CC BY
108
ISSN 2311-8733 (Online) ISSN 2073-1477 (Print)
Устойчивое развитие регионов
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРИОРИТЕТОВ РАЗВИТИЯ РЕГИОНА
НА ОСНОВЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
ЕГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА
Алексей Алексеевич ВОЛКОВ3, Алексей Геннадьевич ЗАЙЦЕВЬ, Елена Валерьевна ТОКМАКОВА0'*
а кандидат экономических наук, доцент кафедры прикладных экономических дисциплин, Орловский государственный университет, г. Орёл, Российская Федерация
tax_planning@bk.ru
ь кандидат экономических наук, заведующий кафедрой менеджмента и маркетинга, Орловский государственный университет, г. Орёл, Российская Федерация cbap@bk.ru
с кандидат экономических наук, доцент кафедры прикладных экономических дисциплин, Орловский государственный университет, г. Орёл, Российская Федерация takmakovae@mail.ru
"Ответственный автор
Аннотация
Тема. Статья посвящена комплексной статистической оценке факторов, формирующих экономический потенциал региона, построенной на методах корреляционно-регрессионного анализа и дающей возможность не только получать прогнозные модели, но и разрабатывать на их основе целевые программы развития региона с учетом исторически сложившихся экономических параметров.
Цели. Определение приоритетов развития Орловской области на основе построения множественной корреляционно-регрессионной модели ее экономического потенциала. Методология. Для измерения экономического потенциала региона была применена система показателей, включающая в себя блок производственных показателей, блок социальных показателей, а также комплекс финансовых показателей.
Результаты. Установлены факторы, составляющие основу экономического потенциала Орловской области, построена многомерная корреляционно-регрессионная модель экономического потенциала области по данным за 2003-2012 гг. и проведена оценка ее адекватности. Это позволило определить не только линейно-производственные факторы формирования валового регионального продукта области, но и учесть инфраструктурные особенности анализируемой территории. На основе полученной экономико-статистической модели сформулированы основные принципы социально-экономического развития Орловской области на краткосрочную перспективу.
Выводы. На краткосрочную перспективу в Орловской области требуется модернизация основного производственного оборудования, при этом отдача от вложений в основные средства намного превысит затраты на них. Обновление оборудования потребует новых высококвалифицированных кадров. Это повлечет снижение безработицы вследствие открытия новых рабочих мест.
Высококвалифицированный персонал потребует повышения заработной платы и вызовет рост валового регионального продукта на 0,34%. Это повысит привлекательность рабочих мест и простимулирует увеличение покупательского спроса, а также рост экономического потенциала региона.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015
История статьи:
Принята 16.02.2015 Принята в доработанном виде 13.03.2015
Одобрена 30.03.2015 УДК 332.142
Ключевые слова: экономика, потенциал, регион, корреляционно-регрессионная модель, факторы
В настоящее время развитие и модернизация российской экономики требует активного поиска идей, подходов, методов и средств оценки и реформирования сложившейся ситуации. Решение этих глобальных задач возможно лишь при условии организации и реализации не только статистического учета используемых ресурсов и
технологий, но и объективного анализа состояния экономики регионов, позволяющих комплексно в эмпирической форме определять эффективные направления пути сбалансированного роста, обеспечивающие перевод экономики страны на инновационный путь развития. В этой связи особую значимость приобретает комплексная
статистическая оценка факторов, формирующих экономический потенциал региона, построенная на методах корреляционно-регрессионного анализа и дающая возможность не только получать прогнозные модели, но и разрабатывать на их основе целевые программы развития региона с учетом исторически сложившихся экономических параметров.
Целью данной статьи является определение приоритетов развития Орловской области на основе построения множественной корреляционно-регрессионной модели ее экономического потенциала.
В качестве задач исследования были определены следующие:
- определение и отбор факторов, составляющих основу экономического потенциала Орловской области;
- построение многомерной корреляционно-регрессионной модели экономического потенциала области по данным за 2003-2012 гг. и оценка ее адекватности;
- формулирование основных принципов социально-экономического развития региона на краткосрочную перспективу на основе полученной экономико-статистической модели ее экономического потенциала.
