Разработка модели спроса экономики региона на услуги системы ГЛОНАСС с учетом базовых параметров региона Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 339.13

Камакина Ольга Владимировна Беляев Евгений Иванович Ицкович Игорь Исаакович Буров Николай Николаевич

kamakina@mail.ru

Рыбинский государственный авиационный технический университет им. П.А. Соловьева

РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ СПРОСА ЭКОНОМИКИ РЕГИОНА НА УСЛУГИ СИСТЕМЫ ГЛОНАСС С УЧЕТОМ БАЗОВЫХ ПАРАМЕТРОВ РЕГИОНА

В статье определены основные показатели, влияющие на объем спроса на услуги регионального предприятия-оператора по использованию результатов системы ГЛОНАСС (валовой региональный продукт, численность населения в регионе, среднемесячная заработная плата в регионе). Сформированы эконометрические модели, позволяющие прогнозировать спрос на услуги предприятия-оператора с использованием этих показателей.

Ключевые слова: модели прогнозирования спроса, услуги ГЛОНАСС, эконометрические модели.

В настоящее время космические навигационные технологии в экономически развитых странах нашли широкое применение во многих областях человеческой деятельности и имеют все основания стать новым видом «сетевых услуг», наравне с Интернетом и мобильной связью.

По прогнозам, по мере расширения взаимопроникновения Интернета, сотовой связи и технологий спутниковой навигации потребительская ценность последних будет возрастать. Предполагается рост номенклатуры и качества предоставляемых услуг спутниковой навигации, услуг по проведению высокоточных геодезических измерений на местности, услуг по мониторингу статических объектов, а также рост рынка по охвату потребителей и объемам продаж.

В связи с этим работы по разворачиванию на территории субъектов РФ специального оборудования и использование его для народнохозяйственных целей в ближайшей перспективе станут типовыми для большинства субъектов РФ. Поэтому разработка и актуализация моделей экономического обоснования проектов создания региональных предприятий-операторов, предоставляющих услуги с использованием системы ГЛОНАСС, в том числе моделей спроса на услуги этих предприятий, является актуальной задачей.

Данная работа выполнялась в рамках первого этапа реализации Государственного контракта № 14.B37.21.0504 от 06.08.2012 по теме «Экономическое обоснование создания предприятия по использованию результатов системы ГЛОНАСС в экономике региона», заключенного в рамках федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 20092013 годы (XV очередь - мероприятие 1.2.2, гуманитарные науки).

Разработка экономического обоснования создания предприятий-операторов по предоставлению услуг на основе системы ГЛОНАСС, обслуживающих отдельные субъекты РФ, включает два этапа:

1) моделирование спроса на услуги в зависимости от особенностей территории и экономики региона,

2) расчет затрат на функционирование предприятий и денежных потоков.

В данной статье представлены эконометрические модели, позволяющие прогнозировать спрос на эти услуги предприятия по использованию результатов системы ГЛОНАСС в экономике региона в зависимости от особенностей территории и экономики региона.

Разработка таких моделей включает в себя следующие этапы:

1. Классификация хозяйствующих субъектов экономики региона, предъявляющих спрос на услуги предприятия по использованию результатов системы ГЛОНАСС.

В результате классификации выявлено, что услуги, предоставляемые населению предприятием, использующим результаты системы ГЛОНАСС, включают:

- аренду комплектов геодезической спутниковой аппаратуры ГЛОНАСС с постобработкой данных геодезических измерений и вычислением координат точек;

- перевычисление координат из геоцентрической системы координат WGS-84 в национальную референтную систему координат СК-95 и местные системы координат;

- продажу автомобильного навигационного оборудования;

- монтаж автомобильного навигационного оборудования;

- мониторинг и сервисное обслуживание транспортных средств с использованием системы ГЛОНАСС.

Поэтому можно выделить пять групп потребителей, предъявляющих спрос на услуги, предоставляемые с использованием системы ГЛОНАСС:

G1 - группа потребителей, использующих данные высокоточного позиционирования (ВТСП) при регистрации прав на земельные участки;

G2 - группа потребителей, использующих данные ВТСП при оформлении сделок продажи земельных участков;

G3 - группа потребителей, использующих данные мониторинга транспортных средств - автобусов;

G4 - группа потребителей, использующих данные мониторинга транспортных средств - грузовых автомобилей;

G5 - группа потребителей, использующих данные мониторинга транспортных средств - легковых автомобилей.

Моделирование спроса было проведено по каждой группе с учетом факторов, характеризующих регион.

2. Отбор факторов для построения эконометрических моделей прогнозирования спроса на услуги создаваемого предприятия.

