CC BY
47Оценка потеНцигла региона
УДК 330.3:519.86
НЕИРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КРУПНЕЙШИХ
о .
КОМПАНИЙ ПОВОЛЖЬЯ*
Ю. А. КУЗНЕЦОВ,
доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой математического моделирования экономических систем E-mail: Yu-Kuzn@mm. unn. ru В. И. ПЕРОВА, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математического моделирования экономических систем E-mail: mmes@mm. unn. ru Е. В. ВОРОБЬЕВА, магистрант кафедры математического моделирования экономических систем E-mail: vkaterinav8@gmail. com Нижегородский государственный университет
имени Н. И. Лобачевского — Национальный исследовательский университет
С помощью методики нейросетевого моделирования экономических данных проанализирована деятельность крупнейших компаний Поволжья. Инструментом проведения исследований являются самоорганизующиеся карты Кохонена. Анализ этих карт позволил определить динамику развития различных отраслей экономики в регионах Поволжья, выявить регионы, обладающие наибольшим потенциалом.
<?>* Статья предоставлена Информационным центром Издательского дома «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ» при Нижегородском государственном университете имени Н. И. Лобачевского — Национальном исследовательском университете.
Ключевые слова: экономический рост, развитие, нейронные сети, финансово-экономическая деятельность, компания, Поволжье, инновации.
Актуальными задачами проводимых экономических реформ в Российской Федерации являются модернизация и повышение эффективности экономики, ориентация ее на инновационный путь развития и достижение на этой основе высокого уровня благосостояния населения [8]. В контексте этих реформ важную роль играет анализ достигну-
того экономического уровня и динамики развития как экономики Российской Федерации в целом, так и отдельных ее регионов.
Как известно, глобализация экономики приводит к возрастанию и усилению конкуренции регионов друг с другом, в том числе регионов разных стран. Территории, различающиеся по своему геополитическому и экономическому положению, богатству природными ресурсами, развитию инфраструктуры, запасу человеческого капитала и других факторов, создают неодинаковые условия для экономической деятельности и конкуренции фирм. Понятно, что при этом экономические агенты одного региона имеют и достаточно большие общие групповые интересы, способствующие совместной работе по привлечению и удержанию в регионе капитала, инноваций, квалифицированных работников и т. д.
Проблемы региональной и национальной экономики относятся к числу традиционных проблем экономической теории и практической политики. Достаточно вспомнить о классических теориях производственной и торговой специализации регионов, основанных на сравнениях абсолютных и относительных преимуществ, широко распространенном выявлении конкурентных преимуществ регионов как необходимой предпосылки их развития в конкурентной среде и т. д. Исследованию различных аспектов проблем региональной и национальной экономики посвящены многочисленные работы отечественных и зарубежных ученых и специалистов (см. [1—6, 8, 12—25] и приведенную там библиографию).
Если говорить о современной российской действительности, то, как отмечается в работе [5], регионы, а в особенности субъекты Федерации, ведут себя одновременно и как квазигосударства, и как квазикорпорации, являясь непосредственными субъектами рынка и, следовательно, конкурентами в рыночном пространстве. В экономике России конкуренция имеет значительную региональную специфику. Прежде всего исключительно велико разнообразие регионов по типам экономики, сочетанию конкурентных преимуществ и недостатков, уровням экономического развития. Различия субъектов Российской Федерации по величине валового регионального продукта на душу населения достигли 37 раз. При этом выше среднего уровня находятся только около 20 % регионов, а ниже его — почти 80 % (см. подробнее в работах [5, 14, 18]). Резко различается конкурентоспособность регионов с точки зрения сложившейся структуры
производства, экспортного потенциала, обеспеченности инфраструктурой, инвестиционного климата и других факторов. Возрастает межрегиональная конкуренция по инвестициям (особенно иностранным) и квалифицированным кадрам, по распределению госзаказов и трансфертов из федерального бюджета. Кроме того, усиливается влияние мировых рынков на региональную конкурентоспособность. Это явление особенно обострится с вступлением России в ВТО.
Большой вклад в исследование проблем региональной и национальной экономики внесен отечественными учеными и специалистами. Подробный обзор результатов имеется в работах [3—6, 14, 18]. Проанализированы различные методологические подходы к исследованию региональных экономических проблем, разработаны основные положения анализа национальной экономики как системы регионов, взаимодействующих в рыночной среде с государственным регулированием рыночных механизмов. Выполнен ряд исследований последствий политических, экономических, социальных переходных процессов на региональное развитие, а также основных трансформационных тенденций в экономическом пространстве России в 1990-х гг. Выявлены такие явления, как усиление неоднородности (дифференциации) и дезинтеграции экономического пространства страны, появление проблемных регионов. Сделан важный вклад в экономико-математические исследования межрегиональных межотраслевых моделей, на основе которых проведен ряд исследований структурных и динамических закономерностей развития регионов в системе национальной экономики России.
