CC BY
36
Какие методы управления Вам скорее подходят для
повышения личностной эффективности в обучении:
Администрации Экономические
ко-нравовыс , 35 %
30 % ■ Экономические \ ■ Социально-| психологические
Социально- ■Административно-
А~ психологически 35 % / правовые
Диаграмма 3
Диаграмма 4 Литература.
1. Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка.
2. Сендеров В.Л. Метод формирования стратегического человеческого ресурса и концепция политики ценообразования в процессе среднего и высшего образования. // Сборник материалов всероссийской научно-практической конференции «Кадры регионов». (Нижний Новгород,
26-27 октября, 2001 г.) - Нижний-Новгород, 2001 г. - С. 167-169.
3. Сендеров В.Л., Озик В.В., Бровцина Е.Ю. Развитие человеческого ресурса в процессе профессионального образования. // Рецензируемое издание ВАК РФ «Вестник Университета». - 2012. - №11. - С.228-232.
4. Сендеров В.Л., Озик В.В. Направление совершенствование систем управления образованием в интересах карьерного развития личности в процессе среднего (общего) и высшего профессионального образования.// Рецензируемое издание ВАК РФ «Энергосбережение и водоподготовка». - 2007. - №4(48). - С. 75-76.
Скотаренко О.В.
Доцент, Мурманский государственный технический университет ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРП В РЕГИОНАХ НА ОСНОВЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
Аннотация
В статье рассмотрено - формирование эконометрических моделей двух видов, которые позволят прогнозировать валовый региональный продукт и объемы инвестиционных вложений, необходимые для развития отраслей экономики в регионах.
Ключевые слова: валовый региональный продукт, точки экономического роста, инвестиционные вложения.
Skotarenko O.V.
Postgraduate student, Murmansk State Technical Univetsity
FORECASTING THE GROSS REGIONAL PRODUCT IN THE REGIONS ON THE BASIS OF ECONOMETRIC MODELS
Abstract
The article considers the - formation of econometric models of two types, which will predict the gross regional product and amounts of investment required for the development of branches of economy in the regions.
Keywords: gross regional product, point of economic growth, investments.
Заключительными этапами предлагаемого нами алгоритма формирования стратегии социально-экономического развития регионов РФ являются такие как построение двух видов корреляционно-регрессионных моделей для каждого региона. К первому виду относятся шесть многофакторных и одна однофакторная модель, в которых в качестве результативного показателя выбран валовой региональный продукт на душу населения (y), а факторные - это объемы производства на душу населения отраслей с максимальными темпами прироста.
По результатам вычислений были составлены уравнения множественной регрессии вида [1,2]:
Y = f (Xi, Х2 ... Х25), (1)
где Y - результативный показатель (ВРП на душу населения в регионе);
Xi, Х2 ... Х25 - влияющие факторы - точки экономического роста;
Коэффициенты по каждой из семи моделей представлены в табл. 1.
Средние частные коэффициенты эластичности показывают, на сколько процентов от значения своей средней величины изменится валовой региональный продукт на душу населения при изменении факторного показателя на 1 % от своей средней величины при фиксированном воздействии на ВРП всех остальных факторов, включенных в уравнение регрессии (табл. 1).
Так, например, в Центральном регионе, судя по полученным средним частным коэффициентам эластичности, наибольшее приращение ВРП зависит от объемов производства обуви, поскольку 1 % выпуска этих изделий приводит к увеличению ВРП на 1,35 %. Аналогичные положительные коэффициенты эластичности характерны для производства мяса и тканей, равные 0,65 % и 0,39 % соответственно.
Таким образом, 1 % приращение объемов производства обуви приводит к увеличению ВРП на душу населения в Центральном регионе в 2,08 раза большему, чем производство мяса, в 3,46 раза, чем производство тканей.
Производство трикотажных изделий, наоборот, отрицательно влияет на ВРП, поскольку 1 % роста количества этих изделий уменьшает ВРП на душу населения на 0,77 %. Аддитивное воздействие этих четырех факторных показателей составляет 1,62 %.
Для Северо-Западного региона наблюдается аналогичная ситуация, когда три факторных показателя обеспечивают положительное влияние, а один отрицательное. К положительным факторам относятся производство товаров обрабатывающих производств, цельномолочной продукции и лесоматериалов с частными коэффициентами эластичности, равными 1,67 %, 0,12 % и 1,31 % соответственно.
