Проектное управление региональной экономической системой с применением методов статистического анализа Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

6. Мирошников С.Н., Чаркина Е.С. Инженерная и коммунальная инфраструктура как важнейший элемент инвестиционной привлекательности регионов России // Управленческое консультирование. 2016. № 7 (91). С. 72-80.

7. Савельева М.В., Мирошников С.Н., Чаркина Е.С. К вопросу реализации инвестиционных проектов модернизации инфраструктуры в сфере ЖКХ // Экономика и предпринимательство. 2017. № 8-1 (85-1). С. 423-426.

Miroshnikov Sergey Nikolaevich, candidate of physical and mathematical Sciences, associate Professor, Deputy Director of the expert-analytical Center for regional studies, Higher school of public administration Institute, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (84, Pr. Vernadskogo, Moscow, 119571, Russian Federation). E-mail: [email protected] THE ACCELERATION OF INVESTMENT AS A KEY GOAL OF PUBLIC ADMINISTRATION

Abstract

The article deals with the issues of investment acceleration as a tool of regional development. It is shown, that among the problematic and key issues is the increase of the investment attractiveness of the territory, the development of infrastructure, improving the efficiency of the financial system and the development of competition. It is noted, that the current situation requires the search for new approaches, including the development of public-private partnership, including project financing and infrastructure mortgage. It is concluded, that the growth of the share of investments in the GDP structure is possible only with a significant change in the structure of expenditures in the economy from current to investment.

Keyword: public administration, measures of state support, benefits, tools of territorial development, investment attractiveness, infrastructure, management efficiency, regional policy, infrastructure mortgage.

УДК 332.055 DOI: 10.22394/2079-1690-2018-1-3-61-68

ПРОЕКТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РЕГиjjj||l||l||Лl|!||||jjjЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Михалкина доктор экономических наук, профессор, декан экономического Елена факультета, Южный федеральный университет (344002, Россия,

Владимировна г. Ростов-на-Дону, ул. Горького, 88). E-mail: [email protected]

Михалкина стажер-исследователь экономического факультета, Дарья Южный федеральный университет (344002, Россия,

Алексеевна г. Ростов-на-Дону, ул. Горького, 88). E-mail: [email protected]

Аннотация

В настоящее время проектное управление как инструмент достижения стратегических целей в настоящее время не в полной мере используется в практике управления на региональном уровне. Методы проектного управления применяются исключительно к отдельным проектам. Важным аспектом для регионов, активно реализующих проектный подход в управлении, является внедрение методологии оценки степени эффективности использования всего набора инструментария проектной деятельности на уровне федеральных и региональных органов исполнительной власти. Современное управление государственными и региональными проектами пока еще основывается преимущественно на функциональном подходе, надежно укоренившемся в практике органов государственной власти, однако в некоторых регионах уже сегодня есть положительная динамика внедрения методов и инструментов проектного управления в деятельность отдельных региональных и федеральных органов государственной власти.

Ключевые слова: проектное управление, методы проектирования, стратегия, региональная экономика, корреляционный анализ.

Современные условия экономического и социального развития формируют потребность в организации слаженного механизма управления проектами, стратегиями, приоритетными программами развития. Сфера управления в российской практике долгое время описывала проект как план чего-либо, разработанный для достижения долгосрочных

целей. Что, по сути, является лишь набором плановых документов финансового, технологического, а также организационного характера [2].

В настоящее время на территории Российской федерации проектное управление является ключевым трендом в деятельности органов власти и определено президентом России В.В. Путиным в качестве инструмента повышения эффективности управления в органах государственной власти.

Смысл проектного подхода состоит в концентрации финансовых, управленческих, административных ресурсов на решении наиболее важных задач в экономике и социальной сфере с выходом на ощутимые, реальные результаты [1].

Такая работа подразумевает более высокий уровень персональной ответственности и, конечно, требует четкой координации деятельности всех министерств, ведомств, всех структур, участвующих в этом процессе.

Проектный подход позволяет построить эффективное межведомственное взаимодействие на всех уровнях власти и достичь запланированных результатов в кратчайшие сроки посредством командной работы.

