CC BY
10
EDN: UEUAJS
С.Е. Афонин - соискатель, Национальный исследовательский технологический университет (НИТУ) «МИСиС», Москва, Россия,
S.E. Afonin - competitor, National research technological university (NITU) "MISiS", Moscow, Russia.
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ОБЪЕМЫ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА В РЕГИОНАХ РОССИИ ASSESSMENT OF THE IMPACT OF SOCIO-ECONOMIC FACTORS ON THE VOLUME OF INDUSTRIAL PRODUCTION IN RUSSIAN REGIONS
Аннотация. Пространственное развитие регионов России находилось в поле зрения многих отечественных ученых, что обусловлено значительной дифференциацией по уровню состояния экономических систем и темпам роста. Не исключением является развитие промышленного производства в том числе и добывающей промышленности. Учитывая выделенную особенность российской экономики, можно сформировать цель проводимого исследования заключается в выявление и количественном измерение влияния экономических факторов на объемы добывающей промышленности на региональном уровне. Для достижения поставленной цели, к статистическим материалам предоставляемым системой Росстата, были применены методы научного познания такие как: анализ и синтез, табличный и графический, а также корреляционно-регрессионный анализ. В качестве основных результатов исследования можно назвать следящие выявленные закономерности: группировка субъектов России по уровню объемов производства добывающей промышленности в 2020 г., указывает на разделение совокупности на две группы, первая с низкими значениями, объекты которой сосредоточены до Уральского хребта, и вторая с высокими - объекты которой находятся в восточной части страны; эконометрическое моделирование выявило влияние на результаты функционирования добывающей промышленности фактора географической принадлежности субъекта, а также переменной «инвестиции в основной капитал», тогда как рабочая сила, стоимость основных фондов и научный фактор не оказывают существенного влияния на результаты работы. Полученные результаты будут полезны исследователям в области пространственной экономики, для формирования рекомендаций по развитию регионов России.
Abstract. The spatial development of Russian regions was in the field of view of many domestic scientists, which is due to significant differentiation in terms of the state of economic systems and growth rates. The development of industrial production, including the mining industry, is no exception. Taking into account the highlighted feature of the Russian economy, it is possible to formulate the purpose of the ongoing study is to identify and quantify the impact of economic factors on the volume of the extractive industry at the regional level. To achieve this goal, methods of scientific knowledge were applied to the statistical materials provided by the Rosstat system, such as: analysis and synthesis, tabular and graphical, as well as correlation and regression analysis. As the main results of the study, we can name the following revealed patterns: the grouping of Russian regions by the level of production of the extractive industry in 2020 indicates the division of the population into two groups, the first with low values, the objects of which are concentrated to the Ural Mountains, and the second with high ones - whose facilities are located in the eastern part of the country; econometric modeling revealed the impact on the results of the functioning of the extractive industry of the factor of the geographical location of the subject, as well as the variable "investment in fixed capital", while the labor force, the cost of fixed assets and the scientific factor do not have a significant impact on the results of work. The results obtained will be useful to researchers in the field of spatial economics, to form recommendations for the development of Russian regions.
Ключевые слова: промышленность, экономическое развитие, состояние, факторы, эконометрическое моделирование, пространственная экономика.
Keywords: industry, economic development, state, factors, econometric modeling, spatial economy.
Введение
Пространственное развитие экономики России находится в научной повестке на протяжении последних 30 лет, что связано с быстрым ростом финансовых центров (к примеру, г. Москва), а также субъектов в которых сосредоточен природный капитал (к примеру, Татарстан), и отставании регионов, не обладающих существенными объемами ресурсов. В этой связи было проведено исследование, направленное на выявление влияния ряда экономических факторов на один из основных показателей регионального развития, а именно объем производства добывающей промышленности.
Теоретико-методологическая разработка проблемы выделения и количественного измерения факторов, оказывающих влияние на объем производства добывающей промышленности, входила в поле зрения таких российских ученых как: Ждид А. [1], Османова З.О. [2], Положенцева Ю.С. [3], Родионов Д. Г. [5], Рыбалкина З.М. [6], Смагулов А.С. [7], Толмачев М. Н. [8].
Так исследователь Рыбалкина З.М. [6] проводит анализ динамики развития российской промышленности посредством рассмотрения динамики индекс промышленного производства за период 2008-2015 гг. и приходит к выводу что на динамику данного обобщающего показателя влияют такие переменные как инвестиции в основной капитал и индекс производительности труда.
В коллективной работе, под руководством Положенцевой Ю.С. [3], при построении модели влияния показателей на объем произведенной продукции (работ, услуг) промышленными предприятиями, в качестве основного фактора был использован показатель «инвестиций в основной капитал». Проанализировав результаты эконометрического моделирования, авторы приходят к выводу, что влияние фактора на результативную переменную в регионах России различно, при этом встречается как отрицательное, так и положительное воздействие.