На основе статистических данных Федеральной службы государственной статистики в разрезе субъектов РФ сформированы перечни показателей для анализа эконометрических зависимостей спроса хозяйствующих субъектов в регионе на услуги, предоставляемые с использованием системы ГЛОНАСС.

Основными параметрами региона, влияющими на численность потребителей, являются: Р1 - валовой региональный продукт (ВРП), млн. руб.; Р2 -численность населения региона, тыс. чел.; Р3 -среднедушевой денежный доход в месяц, руб.; Р4 -площадь территории региона, тыс. кв. км; Р5 -объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство», млн. руб.; Р6 - инвестиции в основной капитал, млн. руб.; Р7 - количество предприятий и организаций, зарегистрированных на территории региона, тыс. шт.; Р8 -количество предприятий и организаций, зарегистрированных в регионе по видам экономической деятельности, тыс. шт.; Р9 - плотность населения в регионе, чел. на 1 кв. км.

На основе анализа рабочих гипотез, определяющих взаимосвязи между численностью потребителей и базовыми параметрами региона, установлено, что построение моделей с большим количеством влияющих факторов затрудняет ее применение для прогнозирования. Поэтому в качестве основных параметров региона, влияющих на численность потребителей, выделим:

Р1 - валовой региональный продукт (ВРП), млн. руб.;

Р2 - численность населения региона, тыс. чел.;

Р3 - среднедушевой доход в месяц, руб.

Эти показатели характеризуют масштабы регионов и уровень экономической активности в них, что влияет на количество и объем спроса потребителей услуг предприятия-оператора.

3. Разработка частных эконометрических зависимостей, позволяющих спрогнозировать спрос потребителей на услуги предприятия-оператора по использованию результатов системы ГЛОНАСС.

Далее приведены модели для определения объема спроса по каждой группе.

3.1 Группа потребителей, использующих данные ВТСП при регистрации прав на земельные участки.

Количество потребителей группы G1 . определяется для каждого региона (г) и каждого расчетного периода планирования г-1.. .М, где М - количество периодов планирования.

При расчете количества потребителей этой группы учитываются: N1 . - количество зарегистрированных прав на земельные участки в регионе г в ьй период планирования; d1 . - доля проникновения услуги высокоточного позиционирования создаваемого предприятия на рынок услуг по регистрации прав на земельные участки в регионе г в г-й период планирования; Ь1,. - доля работающих базовых станций от общего планового количества базовых станций в регионе г в г-й период планирования.

Расчет количества потребителей производится следующим образом:

G1,l = dlrJ • Ь!г. • N1,.. (1)

В связи с тем, что статистическая информация по объему данного вида услуг ограничена, а интервал варьирования имеющихся данных колеблется в небольшом диапазоне ±13%, в качестве прогнозного значения параметра N1, принимаем скользящее среднее арифметическое за исследуемый период времени.

3.2 Группа потребителей, использующих данные ВТСП при оформлении сделок продажи земельных участков.

Количество потребителей группы G2 . определяется для каждого региона (г) и каждого расчетного периода планирования г-1.. .М, где М - количество периодов планирования.

При расчете количества потребителей этой группы учитываются: N2 . - количество сделок продажи земельных участков в регионе г в ьй период планирования; d2 . - доля проникновения услуги высокоточного позиционирования создаваемого предприятия на рынок услуг по оформлению сделок продажи земельных участков в регионе г в г-й период планирования; Ь1 . - доля работающих базовых станций от общего планового количества базовых станций в регионе г в г-й период планирования.

Расчет количества потребителей производится следующим образом:

С2,, = d2гл • Ь\л • N2„ . (2)

Установлено, что основным фактором, влияющим на количество сделок по продаже земельных участков, является величина валового регионального продукта - индикатора деловой активности в регионе. При прочих равных условиях, чем выше ВРП, тем больше количество сделок по купле-продаже земельных участков.

Таблица 1

Эконометрические модели прогнозирования количества сделок по продаже земельных участков

г Регион Количество сделок по продаже земельных участков (N2,), шт.

7 Костромская область N27=3050xLn(P17) - 30173

16 Ярославская область №ій=1373(^п(Р1і&) - 158701

Таблица 2

Расчет количества автобусов на 100 тыс. населения (А,)

г Регион Количество автобусов на 100 тыс. населения (А,), шт.

7 Костромская область 47=8х1081хе-0,092’<

16 Ярославская область 4^=5х1015хе-()д)№'

Эконометрические модели, характеризующие влияние объема ВРП региона (Р1) на количество сделок по продаже земельных участков в регионах (N2), имеют, как правило, логарифмический характер. В таблице 1 представлены соответствующие модели для ряда регионов Центрального федерального округа, а на рис. 1, 2 их графическая интерпретация.

