйственная академия»
Настоящая статья посвящена исследованию уровня развития региональной экономики Брянской области, выявлен ряд факторов, определяющих социально-экономическое положение региона. Осуществлен анализ валового регионального продукта в динамике за 2000–2015 гг. Осуществлено статистическое исследование темпов роста и прироста валового регионального продукта. В качестве математического инструментария выявления статистической зависимости региональных показателей использованы методы экономико-статистического и корреляционно-регрессионного анализа. Осуществлено исследование динамики ряда региональных показателей, таких как объем инвестиций в региональную экономику и стоимость основных фондов. Выполнен расчет и анализ показателей базисного и цепного темпов прироста региональных показателей. Проведена оценка статистической взаимосвязи валового регионального продукта Брянской области и ряда региональных показателей. Осуществлено моделирование тенденций динамики региональных показателей, установлена количественная взаимосвязь между валовым региональным продуктом и рядом социально-экономических показателей региона. Построен ряд регрессионных уравнений, характеризующих взаимосвязь между региональными показателями. Осуществлено прогнозирование на перспективные периоды таких региональных показателей, как стоимость основных фондов в экономике и валового регионального продукта Брянской области. Даны рекомендации по использованию результатов исследования в повышении эффективности экономики региона.
валовой региональный продукт
статистическая взаимосвязь региональных показателей
уравнение регрессии
прогноз
1. Гусарова О.М., Кузьменкова В.Д. Моделирование и анализ тенденций развития региональной экономики // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 3–2. – С. 354–359.
2. Кузьменкова В.Д. Перспективы развития и размещения отраслей сельского хозяйства Российской Федерации // Науковедение: [Электронный научный журнал]. – 2015. – № 3(7). URL:http://www. publishing@naukovedenie.ru / (дата обращения: 25.02.2017).
3. Гусарова О.М. Моделирование результатов бизнеса в менеджменте организации. Перспективы развития науки и образования: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. – Тамбов, 2014. – С. 42–43.
4. Гусарова О.М. Методы и модели прогнозирования деятельности корпоративных систем. В сборнике: Теоретические и прикладные вопросы образования и науки: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. – Тамбов, 2014. – С. 48–49.
5. Орлова И.В., Филонова Е.С. Эконометрическое моделирование финансовой эффективности предприятий, относящихся к виду экономической деятельности «Связь» // Международный бухгалтерский учет. – 2012. – № 43. – С. 22–24.
6. Ильин С.В. Эконометрическое моделирование в оценке взаимосвязи региональных показателей // Международный студенческий научный вестник. – 2015. – № 4–1. – С. 134–136.
7. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики Брянской области: [Электронный ресурс]. – URL: http://www.bryansk.gks.ru (дата обращения: 25.02.2017).
8. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики: [Электронный ресурс]. – URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 27.02.2017).
9. Орлова И.В., Филонова Е.С. Выбор экзогенных факторов в модель регрессии при мультиколлинеарности данных // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2015. – № 5–1. – С. 108–116.
10. Орлова И.В., Половников В.А., Филонова Е.С., Гусарова О.М., Малашенко В.М., Дайитбегов Д.М. Эконометрика. Учебно-методическое пособие. – М.: Юнити, 2010. – 124 с.
11. Орлова И.В., Турундаевский В.Б. Использование трендово-факторной модели для повышения точности прогноза // Статистика и экономика. – 2015. – № 3. – С. 200–203.
12. Орлова И.В., Турундаевский В.Б. Многомерный статистический анализ при исследовании экономических процессов: – М.: Юнити, 2014. – 326 с.
13. Орлова И.В., Турундаевский В.Б. Компьютерные технологии в эконометрическом моделировании // Международный журнал экспериментального образования. – 2015. – № 3–3. – С. 342–345.

Состояние и проблемы региональной экономики являются индикаторами общего уровня развития отечественной макро-экономической системы. Статистическому исследованию уровня развития региональных экономик хозяйствующих субъектов Российской Федерации посвящен ряд научных работ [1–3]. Неоценимую помощь в осуществлении исследования социально-экономических показателей регионов могут оказать экономико-статистические методы и методы эконометрического анализа [4]. Статистические методы позволяют определить тенденции, наблюдаемые в динамике региональных показателей, и осуществить расчет таких показателей, как абсолютные базисные и цепные приросты, средние темы роста и прироста и т.д. [5]. Эконометрические методы исследования позволяют выявить тесноту и характер взаимосвязи ряда социально-экономических показателей и оценить количественные характеристики регрессионной зависимости региональных показателей [6]. Эконометрические методы помогают установить качественные и количественные взаимосвязи между региональными показателями благодаря применению статистических и математических методов.

