CC BY
88
Концептуальная модель исследования влияния энергоемкости отечественной экономики на основные макроэкономические показатели
Conceptual model of research of influence of power consumption of domestic economy on the main macroeconomic indicators
Анисимова Татьяна Юрьевна
к.э.н., доцент кафедры инноваций и инвестиций ФГАОУ ВПО «Казанский (Приволжский) федеральный университет
tuanisimova@gmail. com Хабибрахманов Ришат Ринатович
к.э.н., доцент кафедры инноваций и инвестиций ФГАОУ ВПО «Казанский (Приволжский) федеральный университет
rishath@rambler. ru
Повышение конкурентоспособности отечественной экономики в условиях ее функционирования в рамках ВТО является важнейшей задачей как на федеральном, так и на региональных уровнях управления. Однако высокая энергоемкость различных отраслей продолжает оставаться важнейшим фактором, существенно сдерживающим повышение конкурентоспособности экономики России в целом. Для определения влияния энергоемкости экономики на важнейшие макроэкономические показатели развития отечественной экономики нами предлагается концептуальная модель, включающая в себя последовательное выполнение целого ряда работ. На ее основе можно решать широкий спектр задач стратегического развития отечественной экономики, в том числе и определять условия, необходимые для сокращения текущего уровня энергоемкости экономики.
Энергоемкость экономики, экономико-математическое моделирование, сценарный подход, модель, влияние, конкурентоспособность, система показателей.
Increase of competitiveness of domestic economy in the conditions of its functioning within the WTO is the major task both on federal, and at regional
levels of management. However high power consumption of various branches continues to remain the major factor significantly constraining increase of competitiveness of economy of Russia as a whole. For definition of influence of power consumption of economy on the most important macroeconomic indicators of development of domestic economy we offer the conceptual model including consecutive performance of a number of works. On its basis it is possible to solve a wide range of problems of strategic development of domestic economy including to define the conditions necessary for reduction of the current level of power consumption of economy.
Power consumption of economy, economic-mathematical modeling, scenario approach, model, influence, competitiveness, system of indicators.
Введение.
В настоящее время вопросам повышения энергоэффективности в различных отраслях народного хозяйства уделяется особое внимание. В результате вступления России во Всемирную торговую организацию следует ожидать существенного усиления конкуренции за потребителя среди отечественных и зарубежных компаний. В этих условиях повышение конкурентоспособности отечественной экономики становится важнейшей задачей как на федеральном, так и на региональных уровнях управления. Однако высокая энергоемкость различных отраслей продолжает оставаться важнейшим фактором, существенно сдерживающим повышение конкурентоспособности экономики России в целом. Для исследования влияния энергоемкости экономики на основные макроэкономические показатели и выявления условий устойчивого развития отечественной экономики в современных условиях предлагается следующая многоэтапная модель (рис. 1).
Рис.1. Концептуальная модель исследования влияния энергоемкости экономики на основные макроэкономические показатели с применением экономико-математических методов моделирования и сценарного подхода
Основная часть.
На первом этапе концептуальной модели исследования предполагается формирование системы показателей, характеризующих развитие отечественной экономики. В соответствии с Концепцией долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года основными показателями экономического развития являются валовой внутренний продукт и валовой внутренний продукт на душу населения. Данные показатели отражают стоимостной результат развития экономики, дают характеристику конечной готовой продукции, произведенной на территории страны.
Среди других важнейших показателей выделяют объем промышленного производства, объем производства продукции сельского хозяйства, инвестиции в основной капитал, реальные располагаемые денежные доходы, реальную начисленную среднемесячную заработную плату, оборот розничной торговли, объем платных услуг населению, экспорт и импорт товаров и некоторые другие. Все эти показатели также нашли отражение в Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года и сформированном на ее основе Прогнозе долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 года.
Динамика изменения отобранных показателей зависит от различных факторов, среди которых особо следует выделить энергетическую эффективность отечественной экономики.