Значительный интерес вызывает и анализ динамики инновационно-технологического развития регионов, проблем качества их экономического роста, характеристик неоднородности социально-экономического пространства России и т. д. [1, 2, 12, 13, 15—17, 19]. Перечисленные проблемы привлекают пристальное внимание и зарубежных ученых и специалистов [20—25].
Авторское исследование посвящено анализу деятельности крупнейших компаний регионов Поволжья, играющего важную роль в экономике Российской Федерации. В качестве базы для исследования был использован ежегодный рэнкинг крупнейших компаний 12 регионов Поволжья по величине выручки от продажи товаров и услуг [10, 11], составленный на основе экономических показателей за 2004—2009 гг. В этом анализе эффективным средством зарекомендовали себя
перспективные информационные технологии, к числу которых относятся методы нейросетевого моделирования [7, 9]. В настоящее время для реализации нейросетевых концепций разработано большое количество специализированных программных продуктов. Инструментом проведения исследований в авторском исследовании являются самоорганизующиеся карты Кохоне-на. Исследование проведено в пакете Viscovery SOMine 5.1. Анализ этих карт позволил определить динамику развития различных отраслей экономики в регионах Поволжья, выявить регионы, обладающие наибольшим потенциалом, и отрасли, компании которых функционируют наиболее эффективно.
Представленные в рэнкинге 400 крупнейших компаний Поволжья в 2008 г. имели следующую географию нахождения: 11 компаний в Кировской области, 9 — в Костромской области, 73 — в Нижегородской области, 6 — в Пензенской области, 19 — в Ярославской области, 108 — в Самарской области, 33 — в Саратовской области, 8 — в Ульяновской области, 3 — в Республике Марий Эл, 9 — в Республике Мордовия, 102 — в Республике Татарстан, 19 — в Чувашской Республике. География распределения 250 крупнейших компаний Поволжья в первом полугодии 2009 г. была следующей: 12 — в Кировской области, 6 — в Костромской области, 45 — в Нижегородской области, 13 — в Пензенской области, 12 — в Ярославской области, 38 — в Самарской области, 29 — в Саратовской области, 7 — в Ульяновской области, 3 — в Республике Марий Эл, 14 — в Республике Мордовия, 51 — в Республике Татарстан, 10 — в Чувашской Республике.
Приведем в качестве примера результаты анализа данных за 2008 г. и первое полугодие 2009 г. Анализ проведен на основе следующих показателей:
- выручка от продажи в 2008 г., млн руб.;
- изменение выручки от продажи в 2008 г. по отношению к предыдущему году, %;
- валовая прибыль в 2008 г., млн руб.;
- изменение валовой прибыли в 2008 г. по сравнению с предыдущим годом, %;
- выручка от продажи в первом полугодии 2009 г., млн руб.;
- изменение выручки от продажи в первом полугодии 2009 г. по отношению к предыдущему году, %;
- чистая прибыль в первом полугодии 2009 г., млн руб.;
- изменение чистой прибыли в первом полугодии 2009 г. по сравнению с предыдущим годом, %.
Одновременное использование абсолютных и относительных показателей позволяет объединить статические и динамические оценки.
Результатом нейросетевого моделирования стало разбиение исходных данных на кластеры, представленные на самоорганизующихся картах. Данные 2008 г. образовали пять кластеров (рис. 1), данные первого полугодия 2009 г. — четыре кластера (рис. 2).
Средние значения анализируемых показателей по кластерам и их отраслевая структура в 2008 г. представлены соответственно в табл. 1 и 2. Для областей и республик использованы следующие обозначения:
- Кировская область — 1;
- Костромская область — 2;
- Нижегородская область — 3;
- Пензенская область — 4;
- Республика Марий Эл — 5;
- Республика Мордовия — 6;
- Республика Татарстан — 7;
- Самарская область — 8;
- Саратовская область — 9;
- Ульяновская область — 10;
- Чувашская Республика — 11;
- Ярославская область — 12;
- среднее значение показателя по всем регионам — 13.
Отчетливо видно, что кластер I занимает основную площадь карты (рис. 1). В этот кластер вошли 309 компаний, в том числе ОАО «НБД-Банк», ОАО «Павловский автобус», ОАО «Завод «Красное Сормово», ОАО «Торгово-финансовая компания «КАМАЗ», ОАО «Кондитерское объединение «Россия».
Кластер I характеризуется самыми низкими показателями выручки от продажи, валовой прибыли и изменением валовой прибыли (табл. 1), а также достаточно низким показателем изменения выручки от продажи. В данном кластере преобладают компании оптовой торговли, машиностроения, финансовой деятельности (табл. 2). Наибольшее количество компаний в этом кластере представляют Нижегородскую и Самарскую области, Республику Татарстан.