Для осуществления статистического исследования региональных показателей была выбрана Брянская область. Географическое расположение объектов исследования характеризует особенности экономики субъекта. Область находится в составе Центрального федерального округа и является промышленным и сельскохозяйственным хозяйствующим субъектом. Ввиду стабильной социально-экономической обстановки в регионе отмечается положительная динамика в развитии ведущих секторов, в 2013 г. величина валового регионального продукта достигла 223,3 млрд рублей (101 % к уровню 2012 г.), в 2014 г. – 245,9 млрд рублей (101,3 % к уровню 2013 г.).

В структуре валового регионального продукта обрабатывающие производства занимают 18,2 %, транспорт и связь – 13,1 %, оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования – 22,7 %, сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство – 7,7 %, строительство – 6,2 %, здравоохранение и предоставление социальных услуг – 5 %, образование – 4,7 % [7].

В динамике такого показателя региона, как численность населения, наблюдается тенденция к уменьшению доли лиц молодого возраста, при этом общая численность трудоспособного населения растет. Основными ведущими отраслями промышленности Брянской области являются машиностроение и металлообработка, деревообрабатывающая промышленность и производство строительных материалов, электроэнергетика и транспорт.

С целью осуществления статистического анализа выбраны данные, характеризующие уровень развития экономики Брянской области за 2000–2015 гг. (рис. 1) [8].

В качестве результативного признака Y, характеризующего общее состояние экономики региона, выбран валовой региональный продукт, млн руб;

Х1 – стоимость основных фондов в экономике по полной учётной стоимости (на конец года), млн рублей;

Х2 – инвестиции в основной капитал, млн рублей;

Х3 – численность занятого в экономике населения, тыс. человек;

Х4 – численность безработных, зарегистрированных в службе занятости, человек.

Разрабатываемая эконометрическая модель по степени агрегирования является макроэкономической, по назначению – прогностической, по способу учета фактора неопределенности – стохастической, по характеру используемых данных – динамическая (так как статистические данные представлены в виде панельных данных), вид данных – годовые.

Расчет характеристик динамики социально-экономического развития региона представлен на рис. 2.

gus1.tif

Рис. 1. Показатели социально-экономического развития Брянской области, 1999–2015 гг.

gus2.tif

Рис. 2. Характеристики динамики социально-экономического развития Брянской области

gus3a.tif

gus3b.tif

Рис. 3. Динамика валового регионального продукта Брянской области

gus4.tif

Рис. 4. Матрица коэффициентов парных корреляций региональных показателей

В динамике валового регионального продукта региона наблюдается устойчивая положительная тенденция, о чем свидетельствуют базисные и цепные темпы роста показателя (рис. 3). Анализ временной динамики ВРП Брянской области также свидетельствует о положительных тенденциях в экономике региона.

Средний арифметический прирост валового регионального продукта в периоде анализа составил 15099,4 млн руб., средний темп роста – 117,8 %, средний ежегодный темп прироста – 17,8 %.

С целью выявления факторов, оказывающих существенное влияние на величину валового регионального продукта, было осуществлено построение матрицы парных корреляций ряда социально-экономических показателей Брянской области (рис. 4) [9].

Коэффициенты парной корреляции первого столбца матрицы характеризуют степень влияния факторных признаков на результативный признак Y– валовой региональный продукт. По результатам исследования установлено следующее: наибольшее влияние на ВРП Брянской области оказывают следующие факторы:

Х1 – стоимость основных фондов > ryx1 = 0,997, что означает, что 99,7 % вариации валового регионального продукта объясняется вариацией величины стоимости основных фондов;

Х2 – инвестиции > ryx2 = 0,982, следовательно, 98,2 % вариации величины валового регионального продукта зависит от вариации объема инвестиций, направленных в экономику региона.

Можно отметить достаточно значительное и приблизительно равнозначное влияние факторов Х1 (стоимость основных фондов) и Х2 (объем инвестиций) на величину валового регионального продукта.

Факторный признак Х3 – численность занятого в экономике населения в недостаточной степени определяет величину ВРП региона, о чем свидетельствует невысокое значение коэффициента парной корреляции этих признаков ryx3 = 0,338. Факторный признак Х4 – численность официально зарегистрированных в службе занятости безработных – имеет отрицательное значение ryx4 = – 0,701, т.е. между этими признаками имеет место обратная связь: при увеличении численности безработных величина валового регионального продукта уменьшается [10].

С целью построения модели множественной регрессии был осуществлен дальнейший анализ матрицы парных корреляций на предмет выявления тесной взаимной корреляционной зависимости факторных признаков. В ходе исследования установлено, что такие показатели, как стоимость основных фондов (Х1) и инвестиции (Х2), имеют тесную корреляционную зависимость, т.е. имеет место явление мультиколлинеарности. С математической точки зрения подтверждением данного факта служит значение коэффициента парной корреляции rx1x2 = 0,982. Наличие тесной взаимной корреляции приводит к ряду негативных последствий, в частности к недостоверности прогнозов, получаемых по регрессионным моделям с одновременным включением факторов с высокой степенью коррелированности, поэтому при дальнейшем исследовании и прогнозировании уровня развития региональной экономики модель регрессии, одновременно включающую эти два фактора, рекомендуется из рассмотрения исключать.