На федеральном уровне внедрение проектного управления в государственный сектор началось в июне 2016 г. с образования Совета при Президенте по стратегическому развитию и приоритетным проектам (Указ Президента от 30.06.2016 № 306 «О Совете при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и приоритетным проектам»).

С целью организации проектной деятельности на территории Российской Федерации был создан федеральный проектный офис, организован Департамент проектной деятельности Правительства РФ, сформирована нормативно-методическая база. Положение об организации проектной деятельности в Правительстве Российской Федерации определяет сущность и содержание системы управления проектной деятельностью.

Внедрение системы проектного управления в регионах РФ позволит систематизировать деятельность на местах, сформировать зоны ответственности, выявлять приоритетные направления развития, обеспечивать контроль на региональном уровне тех направлений деятельности и рекомендаций, которые идут с федерального центра, а также осуществлять мониторинг направлений развития и выявлять возможности для усовершенствования [3]. Обзор приоритетных программ развития на основе проектного управления в Ростовской области представлен в табл. 1.

Таблица 1

Приоритетные программы по основным направлениям стратегического развития

Российской Федерации

№ п/ п Федеральное приоритетное направление Утвержденные паспорта приоритетных проектов (программ) Наименование ОИВ РО

1. Здравоохранение 1.1. Совершенствование процессов организации медицинской помощи на основе внедрения информационных технологий Министерство здравоохранения Ростовской области

1.2. Внедрение автоматизированной системы мониторинга движения лекарственных препаратов от производителя до конечного потребителя для защиты населения от фальсифицированных лекарственных препаратов и оперативного выведения из оборота контрафактных и недоброкачественных препаратов

1.3. Обеспечение своевременности оказания экстренной медицинской помощи гражданам, проживающим в труднодоступных районах Российской Федерации

1.4. Совершенствование организации медицинской помощи новорожденным и женщинам в период беременности и после родов, предусматривающее, в том числе развитие сети перинатальных центров в Российской Федерации

2. Образование 2.1. Доступное дополнительное образование для детей Министерство общего и профессионального образования Ростовской области

2.2. Вузы как центры пространства создания инноваций

2.3. Подготовка высококвалифицированных специалистов и рабочих кадров с учетом современных стандартов и передовых технологий

2.4. Создание современной образовательной среды для школьников

2.5. Современная цифровая образовательная среда в Российской Федерации

3. Ип отека и арендное жилье 3.1. Ипотека и арендное жилье Министерство строительства, архитектуры и территориального развития Ростовской области

4. ЖКХ и городская среда 4.1. Обеспечение качества жилищно-коммунальных услуг Министерство жи-лищно-комму-нального хозяйства Ростовской области

4.2. Формирование комфортной городской среды

5. Международная кооперация и экспорт 5.1. Международная кооперация и экспорт в промышленности Министерство экономического развития Ростовской области

5.2. Системные меры развития международной кооперации и экспорта

5.3. Экспорт продукции АПК

5.4. Развитие экспортного потенциала российской системы образования Министерство общего и профессионального образования Ростовской области

6. Производительность труда - Министерство экономического развития Ростовской области

7. Малый бизнес и поддержка индивидуальной предпринимательской инициативы 7.1. Малый бизнес и поддержка индивидуальной предпринимательской инициативы Министерство экономического развития Ростовской области

8. Реформа контрольно-надзорной деятельности 8.1. Реформа контрольной и надзорной деятельности Министерство экономического развития Ростовской области

9. Безопасные и качественные дороги 9.1. Безопасные и качественные дороги Министерство транспорта Ростовской области

10. Моногорода 10.1. Комплексное развитие моногородов Министерство экономического развития Ростовской области

11. Экология 11.1. Снижение негативного воздействия на окружающую среду посредством ликвидации объектов накопленного вреда окружающей среде и снижения доли захоронения твердых коммунальных отходов Министерство природных ресурсов и экологии Ростовской области