Таблица 1 - Коэффициенты многофакторных корреляционно-регрессионных моделей
Регионы Номер и название показателей-факторов Коэффи- циенты модели Средние частные коэффициенты эластичности, % Ранги коэффициентов эластичности
Частный Общий
Центральный 07 - Производство мяса 9718,69 0,65 2 10
09 - Производство тканей 1354,58 0,39 3 14
10 - Производство трикотажных изделий -1951,15 -0,77 4 21
11 - Производство обуви 446,24 1,35 1 4
Северо-Западный 02 - Обрабатывающие производства 2,38 1,67 1 2
08 - Производство цельномолочной продукции 247,53 0,12 3 15
12 - Производство лесоматериалов 496,37 1,31 2 5
17 - Производство автомобилей -5842,54 -0,37 4 19
Южный (включая Северо-Кавказский) 23 - Оборот розничной торговли 3,97 1,39 1 3
Приволжский 13 - Производство минеральных и химических удобрений 160,48 0,4 2 13
19 - Продукция сельского хозяйства -0,09 -0,01 3 18
22 - Ввод в действие жилых домов 44405,21 0,72 1 9
Уральский 01 - Добыча полезных ископаемых -0,44 -0,28 8 20
03 - Производство и распределение электроэнергии, газа и воды 0,94 0,08 7 17
05 - Добыча нефти 8,39 0,78 4 8
06 - Добыча природного газа 3,37 0,6 6 12
14 - Производство железобетонных конструкций 998154,83 0,83 3 7
15 - Выплавка стали -475,23 -3,74 9 23
16 - Производство черных металлов 272,21 1,74 1 1
18 - Производство электроэнергии 28461,07 1,39 2 3
24 - Число передовых технологий 1248,85 0,61 5 11
Сибирский 04 - Добыча угля 9,07 0,85 1 6
20 - Посевные площади всех сельскохозяйственных культур -1532,02 -9,95 2 24
Дальневосточный 21 - Добыча (производство) рыбы -0,77 -1,2 2 22
65
25 - Объем инновационных товаров, работ, услуг
3,96
0,11
1 16
Для Северо-Западного региона самым значительным факторным показателем является изготовление товаров обрабатывающими производствами, коэффициент эластичности которого превышает аналогичные частные коэффициенты для производства лесоматериалов в 1,27 раза, цельномолочной продукции в 13,92 раза.
Производство легковых автомобилей на 1000 человек населения является отрицательно воздействующим факторным показателем с коэффициентом эластичности, равным 0,37 %. Совокупное значение частных коэффициентов представлено в табл. 2 и равняется 2,73 %.
Таблица 2 - Частные коэффициенты эластичности факторных показателей, влияющих на динамику ВРП на душу населения в
регионах РФ
Регионы Количество факторный показателей Аддитивное значение частных коэффициентов эластичности, % Совокупная величина
Положи- тельных Отрица- тельных Положи- тельное Отрица- тельное % Ранг
Центральный 3 1 2,39 0,77 1,62 4
Северо-Западный 3 1 3,10 0,37 2,73 2
Южный (включая СевероКавказский) 1 0 1,39 0 1,39 5
Приволжский 2 1 1,12 0,01 1,11 6
Уральский 7 2 6,03 4,02 2,01 3
Сибирский 1 1 0,85 3,74 -2,89 1
Дальневосточный 1 1 0,11 1,2 -1,09 7
Для Южного региона расчет исследуемых коэффициентов для оборота розничной торговли показал достаточно высокий рост ВРП на 1,39 % при дальнейшем увеличении оборота такой торговли на 1 %.
В Приволжском регионе два факторных показателя - производство минеральных и химических удобрений и ввод в действие жилых домов характеризуются положительными частными коэффициентами эластичности, равными 0,4 % и 0,72 %, а один -производство продукции сельского хозяйства сокращает ВРП на 0,01 %. Следовательно, 1 % ввода в действие жилых домов по своим результатам в 18 раз превышает прирост ВРП, получаемый от аналогичного процента увеличения объемов производства минеральных и химических удобрений. Аддитивное значение всех положительных факторов равно 1,12 %, а совокупное - чуть меньше 1,11 %.