С целью дальнейшей статистической оценки региональных показателей был осуществлен расчет базисных и цепных темпов прироста стоимости основных фондов и объема инвестиций в экономику региона (рис. 5).

Стоимость основных фондов и объема инвестиций в экономику региона в периоде анализа имеет устойчивую положительную тенденцию, о чем свидетельствуют базисные темпы прироста, однако цепные темпы прироста анализируемых показателей свидетельствуют о незначительном ежегодном приросте основных фондов и отрицательном цепном темпе прироста объема инвестиций.

gus5a.tif

gus5b.tif

Рис. 5. Базисные и цепные темпы прироста региональных показателей Брянской области

По результатам исследования выявлена зависимость объема валового регионального продукта от ряда региональных показателей (рис. 6).

По результатам исследования можно сделать следующие выводы:

  • Построенные регрессионные уравнения имеют высокое качество, что характеризует коэффициент детерминации, достаточно близкий к 1. Ввиду того, что коэффициент детерминации характеризует долю вариации результативного признака под воздействием факторных признаков, включенных в уравнение регрессии, значение данного показателя для уравнения парной регрессии, равное 0,9932, означает, что 99,32 % вариации валового регионального продукта зависит от стоимости основных фондов региона.
  • Все уравнения регрессии признаются статистически значимыми, о чем свидетельствует достаточная величина критерия Фишера по сравнению с табличным значением данного критерия. Величина данного критерия свидетельствует о том, что все построенные уравнения могут быть использованы для анализа и прогнозирования динамики развития региона.
  • Ввиду приблизительно одинакового качества регрессий для построения прогнозных значений валового регионального продукта не имеет принципиального значения выбор конкретного вида уравнения из построенного набора.
  • Прогноз ВРП региона был получен, используя однофакторную регрессию от Х1 – стоимость основных фондов в экономике региона.

gus6.tif

Рис. 6. Модели регрессии валового регионального продукта от региональных показателей

gus7.tif

Рис. 7. Трендовые модели фактора «Стоимость основных фондов»

Для построения прогноза величины валового регионального продукта на перспективные периоды предварительно был определен прогноз стоимости основных фондов в экономике региона. Для этого были построены трендовые линейные и нелинейные модели факторного признака Х1. Аналитическое общение результатов расчетов представлено на рис. 7.

Для выбора лучшей по качеству трендовой модели целесообразно осуществить сравнительную оценку коэффициента детерминации R2, который характеризует общее качество уравнения трендовой модели. Наибольшее значение коэффициента детерминации R2 = 0,9961 имеет полиномиальная модель, которую и рекомендуется использовать для определения точечного прогноза факторного признака Х1 (стоимость основных фондов) [11].

Полиномиальная трендовая модель позволила получить следующие прогнозные значения стоимости основных фондов в экономике Брянской области:

  • на 2016 год Х1(18) = 1293,4*182 + 8381,6*18 + 105420 = 675350,4 (млн руб.)
  • на 2017 год Х1(18) = 1293,4*192 + 8381,6*19 + 105420 = 731587,8 (млн руб.)

Подставляя полученные прогнозные значения в уравнение однофакторной регрессии валового регионального продукта от стоимости основных фондов (Х1), получим

  • Y(18) = ВРП(2016) = – 44447,74 + + 0,506709*675350,4 = 297758 (млн руб.);
  • Y(19) = ВРП(2017) = – 44447,74 + + 0,506709*731587,8 = 326254 (млн руб.).

С увеличением стоимости основных фондов на 1 млн рублей объем валового регионального продукта увеличится в среднем на 0,506 млн рублей [12].

Для осуществления более детальной характеристики влияния региональных показателей на интегральный показатель, характеризующий уровень социально-экономического развития Брянской области, может быть использован ряд таких характеристик, как средний коэффициент эластичности, характеризующий изменение среднего значения валового регионального продукта в процентах, бета-коэффициент и дельта-коэффициент, отражающий удельное влияние конкретного факторного признака в совместном влиянии факторов на ВРП региона [13].

Полученные прогнозные значения валового регионального продукта региона позволяют судить о наличии положительной тенденции в развитии экономики Брянской области и могут служить ориентирами при разработке перспективных планов социально-экономического развития региона. Проведенное исследование позволило получить статистические материалы, которые могут быть использованы для стабилизации социально-экономического положения и повышения эффективности экономики региона.


Библиографическая ссылка

Гусарова О.М., Кузьменкова В.Д. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ УРОВНЯ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 8-2. – С. 373-379;
URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=41676 (дата обращения: 17.10.2017).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.094