Экономическая среда регионального развития в значительной степени предопределяет возможности прогнозирования экономического потенциала отдельных областей [1, 2]. Исходным этапом комплексного анализа экономического потенциала региона является момент отбора показателей, по которым будет осуществляться его многомерная оценка. Теоретически количество подобных экономических факторов потенциала региона, которые можно включить в экономико-статистическую модель, является бесконечно большой величиной, поэтому отбор большинства факторов осуществляется, главным образом, на основе предварительного отбора, осуществляемого в процессе экономического исследования.
Так, для оценки экономического потенциала Орловской области авторы исходили из следующих соображений.
Во-первых, в число факторов, определяющих экономический потенциал региона, могут входить так называемые базовые показатели, отражающие объективные различия в исходных позициях, от которых зависят наиболее общие
условия жизнедеятельности регионального рынка (экономико-географическое положение, природные условия и ресурсы, численность населения и т.д.). Эти условия сложились в результате длительного развития и в основных чертах определяют дальнейшие возможности региона [3-5].
Во-вторых, это показатели, способные непосредственно выполнять функцию индикаторов текущего экономического потенциала региона (объем инвестиций в основной капитал, доходы населения, доходы консолидированных бюджетов и т.д.) [6-8]. В отличие от базовых показателей, это наиболее динамичные по своей сути величины, характеризующие современные инвестиционные процессы и подверженные изменениям в самые короткие сроки. Необходимость учета таких показателей объясняется их чрезвычайной важностью для изучения текущего состояния и оценки перспектив развития инвестиционного потенциала региона.
Кроме упомянутых принципов отбора показателей, авторами был учтен принцип доступности информации. Отобранные показатели, во-первых, находят отражение в официальной государственной статистике, а, во-вторых, обладают «чувствительностью», т.е. способностью к динамичному изменению своего значения на «обозримом горизонте» исследования.
Исходя из того, что данному требованию максимально соответствует вторая совокупность показателей, базовые показатели были исключены из анализа. Вместо них (основываясь на [9, 10]) авторами к частным факторам, определяющим экономический потенциала региона, были отнесены производственные показатели, показатели торговли, экспорта и импорта, величина которых предопределяется экономико-географическим положением, природными условиями и т.п.
Кроме того, при отборе частных факторов, характеризующих экономический потенциал изучаемого региона, применялись также количественные методы, позволяющие выявить и устранить автокорреляцию между данными показателями [11-13].
Следует также подчеркнуть, что использование отдельных частных показателей не позволяет получить обо сно ванные оце нки уро вня экономического потенциала региона, поэтому комплексная оценка должна осуществляться по системе показателей.
Таким образом, для измерения экономического потенциала региона авторами использовалась система показателей, включающая в себя следующие блоки [14, 15]:
1) блок производственных показателей;
2) блок социальных показателей;
3) блок финансовых показателей.
Блок производственных показателей характеризует результаты экономической деятельности региона в целом и в основных сферах хозяйствования и включает:
- валовой региональный продукт;
- объем производства промышленной продукции;
- объем продукции сельского хозяйства;
- объем работ, выполненных по договорам строительного подряда;
- объем оптовой торговли;
- объем розничной торговли;
- объем экспорта со странами СНГ;
- объем импорта со странами СНГ;
- объем экспорта со странами вне СНГ;
- объем импорта со странами вне СНГ.
Блок социальных показателей влияет на совокупный инвестиционный потенциал региона через доходы граждан, потребление необходимых товаров и услуг, накопление капитала (сбережения населения) и включает:
- фактическое конечное потребление домашними хозяйствами;
- денежные доходы населения;
- среднемесячную номинальную начисленную заработную плату работающих в экономике;
- сбережения населения;
- стоимость фиксированного набора потребительских, товаров и услуг.
Блок финансовых показателей способствует расширению инвестиционного потенциала региона и включает в себя:
- доходы консолидированных бюджетов субъектов Российской Федерации;
- сальдированный финансовый результат (прибыль минус убыток) деятельности организаций;
- объем инвестиций в основной капитал;
- объем инвестиций в основной капитал организаций с участием иностранного капитала;
- объем иностранных инвестиций.