Второй этап концептуальной модели предполагает формулирование гипотез о влиянии энергоемкости экономики на отобранные ранее показатели. Высокая энергоемкость экономики оказывает негативное влияние на многие сферы жизнедеятельности общества, включая, прежде всего, его социально-экономическую и экологическую составляющие. Многие макроэкономические показатели в разной степени зависят от энергетической эффективности использования ресурсов [1]. В этом
отношении следует выделить валовой внутренний продукт и валовой внутренний продукт на душу населения: повышение энергоэффективности экономики оказывает положительное влияние на динамику изменения этих показателей, в первую очередь, за счет более эффективного использования производителями энергетических ресурсов, в результате чего сокращаются их совокупные затраты, что позволяет им более эффективно конкурировать на рынке и наращивать объемы продаж.
Вторая гипотеза состоит в том, что повышение энергоэффективности экономики оказывает положительное влияние на экспорт продукции за рубеж: в результате вступления России во Всемирную торговую
организацию отечественные производители получили возможность с меньшими затратами выходить на зарубежные рынки со своей продукцией. С повышением же эффективности использования энергоресурсов они смогут более успешно конкурировать и на внешних рынках, наращивая объемы экспорта своей продукции.
Результаты корреляционно-регрессионного анализа зависимости валового внутреннего продукта на душу населения от величины энергоемкости экономик ряда стран (по данным [2]) позволили предварительно подтвердить первую гипотезу (рис. 2). На графике отчетливо прослеживается обратная зависимость валового внутреннего продукта на душу населения от энергоемкости валового внутреннего продукта разных стран мира.
Рис. 2. Зависимость валового внутреннего продукта на душу населения от величины энергоемкости экономики
В результате проведенного анализа было получено следующее уравнение зависимости:
у = 51245 • e-0,00009•х, (1)
где у - ВВП на душу населения, долл. США; x - энергоемкость ВВП разных стран мира, BTU / 1 долл. ВВП.
Кроме того, результаты аналогичного анализа зависимости экспорта продукции от уровня энергоемкости экономик ряда стран также позволили предварительно подтвердить и вторую гипотезу (рис. 3). На представленном графике прослеживается обратная зависимость величины экспорта
продукции от энергоемкости валового внутреннего продукта разных стран мира.
В результате проведенного нами анализа было получено следующее уравнение зависимости исследуемых показателей:
у = 17148 • e-0’0001•^ (2)
где у - экспорт продукции на душу населения, долл. США; x - энергоемкость ВВП разных стран мира, BTU / 1 долл. ВВП.
Рис. 3. Зависимость экспорта продукции на душу населения от величины энергоемкости ВВП разных стран мира
Третий этап концептуальной модели исследования предполагает сбор статистической информации для построения экономико-математических моделей. При этом статистические данные должны отвечать следующим принципам: сопоставимости, полноты, однородности, устойчивости
временных рядов [4, 8].
Принцип сопоставимости данных достигается в результате одинакового подхода к наблюдениям на разных этапах формирования временного ряда. Элементы временного ряда должны иметь одинаковые единицы измерения и шаг наблюдений. При этом выбор интервалов между соседними уровнями ряда имеет важное значение при прогнозировании. При чрезмерно большом интервале времени могут быть упущены определенные закономерности в динамике изменения исследуемого показателя. При слишком малом, могут появляться несущественные детали в динамике изменения анализируемой величины. Выбор интервала времени между уровнями ряда должен решаться непосредственно для каждого показателя в зависимости от его природы.
Принцип полноты данных предполагает наличие необходимого количества элементов в выборке с учетом требуемой точности оценки исследуемого показателя, характеризуемой предельной ошибкой среднего.
Принцип однородности данных предполагает отсутствие сильных изломов тенденций, а также аномальных наблюдений. Несоблюдение данного принципа может явиться причиной искажения результатов моделирования. Появление аномальных значений во временном ряде может быть вызвано ошибками при сборе, записи или передачи информации. Однако аномальные значения во многих случаях могут отражать реальные процессы, например, скачок курса доллара или падение курса ценных бумаг на фондовом рынке и др.
Принцип устойчивости временного ряда предполагает преобладание закономерности над случайностью в динамике изменения уровней ряда. На графиках устойчивых временных рядов закономерности прослеживаются
визуально. На графиках неустойчивых рядов изменения последовательных уровней представляются хаотичными, а поэтому поиск закономерностей в формировании значений уровней таких рядов значительно затруднен.