Оценить эффективность применения проектного подхода к управлению региональными экономическими системами можно на основе инструментов анализа и оценки качества взаимосвязей и взаимовлияния определенных экономических индикаторов, а именно с помощью корреляционно-регрессионного метода. Чаще всего взаимосвязи, описываемые экономическими показателями, подразделяются на жестко детерминированные (функциональные) и статистические (стохастические). В случае детерминированной связи присутствует четкая, безоговорочная зависимость между показателями. Во втором случае предполагается, что с изменением одной переменной величины вторая переменная получает возможность принимать любые значения в определенных пределах с конкретной вероятностью. При моделировании социально-экономических процессов часто возникают вопросы эмпирической оценки взаимосвязей между теми или иными показателями. Процессы разного характера будь то социальные, демографические, экономические описываются различными типами переменных и для их содержательного анализа взаимосвязей можно использовать различные модели и инструменты оценки. В частности, количественную оценку влияния социально-экономических факторов на динамику результирующего показателя можно показать на основе применении методов статистического анализа данных, а именно корреляционного и регрессионного анализа [4, с. 518-611].

Корреляционно-регрессионный анализ позволяет количественно измерить тесноту, направление связи, а также установить аналитическое выражение зависимости результата от конкретных факторов при постоянстве остальных действующих на результативный признак факторных признаков. В рамках данного исследования корреляционный анализ и построение регрессионной модели осуществлялись с использованием универсального пакета Statistica. Модель строилась исходя из предположения, что переменные взаимосвязаны между собой, если значения этих величин изменяются согласованно, т.е. с изменением одного признака в соответствии с каким-либо правилом или законом изменяется среднее значение другого признака. Таким образом, показано, что корреляционная связь является частным случаем статистической связи. Для того чтобы результаты корреляционного анализа были практически применимы необходимо выполнение ряда условий: наличие достаточно большой совокупности данных и их однородность.

Для оценки взаимосвязи переменных, измеренных в количественных шкалах (интервалов и отношений) использовался коэффициент корреляции Пирсона, для ранговых показателей (величин, измерение которых осуществлялось по ординальной шкале) - ранговые коэффициенты корреляции Кендэлла и Спирмена [6].

Данное исследования было проведено с использованием статистической базы 2016 года по семи регионам Южного федерального округа (республика Адыгея, республика Калмыкия, республика Крым, Краснодарский край, Астраханская область, Волгоградская область, Ростовская область).

Южный федеральный округ занимает 2,6% территории России, на его долю приходится 11,2% населения страны. Оборот организаций федерального округа по всем видам деятельности в 2016 г. составил 10,0 трлн руб., или 107,9% к уровню предыдущего года.

Проектный подход, как известно, занимает приоритетное место в решении социальных проблем регионального развития. Переход к проектному управлению в социальной сфере позволяет концентрировать все ресурсы - финансовые, организационные, трудовые, интеллектуальные - на наиболее проблемных направлениях, таких как социальное обслуживание, здравоохранение, образование [7-8].

Поскольку регионы, как правило, ограничены в финансовых ресурсах, то при финансировании социальных проектов возникает необходимость в объективной оценке отдачи от инвестиций в соответствующие направления социального развития, которую можно извлечь используя набор методов статистического анализа данных. Так, инструментарий корреляционно-регрессионного анализа основывается на качественном отборе факторов, входящих в модель. В данном исследовании были выбраны следующие показатели, являющиеся типичными для оценки эффективности регионального развития в целом и социальной сферы, в частности. К этим показателям относятся следующие:

• Var1 - Валовой региональный продукт;

• Уаг2-Численность населения;

• Уаг3 -Инвестиции в основной капитал;

• Уаг4 - Число организаций, осуществляющих образовательную деятельность по образовательным программам начального, основного, и среднего общего образования (на начало учебного года);

• Уаг5 - Число больничных организаций;

• Уаг6 - Численность граждан, пользующихся социальной поддержкой по оплате жилого помещения и коммунальных услуг;

• Уаг7 - Инвестиции в образование;

• Уаг8 - Инвестиции в здравоохранение и предоставление социальных услуг. Данный перечень может быть дополнен и уточнен в соответствии с поставленными

задачами проектного управления, а также возможностями получения необходимой информации. Основные показатели социально-экономического развития за 2016 год представлены в табл . 2.