Наиболее полный перечень факторов, оказывающих влияние на объемы промышленного производства находим в работе Ждид А. и Дюжиловой О.М. [1]. В частности, исследователи выделяют 5 групп независимых переменных: территориальные факторы, природно-ресурсные, демографические, научно-образовательные, политические и государственные.
Опираясь на работы приведенных авторов, в рамках проводимого нами исследования, оценим влияние ряда ключевых экономических факторов (в том числе приведенных выше) на объем производства добывающей промышленности. Более подробно набор переменных будет рассмотрен ниже.
Материалы и методы
Опираясь на работы приведенных выше ученых, сформируем систему показателей, отражающих влияние экономических факторов на объем производства добывающей промышленности России (рисунок 1).
Рисунок 1 - Система показателей, отражающих влияние экономических факторов на объем производства добывающей промышленности России (Источник: авторское представление)
Данные показатели за период 2020 г. представлены в статистическом ежегоднике Росстата - «Регионы России. Социально-экономические показатели», который размещен на официальном сайте учреждения [4].
К приведенным показателям, в рамках выполняемого исследования были применены такие методы научного познания такие как: анализ и синтез, табличный и графический, а также корреляционно-регрессионный анализ. Что позволило нам протестировать ряд гипотез: во-первых, постулат о влиянии пространственного расположения субъектов РФ на уровень объема производства добывающей промышленности; во-вторых, влияния ключевых факторов производства (капитала, труда и научного потенциала) на объем производства добывающей промышленности.
Результаты исследования
На первом этапе исследования, поведем тестирование гипотезы о доминировании территориального фактора, оказывающего существенное влияние на вариацию объемов производства добывающий промышленности. Для этого показатель У разобьем на 4 квартиля по 25 %. Для этого выделим 3 точки: Q1=1859, Q2=15090, Q3=139619 (млн руб.). При этом стоит отметить, что в совокупности имеются субъекты, по которым «Данные не публикуются в целях обеспечения конфиденциальности первичных статистических данных», соответственно анализ по ним не проводился. Результаты группировки субъектов РФ по уровню объемов производства добывающей промышленности, приведены на плиточной диаграмме (рисунок 2).
Рисунок 2 - Плиточная карта регионов России в разрезе 4 квартилей переменной У в 2020 г., млн руб.
(Источник: построено на основе данных Росстата [4])
Распределение субъектов РФ по уровню производства добывающей промышленности, представленное на рисунке 1, подтверждает гипотезу о наличии фактора территориального расположения субъектов. Так наибольшие значения (за исключением субъектов по которым информация «закрыта», они отнесены к первому квартилю) наблюдаются в регионах, находящихся в СФО, УФО и ДФО, т.е. в азиатской части России. Выявленная закономерность будет учтена в регрессионной модели посредством введения фиктивной переменной Б.
Далее обратимся к теоретико-методологическим подходом построения эконометрических моделей, приведенное в работе Афанасьева В.Н. [9] и рассчитаем коэффициенты корреляции, по полному кругу субъектов РФ (за исключением субъектов по которым не предоставляются данные). Результаты расчета показателей приведены в таблице 1.
Таблица 1 - Оценка фактических значений коэффициента корреляции по полному кругу субъектов РФ
У Х1 Х2 Х3 Х4 Б
У 1,00
Х1 0,65 1,00
Х2 0,22 0,30 1,00
Х3 0,53 0,98 0,29 1,00
Х4 0,26 0,56 0,16 0,62 1,00
Б 0,25 0,04 0,26 -0,03 -0,08 1,00
Источник: рассчитано на основе данных Росстата [4]
Согласно приведенным данным наибольшее влияние на зависимую переменную оказывают факторы XI и Х3. При этом наблюдается взаимосвязь между переменными XI, Х2, Х3. Соответственно мы наблюдаем проблему муль-тиколлениарности, и не можем использовать эти факторы в одной модели.
Стоит отметить, что в рассматриваемой совокупности присутствуют крупные регионы (к примеру, г. Москва), которые «зашумляют» данные, в результате средняя величина, дисперсия и коэффициенты корреляции плохо характеризуют информацию. По этой причине было принято решение об исключении из рассмотрения выбросов, в итоге мы имеем совокупность состоящую из 75 субъектов РФ. Коэффициенты корреляции для этого набора данных представлена в таблице 2.