Выбранные показатели, во-первых, пригодны к использованию в качестве самостоятельных по казате ле й пр и пр о в еде нии анализа экономического потенциала регионов, во-вторых, будут способствовать получению объективных результатов сравнения.
В условиях значительных различий между территориями представляется обоснованным измерение обозначенных показателей не в абсолютных, а в относительных величинах (в расчете на одного жителя, т.е. на душу населения).
Необходимо отметить, что среди производственных показателей центральное место занимает валовой региональный продукт - обобщающий показатель экономической деятельности региона, характеризующий процесс производства товаров и услуг. Поэтому при построении многофакторной корреляционно-регрессионной модели экономического потенциала Орловской области в качестве результативного признака был выбран данный показатель.
Выполнив дополнительные уточнения и опираясь на традиции исследований подобного рода [16-18], были определены следующие показатели факторных признаков:
- валовой региональный продукт на душу населения У, руб.;
- среднедушевые денежные доходы населения Х1, руб.;
- стоимость основных фондов на душу населения Х2, тыс. руб.;
- объем внешнеторгового оборота на душу населения Х3, долл.;
- общий объем розничного товарооборота на душу населенияХ4, руб.;
- объем инвестиций в основной капитал на душу населенияХ5, руб.;
- среднемесячная начисленная заработная плата
Х? ру6.;
- объем иностранных инвестиций на душу населения Х7, долл.;
- количество безработных на 1 000 чел. экономически активного населения Х8, чел.
Весь последующий анализ строился на основе
реальных данных государственной статистики за 2003-2012 гг.
Для того чтобы осуществить конечный отбор факторов, включаемых в модель множественной линейной регрессии, необходимо провести корреляционный анализ. Для вычисления матрицы коэффициентов парной корреляции авторы, скорректировав все денежные показатели на уровень инфляции, воспользовались возможностями программы Excel. Результаты расчета представлены на рисунке.
Корреляционный анализ показал, что среди рассмотренных факторов имеется один явно малозначительный, который было решено исключить из экономико-статистической модели. Таким фактором является объем иностранных инвестиций на душу населения. Влияние этого фактора на результативный фактор (валовой региональный продукт на душу населения) характеризует коэффициент корреляции rYX^ = 0,564, т.е. их связь является средней.
Логично, что в многофакторную корреляционно-регрессионную модель экономического потенциала Орловской области обязательно должны войти факторы, отражающие используемые в производстве капитал и труд. Следовательно, фактор стоимости основных средств на душу населения был включен в регрессию как показатель, характеризующий капитал. Этот показатель является значимым -коэффициент его корреляции соразмерен с валовым региональным продуктом на душу населения и составляет rYX = 0,898, что указывает на
весьма высокую прямую связь факторного и результативного признаков.
Из приведенных показателей, на взгляд авторов, среднемесячная начисленная заработная плата является показателем, характеризующим труд. Однако данный показатель имеет значительную положительную корреляцию со среднедушевым денежным доходом населения. Следовательно, одновременно включать эти факторы в модель нецелесообразно. В модель логично включить показатель среднемесячной заработной платы, так как данный показатель имеет большую связь с признаком-результатом. При этом частные коэффициенты корреляции с другими факторными признаками меньше, чем частные коэффициенты корреляции среднедушевого денежного дохода с признаками-факторами [19, 20].
Проведенный анализ показал, что объем инвестиций в основной капитал также целесообразно включить в регрессионную модель экономического потенциала Орловской области, так как коэффициент парной корреляции т1х = 0,883 указывает на высокую прямую связь с признаком-результатом. Показатели объемов внешнеторгового и розничного товарооборотов включать в модель нецелесообразно, что объясняется незначительными показателями их связи с валовым региональным продуктом на душу населения: гтх^ = 0,731и т1х = 0,691 соответственно, что указывает на среднюю прямую связь.