Для Уральского региона, отличающегося от остальных регионов самым большим количеством точек экономического роста, распределение положительно и отрицательно влияющих на ВРП показателей осуществляется в пропорции 7 : 2. Это означает, что влияние однопроцентного роста производства товаров семи отраслей по добыче полезных ископаемых, по производству и распределению электроэнергии, газа и воды, добычи нефти, природного газа, производство железобетонных конструкций, черных металлов, электроэнергии и числа передовых технологий увеличивает ВРП на 0,08 %; 0,78 %; 0,6 %; 0,83 %; 1,74 %; 1,39 %; 0,61 % соответственно. Совершенно очевидно, что производство черных металлов оказывает на ВРП в 1,25 раза большее воздействие, чем производство электроэнергии, в 2,1 раза, чем производство железобетонных конструкций, в 2,23 раза, чем добыча нефти; в 2,9 раза, чем добыча природного газа и число передовых технологий, и, наконец, в 21,75 раза, чем изготовление товаров по производству и распределению электроэнергии, газа и воды. Аддитивное значение частных коэффициентов эластичности составило 6,03 %. Однако аддитивное значение отрицательных частных коэффициентов эластичности составило 4,02 %, причем, наибольшее отрицательное значение, равное (-3,74) %, принадлежит однопроцентному росту объемов выплавки стали, которое превышает в 2,15 раза положительное значение производства черных металлов. Поэтому, совокупная величина всех частных коэффициентов эластичности составила 2,01 %.
В Сибирском регионе выявлены только две точки экономического роста, которые оказывают разнонаправленное влияние на рост ВРП на душу населения - это добыча угля с положительным коэффициентом эластичности, равным 0,85 % и посевные площади всех сельскохозяйственных культур с отрицательной величиной коэффициента, равной 3,74 %, которая в 4,4 раза превышает рост ВРП на душу населения от 1 % роста добычи угля. Следовательно, совокупная величина двух частных коэффициентом эластичности составляет (-2,89) %.
И, наконец, Дальневосточный регион находится в ситуации, аналогичной той, которая наблюдается в Сибирском регионе. Из двух факторных показателей, в Дальневосточном регионе положительное влияние оказывает один - объем инновационных товаров, работ, услуг, прирост которых на 1 % влечет за собой 0,11 % прироста ВРП на душу населения, второй оказывает отрицательное влияние -это добыча (производство) рыбы с коэффициентом эластичности (-1,2) %. Таким образом, в Дальневосточном регионе также, как и в Сибирском отрицательный коэффициент эластичности в 10,91 раза выше положительного.
Как видно из табл. 2, наибольшая совокупная величина частных коэффициентов эластичности по выбранным факторным показателям по абсолютному значению принадлежит Сибирскому региону (1 ранг), второе место занимает Северо-Западный регион, третье - Уральский, четвертое, пятое и шестое места соответствует Центральному, Южному и Приволжскому регионам.
Отсюда можно сделать предварительные выводы о нерациональности и неэффективности функционирования некоторых отраслей экономики в том виде, в котором они существуют без значительной модернизации, перевооружения, обновления технологий и основных фондов и формирования стратегии их сохранения и стабилизации.
В Центральном регионе - это производство трикотажных изделий, в Северо-Западном - это производство легковых автомобилей, являющихся основным потребителем ресурсов, в Приволжском - производство сельскохозяйственной продукции, в Уральском -производство товаров по добыче полезных ископаемых и выплавка стали, в Сибирском - содержание посевных площадей всех сельскохозяйственных культур, в Дальневосточном - добыча (производство) рыбы.
Более точные выводы позволит сделать построение однофакторных моделей, в которых в качестве результативных использовались 25 исследуемых показателей, а факторного - объем инвестиций на душу населения, в каждом регионе. Следовательно, этот вид моделей позволяет выявит зависимость объемов производства в каждой из двадцати пяти отраслей от объемов инвестиций, вкладываемых в их развитие в соответствующих регионах.
Уравнения регрессии для всех регионов можно представить в следующем виде [1,2]::
I = q (Xi), (2)
где I - результативный показатель (объем инвестиционных вложений на душу населения в регионе);
Xi - значение i-го фактора - точек экономического роста,66где i е [1;25].
