Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,118

МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ 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»
Осуществлено исследование экономики Смоленской области, выявлен ряд факторов, определяющих тенденции ее развития. Осуществлен анализ валового регионального продукта в динамике за 2002–2014 гг. Рассмотрена структура валового регионального продукта, проведена оценка статистической взаимосвязи ряда региональных показателей. В качестве математического инструментария выявления статистической взаимосвязи региональных показателей предложен метод корреляционно-регрессионного анализа. Осуществлено моделирование тенденций развития региональной экономики, разработан ряд моделей парной и множественной регрессии, характеризующих зависимость валового регионального продукта от региональных факторов. Осуществлен анализ качества построенных моделей, рассчитаны дополнительные характеристики взаимосвязи региональных показателей. Осуществлен прогноз валового регионального продукта Смоленской области на перспективные периоды. Выполнен анализ направлений активизации и повышения эффективности региональной экономики с учетом инновационных преобразований.
валовой региональный продукт
оценка взаимосвязи региональных показателей
регрессионные модели
прогнозирование
1. Гусарова О.М. Оценка взаимосвязи региональных показателей социально-экономического развития (на материалах Центрального федерального округа России) // Современные проблемы науки и образования: [Электронный научный журнал]. – 2013. – № 6. – URL: http://www.scienceforum.ru/ (дата обращения 25.02.2016).
2. Гусарова О.М. Инвестиции как фактор регионального развития // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 2–10. – С. 2194–2199.
3. Гусарова О.М. Моделирование как способ планирования и управления результатами бизнеса // Успехи современного естествознания. – 2014. – № 11–3. – С. 88–91.
4. Гусарова О.М. Компьютерные технологии моделирования социально-экономических процессов // Экономический рост и конкурентоспособность России: тенденции, проблемы и стратегические приоритеты. – М.: Юнити-Дана, 2012. – С. 102–104.
5. Гусарова О.М. Проблемы интеграции теории и практики моделирования результатов бизнеса // Экономика и образование: Вызовы и поиск решений. – Ярославль: Канцлер, 2014. – С. 78–82.
6. Кузьменкова В.Д. Методологические основы размещения и специализации сельского хозяйства в Российской экономике // Теория экономики и управления народным хозяйством. – 2010. – № 3(15). – С. 74–80.
7. Кузьменкова В.Д. Роль территориально-отраслевого разделения труда в агропромышленном производстве // Вестник Алтайского аграрного университета. – 2013. – № 5 (103). – С. 145–150.
8. Кузьменкова В.Д. Развитие размещения и специализации сельского хозяйства Российской Федерации (теория, методология, практика). – М.: 2012. – 216 с.
9. 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 25.02.2016).
10. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики: [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru (дата обращения 25.02.2016).
11. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики по Смоленской области: [Электронный ресурс]. – URL: http://www. sml.gks.ru (дата обращения 25.02.2016).

В условиях экономической турбулентности перед регионами особенно остро стоит проблема сохранения основных тенденций развития региональной экономики и предотвращение негативных кризисных явлений. Моделирование тенденций региональной экономики представляет собой научно-исследовательскую деятельность, направленную не только на выявление основных количественных показателей динамики структурообразующих элементов экономики регионов, но и определение круга факторов, определяющих тенденции ее развития в ретроспективном, современном и перспективном периодах. Формирование региональной идентичности носит произвольный характер, является объектом и результатом моделирования в структурно-функциональном и динамическом видах [8]. Моделирование современных тенденций развития региональной экономики во многом определяется уровнем развития промышленного потенциала региона, возможностями формирования специализированных сельскохозяйственных зон, уровнем экономически активного населения, наличием сети транспортных магистралей, внедрением в экономику региона систем информационного обеспечения, развитость агропромышленного рынка и рядом других факторов [6].