Численность безработных на 1 000 чел. экономически активного населения имеет обратную связь со всеми рассмотренными показателями. При этом
Результаты корреляционного анализа
Y х2 X, Хп
Y 1 - - - — - - - -
Xi 0,794 1 - - — - - - -
х2 0,898 0,611 1 - - - - - -
х3 0,691 0,667 0,612 1 - - - - -
X, 0,731 0,718 0,888 0,879 1 - - - -
X 0,883 0,873 0,784 0,619 0,663 1 - - -
0,826 0,899 0,693 0,566 0,697 0,576 1 - -
Хп 0,564 0,545 0,529 0,306 0,534 0,578 0,561 1 -
Хц -0,872 -0,753 -0,774 -0,621 -0,735 -0,635 -0,658 -0,433 1
коэффициент тесноты связи с результативным признаком указывает на высокую обратную связь, а автокорреляция с другими факторными признаками не обнаружена. Следовательно, данный показатель целесообразно включить в регрессионную модель экономического потенциала Орловской области.
Таким образом, в регрессионную модель экономического потенциала Орловской области авторами были включены следующие факторы:
- стоимость основных фондов на душу населения Х2;
- объем инвестиций в основной капитал на душу населения Х5;
- среднемесячная начисленная заработная плата
Х6;
- численность безработных на 1 000 экономически активного населения Х„.
о
Для построения корреляционно-регрессионной модели экономического потенциала Орловской области использовалась программа MS Excel, которая позволяет строить математические модели по имеющимся табличным данным. Результаты соответствующих расчетов приведены в табл. 1.
По результатам вычислений было составлено уравнение множественной регрессии, описывающее экономический потенциал Орловской области, сложившийся за последние 10 лет:
Y = 277,8X2 + 0,1X5 + 4,1X6 - 21,9X8 - 4 248,4.
Степень адекватности полученного уравнения, моделирующего экономический потенциал области, можно оценить на основе коэффициентов множественной корреляции и множественной детерминации. Проверка значимости полученного уравнения регрессии, описывающего экономический потенциал Орловской области, была проведена на основе ^"-критерия Фишера, равного 662,7
Коэффициент множественной корреляции R,
равный 0,989, показывает сильную степень связи между факторными признаками и результативным фактором экономического потенциала области. Коэффициент множественной детерминации Я2, равный 0,978, показывает, что изменение величины валового регионального продукта на душу населения на 97,8% обусловлено изменением отобранных факторов.
По таблице значений ^-критерия Фишера для уровня значимости р = 0,05 и числа степеней свободы v1 = к = 4 и у2 = п - к -1 = 11 - 4 -1 = 6
F-аб = 3,71.
Поскольку >^таб, уравнение регрессии следует признать адекватным. Следовательно, полученное значение коэффициента множественной детерминации неслучайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи, что свидетельствует о высокой адекватности полученной модели.
Данное уравнение множественной регрессии позволяет сделать следующие выводы относительно прямого влияния факторных признаков на результативность экономического потенциала Орловской области:
при условии неизменности прочих факторов увеличение стоимости основных фондов на душу населения на 1 тыс. руб. приведет к росту величины на душу населения на 277,8 руб.;
при увеличении объема инвестиций в основной капитал на душу населения на 1 руб. величина валового регионального продукта на душу населения увеличится на 0,1 руб.;
при увеличении среднемесячной начисленной заработной платы на 1 руб. результативный признак увеличится на 4,1 руб.;
Таблица 1
Результаты расчета регрессионной модели
Показатель Коэффициент Стандартная ошибка /-статистика /"-значение Нижние 95% Верхние 95%
7-пересечение -4 248,44 19 303,4 -0,220 0,833 -51 482,1 42 985,3
х2 277,7487 110,3 2,658 0,045 7,9 547,6
X 0,101577 0,7 2,848 0,887 -1,6 1,8
X 4,096181 1,7 2,752 0,057 -0,2 8,4
X8 -21,8853 227,7 -0,906 0,927 -579,0 535,2
при увеличении численности безработных по отношению к экономически активному населению на 1 чел. результативный признак уменьшится на 21,9 руб.