Таблица 2 - Оценка фактических значений коэффициента корреляции по усеченному кругу субъектов РФ
Y X1 X2 X3 X4 D
Y 1,00
X1 0,49 1,00
X2 0,20 0,21 1,00
X3 0,27 0,88 0,18 1,00
X4 0,13 0,57 0,04 0,65 1,00
D 0,41 0,09 0,27 -0,05 -0,08 1,00
Источник: рассчитано на основе данных Росстата [4]
Приведенные в таблице 2 данные, показывают на снижение уровня взаимосвязи между У и XI, а также исчезновении статистически значимой связи между У и Х2. Также стоит указать на рост силы связи между У и Б. Таким образом в рамках проводимого исследования будем строить эконометрическую модель типа:
У' = f (Х1, Б) + Е (1)
Обратившись к возможностям пакета программ БТАТЮТЮА, получаем следующие характеристики модели влияния инвестиций в основной капитал в 2019 году (лаговая переменная) на объемы производства добывающей промышленности в 2020 году:
У' = -26937,46 + 0,61 х Х1 + 112100,17 х Б + Е (2)
Полученная «типологическая» регрессия характеризуется умеренным значением коэффициента детерминации, который равен 0,48, т.е. всего 48 % вариации объема производства добывающей промышленности описывается включенными в уравнение независимыми переменными.
Также стоит указать на высокое фактическое значение F-статистики Фишера, равное 15,82, что выше табличного значения Етабл(0,05;2;72)=3,12, это указывает на статистическую значимость всей модели.
Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии необходимо рассмотреть фактические значения 1;-статистики Стьюдент, которые равны -2,88, 4,59 и 2,69. Эти значения выше табличного 1табл(0,05;72)=1,99, таким образом можно констатировать существенность параметров модели.
Так как коэффициент при фиктивной переменной оказался статистически значимым, подтверждается гипотеза о влиянии на объем производства добывающей промышленности географического расположения регионов. Т.е. линия регрессии для регионов, находящихся в азиатской части России будет находится выше на 85162,71 млн руб. (112100,17-26937,46 млн руб.) нежели линия регрессии по субъектам европейской части страны.
Значение коэффициента при переменной Х1 указывает на тот факт, что при росте инвестиций в основной капитал на 1 млн рублей в предшествующим периоде, объем промышленного производства в среднем увеличится на 0,61 млн рублей в текущем периоде, при условии неизменности экономической ситуации в России. Таким образом частично подтверждается гипотеза о влиянии на результаты функционирования добывающей промышленности, одного из ключевых факторов производства (за исключением капитала и трудовых ресурсов).
Для отражения результатов «работы» эконометрической модели, обратимся к данным представленным на рисунке 3.
0
° »
°
о —3 о ~Y' = f(XI; D=0)
оu ^e3*^^
0 IES 2Е5 ЗЕ5 -1Е5 5Е5 6Е5 7Е5 3EJ
XI
о Y п Г
Рисунок 3 - Фактические и теоретические значения объемов производства добывающей промышленности, млн руб. (Источник: рассчитано на основе данных Росстата [4])
Представленные на рисунке 2 данные, наглядно показывают уровень расслоения совокупности, так линия регрессия по субъектам, находящимся в азиатской части выше, чем по группе регионов, находящихся в европейской части. Полученные результаты объясняются сосредоточением на территории УФО, СФО и ДФО залежей полезных ископаемых и прежде всего это нефть и газ.
Если обратится к рассмотрению внутригрупповых средних, то по первой группе субъектов РФ (22 ед.) среднее значение объемов произведений продукции составляет 199690 млн руб., тогда как во второй (53 региона) равное 70582 млн руб. Анало-
гичным образом выглядят внутригрупповые средние по XI, а именно 188010 млн руб. и 160089 млн руб. Таким образом в тех субъектах в которых высокое значение XI, можно ожидать и высокие значения Y, при этом нахождение региона в восточной части страны, увеличивает в 2,8 раза результаты добывающей промышленности.
Учитывая тот факт, что полученное нами эконометрическая модель получена статистически значимой, можно провести на ее основе имитационное моделирование. При этом будем следовать двум вариантам: 1) пессимистический, когда минимальное значение независимой переменной уменьшим на 10 %, при D = 0 (XI в 2019 году по Республике Тыва = 18914,73x0,9=17023,30 млн руб.); 2) оптимистическое - максимальное значение XI увеличим на 10 %, при D=1 (XI в 2019 году по г. Санкт-Петербург = 744094,80x1,1=818504,28 млн руб.).
В результате проведенного нами имитационного моделирования были получены результаты, приведенные в таблице 3.
Таблица 3 - Результаты имитационного моделирования влияния факторов на объем производства добывающей промышленности, млн руб.