Анализ коэффициентов эластичности однофакторных моделей, представленных в табл. 3, показывает, что в Центральном
регионе особую результативность следует ожидать от инвестиционных вложений в производство тканей, которая составляет 2,69 % от объемов производства этого вида изделий. Аналогичное приращение отмечается по производству трикотажных изделий, равное 2,57 %. В 2,3 и 2,2 раза меньшее, чем для производства тканей и трикотажных изделий соответственно получено значение среднего частного коэффициента эластичности для производства обуви, равное 1,17 %. Еще меньшее приращение производства мяса, равное 0,78 %, является результатом1 % инвестиционных вложений, что в 3,45 раза, 3,29 раза и 1,48 раза ниже, чем прирост производства тканей, трикотажных изделий и обуви, соответственно.
Для Северо-Западного региона однопроцентный прирост инвестиций приводит к наибольшему росту двух отраслей -производства лесоматериалов на 4,18 % и цельномолочной продукции на 3,47 %. Судя по коэффициентам эластичности, равным 1,11 % и 0,47 %, меньший прирост наблюдается в обрабатывающих производствах и еще меньший в производстве легковых автомобилей соответственно. Таким образом, 1 % дополнительных инвестиций в производство лесоматериалов приносят прирост в 8,89 раза больше, чем в производство легковых автомобилей. Аналогичная результативность прослеживается для инвестиций в производство цельномолочной продукции - в 7,38 раза и обрабатывающие производства - в 2,36 раза.
Таблица 3 - Коэффициенты однофакторных корреляционно-регрессионных моделей
Регионы Номер и название показателей-факторов Коэффи- циенты модели Средние частные коэффициенты эластичности, % Ранг
Частный Общий
Центральный 07 - Производство мяса 1876,55 0,78 4 20
09 - Производство тканей 1506,51 2,69 1 9
10 - Производство трикотажных изделий 1052,97 2,57 2 10
11 - Производство обуви 628,54 1,17 3 15
Северо-Западный 02 - Обрабатывающие производства 0,45 1,11 3 16
08 - Производство цельномолочной продукции 1968,57 3,47 2 5
12 - Производство лесоматериалов 445,09 4,18 1 3
17 - Производство автомобилей 2063,99 0,47 4 22
Южный (включая Северо-Кавказский) 23 - Оборот розничной торговли 0,26 1,04 1 17
Приволжский 13 - Производство минеральных и химических удобрений 283,07 2,85 1 8
19 - Продукция сельского хозяйства 2,68 1,42 2 13
22 - Ввод в действие жилых домов 14409,78 0,95 3 19
Уральский 01 - Добыча полезных ископаемых 1,005 2,29 6 11
03 - Производство и распределение электроэнергии, газа и воды 3,52 1,02 8 18
05 - Добыча нефти 8,73 2,90 5 7
06 - Добыча природного газа 7,93 5,10 1 1
14 - Производство железобетонных конструкций 195483,5 9 0,59 9 21
15 - Выплавка стали 107,91 3,05 4 6
16 - Производство черных металлов 167,51 3,84 3 4
18 - Производство электроэнергии 24797,27 4,34 2 2
24 - Число передовых технологий 726,35 1,28 7 14
Сибирский 04 - Добыча угля 3,45 1,46 1 12
20 - Посевные площади всех сельскохозяйственных культур -445,30 -13,10 2 25
Дальневосточный 21 - Добыча (производство) рыбы -0,49 -2,13 2 24
25 - Объем инновационных товаров, работ, услуг 2,60 0,19 1 23
В Южном регионе 1 % инвестиционных вложений приносит 1,04 % увеличения оборота розничной торговли.