Географическое положение региона, наличие и уровень разработки полезных ископаемых, особенности климатических зон, близость к транспортным сообщениям федерального и международного уровней, численность и уровень образования экономически активного населения в основном определяют особенности и тенденции развития региональной экономики. Так, например, в структуре экономики Смоленской области исторически лидирующие позиции занимает сельское хозяйство [9]. Агропромышленный комплекс Смоленщины является одним из важных рычагов, определяющим тенденции развития региональной экономики [7]. По данным статистических исследований наибольший удельный вес в структуре валового регионального продукта Смоленщины принадлежит обрабатывающей промышленности (22,3 %), торговле (19,7 %), другим видам экономической деятельности (22,9 %), доля сельского хозяйства в структуре ВРП составляет 7,3 % [11].

Основу экономического потенциала региона составляет промышленность, на долю которой в 2013 году пришлось 168,9 млрд рублей. Наиболее важными промышленными отраслями являются производство и распределение электроэнергии, газа, воды (26,9 %), химическое производство (10,6 %), производство машин и оборудования (8,8 %), производство пищевых продуктов (8,5 %).

С целью исследования тенденций развития экономики Смоленской области был осуществлен анализ показателей социально-экономического развития региона в динамике за 2002–2013 годы [10]. В качестве математического инструментария, позволяющего не только оценить основные тенденции развития региональной экономики, но и выявить взаимосвязь ряда региональных показателей, целесообразным представляется использование эконометрического моделирования с использованием методов корреляционно-регрессионного анализа [3, 4].

В качестве исследуемого показателя (результативного признака) выбран валовой региональный продукт, характеризующий общее состояние региональной экономики. С целью выявления значимых факторов, определяющих тенденции развития экономики Смоленской области, выполнено построение матрицы парных корреляций (табл. 2).

pic_40.tif

Рис. 1. Структура валового регионального продукта Смоленской области, 2014 г.

Таблица 1

Показатели развития экономики Смоленской области, 2002–2013 гг., млн рублей

Дата статистики

 

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Валовой per. продукт

Y

42166,1

49085,7

56113,9

68383,1

79230

95703,4

121601

125349

154681

180812

201817

225595

Инвестиции в основной капитал

X1

9721

11427

11315

14371

14642

24728,5

36962,4

33932,4

48012,9

55924,3

55817,7

55250,6

Объем работ в эк. деят. «Строительство»

Х2

5203,7

6501,2

6381,1

7214,4

8472,5

10895,5

15704,4

15609,3

19341,4

25566,2

26524,3

25343,7

Среднедушевые денежные доходы населения

ХЗ

0,003

0,00372

0,00443

0,00557

0,00687

0,00844

0,01152

0,01292

0,01455

0,01597

0,01831

0,01998

Оборот розничной торговли

Х4

23110

26653

30999

39033

46881

58301

77284

85314

98023

109596

120556

131051

Оборот оптовой торговли

Х5

16972,5

20480,4

19549,7

23456

31881

37745

63279

61490

79172

107878

137937

169572

Стоимость основных фондов

Х6

193051

215980

245734

276228

309351

373569

418597

440963

477280

543205

598129

635456

Продукция сельского хозяйства

Х7

7035

7804

8921

9455

9548

11203

13265

13355

14366

18621

18477

20201

Таблица 2

Матрица коэффициентов парных корреляций региональных показателей

   

Y

X1

Х2

ХЗ

Х4

Х5

Х6

Х7

Валовой per. продукт

Y

1

             

Инвестиции в основной капитал

X1

0,975752

1

           

Объем работ в эк. деят. «Строительство»

Х2

0,983818

0,991697

1

         

Среднедушевые денежные доходы

Х3

0,993848

0,978011

0,979909

1

       

Оборот розничной торговли

Х4

0,994284

0,983129

0,983887

0,999459

1

     

Оборот оптовой торговли

Х5

0,979322

0,928927

0,952027

0,959305

0,957085

1

   

Стоймость основных фондов

Хб

0,993921

0,973308

0,978517

0,99592

0,995999

0,958185

1

 

Продукция сельского хозяйства

Х7

0,991376

0,973764

0,986568

0,982376

0,984752

0,969099

0,987436

1

Анализируя полученную матрицу, можно утверждать, что ведущим фактором, определяющим величину валового регионального продукта и тенденции развития региональной экономики в целом, является стоимость основных фондов, коэффициент корреляции gusarova01.wmf. Величина данного коэффициента довольно близка к 1, следовательно, данный фактор можно выбрать в качестве ведущего фактора. Стоимость основных фондов характеризует общий уровень развития региональной экономики.