Тип прогноза Значение факторов Предсказания
X1 D Точечное -95,0%CL +95,0%CL
Пессимистический 17023,30 0 -16567,6 -74743,7 41608,5
Оптимистический 818504,28 1 583760,5 406223,4 761297,6
Источник: рассчитано на основе данных Росстата [4]
Приведенные прогнозы указывают на правильность наших утверждений относительно доминирующего влияния фактора географической привязки региона на зависимую переменную. Так в регионах, находящихся в европейской части, и в большей своей массе не обладающих природным капиталов (в частности нефтью и газом) при понижении минимального значения инвестиций на 10 % получаются отрицательные значения, что противоречит экономической сущности зависимой переменной. Тогда как при увеличении притока инвестиций в регионы, находящиеся в восточной части страны, в значительной степени увеличивает объемы производства добывающей промышленности.
Оценивая полученные результаты с позиции пространственного развития экономических систем, можно сделать критическое замечание, так существенное влияние географического фактора показывать, что субъекты РФ, не обладающие полезными ископаемыми, вынуждены изыскивать другие драйверы для развития региональных экономических систем. Так же наращивание объемов добычи полезных ископаемых во многом зависит от внешнеэкономической обстановки и в первую очередь от мировых цен на нефть, поэтому выявленная взаимосвязь имеет предел роста. Выводы
Подводя итоги проведенного исследования зависимости объемов производства добывающей промышленности регионов России от экономических факторов, позволяет нам сделать следующие выводы.
Во-первых, группировка субъектов РФ по величине производства добывающей промышленность в 2020 г., и визуализация результатов на карте, наглядно показал распределение значений по территории страны, так в европейской части наблюдаются незначительные уровни, тогда как в восточной (азиатской) фиксируются высокие уровни. Полученное соотношение объясняется наличием в УФО, СФО и ДФО залежей полезных ископаемых и в первую очередь нефти и газа.
Во-вторых, построенная эконометрическая модель, позволила нам полностью подтвердить гипотезу о существенности влияния географического фактора на промышленное производство (добывающая промышленность), а также частично подтвердить гипотезу о влиянии ключевых факторов производства, так как наибольшее влияние оказала лишь одна переменная - «инвестиции в основной капитал», тогда как остальные (рабочая сила, наука, основные фонды) показали незначительное влияние.
В качестве дальнейшего направления работы, можно указать на более глубокую разработку эконометрической модели, в частности введение фиктивной переменной которая будет принимать 1 для субъектов в которых ведется добыча нефти (газа) и 0 для прочих регионов. Введение указанной переменной повысит точность и надежность модели, а также докажет (опровергнет) гипотезу о высокой роли нефтегазового сектора в экономики России в целом и отдельных регионов в частности.
Источники:
1. Ждид А. Системный анализ структуры региональной промышленности и факторов влияния на ее эффективность / А. Ждид, О. М. Дюжилова // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. - 2019. - № 2. - С. 211-219.
2. Османова З.О. Анализ факторов внешней среды, влияющих на деятельность промышленных предприятий // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. - 2017. - N° 3 (40). - С. 71-75.
3. Положенцева Ю. С. Комплексная оценка развития промышленного сектора регионов центрального федерального округа / Ю. С. Положенцева, В. И. Гуров, А. Ю. Скочко // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. - 2018. - Т. 8. - № 4(29). - С. 99-110.
4. Регионы России. Социально-экономические показатели [Электронный ресурс] / Росстат. - Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/ folder/210/document/13204 (дата обращения: 11.11.22).
5. Родионов Д. Г. Построение эконометрической модели устойчивого развития промышленного предприятия / Д. Г. Родионов, Н. Д. Дмитриев, Л. Э. Дубаневич // Вестник Алтайской академии экономики и права. - 2021. - № 7-1. - С. 61-71. - DOI 10.17513/vaael.1781.
6. Рыбалкина З. М. Тенденции развития промышленности в РФ / З. М. Рыбалкина, А. А. Тусков // Региональная экономика: теория и практика. - 2018. - Т. 16. - № 8(455). - С. 1563-1575. - DOI 10.24891/re.16.8.1563.
7. Смагулов А.С. Факторы влияющие на повышение эффективности промышленного предприятия // Международный научно-исследовательский журнал. - 2015. - №2 (33). - URL: https://research-joumal.org/archive/2-33-2015-february/faktory-vliyayushhie-na-povyshenie-effektivnosti-promyshlennogo-predpriyatiya (дата обращения: 12.11.2022).
8. Толмачев М. Н. Дифференциация регионов по уровню экономического развития / М. Н. Толмачев // Вестник Института дружбы народов Кавказа (Теория экономики и управления народным хозяйством). Экономические науки. - 2011. - № 1(17). - С. 28-35.
9. Эконометрика: учебник / В.Н. Афанасьев, Т.В. Лебедева, Т.В. Леушина, А.П. Цыпин; Под редакцией В.Н. Афанасьева. - Оренбург: ООО ИПК «Университет», 2012. - 402 с.