На четвертом этапе предполагается разработка системы экономикоматематических моделей, отражающих зависимость макроэкономических показателей функционирования экономики от изменения различных факторов, в том числе энергетических факторов:
У1 = / (*11, х12,...5 *щУ; У2 = / (*2Ь *22,..., *2п2);
(3)
Ут /(хт1,хт2,...,хтпт )
где у1, у2, ... ут - исследуемые макроэкономические показатели; х^т - независимые переменные, включенные в модель т; пт - количество переменных, включенных в модель т.
При построении экономико-математических моделей нами используется метод корреляционно-регрессионного анализа, который широко применяется для исследования зависимостей и взаимосвязей между различными экономическими явлениями и процессами.
Предварительный отбор факторов для построения моделей осуществляется на основе расчета линейного коэффициента корреляции Пирсона [5, 6]:
г
п _ _
, л 2 (х - х)(У - У)
cov(x, У) I=1
ху о о БхБу
п
п _ 2 _ 2 Е (х1 - х) ■ (у1 - у) Ь=1
(4)
где гХу - выборочный линейный коэффициент корреляции признаков х и у;
Бх - оценка стандартного отклонения признака-фактора х;
Б у - оценка стандартного отклонения признака-результата у; cov( х, у) - выборочная ковариация параметров х и у;
XI - индивидуальные значения параметра х;
У1 - индивидуальные значения параметра у;
X - среднее значения параметра х; у - среднее значения параметра у; п - объем выборки.
Для оценки статистической значимости коэффициента корреляции рассчитывается ^критерий Стьюдента как отношение конкретного значения коэффициента к его стандартной ошибке [3, 5]:
где - ^критерий Стьюдента для коэффициента выборочной корреляции г;
Бг - стандартная ошибка коэффициента корреляции.
Стандартная ошибка коэффициента корреляции рассчитывается по формуле [3, 5]:
Бг
1 - г 2 ху
ху (6)
п - 2
Для интерпретации коэффициентов корреляции может использоваться шкала Чеддока [3]:
Таблица 1. Качественная оценка тесноты связи
Значение коэффициента корреляции Характеристика силы связи
ГХу < 0,3 Связь практически отсутствует
0,3 < ГХу < 0,5 Связь слабая
0,5 < Гху < 0,7 Связь заметная
0,7 < Гху < 0,9 Связь сильная
гху > 0,9 Связь очень сильная
На пятом этапе в процессе верификации построенных экономикоматематических моделей предполагается проверка их адекватности по критерию Дарбина-Уотсона, а также проверка их точности и надежности, используя такие показатели как среднее квадратическое отклонение, коэффициент детерминации, критерий Фишера, средняя относительная ошибка аппроксимации, среднее значение и максимальное отклонение.
Расчет критерия Дарбина-Уотсона позволяет установить наличие автокорреляции в данных временных рядов. Для расчета данного критерия используется следующая формула [7]:
п 2
Е (е1 - в-1)
DW = ^--------------, (7)
п2 Е ег 1
I=2
где в} = - 3 - остаток для периода времени ^
в}-1 = -1 - 3-1 - остаток для периода времени Ы.
Вычисляемая статистика Дарбина-Уотсона сравнивается с нижней (Ь) и верхней (и) границами и формулируются выводы на основе следующих правил:
1) Если значение статистики Дарбина-Уотсона больше верхней границы (и), коэффициент автокорреляции р равен нулю (нет положительной автокорреляции).
2) Если значение статистики Дарбина-Уотсона меньше нижней границы (Ь), коэффициент автокорреляции р больше нуля (есть положительная автокорреляция).
3) Если значение статистики Дарбина-Уотсона находится между нижней (Ь) и верхней (и) границами, то по этому критерию нельзя дать определенного ответа.
Среднее квадратическое отклонение, рассматриваемое как мера отклонения наблюдений от среднего значения, определяется по формуле [7]:
е х2-(ЕХ)!
п
п -1
(8)
п -1
где Е X - сумма всех значений выборки; X - выборочное среднее; п - объем выборки.