Анализ полученных моделей показывает, что во многих регионах еще продолжается становление рынка услуг геодезических измерений с использованием современных технологий, а затем предполагается насыщение спроса и стабилизация рынка.

3.3 Группа потребителей, использующих данные мониторинга транспортных средств - автобусов.

Количество потребителей группы G3 . определяется для каждого региона (г) и каждого расчетного периода планирования г=1.М, где М - количество периодов планирования.

При расчете количества потребителей этой группы учитываются: N3 . -количество автобусов в регионе г в г-й период планирования; d31 . - доля проникновения услуги создаваемого предприятия по мониторингу транспортных средств на рынок эксплуатации автобусов, находящихся в государственной и муниципальной собственности; к31 г -доля автобусов, находящихся в государственной и муниципальной собственности; d32,. - доля про-

никновения услуги создаваемого предприятия по мониторингу транспортных средств на рынок эксплуатации автобусов, находящихся в частной собственности; к32 . - доля автобусов, находящихся в частной собственности;

Расчет количества потребителей производится следующим образом:

С3„ = d31„ • k31,, • N3,, + d32,, • k32,, • N3„. (3)

Показатель количество автобусов в регионе N3 может быть определен при помощи предложенной авторами эконометрической модели с использованием относительных показателей:

N3, = Аг х Р2г/100, (4)

где А - количество автобусов в регионе на 100 тыс. населения, шт./100 тыс. населения; Р2 - численность населения в регионе, тыс. чел.

В свою очередь удельный показатель А, определяли на основе моделирования временных рядов по регионам ЦФО за период 1995-2011 гг. Примеры расчетных формул для двух регионов ЦФО представлены в таблице 2.

Из полученных данных видно, что подобные зависимости имеют преимущественно экспоненциальный характер с отрицательным показателем степени. Это указывает на то, что потребность населения регионов в услугах общественного транспорта год от года снижается. Это может быть связано в том числе с увеличением количества частного автотранспорта.

ВРП, млн. руб.

♦ Костромская область

Рис. 1. Эконометрическая модель зависимости количества сделок по продаже земельных участков от ВРП в Костромской области

ВРП, млн. руб.

♦ Ярославская область

Рис. 2. Эконометрическая модель зависимости количества сделок по продаже земельных участков от ВРП в Ярославской области

Таблица 3

Эконометрические модели прогнозирования количества легковых автомобилей (N5,)

г Регион Количество легковых автомобилей (N5,), шт.

7 Костромская область N5 7 ,=3,8637 хР3 7 і + 100904

16 Ярославская область N516,,=2,8724 хР316, + 207722

3.4 Группа потребителей, использующих данные мониторинга транспортных средств - грузовых автомобиле.

Количество потребителей данной G4 , определяется для каждого региона (г) и каждого расчетного периода планирования г=1.М, где М - количество периодов планирования.

При расчете количества потребителей этой группы учитываются: N4 , - количество грузовых автомобилей в регионе г в ,-й период планирования; d41 , - доля проникновения услуги создаваемого предприятия по мониторингу транспортных средств на рынок эксплуатации грузовых автомобилей, принадлежащих организациям; к41 , - доля грузовых автомобилей, принадлежащих организациям; d42 , - доля проникновения услуги создаваемого предприятия по мониторингу транспортных средств на рынок эксплуатации грузовых автомобилей, принадлежащих гражданам; к42, - доля грузовых автомобилей, принадлежащих гражданам.

Расчет количества потребителей производится следующим образом:

С4„ = d41,,,. • k41,,,. • N4,, + d42,,,. • k42,,,. • N4,,,.. (5)

Показатель количества грузовых автомобилей N4 может быть определен при помощи предложенной авторами статьи эконометрической модели, основным фактором которой является ВРП (Р1,).

Для Ярославской области указанная модель имеет следующий вид:

N4 =0,0147хР1 + 5063,1 (6).

16 ’ 16 > V /

Следует отметить, что и для других регионов субъектов РФ при определении данного показателя наблюдаются линейные зависимости аналогичного характера. Данные модели характеризуются высокими значениями коэффициента корреляции, которые для разных периодов находятся в диапазоне 0,76 ^ 0,98.

3.5 Группа потребителей, использующих данные мониторинга транспортных средств - легковых автомобилей.

Количество потребителей данной группы G5, определяется для каждого региона (г) и каждого расчетного периода планирования ,= 1.М, где М -количество периодов планирования.