Далее авторами был осуществлен анализ влияния экономических факторов на зависимую переменную. Так, учитывая, что коэффициенты «условно чистой» регрессии невозможно использовать для непосредственной оценки влияния факторов на зависимую переменную из-за различия единиц измерения, были вычислены соответствующие стандартизированные коэффициенты регрессии (Р-коэффициенты) и средние коэффициенты эластичности, значения которых приведены в табл. 2.
На основе рассчитанных значений можно ранжировать факторы по силе их воздействия на результат. Таким образом, наибольшее влияние на изменение величины валового регионального продукта на душу населения Орловской области оказывает стоимость основных фондов на душу населения, далее в порядке убывания следуют среднемесячная начисленная заработная плата, объем инвестиций в основной капитал на душу населения, численность безработных на 1 000 чел. экономически активного населения. В соответствии с этим ранжированием данные факторы занимают свое место и в экономическом потенциале Орловской области.
Рассчитанные средние коэффициенты эластичности также подтверждают выводы о силе влияния факторов на результат.
На основе полученных результатов экономико-статистической модели экономического потенциала Орловской области можно сделать следующие выводы.
Таблица 2
Показатели оценки влияния факторов на зависимую переменную
Во-первых, на краткосрочную перспективу в регионе требуется модернизация основного производственного оборудования. Этот показатель оказывает наибольшее влияние на изменение величины валового регионального продукта на душу населения. Так, при изменении значения данного фактора на 1% от своего среднего значения валовой региональный продукт возрастет на 0,74%, т.е. отдача от вложений в основные средства намного превысит затраты на них.
Во-вторых, обновление оборудования потребует новых высококвалифицированных кадров, т.е. стимулирование данного параметра экономического потенциала окажет положительное влияние на валовой региональный продукт, равное 0,034%. Это повлечет снижение безработицы вследствие открытия новых рабочих мест, что приведет к повышению валового регионального продукта на 0,03%.
В-третьих, высококвалифицированный персонал потребует повышения заработной платы и вызовет рост валового регионального продукта на 0,34%. Это повысит привлекательность рабочих мест и простимулирует увеличение покупательского спроса и приведет к росту экономического потенциала региона.
Реализация конкретных мер по этим факторам скажется не только в целевом разрезе, но и окажет положительное влияние на все прочие факторы экономического потенциала области. Это воздействие может осуществляться на основе таблицы приведенных парных коэффициентов корреляции.
Кроме того, комплексная целевая оценка со стояния экономики региона на о снове экономико-статистической модели позволит при
Фактор
Стандартизированный коэффициент регрессии
Средний коэффициент эластичности
ß2 = 277,8
66,36 33314,23
- = 0,55
141,7
e2 = 277,8--— = 0,74
2 53187,2
10580,56
-0,1--— = 0,03
33314,23
e5 = 0,1
15694,55 53187,2
0, 034
X.
3323,94
ß6 = 4,1-!-= 0,41
33314,23
4405,9
e6 = 4,1-— = 0,34
6 53187,2
ß8 =-21,9
11,89 33314,23
= -0,007
e6 =-21,9
72
53187,2
- 0,03
ß
ее использовании в социально-экономическом проектировании развития Орловской области грамотно распределить бюджетные средства, предназначенные для реализации программ целевого финансирования региона. При этом целесообразно исходить из значений стандартизированных коэффициентов регрессии и коэффициентов эластичности.
Так, в краткосрочном периоде обновление основных фондов потребует 65,76% совокупных инвестиций от государства. В этой связи целесообразно рассмотреть программы лизинга дорогостоящего оборудования, повышения размера налоговых кредитов на покупку основных фондов, развития производственных площадок, обеспеченных необходимой инфраструктурой. Как положительный пример и «точку роста» можно рассматривать существующий и развивающийся индустриальный парк «Зеленая роща» (Мценский район). Это комплекс производственных и вспомогательных помещений с собственной инфраструктурой, необходимой для создания новых производств
в максимально короткие сроки. Данный проект требует больших бюджетных вложений, но исходя из модели, представленной авторами, он должен принести и большую отдачу.