Уральский регион отличается самыми высокими показателями прироста производства в отраслях при подобном увеличении инвестиционных вложений. Так, 1 % прироста инвестиций в добычу природного газа, производство электроэнергии, черных металлов и выплавку стали влечет за собой 5,1 %; 4,34 %; 3,84 % и 3,05 % прироста выпуска товаров этими отраслями. Более низкий прирост, обеспечиваемый инвестиционными вложениями, характерен для добычи нефти, полезных ископаемых и равен 2,90 % и 2,29 % соответственно. Еще меньшая результативность инвестиций наблюдается в процессе внедрения передовых технологий, изготовления товаров для производства и распределения электроэнергии, газа и воды, железобетонных конструкций, составляющая 1,28 %; 1,02 % и 0,59 % соответственно. Следовательно, наибольший эффект приращения, обеспечиваемый однопроцентными инвестиционными вложениями, существует в процессе добычи природного газа, который превосходит соответствующие эффекты от производства электроэнергии в 1,18 раза, от производства черных металлов в 1,33 раза, от выплавки стали в 1,67 раза, от добычи нефти в 1,76 раза, от добычи полезных ископаемых в 2,23 раза, от числа передовых технологий в 3,98 раза, от изготовления товаров для производства и распределения электроэнергии, газа и воды в 5 раз и от производства железобетонных конструкций в 8,64 раза.
В Сибирском регионе только вложения инвестиций в добычу угля приводят к росту товаров этой отрасли на 1,46 %, в то время как увеличение инвестиций в разработку посевных площадей всех сельскохозяйственных структур уменьшает их на 13,1 %.
В Дальневосточном регионе наблюдается аналогичная ситуация, когда прирост инвестиционных вложений в одну отрасль дает положительный результат, а в другую - отрицательный. К первой отрасли относится производство инновационных товаров, работ и услуг с коэффициентом эластичности, равным 0,19 %, ко второй - добыча (производство) рыбы с аналогичным коэффициентом, составляющим (-2,13 %).
Представленные в табл. 3 коэффициенты, полученные в результате построения однофакторных корреляционно-регрессионных моделей позволяют выявить два типа регионов по признаку «знак среднего частного коэффициента эластичности».
Так, в первый тип регионов, в которых все точки экономического роста обладают положительным знаком средних частных коэффициентов эластичности, вошли Центральный, Северо-буЗападный, Южный, Приволжский и Уральский регионы. Ко второму типу регионов, в которых находятся отрасли как с положительным, так и отрицательным значением коэффициента
эластичности, относятся Сибирский и Дальневосточный.
Окончательные выводы о целесообразности увеличения инвестиционных вложений в выявленные точки экономического роста позволяет сделать, представленной в виде последовательности расчетов:
А I (1 %) ^ Э1 х Эврп© ^АВРП (%), (3)
где А I (1 %) - прирост инвестиций на 1 %;
Эi - средний частный коэффициент эластичности i-ой точки экономического роста, i е [1;25];
Эврп(i) - средний частный коэффициент эластичности ВРП в результате влияния i-ой точки экономического роста;
АВРП - прирост валового регионального продукта, %;
«^» - влечет за собой.
Такая последовательность обоснована, на наш взгляд, тем, что однофакторные модели выявили проценты приращения объемов производства отраслей при увеличении инвестиций на 1 %, а многофакторные модели получили проценты увеличения ВРП на душу населения при приросте объемов производства отрасли на 1 %.
Результаты таких последовательно проведенных расчетов показали, что в Центральном регионе наибольший эффект приращения ВРП на душу населения достигается посредством прироста инвестиционных вложений в производство обуви (1,58 %), затем в производство тканей (1,05 %) и производство мяса (0,51 %), а вложения в производство трикотажных изделий приносят лишь отрицательный эффект в виде сокращения ВРП на душу населения.
В Северо-Западном регионе к отраслям, которые приносят самое большое приращение ВРП, относятся производство лесоматериалов (5,48 %) и обрабатывающие производства (1,85 %), меньшее приращение ВРП достигается за счет вложений в производство цельномолочной продукции (0,42 %), а в производство легковых автомобилей вызывает отрицательный эффект -уменьшение ВРП на 0,17 %.
В Южном регионе 1 % инвестиций в оборот розничной торговли влечет за собой приращение ВРП на 1,45 %.
В Уральском регионе находится самое высокоэффективное производство черных металлов, вложение 1 % инвестиций в которое приводит к увеличению ВРП на 6,68 %, чуть меньшее приращение приносят инвестиции в производство электроэнергии (6,03 %), почти в 2 раза меньшее приращение вызывают вложения в добычу природного газа (3,06 %) и нефти (2,26 %). Менее выгодно вкладывать инвестиции в использование передовых технологий (0,78 %), производство железобетонных конструкций (0,44 %), изготовление товаров по производству и распределению электроэнергии, газа и воды (0,08 %) и совсем невыгодно увеличивать инвестиционные вложения в добычу полезных ископаемых (-0,64 %), а особенно в выплавку стали (-11,41 %).
