CC BY
24
поэтапное развитие
формирование постиндустриальной экономики
пермского края в условиях глобализации
__Аннотация
Проанализированы ресурсы, оказывающие наибольшее влияние на валовый региональный продукт Пермского края. Проведен корреляционно-регрессивный анализ, позволяющий определить вклад каждой независимой переменной в изменение валового регионального продукта. Построена факторная модель. Доказывается гипотеза приоритетности человеческих ресурсов в экономике.
_Ключевые слова: постиндустриальное общество, человеческие ресур-
_сы, потенциал, ресурсы, корреляционно-регрессивный анализ
Казмалова Ольга Николаевна
соискатель кафедры экономической теории и отраслевых рынков, Пермский государственный национальный исследовательский университет, преподаватель, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Пермский филиал) kaolni@rambler.ru
Основной тенденцией современного развития становится процесс перехода ведущих промышленных стран от индустриальной модели экономики к постиндустриальной. Он сопровождается технологической, структурно-производственной и воспроизводственно-продуктовой перестройкой национальных экономик, результатом которой является изменение их социально-экономических и институциональных систем [2].
Импульсивные устремления
Несмотря на деформации технико-технологической, организационно-управленческой, экономической, политической, правовой, духовно-культурной структур российского общества развитие мирового хозяйства в целом и экономического пространства развитых стран в частности не оставляет другого выбора кроме модернизации российской экономики в контексте постиндустриализма. Ныне налицо усиление роли регионов как части национальной экономики, их успешная интеграция в систему мирохозяйственных связей вкупе с эффективностью соответствующих стратегий устойчивого развития. Проблемы функционирования региональной системы целесообразно рассматривать с двух позиций. С одной стороны, развитие региона зависит от внутреннего потенциала, от оптималь-
вная экономика, 2012, № 3
ности процессов мобилизации, распределения и воспроизводства экономических факторов в рамках структурных составляющих региональной системы хозяйствования. Оценка ресурсной базы позволяет учесть особенности развития и размещения ресурсов в регионе, выявить так называемые «точки роста».
С другой стороны, важна и макроэкономическая среда с собственными требованиями к параметрам и приоритетам развития регионов, с предоставлением возможностей и наличием угроз в случае несоответствий данным параметрам. Следовательно, нарушения сбалансированности в любом звене региональной экономики могут привести к цепной реакции нарушений во всем народном хозяйстве.
В Докладе о развитии человеческого потенциала в Российской Федерации за 2010 г. определены наиболее перспективные регионы с высоким человеческим капиталом в части создания эффективной диверсифицированной экономики и формирования ее постиндустриального уклада: Москва, Санкт-Петербург, Тюменская область, Татарстан, Свердловская область и некоторые другие. Пермский край (26 место) подтягивается к лидерам российского «постиндустриального развития» [1]. Экономика Пермского края носит выраженный промышленный характер. Однако в производстве ВРП сложилась тенденция снижения доли товаров и возрастания доли услуг: в 2000 г. доля товаров 59,3%, доля услуг 40,7%, в то время как в 2009 г. доля товаров 52,1%, а доля услуг 47,7%. Общая численность занятых в секторе услуг составляет 68,0% (в 2002 г. -56%) от всего занятого населения [3]. Повышение доли услуг в экономике является характерной чертой перехода региона в постиндустриальную стадию развития общества.
В Пермском крае существует потенциал перехода к инновационной экономике. В настоящее время происходит активное развитие в сфере культуры. Пермь занимает первое место в России по распространению высокоскоростных оптоволоконных линий связи, что положительно сказывается на развитии региональной экономики [5]. Таким образом, это, безусловно, создает условия для усиления конкурентной позиции, но также
_налицо усиление
_роли регионов
_как части
_национальной
_экономики,
_их успешная
интеграция в систему
_мирохозяйственных
_связей вкупе
соответствующих
_стратегий
_устойчивого
развития
необходимы новые импульсы развития для перехода к новому этапу экономического развития. Для снижения зависимости экономики региона от мировых сырьевых рынков необходимо направить усилия на повышение уровня диверсификации и конкурентоспособности региона.
Важно на основе системного подхода рассмотреть эффективность процесса мобилизации распределения и воспроизводства ресурсной базы региона при развитии эндогенных и экзогенных факторов в современных условиях функционирования его экономики с соблюдением принципов сбалансированности и достаточности ресурсов. Оценка ресурсной базы позволит учесть особенности развития и размещения ресурсов в регионе, выявить «точки роста» и приоритеты развития постиндустриальной модели.