Подготовка высококвалифицированных кадров потребует от государства 33,94% инвестиций. При этом бюджетные средства целесообразно направить на программы обучения, переобучения и переподготовки кадров. Корректировка уровня заработных плат потребует из государственного бюджета 0,05% от общего объема инвестиций.
Таким образом, можно сделать вывод, что проделанная авторами аналитическая работа обладает определенной практической значимостью и может быть использована на практике. При этом важно отметить, что полученные результаты будут характеризовать экономический потенциал Орловской области только на краткосрочную перспективу (1-1,5 года), в дальнейшем потребуется корректировка факторов, влияющих на валовой региональный продукт, и пересчет значений ключевых показателей.
Список литературы
1. Давнис В.В., Тинякова В.И. Современные методы анализа и прогнозирования в задачах обоснования маркетинговых решений // Маркетинг в России и за рубежом. 2006. № 2. С. 46-53.
2. Бияков О.А. Теория экономического пространства: методологический и региональный аспекты: монография. Томск: ТГУ, 2004. 152 с.
3. Бияков О.А., Коломарова Н.Ю. Региональные экономические интересы и проблемы измерения их согласованности. Кемерово: КузГТУ, 2003. 116 с.
4. Ашхотов А.М., Таран О.Л. Социально-экономические результаты и потенциал регионов России: основные факторы и индикаторы // Terra Economicus. 2008. Т. 6. № 3. С. 183-188.
5. АсаулА.Н., БалакинаГ.Ф., СоянМ.К. Современные парадигмы региональной экономики // Проблемы современной экономики. 2013. № 4. С. 257-260.
6. Ойдуп Т.М., Балакина Г. Ф. Социальный тип устойчивого развития региона // Вестник КрасГАУ. 2013. № 11.С. 11-15.
7. Балакина Г.Ф. Особенности формирования стратегии социально-экономического развития региона в условиях модернизации // Регион: экономика и социология. 2014. № 3. С. 113-127.
8. Бутов В.И., Игнатов В.Г. Южная Россия и ее регионы. М.; Ростов н/Д: МарТ, 2006. 304 с.
9. Бушуева Л.И. Применение методов анализа взаимосвязей между признаками в маркетинговых исследованиях // Маркетинг в России и за рубежом. 2004. № 2-3. С. 19-22.
10. Бушуева Л.И. Роль статистических методов в реализации этапов маркетинговых исследований // Вопросы статистики. 2006. № 10. С. 17-21.
11. Бушуева Л.И. Статистическая проверка значимости результатов маркетинговых исследований // Маркетинг в России и за рубежом. 2005. № 1. С. 32-35.
12. Малхотра Н. Маркетинговые исследования и эффективный анализ статистических данных. Киев: ТИД «ДС», 2002. 768 с.
13. Дорошенко Ю.А., Бухонова С.М. Математическая модель экономического потенциала региона // Российское предпринимательство. 2005. № 9. С. 55-57.
14. Ланцов В.А., Бабкина Л.Н., Песецкая Е.В. Потенциал территории: экономические, социальные и экологические аспекты: монография. СПб.: URSS, 1994. 232 с.
15. ГабитоваА.Р., АбдрашитоваА.Р. Прогнозирование экономической динамики региона // ЭКО. 2006. № 12. С. 124-134.
16. ГлазыринМ. Системные факторы регионального развития // Экономист. 2013. № 6. С. 90-96.
17. Гутман Г.В., Звягинцева О.П., Мироедов А.А. Регион в формировании социального государства. М.: Финансы и статистика, 2005. 160 с.
18. Дорошенко Ю.А., Бухонова С.М. Разработка математической модели функционирования и развития экономического потенциала региона // Вестник УГТУ-УПИ. 2005. № 6. С. 159-169.
19. Зайцев А.Г., Волков А.А. Концептуальные основы выявления коммерческих рисков внедрения инновационного продукта на региональный рынок и их минимизации на основе активного использования инструментов маркетинговой политики // Науковедение. 2013. № 4. URL: http:// naukovedenie.ru/PDF/26evn313.pdf.