Таблица 2

Показатели социально-экономического развития ЮФО за 2016 год [5]

Числен- Инвести- Число Число Числен- Инве- Инвестиции

ность ции в ос- организа- боль- ность стиции в в здраво-

населе- новной ций, осу- нич- граждан, образо- охранение и

ния капитал (в ществля- ных пользую- вание предостав-

Регион ВРП (оценка фактиче- ющих орга- щихся (млн ление соци-

на конец ски дей- образова- низа- социаль- руб.) альных

года), ствовав- тельную ций ной под- услуг

тыс. ших ценах), деятель- держкой (млн.руб)

человек млн руб. ность тыс. чел.

Южный феде-

ральный округ 4832105,4 16428,5 1098360 4445 2347 3347,8 20797 18995,2

Республика

Адыгея 91352,4 453,4 15391 154 80 81,3 471,1 413,3

Республика Калмыкия 56045,1 277,8 13510 174 50 75,5 891 117,8

Республика

Крым 315918,5 1912,2 52964 565 397 350,9 4857,3 5012,5

Краснодарский

край 2015934,7 5570,9 428972 1249 469 1157,3 6810,1 6915,5

Астраханская

область 338679,5 1018,9 118625 280 193 214,3 425,8 328,8

Волгоградская область 743283,7 2535,2 181485 841 501 522,4 1536,6 2791,3

Ростовская

область 1270891,5 4231,3 287413 1182 657 946,1 5804,6 3416

Так как валовой региональный продукт на душу населения является индикатором процесса устойчивого развития региона и отражает общую экономическую и социальную картину развития территории, то эмпирическая значимость оценки данных факторов абсолютно обоснована.

В рамках исследования была поставлена задача описания модели, характеризующей влияние внедрения системы проектного управления (через показатели реализуемых проектными офисами программ и проектов) на социально-экономическое развитие регионов ЮФО. В рамках модели на основе методов корреляционно-регрессионного анализа были оценены взаимосвязи между указанными переменными. В ходе исследования выявлено, что построение общей модели множественной регрессии невозможно из-за достаточно тесной взаимосвязи показателей, то есть наличия мультиколлинеарности. В результате была построена система моделей парной регрессии, описывающих частное влияние отдельных признаков на результирующий индикатор.

В качестве результирующего индикатора был выбран валовой региональный продукт как ключевой показатель уровня социально-экономического развития территорий.

Первый этап анализа заключался в выявлении качества взаимосвязей показателей. Для этого была построена матрица парных коэффициентов корреляций, которая позволила оценить степень зависимости индикаторов развития такой мезоэкономической системы, как регионы ЮФО, а именно таких показателей, как ВРП, численность населения, инвестиции в основной капитал, число образовательных и больничных организаций, число граждан, использующих социальную помощь, оказываемую государством, инвестиции в образование и инвестиции в здравоохранение.

Результаты интерпретации представлены на рис. 1.

Variable Correlations [Spreadsheetl in Workbook"!) Marked correlations are significant at p < .05000 N=8 (Casewise deletion of missing data)

Means Std.Dev. Var1 Var2 | Var3 Var4 VarS | Var6 Var7 VarS

Var1 12000261 1G09447 1.000000 0.994522 0.994522 0.998353 0.984420 0,959070 0.995515 0.969709 0.984444 0.966160 0.979646

Var2 4054T 5329 1.000000 0.993703 0.996565 0.981823 0.999481

Var3 274590 362541 0.998353 0.993703 1.000000 0.985721 0,963409 0.994867 0.963206 0,958833

Var4 1111 1414 0.984420 0.996565 0.985721 1.000000 0,993039 0.995787 0.980497 0,974505

VarS 587 743 0.959070 0.981823 0.963409 0.993039 1.000000 0.980129 0.969913 0,962993

Var6 837 1088 0,995515 0.999481 0.994867 0,995787 0.980129 1.000000 0.982552 0,974182

Var7 519Э 6798 0,969709 0.984444 0.963206 0.980497 0,969913 0.982552 1.000000 0,987520

VarS 4749 6246 0,966160 0,979646 0.958833 0,974505 0,962993 0.974182 0.987520 1.000000

Рис. 1. Матрица парных коэффициентов корреляции

Полученные результаты свидетельствуют о том, что между всеми индикаторами выявлена достаточно сильна статистическая связь. При этом показатель ВРП (Уаг1) менее всего связан с характеристикой «Число больничных организаций»(Уаг5), а максимально с таким показателем, как «Инвестиции в основной капитал»(Уаг3). Это означает, что создание институциональных условий для повышения уровня качества жизни на основе системы здравоохранения и развития индустриального потенциала региона будут максимально способствовать решению проектных задач по созданию инфраструктуры региональных экономических систем.