Достаточно сильное влияние на величину ВРП области оказывает показатель «продукция сельского хозяйства» (фактор Х7), коэффициент корреляции gusarova02.wmf. Данный факторный признак имеет тесную корреляционную связь с фактором Х6 (стоимость основных фондов): gusarova03.wmf. Ввиду того, что ведущим признан фактор Х6 (стоимость основных фондов), фактор Х7 (продукция сельского хозяйства) необходимо из рассмотрения исключить, в противном случае при одновременном включении в модель множественной регрессии этих двух факторов уравнение регрессии может оказаться статистически не значимым и данное уравнение нецелесообразно будет использовать для выявления и анализа тенденций развития региональной экономики.

Вторым по величине влияния факторного признака на результативный признак (валовой региональный продукт) является оборот розничной торговли (Х4), коэффициент корреляции gusarova04.wmf, и величина оборота оптовой торговли (Х5), коэффициент корреляции gusarova05.wmf. Ввиду сильной взаимной корреляции показателей Х4 (оборот розничной торговли) и Х5 (оборот оптовой торговли), о чем свидетельствует коэффициент взаимной корреляции gusarova06.wmf, из рассмотрения следует исключить один из факторов. С математической точки зрения на величину валового регионального продукта большее влияние оказывает оборот розничной торговли, но ввиду сильной корреляции данного фактора с другими факторными признаками целесообразным является оставление в рассмотрении показателя Х5 (оборот оптовой торговли).

Дальнейший анализ матрицы парных корреляций позволяет утверждать, что сильное влияние на величину ВРП региона оказывает объем инвестиций (Х1), о чем свидетельствует коэффициент корреляции gusarova07.wmf. Исследованию взаимосвязи региональных показателей посвящены работы [1, 2].

Исключение на этапе спецификации модели множественной регрессии ряда факторных признаков (показателей развития региональной экономики) нисколько не умаляет влияния этих факторов на валовой региональный продукт, а просто свидетельствует о тесной взаимосвязи этих показателей и невозможности их одновременного включения в модель множественной регрессии.

Ввиду выявленного сильного взаимного влияния ряда региональных показателей целесообразным представляется построение наряду с моделью множественной регрессии ряда моделей парной регрессии, характеризующих влияние конкретных региональных показателей на валовой региональный продукт.

Проведенные исследования позволяют утверждать, что все построенные регрессионные модели обладают высоким качеством, о чем свидетельствуют высокие значения коэффициентов детерминации. По критерию Фишера все модели признаются статистически значимыми. Анализ величин t-статистики Стьюдента позволяет утверждать, что факторные признаки, включенные в регрессионные модели, являются статистически значимыми и оказывают существенное влияние на величину валового регионального продукта.