В кластере II 70 компаний, в числе которых ОАО «КАМАЗ-Дизель», ООО «Газпром трансгаз Казань», ОАО «ГАЗ», ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород», ОАО «Волжская ТГК», ООО «Самарарегионгаз». В этом кластере наибольшее количество компаний, представляющих машиностроение, оптовую торговлю, электроэнергетику
Рис. 1. Самоорганизующаяся карта 400 крупнейших компаний Поволжья 2008г. (числовые метки соответствуют месту компаний в рэнкинге) [11]: I—V— номера кластеров
и транспорт. Они находятся преимущественно в Республике Татарстан, Нижегородской и Самарской областях. Компании кластера имеют вторые по значению среди всех кластеров показатели выручки от продажи и валовой прибыли, но достаточно низкие показатели изменения выручки от продажи и изменения валовой прибыли (табл. 1).
Кластер III состоит из 14 компаний. Это ООО «ККЭБСЕ», ОАО «Выксунский металлургический завод», ОАО «КАМАЗ», ООО «ЛУКОЙЛ-Ниже-городнефтеоргсинтез», ОАО «Нижегородская сбытовая компания», ОАО «Татнефть», ОАО «ТАИФ-НК», ОАО «Нижнекамскнефтехим», ОАО «АВТОВАЗ», ОАО «Самаранефтегаз», ОАО «ММС-Поволжье», ОАО «Приволжзкнефтепровод», ОАО «ТольяттиАзот», ООО «Балаковские минеральные удобрения», которые находятся в Республике Татарстан, Нижегородской, Самарской и Саратовской областях.
Компании, вошедшие в кластер III, относятся к следующим видам экономической деятельности: машиностроение (две компании), нефтяная и нефтегазовая промышленность (четыре компании), пищевая промышленность (одна компания), телекоммуникации и связь (одна компания), транспорт (одна компания), химическая и нефтехимическая промышленность (три компании), черная металлургия (одна компания) и электроэнергетика (одна компания). Компании кластера обладают самыми высокими показателями выручки от продажи и
Рис. 2. Самоорганизующаяся карта 250 крупнейших компаний Поволжья первого полугодия 2009 г (числовые метки соответствуют месту компаний в рэнкинге) [10]: I—IV — номера кластеров
валовой прибыли, средним показателем изменения выручки от продажи, но низким показателем изменения валовой прибыли (табл. 1).
Кластер IV образуют три компании. Это финансовая компания ООО «АЛОР-Поволжье» (Нижегородская область), компания оптовой торговли ООО «ЕВРО-ЛАЙН» (Самарская область) и энергетическая компания ОАО «МРСК Волги» (Саратовская область). Кластер характеризуется одними из самых высоких значений показателей выручки от продажи и изменения выручки от продажи, однако одним из самых низких показателей валовой прибыли и средним показателем изменения валовой прибыли (табл. 1).
В кластере V четыре компании. Это компании оптовой торговли ООО «Импэкс-Групп» (Нижегородская область) и «Терминал-Центр» (Республика Марий Эл), энергетическая компания ОАО «МРСК Центра и Приволжья» (Нижегородская область), машиностроительная компания ООО «Соллерс-Елабуга» (Республика Татарстан). В этом кластере самые высокие показатели изменения выручки от продажи и изменения валовой прибыли, средний показатель выручки от продажи, но один из самых низких — показатель валовой прибыли (табл. 1).
Различия размеров кластеров на самоорганизующейся карте свидетельствуют о неравномерности в развитии видов экономической деятельности регионов Поволжья. Проведенные исследования показывают, что компании нефтяной и нефтегазо-
Таблица 2
Таблица 1
Статистика средних значений экономических показателей в кластерах за 2008 г.
Показатель Номер кластера
I II III IV V
Выручка от продажи, млн руб. 5 031 21 360 83 770 17 400 12 310
Изменение выручки от продажи, % 60,58 63,25 40,81 54 940 56 410
Валовая прибыль, млн руб. 512,5 2773 24 760 915,2 1 052
Изменение валовой прибыли, % 25,37 36,34 52,68 2 945 97 460
Структура кластеров по видам экономической деятельности в 2008 г.