В ходе исследования была построена система моделей парной регрессии, в которых в качестве результирующего показателя закономерно был выбран ВРП, а в качестве факторных признаков, показатели, наиболее сильно влияющие на индикатор: «Инвестиции в основной капитал» (Уаг3), «Инвестиции в образование» (Уаг7), «Инвестиции в здравоохранение» (Уаг8). В целом модель имеет вид:

У (ВРП) = -8966,53+4,43*Х, где Х - инвестиции в основной капитал.

Качество построенной модели достаточно высокое, так как значение Ркритерия составляет 1817,1, что свидетельствует о статистической значимости модели. При этом коэффициент корреляции Я равен 0,99 , а коэффициент детерминации К" равен 0,997, что также говорит об определенной значимости показателя «Инвестиции в основной капитал» для формирования ВРП.

Взаимосвязь между показателями положительная, а значение параметра при факторном признаке говорит о том, что прирост инвестиций в основной капитал на 1 млн руб. может дать прирост в 4,43 млн.руб., при сохранении имеющихся тенденций развития. Необходимо отметить, что знак (-) при свободном члене уравнения регрессии может быть интерпретирован как то, что относительное изменение ВРП, как результирующего показателя будет происходить быстрее, чем изменение факторного признака.

Следующая модель парной регрессии оценивалась между ВРП и инвестициями в сферу образования (рис. 2).

Regression Summary for Dependent Variable: Var1 (Spreadsheet in Workbook*!} R= ,96970938 R?= .94033628 Adjusted R?= ,93039232 F(1,6)=94,564 p<.00007 Std.Error of estimate: 4246E2

N=8 b* Std. Err. of b* Ь Std.Err of b t(6) p-value

Intercept 14365.77 193921.8 0.074080 0.943355

Var7 0.969709 0.099719 229,59 23,6 9,724383 0.000068

Рис. 2. Парная регрессия ВРП и «Инвестиции в образование»

Общий вид модели представлен следующим уравнением:

У (ВРП) = 14365,77+229,59*1, где 1 - инвестиции в образование.

Высокая теснота связи (коэффициент корреляции равен 0,969), присущая валовому региональному продукту и инвестициям в образование, обосновывается активной деятельностью органов государственной власти в проработке стратегий развития социальной сферы ЮФО, при особом выделении проблем, касающихся образования, а именно развитию материально-технической базы.

Взаимосвязь между показателями положительная, а значение параметра при факторном признаке говорит о том, что увеличение инвестиций в образовательную сферу на 1 млн руб. может дать прирост ВРП в среднем на 229,59 млн. руб., при сохранении имеющихся тенденций развития.

Однако, для выбора наиболее приоритетной сферы необходимо сравнить данные показатели с инвестициями в здравоохранение, чтобы сделать выводы о приоритетности реализации проектов в данной сфере (рис. 3).

Regression Summary for Dependent Variable: Var1 (Spreadsheet. 1 in Workbookl) R= ,96616009 R?= .93346532 Adjusted R?= ,92237620 F(1,6)=84,179 p<.00009 Std.Error of estimate: 4484E2

N=8 b* Std. Err. of b* b Std. Err. of b m p-value

Intercept 25831.94 204295,0 0.126444 0.903&11

Var3 0.966160 0.105305 243:95 27.1 9.174336 0.000094

Рис. 3. Парная регрессия ВРП и «Инвестиции в здравоохранение»

Общий вид модели представлен уравнением:

У (ВРП) = 25831,94+248,95*У, где V- инвестиции в здравоохранение.