20. МуфтахутдиноваХ.Р., ГориновМ.Н. Экономический потенциал региона: социально-экономическая сущность и модель оценки // Вестник Ижевского государственного технического университета. 2007.
№ 4. С. 30-36.
ISSN 2311-8733 (Online) ISSN 2073-1477 (Print)
Sustainable Development of Regions
DETERMINING THE REGION'S DEVELOPMENT PRIORITIES THROUGH ECONOMIC AND MATHEMATICAL MODELING OF ITS ECONOMIC POTENTIAL
Aleksei A. VOLKOVa, Aleksei G. ZAITSEVb, Elena V. TOKMAKOVAc'*
a Orel State University, Orel, Russian Federation tax_planning@bk.ru
b Orel State University, Orel, Russian Federation cbap@bk.ru
c Orel State University, Orel, Russian Federation takmakovae@mail.ru
* Corresponding author
Article history:
Received 16 February 2015 Received in revised form 13 March 2015 Accepted 30 March 2015
Keywords: economy, potential, region, correlation and regression model, factors
Abstract
Importance The article provides a comprehensive and statistical evaluation of factors that form the region's economic potential. The evaluation relies upon correlation and regression analysis and allows developing special-purpose programs for the region's development, rather than making forecast models only, considering the existing economic indicators.
Objectives The objective of the research is to determine development priorities of the Orel oblast by setting up a multiple correlation and regression model of the region's economic potential. Methods To measure the region's economic potential, we applied production, social, and financial indicators.
Results We figured out what factors laid the basis for the economic potential of the Orel oblast and built a multi-faceted correlation and regression model of the region's economic potential for the 2003 to 2012 period and evaluated its adequacy. It helped determine linear and production factors of Gross Regional Product and consider infrastructure specifics of the area under study. Based on the economic and statistical model, we formulated the key principles of socio-economic development in the Orel oblast for a short-term period.
Conclusions and Relevance In a short-run, the Orel oblast should retrofit the key production equipment, considering that the return on investment in fixed assets will significantly exceed respective costs. Refurbishment of equipment will require new professional staff, thus creating new jobs and subsequently lowering unemployment. High-qualification personnel will entail an increase in salaries and growth in GRP by 0.34 percent. It will make the work places more attractive and boost demand and the region's economic potential.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015
References
1. Davnis V.V., Tinyakova V.I. Sovremennye metody analiza i prognozirovaniya v zadachakh obosnovaniya marketingovykh reshenii [Contemporary methods of analysis and forecasting in the tasks of substantiating marketing decisions]. Marketing v Rossii i za rubezhom = Marketing in Russia and Abroad, 2006, no. 2, pp.46-53.
2. Biyakov O.A. Teoriya ekonomicheskogoprostranstva: metodologicheskii i regional 'nyi aspekty: monografiya [A theory of economic space: methodological and regional aspects: a monograph]. Tomsk, TSU Publ., 2004, 152 p.
3. Biyakov O.A., Kolomarova N.Yu. Regional'nye ekonomicheskie interesy i problemy izmereniya ikh soglasovannosti [Regional economic interests and issues of measuring their consistency]. Kemerovo, KuzSTU Publ., 2003, 116 p.
4. Ashkhotov A.M., Taran O.L. Sotsial'no-ekonomicheskie rezul'taty i potentsial regionov Rossii: osnovnye faktory i indicatory [Socio-economic results and the potential of Russian regions: the main factors and indicators]. TERRA ECONOMICUS, 2008, vol. 6, no. 3, pp. 183-188.
5. Asaul A.N., Balakina G.F., Soyan M.K. Sovremennye paradigmy regional'noi ekonomiki [Contemporary paradigms of the regional economy]. Problemy sovremennoi ekonomiki = Problems of Modern Economics, 2013, no.4, pp. 257-260.
6. Oidup T.M., Balakina G.F. Sotsial'nyi tip ustoichivogo razvitiya regiona [The social type of the region's sustainable development]. VestnikKrasGAU = Bulletin of KrasGAU, 2013, no. 11, pp. 11-15.