Вид экономической деятельности Номер кластера Количество компаний в кластерах
I II III IV V
Банковская деятельность 16 3 0 0 0 19
Гидрографические изыскательные работы 1 0 0 0 0 1
Деятельность коммерческих и предприниматель- 1 0 0 0 0 1
ских организаций
Жилищно-коммунальное хозяйство 2 0 0 0 0 2
Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бу- 5 0 0 0 0 5
мажная промышленность
Машиностроение 50 13 2 0 1 66
Наука и научные исследования 3 1 0 0 0 4
Нефтяная и нефтегазовая промышленность 18 7 4 0 0 29
Оптовая торговля 68 14 0 1 2 85
Пищевая промышленность 16 1 1 0 0 18
Промышленность строительных материалов 2 4 0 0 0 6
Развлечения 0 1 0 0 0 1
Рекламная деятельность 1 0 0 0 0 1
Розничная торговля 20 1 0 0 0 21
Страхование 2 0 0 0 0 2
Строительство 23 0 0 0 0 23
Сфера услуг 1 0 0 0 0 1
Табачная промышленность 1 0 0 0 0 1
Телекоммуникации и связь 3 2 1 0 0 6
Транспорт 5 7 1 0 0 13
Управление недвижимым имуществом 1 0 0 0 0 1
Финансовая деятельность 33 0 0 1 0 34
Химическая и нефтехимическая промышленность 16 4 3 0 0 23
Цветная металлургия 1 1 0 0 0 2
Черная металлургия 7 1 1 0 0 9
Электроэнергетика 13 10 1 1 1 26
Итого... 309 70 14 3 4 400
вой промышленности и электроэнергетика имели в рассматриваемом периоде самые высокие значения показателей чистой прибыли (табл. 3). Эти компании работают в Самарской и Нижегородской областях и в Республике Татарстан.
Нижегородская область занимает третье место по количеству компаний, вошедших в рэнкинг 2008 г. Из 73 компаний Нижегородской области (табл. 3) 48 компаний распределились в кластер I, 18 компаний — в кластер II, четыре компании — в кластер III, одна компания — в кластер IV и две компании — в кластер V. Следовательно,
большинство компаний характеризуются самыми низкими показателями выручки от продажи, валовой прибыли, изменением валовой прибыли и достаточно низким показателем изменения выручки от продажи. Однако четыре компании области — ООО «ЛУКОЙЛ-Нижегороднефтеоргсинтез» (нефтяная и нефтегазовая промышленность), ООО «ККЭБСЕ» (пищевая промышленность), ОАО «Выксунский металлургический завод» (черная металлургия), ОАО «Нижегородская сбытовая компания» (электроэнергетика) — распределились в кластер III, в котором самые высокие показатели
Таблица 3
Виды экономической деятельности, функционирующие в регионах Поволжья в 2008 г.
Вид экономической деятельности Номер региона Количество компаний в регионах
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Банковская деятельность 0 1 3 0 0 0 6 8 1 0 0 0 19
Гидрографические изыскательные работы 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
Деятельность коммерческих и предпринимательских организаций 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
Жилищно-коммунальное хозяйство 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 2
Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная промышленность 0 2 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 5
Машиностроение 2 3 12 0 0 3 12 13 4 3 7 7 66
Наука и научные исследования 0 0 2 0 0 0 0 1 1 0 0 0 4
Нефтяная и нефтегазовая промышленность 0 0 2 0 1 0 14 8 2 0 0 2 29
Оптовая торговля 3 1 17 1 1 3 18 18 10 1 7 5 85
Пищевая промышленность 0 0 3 2 0 1 6 1 4 0 1 0 18
Промышленность строительных материалов 0 0 1 0 0 1 1 1 2 0 0 0 6
Развлечения 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
Рекламная деятельность 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 2
Розничная торговля 0 0 5 1 0 0 4 7 0 1 2 0 20
Страхование 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 2
Строительство 1 0 4 0 0 0 10 5 2 1 0 0 23
Сфера услуг 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
Табачная промышленность 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1
Телекоммуникации и связь 0 0 3 0 0 0 1 2 0 0 0 0 6
Транспорт 0 0 3 0 0 0 3 5 1 1 0 0 13
Управление недвижимым имуществом 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
Финансовая деятельность 0 0 1 0 0 0 10 23 0 0 0 0 34
Химическая и нефтехимическая промышленность 3 0 6 0 0 0 5 5 2 0 0 2 23
Цветная металлургия 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2
Черная металлургия 1 1 2 1 0 1 2 1 0 0 0 0 9
Электроэнергетика 0 1 7 1 1 0 4 5 3 1 1 2 26
Итого... 11 9 73 6 3 9 102 108 33 8 19 19 400
выручки от продажи и валовой прибыли. Самыми динамично развивающимися видами экономической деятельности в Нижегородской области в 2008 г. являлись электроэнергетика и оптовая торговля.
Средние значения анализируемых показателей по кластерам и их отраслевая структура в первом полугодии 2009 г. представлены соответственно в табл. 4 и 5.