Таблица 3

Сводная таблица регрессионного анализа

Факторные признаки

Уравнение модели

Коэффициент детерминации

F – статистика Фишера

t – статистика Стьюдента

Х7 – Продукция сельского хозяйства

Y = 13,77695·X7 – 58084,9

0,982826

572,2789

23,922

Х6 – Стоимость основных фондов

Y = 0,4130·X6 – 45995,61514

0,987878

814,9649

28,547

Х5 – Оборот оптовой торговли

Y = 1,20509·X5 + 39443,82

0,959072

234,3342

15,308

Х1 – Инвестиции в основной капитал

Y = 3,190739·X1 + 17505,27

0,956566

220,2347

14,840

Множественная регрессия

Y = 0,59853·X1 + 0,41528·X5 + + 0,204887·X6 – 9193,57654

0,998502

1777,8388

3,0531

7,0468

6,3816

Таблица 4

Дополнительные характеристики оценки влияния факторных признаков

Факторные признаки

Коэффициент эластичности

Бета-коэффициент

Дельта-коэффициент

Х1 – Инвестиции в основной капитал

0,16141

0,199922

0,195366

Х5 – Оборот оптовой торговли

0,212017

0,305153

0,29929

Х6 – Стоимость основных фондов

0,713581

0,508941

0,506606

Лучшим качеством обладает модель множественной регрессии, характеризующей зависимость валового регионального продукта (Y) от объема инвестиций в основной капитал (Х1), оборота оптовой торговли (Х5), стоимости основных фондов (Х6). Коэффициент детерминации для данной модели равен 0,998502, величина достаточно близка к единице, следовательно, вариация валового регионального продукта на 99,8 % определяется вариацией объема инвестиций, оптовой торговли и стоимости основных фондов. Значение t-статистики для данных факторов свидетельствует об их статистической значимости и правильном подборе факторных признаков для построения множественной регрессии.

С целью дальнейшего исследования степени влияния на величину валового регионального продукта Смоленской области наиболее значимых факторных признаков были рассчитаны коэффициенты эластичности, бета- и дельта-коэффициенты.

Величина частного коэффициента эластичности характеризует изменение в процентах среднего значения результативного признака при изменении на один процент среднего значения соответствующего факторного признака. Анализ полученных результатов позволяет утверждать, что при увеличении на 1 % объема инвестиций в основной капитал (X1) объём валового регионального продукта увеличится на 0,16 %, при увеличении на 1 % величины оборота оптовой торговли (X5) объём валового регионального продукта увеличится на 0,21 %, при увеличении на 1 % стоимости основных фондов (X6) объём валового регионального продукта увеличится на 0,71 %.

Дельта-коэффициент характеризует удельное влияние конкретного факторного признака в совместном влиянии на результативный признак всех факторов, включенных в модель множественной регрессии. Анализируя полученные результаты, можно утверждать, что удельное влияние величины инвестиций в основной капитал (X1) на валовой региональный продукт (Y) составляет 19,5 %, оборота оптовой торговли (X5) – 29,9 %, стоимости основных фондов (X6) – 50,6 %. Наибольшие значения рассмотренных характеристик присущи факторному признаку Х6 (стоимость основных фондов). Дополнительные исследования подтвердили первоначальный вывод о том, что ведущим фактором, в наибольшей степени определяющим величину валового регионального продукта, является стоимость основных фондов. Необходимо также отметить, что все рассмотренные факторы являются статистически значимыми и могут быть использованы для построения моделей парных регрессий.

Ввиду более высокого качества уравнения множественной регрессии используем ее для построения прогноза величины валового регионального продукта.

Таблица 5

Прогноз региональных показателей Смоленской области, млн руб.

Прогнозные значения

Х1 – Инвестиции в основной капитал

Х5 – Оборот оптовой торговли

Х6 – Стоимость основных фондов

63983

149273

550377

Y – Валовой региональный продукт

Точечный прогноз

Нижняя граница интервального прогноза

Верхняя граница интервального прогноза

222240,6

214559,84

229921,44

pic_42.tif

Рис. 2. Прогноз валового регионального продукта Смоленской области

Динамика валового регионального продукта Смоленской области представлена на рис. 2.

Согласно проведенным исследованиям, величина валового регионального продукта Смоленской области в перспективном периоде будет находиться в пределах от 214,559 до 229,921 млрд рублей. Необходимо также отметить, что прогнозирование показателей имеет вероятностный характер, и полученные значения будут актуальными лишь при сохранении современных тенденций динамики показателей социально-экономического развития региона [5]. При возникновении внешних факторов, таких как экономические санкции, изменения геополитической обстановки в мире, изменение курса национальной валюты, они несомненно окажут влияние, возможно и опосредованное, на развитие региональной экономики.

В целях активизации региональной экономики предполагается создавать элементы инновационной инфраструктуры, такие как зоны территориального развития, индустриальные парки, центры кластерного развития, инжиниринговые центры. Все это будет способствовать развитию региональной экономики, улучшению инвестиционного климата и повышению эффективности всех структурообразующих элементов экономики Смоленской области.


Библиографическая ссылка

Гусарова О.М., Кузьменкова В.Д. МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 3-2. – С. 354-359;
URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=40060 (дата обращения: 25.06.2018).

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 = 1.252