В Сибирском регионе дополнительные инвестиции в добычу угля могут увеличить ВРП на 1,24 %, а в посевные площади всех сельскохозяйственных культур, наоборот, существенно уменьшить (-130,35 %).
И, для Дальневосточного региона совершенно несущественное увеличение ВРП на 0,02 % происходит в результате привлечения дополнительных инвестиций в производство инновационных товаров, работ и услуг, а в добычу (производство) рыбы такие вложения приводят к уменьшению ВРП на 2,56 %.
Таким образом, в Центральном регионе суммарный положительный эффект приращения ВРП на душу населения за счет однопроцентного приращения инвестиций в каждую из трех точек экономического роста составит 3,14 % (табл. 3).
В Северо-Западном регионе суммарный эффект также от развития трех отраслей за счет дополнительных инвестиций составит 7,75 %.
В Южном регионе этот эффект достигается лишь от вложений в оборот розничной торговли и равен 1,45 %.
В Приволжском регионе суммарный положительный эффект от вложения в две отрасли из трех составит 1,82 %.
В Уральском регионе вложения по 1 % инвестиций в каждую из семи отраслей, приносящих положительный эффект, приводят к увеличению ВРП на 19,33 %, а две отрасли, в которых наблюдается отрицательный эффект приращения, уменьшает ВРП на 12,05 %.
В Сибирском и Дальневосточном регионах, как было отмечено выше, наблюдается количественное соответствие отраслей, приносящих положительный и отрицательный эффект в пропорции 1:1. В первом регионе положительный эффект равен 1,24 %, во втором 0,02 %.
Литература
1. Замков, О. О. Математические методы в экономике / О. О. Замков, А. В. Толстопятенко, Ю. Н. Черемных. Под общ. ред. д.э.н., проф. А.В. Сидоровича; МГУ им. М.В. Ломоносова. - 3-е изд., перераб. - М. : Дело и Сервис, 2001. - 368 с.
2. Ильченко, А. Н. Экономико-математические методы / А. Н. Ильиченко. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 286 с.
Солдатова Л.И ', Иванова О.Е. 2, Солдатова А.П. 3
'Доцент кафедры бухгалтерского учета, анализа и аудита, кандидат экономических наук; 2Доцент кафедры бухгалтерского учета, анализа и аудита, кандидат экономических наук; 3 студентка 2 курса экономического факультета, ФГБОУ ВПО Костромская
государственная сельскохозяйственная академия РЫНОК МОЛОЧНЫХ ПРОДУКТОВ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ
Аннотация
В данной статье даны современные представления об экономическом потенциале развития производства молочной продукции в России. Детально проанализированы рынок сливочного масла и прочей молочной продукции.
Ключевые слова: молочные продукты, сливочное масло, творог, мороженое, жирные кислоты, импорт.
Soldatov L.I ', Ivanova O.E. 2, Soldatov A.P. 3
'Dotsent Department of Accounting, analysis and audit, PhD; 2Dotsent Department of Accounting, analysis and audit, PhD; 32nd year student of the Faculty of EconomicsVPO Kostroma State Agricultural Academy DAIRY MARKET: STATUS AND PROSPECTS
Abstract
This article presents current thinking on the economic development potential of dairy products in Russia. Detailed analysis of market butter and other dairy products.
Keywords: dairy products, butter, cottage cheese, ice cream, fatty acid import.
Рынок молока и молочных продуктов является одним из пяти стратегических рынков продовольствия. Особую значимость в современных условиях имеет исследование закономерностей развития рынка молочной продукции, так как молоко является обязательным и незаменимым продуктом питания человека.
Видовая структура молочного рынка связывается с различными потребительскими свойствами молочных продуктов. В разрезе видовых характеристик рынок молока и молочных продуктов целесообразно рассматривать как совокупность рынков молока пастеризованного, рынка кефира, рынка сметаны, рынка творога, рынка масла, мороженого и т.д.
68