Наибольшую площадь карты (рис. 2) занимает кластер I. Этот кластер характеризуется высоким значением выручки от продажи, низким показателем прироста выручки от продажи. По показате-
лям чистой прибыли и прироста чистой прибыли можно судить о том, что большинство компаний, вошедших в кластер в первом полугодии 2009 г., несли убытки (табл. 4). В этот кластер вошло 211 компаний, в числе которых ОАО «НБД-Банк», ЗАО АКБ «Тольяттихимбанк», ОАО «АВТОВАЗ», ОАО «КАМАЗ», ОАО «Нижегородский масло-жировой комбинат», ОАО «Казанский жировой комбинат», ОАО «Казаньоргсинтез», ОАО «КуйбышевАзот». В кластере I преобладают компании, связанные с банковской деятельностью и машиностроением (табл. 5). Наибольшее количество компаний,
Таблица 5
Таблица 4
Статистика средних значений экономических показателей в кластерах за первое полугодие 2009 г.
Показатель Номер кластера
I II III IV
Выручка от продажи, млн руб. 1 591 20 080 805,3 416,7
Прирост выручки от продажи, % 8,5 60,42 1 636 —50,33
Чистая прибыль, млн руб. —98,47 2 488 47,7 —50,86
Прирост чистой прибыли, % —83,79 244,6 7 533 —28 280
Структура кластеров в первом полугодии 2009 г.
Вид экономической деятельности Номер кластера Количество ком-
I II III IV паний в кластерах
Банковская деятельность 58 7 2 0 67
Жилищно-коммунальное хозяйство 1 0 0 0 1
Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумаж- 3 0 0 0 3
ная промышленность
Машиностроение 41 1 1 3 46
Наука и научные исследования 3 0 0 0 3
Нефтяная и нефтегазовая промышленность 6 6 0 0 12
Оптовая торговля 3 0 0 0 3
Пищевая промышленность 16 0 1 0 17
Производство обуви 1 0 0 0 1
Производство оружия и боеприпасов 1 0 0 0 1
Промышленность строительных материалов 6 0 1 0 7
Сельское хозяйство 1 0 0 0 1
Страхование 13 0 0 1 14
Строительство 7 0 1 0 8
Табачная промышленность 0 0 1 0 1
Текстильная промышленность 4 0 0 0 4
Телекоммуникации и связь 3 1 0 0 4
Торговля 2 0 0 0 2
Транспорт 6 0 0 0 6
Транспортировка газа 1 0 0 0 1
Фармацевтическое производство 2 0 0 0 2
Финансовая деятельность 0 0 1 0 1
Химическая и нефтехимическая промышленность 16 1 1 0 18
Цветная металлургия 2 0 0 0 2
Черная металлургия 3 1 0 0 4
Электроэнергетика 12 9 0 0 21
Итого... 211 26 9 4 250
составляющих данный кластер, из Республики Татарстан, Нижегородской, Самарской и Саратовской областей.
В кластер II вошли 26 компаний, в том числе ООО ИКБ «Совкомбанк», ОАО «МРСК Центра и Приволжья», ОАО «Татнефть». Этот кластер обладает наибольшими показателями выручки от продажи и чистой прибыли, средними показателями прироста выручки от продажи и прироста чистой прибыли (табл. 4). В кластере II преобладают компании, связанные с банковской деятельностью, электроэнергетикой, нефтяной и нефтегазовой промышленностью (табл. 5). Наибольшее количество компаний, вошедших в данный кластер, из
Нижегородской и Самарской областей, Республики Татарстан.
Кластер III состоит из девяти компаний: ЗАО «Сормовская кондитерская фабрика» (Нижегородская область), ООО «ПТПА-Финанс» (Пензенская область), ОАО «Артуг» (Республика Татарстан), ОАО «Химзавод им. Л. Я. Карпова» (Республика Татарстан), ЗАО «Банк «Агророс» (Саратовская область), ООО «Банк Фининвест» (Саратовская область), ОАО «БАТ-СТФ» (Саратовская область), ЗАО «Ульяновскцемент» (Ульяновская область), ОАО «Ярославский судостроительный завод» (Ярославская область). Этот кластер имеет наивысшие показатели прироста чистой прибыли и
прироста выручки от продажи, а также достаточно высокие показатели выручки от продажи и чистой прибыли.
В кластер IV входят четыре компании: ОАО «Завод Красная Этна» (Нижегородская область), ОАО «Кадошкинский электротехнический завод» (Республика Мордовия), ОАО «Завод им. А. М. Тарасова» (Самарская область), страховая группа «Компаньон» (Самарская область). Кластер характеризуется высоким показателем выручки от продажи, однако по остальным трем показателям (табл. 4) можно сказать о том, что компании несли убытки.
Таким образом, в первом полугодии 2009 г. компании нефтяной и нефтегазовой промышленности и электроэнергетики имели самые высокие значения показателей чистой прибыли. Эти компании
работают в Самарской и Нижегородской областях, Республике Татарстан.