В связи с этим требуется определение оценки влияния ресурсов на валовой региональный продукт (ВРП), учитывающее особенности региона. Ставится задача построения зависимости ВРП от разных видов ресурсов на основе статистических данных за 2000-2009 год по Пермскому краю. Для достижения поставленной цели нами проведен корреляционно-регрессивный анализ зависимости объема ВРП от ресурсов. Экономическое развитие региона измерялось путем расчета ВРП на душу населения в сопоставимой оценке за исследуемый период. Важным этапом статистического анализа является формирование исходной системы показателей, характеризующих ресурсы региона.
Пофакторный отбор
Приоритеты социально-экономического развития региона могут быть выявлены на основе анализа значимости видов ресурсов. С этой целью были выделены четыре вида основных ресурсов: человеческие, финансовые, информационные, материальные.
Для анализа человеческих ресурсов региона были отобраны 15 частных индикаторов (демография, качество жизни, образование, здравоохранение). Для анализа финансовых ресурсов были отобраны 8 частных индикаторов. Для информационных ресурсов 6 частных индикаторов. Для материальных ресурсов 6 частных индикаторов.
Так временные ряды экономических показателей обычно нестационарны [4]. Чем больше выборка, тем больше шансов прийти к ложному заключению о наличии связи между несвязанными переменными, поэтому классическая теория статистического вывода неприменима, если переменные нестационарны.
Таким образом, для практики можно предложить следующую поэтапную процедуру построения модели на основе апостериорного подхода:
1. Для проведения анализа необходимо преобразовать все исходные данные из нестационарных рядов в стационарные. Для этого переменные перешли от абсолютного значения в момент времени ^ к базисному абсолютному приросту (у - У0).
2. В качестве регрессионной модели была отобрана линейная множественная регрессия (были проанализированы результаты других видов регрессионных моделей, таких как, степенная, показательная, логарифмическая - результаты данных моделей мало отличались друг от друга, поэтому для упрощения расчетов была выбрана линейная модель).
3. В исходный вариант модели включаются все факторы, отобранные в ходе анализа проблемы. Для этого варианта рассчитываются значения оценок коэффициентов модели, их среднеквадратические ошибки, статистическая значимость коэффициентов модели (по критерию Стьюдента) и статистическая значимость всей модели в целом (по критерию Фишера).
4. Из модели удаляют статистический не имеющий значения фактор (при условии, что tфакт < Ттабл) и таким образом формируется новый вариант модели с уменьшенным на один числом факторов. В случае если в модели несколько незначимых факторов, то их одновременно не удаляем.
5. Процесс отбора факторов можно считать законченным, когда остающиеся в модели факторы являются значимыми; если полученный вариант модели удовлетворяет и другим критериям ее качества (например, критерий Фишера), то процесс построения модели можно считать завершенным в целом. Так как исходных данных всего десять (с 2000 по 2009 г.), а показателей 36, то невозможно выполнить процедуру, используя все переменные одновременно. Поэтому было предложено сгруппировать пока-
Литература
1. Доклад о развитии человеческого потенциала в Российской Федерации за 2010 год [Текст] / Под общей редакцией С.Н. Бобылева. - Дизайн-проект Самолет, 2010.
2. Прудский В.Г., Кра-сильников Д.Г, Переход к постиндустриальной экономике и развитие Западноуральской научной школы управления[Текст] // Ars administrandi (Искусство управления), 2011, №2.
Пермь занимает
первое место в России
по распространению
высокоскоростных
оптоволоконных
линий связи,
что положительно
сказывается
на развитии
региональной
экономики
Литература
3. Росстат [Электронный
ресурс] // http://www.gks. ru/bgd/regl/.
4. Эконометрика: Учебник [Текст] / Под ред. И. И. Елисеевой. - М.: Проспект, 2010.
5. http://mobiperm.ru/ posts/internet-perm.html.
затели по типам ресурсов. Для каждого типа ресурсов по предложенной выше схеме были отобраны факторы, которые в дальнейшем были объединены в окончательную модель.
Построенная таким образом модель так же прошла процедуру проверки статистической значимости.
Вывод
Общий анализ ресурсной базы региона и ресурсных предпосылок формирования экономики постиндустриального общества в Пермском крае показал несбалансированность ресурсного обеспечения ее развития и как следствие наличие больших разрывов и асимметрии в пространственном распределении ресурсов, в частности человеческих ресурсов, развитие которых требует мощной экономики (промышленности) и генерируемых ей значительных бюджетных вливаний.
Olga N. Kazmalova
Degree-Seeking Student, Chair of Economy Theory and Sectoral Markets, Perm State National Research University, Lecturer,
Financial University Under The Government of Russian Federation (Perm Affiliate)
Development of Perm Territory Post-industrial Economy in Conditions of Globalization
_Abstract
Article analyses resources that make most influence on gross regional product of Perm territory. Correlative-regression analysis allowing to define contribution of each independent variable to changing of gross regional product is made. Factor model is developed. The hypothesis of human resources priority in economy is proven.
Keywords: post-industrial society, human capital assets, capability, resources, correlative-regression analysis