Коэффициент детерминации, используемый для оценки точности регрессионного уравнения, определяется по формуле:
К2 = Е (У-У)2 = ! - Е (У-^2, (9)
Е (У-У)2 Е (У-У)2
где У-У - отклонение значения У от среднего уровня этой переменной; У - "У - отклонение значения У от расчетной величины (значение ошибки модели).
Критерий Фишера, применяемый для оценки надежности эконометрической модели, определяется по следующей формуле:
Я п - т -1 F = —------ , (10)
1 - я 2 т
где т - количество связанных параметров-коэффициентов модели.
Средняя относительная ошибка аппроксимации определяется по формуле:
1 п (Т -
МРЕ = - • Е
п г=1 Yt
Т)
(11)
Шестой этап предполагает экономическую интерпретацию
полученных результатов моделирования. На этом этапе будут рассчитаны
коэффициенты эластичности и дельта-коэффициенты для определения степени влияния каждого фактора на зависимую переменную.
Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменяется функция с изменением аргумента i на 1% при фиксированных значениях других аргументов:
Э, = а, • X-. (12)
Доля влияния ьго фактора в суммарном влиянии всех факторов на показатель Y оценивают с помощью дельта-коэффициентов:
А, = Гу, ■ 3, (13)
R 2
где Гу, - коэффициент корреляции между ьм фактором и зависимой переменной Y; Р, - бета-коэффициент, зависящий от параметров уравнения и
>у
среднеквадратические отклонения факторов X и Y, определяемые по формулам:
среднеквадратических отклонений: Р, = а, ; S,, - несмещенные
Е (Y, - Т) , =1
п-2
На седьмом этапе формируется прогноз динамики изменения факторов, входящих в разработанные экономико-математические модели. Это позволяет применить разработанные экономико-математические модели на следующем этапе исследования при использовании сценарного подхода.
Восьмой этап концептуальной модели исследования предусматривает разработку сценариев развития отечественной экономики в зависимости от динамики изменения исследуемых факторов. Использование сценарного подхода позволяет сократить степень неопределенности поведения внешней среды за счет исследования наиболее вероятных сценариев изменения использованных в моделях факторов и анализа их влияния на результирующие показатели.
На заключительном девятом этапе будут определены условия, необходимые для достижения индикаторов развития отечественной экономики, определяемых стратегическими документами федерального и регионального уровня. Это будет реализовано на базе разработанной системы экономико-математических моделей и сформированных сценариев развития отечественной экономики.
Заключение.
Таким образом, в процессе проведенного исследования нами была разработана концептуальная модель исследования влияния энергоемкости отечественной экономики на основные макроэкономические показатели, определенные в Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года. Разработанная модель позволяет решать широкий спектр задач стратегического развития отечественной экономики на основе использования сценарного подхода и системы экономико-математических моделей.
БИБЛИОГРAФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Анисимова Т.Ю. Моделирование влияния электроемкости производства на макроэкономические показатели функционирования экономики [Текст]/ Т.Ю. Анисимова// Вестник Казанского технологического университета - 2009.- №2.- С.215-221.
2. National Accounts Statistics database [Электронный ресурс]. - режим доступа: http://www.oecd-ilibrary.org/statistics, свободный.
3. Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel : учебное пособие / В.Р. Бараз. - Екатеринбург: ГОУ ВПО «УГТУ-УПИ», 2005. - 102 с.
4. Дубина И.Н. Математическо-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях: учеб. пособие / И.Н. Дубина. - М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М. - 2010. - 416 с.
5. Плеханов А.В. Математико-статистические методы обработки информации с применением программы SPSS: Практикум. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2010. - 96 с.
6. Поттосина С.А. Экономико-математические модели и методы: учеб. пособие / С.А. Поттосина, В.А. Журавлев. - Мн.: БГУИР, 2003. - 94 с.
7. Ханк Д.Э. Бизнес-прогнозирование, 7-е издание.: Пер. с англ. / Д.Э.Ханк, Д.У. Уичерн, А.Дж. Райтс. - М.: ИД Вильямс, 2003. - 656 с.
8. Христиановский В.В. Анализ временных рядов в экономике: практика применения: учебное пособие / В.В. Христиановский, В.П. Щербина. - Донецк: ДонНУ, 2011. - 125 с.