Нижегородская область в первом полугодии 2009 г. вновь вошла в ту же тройку лидеров по прибыли. Крупнейшие компании Нижегородской области распределились следующим образом: 37 компаний вошли в кластер I, шесть компаний — в кластер II и по одной компании — в кластеры III и IV. Поскольку наибольшее количество компаний Нижегородской области распределилось в кластер I, то их деятельность характеризуется высоким значением выручки от продажи и низким показателем прироста выручки от продажи, однако по показателям чистой прибыли и прироста чистой прибыли компании несли убытки. Из 45 компаний, функционирующих в Нижегородской области, шесть компаний вошли в кластер II:
Таблица 6
Виды экономической деятельности, функционирующие в регионах Поволжья в первом полугодии 2009 г.
Вид экономической деятельности Номер региона Количество компаний в регионах
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Банковская деятельность 2 3 11 1 0 3 18 16 8 1 1 3 67
Жилищно-коммунальное хозяйство 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
Лесная, деревообрабатывающая и 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3
целлюлозно-бумажная промышлен-
ность
Машиностроение 1 0 11 2 1 4 7 4 1 1 6 8 46
Наука и научные исследования 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 3
Нефтяная и нефтегазовая промыш- 0 0 0 0 1 0 2 4 4 0 0 1 12
ленность
Оптовая торговля 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 3
Пищевая промышленность 0 0 3 6 0 2 2 0 0 2 1 1 17
Производство обуви 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
Производство оружия и боеприпасов 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Промышленность строительных 0 0 1 0 0 2 0 0 2 1 0 1 7
материалов
Сельское хозяйство 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Страхование 0 0 1 0 0 0 6 5 2 0 0 0 14
Строительство 1 0 1 0 0 0 3 0 1 0 1 1 8
Табачная промышленность 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1
Текстильная промышленность 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 4
Телекоммуникации и связь 0 0 2 0 0 0 1 1 0 0 0 0 4
Торговля 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 2
Транспорт 1 0 1 0 0 0 0 1 2 0 0 1 6
Транспортировка газа 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Фармацевтическое производство 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 2
Финансовая деятельность 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Химическая и нефтехимическая 1 0 4 0 0 1 6 2 2 0 0 2 18
промышленность
Цветная металлургия 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Черная металлургия 0 0 3 0 0 0 1 0 0 0 0 0 4
Электроэнергетика 1 1 3 2 1 1 2 2 3 1 1 3 21
Итого... 12 6 45 13 3 14 51 38 29 7 10 22 250
Рис. 3. Динамика объема реализации продукции научно-технологической деятельности в 2004—2009 гг., тыс. руб.: 3 — Нижегородская область; 7 — Республика Татарстан; 8 — Самарская область; 9 — Саратовская область; 11 — Чувашская Республика; 13 — среднее значение показателя по всем регионам
Рис. 4. Динамика объема реализации продукции телекоммуникаций
и связи в 2004—2009 гг., тыс. руб.: 3 — Нижегородская область; 8 — Самарская область; 9 — Саратовская область; 13 — среднее значение показателя по всем регионам
/ \
/ У
/ /ч . \
/ / X \
/ лл зХ. \
2004 2005 2006 2007 2009 2009
ОАО «ГАЗ», ОАО «ВолгаТелеком», ОАО «Выксунский металлургический завод», ОАО «МРСК Центра и Приволжья», ОАО «Нижегородская сбытовая компания» и ОАО «ТГК-6». Следовательно, их деятельность характеризуется самыми высокими показателями выручки от продажи и чистой прибыли, средними показателями прироста выручки от продажи и прироста чистой прибыли. Среди отраслей в первом полугодии 2009 г. в Нижегородской области наибольшей прибылью характеризуются электроэнергетика и черная металлургия.
Как показал анализ, одной из особенностей в деятельности крупнейших компаний регионов Поволжья является неравномерный уровень промышленного, научно-технологического, финансового, инновационного развития на их экономическом пространстве. Поэтому для выявления путей эффективного развития и функционирования экономики регионов Поволжья актуальны исследования научно-технологической деятельности, машиностроения, финансовой деятельности, телекоммуникаций и связи, химической и нефтехимической, нефтяной и нефтегазовой отраслей.
Динамика показателя объема реализации продукции на душу населения (тыс. руб.) для указанных отраслей экономики в регионах Поволжья в 2004—2009 гг. представлена на рис. 3—8.