7. Balakina G.F. Osobennosti formirovaniya strategii sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya regiona v usloviyakh modernizatsii [Specifics of formulating the region's socio-economic development strategy during modernization]. Region: ekonomika i sotsiologiya = Region: Economics and Sociology, 2014, no. 3,
8. Butov V.I., Ignatov V.G. Yuzhnaya Rossiya i ee regiony [Southern Russia and its regions]. Moscow, Rostov-on-Don, MarT Publ., 2006, 304 p.
9. Bushueva L.I. Primenenie metodov analiza vzaimosvyazei mezhdu priznakami v marketingovykh issledovaniyakh [Applying the methods for analyzing relationships between indicators in market researches].
Marketing v Rossii i za rubezhom = Marketing in Russia and Abroad, 2004, no. 2-3, pp. 19-22.
10. Bushueva L.I. Rol' statisticheskikh metodov v realizatsii etapov marketingovykh issledovanii [The role of statistical methods in implementing stages of marketing researches]. Voprosy Statistiki, 2006, no. 10, pp.17-21.
11. Bushueva L.I. Statisticheskaya proverka znachimosti rezul'tatov marketingovykh issledovanii [Statistic control of the significance of marketing research results].Marketing v Rossii i za rubezhom = Marketing in Russia and Abroad, 2005, no. 1, pp. 32-35.
12. Malhotra N. Marketingovye issledovaniya i effektivnyi analiz statisticheskikh dannykh [Basic Marketing Research: Application to Contemporary Issues]. Kiev, TID DS Publ., 2002, 768 p.
13. Doroshenko Yu.A., Bukhonova S.M. Matematicheskaya model' ekonomicheskogo potentsiala regiona [A mathematical model of the region's economic potential]. Rossiiskoepredprinimatel 'stvo = Russian Journal of Entrepreneurship, 2005, no. 9, pp. 55-57.
14. Lantsov V.A., Babkina L.N., Pesetskaya E.V. Potentsial territorii: ekonomicheskie, sotsial 'nye i ekologicheskie aspekty: monografiya [The potential of the area: economic, social and environmental considerations: a monograph]. St. Petersburg, URSS Publ., 1994, 232 p.
15. Gabitova A.R., Abdrashitova A.R. Prognozirovanie ekonomicheskoi dinamiki regiona [Forecasting the region's economic trends]. EKO = ECO, 2006, no. 12, pp. 124-134.
16. Glazyrin M. Sistemnye faktory regional'nogo razvitiya [System factors of regional development]. Ekonomist = Economist, 2013, no. 6, pp. 90-96.
17. Gutman G.V., Zvyagintseva O.P., Miroedov A.A. Region v formirovanii sotsial'nogo gosudarstva [The region as part of forming a welfare State]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2005, 160 p.
18. Doroshenko Yu.A., Bukhonova S.M. Razrabotka matematicheskoi modeli funktsionirovaniya i razvitiya ekonomicheskogo potentsiala regiona [Developing a mathematical model that reflects how the region's economic potential works and develops]. Vestnik UGTU-UPI = Bulletin of Ural Federal University, 2005, no. 6, pp. 159-169.
19. Zaitsev A.G., Volkov A.A. Kontseptual'nye osnovy vyyavleniya kommercheskikh riskov vnedreniya innovatsionnogo produkta na regional'nyi rynok i ikh minimizatsii na osnove aktivnogo ispol'zovaniya instrumentov marketingovoi politiki [A conceptual framework for identifying business risks of introducing an innovative product to the regional market and minimizing them through active marketing policy instruments]. Naukovedenie, 2013, no. 4. (In Russ.) Available at: http://naukovedenie.ru/PDF/26evn313.pdf.
20. Muftakhutdinova Kh.R., Gorinov M.N. Ekonomicheskii potentsial regiona: sotsial'no-ekonomicheskaya sushchnost' i model' otsenki [The region's economic potential: socio-economic entity and model evaluation].
Vestnik Izhevskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta = Bulletin of Kalashnikov Izhevsk State Technical University, 2007, no. 4, pp. 30-36.
pp.113-127.