В этом случае коэффициент корреляции (0,966) несколько меньше, чем коэффициент корреляции ВРП с показателем «Инвестиции в образование» (0,969). Но при этом коэффициент детерминации в модели равен 0,933, следовательно на 93,3% вариация оценки валового регионального продукта, на душу населения, объясняется изменением вошедшего в модель фактора. Взаимосвязь между показателями также положительная, а значение параметра при факторном признаке говорит о том, что увеличение инвестиций в образовательную сферу на 1 млн руб. может дать прирост ВРП в среднем на 248,95 млн. руб., при сохранении современных условий развития. Таким образом, можно сделать вывод о наибольшей эффективности инвестиций в сферу здравоохранения.

Обобщение результатов применения корреляционно-регрессионного анализа в проектном управлении региональной экономической системой в целях принятия управленческих решений на региональном уровне позволило сделать вывод относительно того, что с формально-логической точки зрения все объясняющие переменные вошли в итоговую модель. При этом сами параметры регрессионных моделей свидетельствуют об их статистической значимости.

Учитывая, что построенные модели отражают сложившиеся на сегодняшний день тренды развития регионов Южного федерального округа, которые связаны непосредственно с реализацией социальных программ стратегий развития данных территорий, можно сделать вывод о том, что проводимая на территории Южного федерального округа программа по внедрению проектного управления как эффективного инструмента реализации и разработки стратегий развития регионов действенна и эффективна.

Внедрение проектного подхода во все сферы государственного управления формирует возможность в сокращенные сроки привлекать достаточно крупные инвестиционные ресурсы, которые позволяют оперативно решать возникающие задачи, определяемые Правительством РФ в качестве приоритетных. Особенным преимуществом является увеличение интенсивности оборота финансово-кредитных ресурсов, обеспечивающее рост величины валового регионального продукта, в том числе на душу населения.

Литература

1. Организация проектнои деятельности / Е.В. Михалкина, А.Ю. Никитаева, Н.А. Косолапова; Южныи федеральныи университет. - Ростов-на-Дону: Издательство Южного федерального университета, 2016. - 146 с.

2. Покидченко М.Г. Пути развития экономики России: теория и практика. - М: Инфра-М, 2007. - 312 с.

3. Романова М.В. Управление проектами. - М.: ИНФРА-М, 2007. 253 с.

4. Сигел Э. Практическая бизнес-статистика. -М.: Издательский дом «Вильямс». 2002.

5. Федеральная служба государственной статистики РФ (2016). Мониторинг социально-экономического развития ЮФО. информационного общества в Российской Федерации (http://www.gks. ru /wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catal og/doc_1138623506156)

6. Dunteman, G.H. Principle Component Analysis // Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, no. 69. 1989.

7. Вахтина М.А. Нарушение социальной справедливости в российской экономике: причины и следствия // Карельский научный журнал. 2015. № 2(11). С. 66-69.

8. Игнатова Т.В., Марадудина В.Ф. Критерии и инструменты оценки общественной эффективности проектов государственно-частного партнерства // Известия высших учебных заведений. Социология, экономика, политика. 2016. № 4. С.7-12.

Mikhalkina Elena Vladimirovna, Doctor of economics, professor, Dean of the Faculty of Economics in Southern Federal University; Southern Federal University (88, M Gorky St., Rostov-on-Don, 344002, Russian Federation). E-mail: [email protected]

Mikhalkina Darya Alekseevna, research intern of the Faculty of Economics, Southern Federal University (88, M Gorky St., Rostov-on-Don, 344002, Russian Federation). E-mail: [email protected]

PROJECT MANAGEMENT OF THE REGIONAL ECONOMIC SYSTEM USING METHODS

OF THE STATISTICAL ANALYSIS

Abstract

Currently, project management as a tool to achieve strategic goals is not fully used in the practice of management at the regional level. Project management methods are applied only to individual projects. An important aspect for the regions actively implementing the project approach in management is the introduction of a methodology for assessing the effectiveness of the use of the entire set of tools for project activities at the level of Federal and regional Executive authorities.

Modern management of state and regional projects is still based mainly on the functional approach, firmly rooted in the practice of public authorities, but in some regions there is already a positive dynamics of the introduction of methods and tools of project management in the activities of individual regional and Federal public authorities.

Keywords: project management, design methods, strategy, regional economy, correlation analysis.