Наибольшими научно-технологическим, производственным и инновационным потенциалами среди регионов Поволжья обладают Нижегородская и Самарская облас-
Рис. 5. Динамика объема реализации продукции финансовой деятельности в 2004—2009 гг., тыс. руб.: 2 — Костромская область; 3 — Нижегородская область; 6 — Республика Мордовия; 8 — Самарская область; 9 — Саратовская область; 12 — Ярославская область;
13 — среднее значение показателя по всем регионам
Рис. 6. Динамика объема реализации продукции нефтяной и нефтегазовой промышленности в 2004—2009 гг., тыс. руб.: 3 — Нижегородская область; 4 — Пензенская область; 5 — Республика
Марий Эл; 7 — Республика Татарстан; 8 — Самарская область; 9 — Саратовская область; 11 — Чувашская Республика; 12 — Ярославская область; 13 — среднее значение показателя по всем регионам
Рис. 7. Динамика объема реализации продукции химической и нефтехимической промышленности в 2004—2009 гг., тыс. руб.: 1 — Кировская область; 3 — Нижегородская область; 6 — Республика
Мордовия; 7 — Республика Татарстан; 8 — Самарская область; 9 — Саратовская область; 11 — Чувашская Республика; 12 — Ярославская область; 13 — среднее значение показателя по всем регионам
ти, Республика Татарстан. Компании машиностроения существуют практически во всех регионах Поволжья, а компании телекоммуникаций и связи функционируют только в трех названных регионах. Телекоммуникации и связь, научно-технологическая деятельность наиболее развиты в Нижегородской области. Финансовая деятельность и машиностроение в основном представлены компаниями Самарской области. Наиболее эффективно компании химической и нефтехимической, нефтяной и нефтегазовой промышленностей работают в Республике Татарстан.
Применение нейросетевого моделирования в анализе финансово-экономических показателей крупнейших компаний Поволжья (400 компаний за 2008 г. и 250 за первое полугодие 2009 г.) показало присутствие заметных различий размеров кластеров на самоорганизующихся картах, что свидетельствует о неравномерности в развитии отраслей экономики регионов Поволжья.
На карте 2008 г. самые многочисленные кластеры образовали в основном компании оптовой торговли, машиностроения, финансовые, нефтяной и нефтегазовой промышленности, электроэнергетики. Крупнейшие компании Поволжья в 2008 г. в основном функционировали в Самарской области, Республике Татарстан и Нижегородской области. Большинство компаний Самарской области представлено отраслями фи-
Рис. 8. Динамика объема реализации продукции машиностроения в 2004— 2009 гг., тыс. руб.: 1 — Кировская область; 2 — Костромская
область; 3 — Нижегородская область; 4 — Пензенская область; 5 — Республика Марий Эл; 6 — Республика Мордовия; 7 — Республика Татарстан; 8 — Самарская
область; 9 — Саратовская область; 10 — Ульяновская область; 11 — Чувашская Республика; 12 — Ярославская область; 13 — среднее значение показателя по всем регионам
нансовой деятельности, оптовой торговли и машиностроении. В Республике Татарстан крупнейшие компании 2008 г. относились в основном к оптовой торговле, машиностроению, финансовой деятельности и строительству. В Нижегородской области в 2008 г. преобладали компании оптовой торговли, машиностроения, электроэнергетики, химической и нефтехимической промышленности. Деятельность большинства компаний этих регионов характеризуется очень низкими показателями выручки от продажи, валовой прибыли, изменением валовой прибыли и достаточно низким показателем изменения выручки от продажи. Однако компании из этих трех регионов, распределившиеся в кластеры III—V, обладают высокими значениями анализируемых показателей, что отражает положительную динамику их развития. Как указывается в работе [3], экономический кризис на современном его этапе в наибольшей мере затронул промышленную и инвестиционно-строительную сферы регионов, в них наблюдался наибольший спад. Динамика промышленного производства регионов определялась их специализацией, и это обусловило глубокий спад в промышленности Приволжского и Центрального федеральных округов.
На самоорганизующейся карте первого полугодия 2009 г. большинство компаний вновь из Республики Татарстан, Нижегородской и Самарской областей. Это в основном компании нефтяной и нефтегазовой промышленности, машиностроения, электроэнергетики, а также банки. Наибольшее количество компаний Республики Татарстан принадлежат отраслям банковской деятельности, машиностроению, страхованию, химической и
Список литературы
нефтехимической промышленности. Большинство компаний, действующих в Нижегородской области, представляют банковскую деятельность и машиностроение, а в Самарской области преобладают компании, занимающиеся банковской деятельностью. Финансово-экономическая деятельность большинства компаний этих регионов характеризуется высоким значением выручки от продажи, низким показателем прироста выручки от продажи, что согласуется с результатами, отраженными в работе [12]. Однако существуют компании, имеющие достаточно высокие значения показателя прироста выручки от продажи.
Проведенные исследования показали, что наиболее динамично развивающимися видами экономической деятельности регионов Поволжья являются нефтяная и нефтегазовая промышленность, электроэнергетика, химическая и нефтехимическая промышленность, машиностроение. Для экономики Поволжья характерны приоритетное развитие сырьевого сектора, относительно низкий удельный вес высокотехнологичных секторов экономики, небольшие размеры инвестиций в сектор знаний и на развитие человеческого капитала.
Говоря о перспективах развития экономики регионов Поволжья, можно утверждать, что единственный способ обеспечения ее конкурентоспособности — это переход регионов Поволжья к инновационному пути развития. Как отмечается в работе [3], отчетливо проявившиеся негативные стороны энергосырьевой специализации России усиливают необходимость принятия комплекса мер, которые позволят в долгосрочной перспективе перейти на преимущественно инновационный путь развития.
1. Антоненко И. В. Динамика инновационно-технологического развития регионов Южного федерального округа // Региональная экономика: теория и практика. 2010. № 33.
2. Булгаков В. К, Булгаков О. В., Белкин В. Г. Макроэкономика и воспроизводство основного капитала региональных экономических систем России. Владивосток: Дальнаука, 2002.
3. Гранберг А. Г. Воздействие мирового кризиса на стратегию пространственного социально-экономического развития Российской Федерации / А. Г. Гранберг, Н. Н. Михеева, Ю. С. Ершов и др. // Регион: экономика и социология. 2009. № 4.
4. Гранберг А. Г. Моделирование пространственного развития национальной и мировой экономики: эволюция подходов // Регион: экономика и социология. 2007. № 1.
5. Гранберг А. Г. Социально-экономическое пространство России: трансформационные тенденции и перспективы. М.: Государственный университет управления, 2004.
6. Гранберг А. Г., Суслов В. И., Суспицын С. А. Экономико-математические исследования многорегиональных систем // Регион: экономика и социология. 2008. № 2.
7. ДебокГ., Кохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт. М.: Альпина, 2001.
8. Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года: распоряжение Правительства Российской Федерации от 17.11.2008 № 1662-p (ред. от 08.08.2009).
9. Кузнецов Ю. А, Перова В. И. Использование нейросетевого моделирования в анализе деятельности крупнейших компаний Российской Федерации // Экономический анализ: теория и практика. 2010. № 31.
10. Макарычев Д. Бум со знаком минус // Эксперт Волга. 2010. № 4—5.
11. Макарычев Д. Замаскированные перемены // Эксперт Волга. 2009. № 42—44.
12. Моделирование и управление процессами регионального развития / под ред. С. Н. Васильева. М.: Физматлит, 2001.
13. Попова Г. Л. Социально-экономическое развитие региона как объект системного анализа // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 2.
14. Путь в XXI век: стратегические проблемы и перспективы российской экономики / под ред. акад. Д. С. Львова. М.: Экономика, 1999.
15. Сеньков В. И., Сенькова Н. В. Качество экономического роста регионов: результаты анализа (на примере Приволжского федерального округа) // Региональная экономика: теория и практика. 2010. № 39.
16. Сеньков В. И., Сенькова Н. В. Качество экономического роста регионов: теоретические аспекты, критерии и методология анализа // Региональная экономика: теория и практика. 2010. № 32.
17. Спешилова Н. В., Ларина Т. Н. Статистическое исследование социальной дифференциации регионов России на основе моделей конвергенции // Региональная экономика: теория и практика. 2010. № 44.
18. Стратегии макрорегионов России: методологические подходы, приоритеты, механизмы реализации / под ред. А. Г. Гранберга. М.: Наука, 2004.
19. Татевосян Г. М. Сравнительный анализ экономических показателей регионов России / Г. М. Тате-восян, С. В. Писарева, С. В. Седова и др. // Экономика и математические методы. 2004. № 4.
20. Bohringer C., Jochem P. E. P. Measuring the immeasurable — A survey of sustainability indices // Ecological Economics. 2007. Vol. 63, № 1.
21. Brock G. Growth in Russia's federal districts, 1994—2003 // Post-Communist Economics. 2010. Vol. 22. № 1.
22. Gu Q, Chen K. A multiregional model of China and its application // Economic Modelling. 2005. Vol. 22. № 6.
23. Natoli R., Zuhair S. Measuring Progress: A Comparison of the GDP, HDI, GS and the RIE // Social Indicators Research, 2010. Springer. DOI 10.1007/s11205-010-9695-3.
24. Lypez-Bazo E, Vay6 E, Artrn M. Regional Externalities and Growth: Evidence from European regions // Journal of Regional Science. 2004. Vol. 44, № 1.
25. Yilmazkuday H. Agglomeration and Trade: State-Level evidence from U. S. industries // Journal of Regional Science. 2011. Vol. 51. № 1.