При расчете количества потребителей этой группы учитываются: N5 , - количество легковых автомобилей в регионе г в ,-й период планирования;

Таблица 4

Исходные данные и результаты прогнозирования спроса на услуги, предоставляемые предприятием с использованием результатов ГЛОНАСС в Ярославской области

Наименование показателей Прогнозные значения

2013 2014 2015 2016

Базовые параметры региона

ВРП, млн. руб. (Р1) 348 805 394 725 446 690 505 497

Численность населения, тыс. чел. (Р2) 1 530 1 540 1 550 1 560

Среднедушевой доход в мес., руб. (Р3) 27 843 30 070 32 476 35 074

Параметры региона, влияющие на объем спроса

Количество операций по регистрации прав на зем . участки, шт. (N1) 76 472 76 472 76 472 76 472

Количество сделок продажи зем. участков, шт. (N2) 16 525 18 223 19 921 21 619

Количество автобусов общего назначения на 100 тыс. населения (А) 77 76 75 73

Количество автобусов общего назначения, шт. (N3) 1 177 1 166 1 155 1 145

Количество грузовых автомобилей в регионе, шт. (N4) 10 191 10 866 11 629 12 494

Количество легковых автомобилей в регионе, шт. (N5) 287 698 294 096 301 006 308 469

Объемы спроса

Количество операций по регистрации прав на зем. участки с использованием ВТСП ^1), шт. 3 824 7 647 11 471 15 294

Количество операций по регистрации сделок по продаже зем. участков с использованием ВТСП ^2), шт. 826 1 822 2 988 4 324

Количество автобусов, подключенных к мониторингу ТС ^3), шт. 538 533 528 523

Количество грузовых автомобилей, подключенных к мониторингу ТС - ^4), шт. 1 032 1 100 1 178 1 265

Количество легковых автомобилей, подключенных к мониторингу ТС ^5), шт. 2 877 2 941 3 010 3 085

d5 , - доля проникновения услуги создаваемого предприятия по мониторингу транспортных средств на рынок легковых автомобилей.

Расчет количества потребителей производится следующим образом:

С5,,, = d5„ • N5,, . (7)

Показатель количества легковых автомобилей N5 может быть определен при помощи предложенной авторами статьи эконометрической модели, основным фактором которой является среднедушевой денежный доход населения в регионе (Р3 ).

Эконометрические модели, отражающие влияние среднедушевого денежного дохода населения в регионе на количество легковых автомобилей в регионе, имеют преимущественно линейный характер. В таблице 3 представлены соответствующие эконометрические модели для двух регионов Центрального федерального округа.

Данные модели характеризуются высокими значениями коэффициентов корреляции, которые для разных периодов находятся в диапазоне 0,81 0,98. Полученные зависимости подтверждают гипотезу, что увеличение среднедушевого денежного дохода в регионе приводит к росту количества легковых автомобилей на его территории.

Полученные эконометрические модели (1-7) позволили спрогнозировать объемы спроса на услуги данного предприятия-оператора по использованию результатов системы ГЛОНАСС в Ярославской области со стороны каждой группы потребителей. Исходные данные и результаты прогнозирования представлены в таблице 4.

Анализ полученных в работе результатов указывает на то, что в Ярославской области наблюдается постепенная стабилизация объема спроса на рынке услуг по мониторингу транспортных средств. В данном регионе уже реализованы крупные проекты по оснащению регионального и муниципального транспорта, а также транспорта специального назначения оборудованием и программным обеспечением по мониторингу транспортных средств, следовательно, этот рынок в данном регионе переходит в состояние насыщения. Расширение спроса на услуги мониторинга транспортных средств будет происходить преимущественно за счет подключения к мониторингу частного грузового и легкового автотранспорта. Рынок услуг, использующих результаты высокоточного позиционирования, в Ярославской области еще формируется и является средой, где представлены разнообразные технологии проведения измерений и наблюдений на местности. Поэтому объемы спроса на услуги с использованием высокоточного позиционирования в Ярославской области будут постепенно нарастать. Аналогичные тенденции характерны для спроса на данные услуги и в других регионах РФ. Они могут быть использованы при формировании концепции деятельности предприятий-операторов по оказанию услуг, предоставляемых с использованием системы ГЛОНАСС, которые планируются к открытию в регионах РФ.

Полученные эконометрические модели прогнозирования спроса на услуги регионального предприятия-оператора, использующего результаты ГЛОНАСС, являются основой для моделирования его денежных потоков и формирования бизнес-плана.

УДК 33с

Курова Галина Маратовна

кандидат сельскохозяйственных наук Костромская государственная сельскохозяйственная академия

vashults@ramЫer. ш

ДЕТЕРМИНАНТНОСТЬ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ

В статье рассматривается значение различных детерминантов для управления конкурентоспособностью предприятий, раскрываются новые теоретические аспекты проблемы, даются новые классификации детерминантов конкурентоспособности, приводятся данные авторских исследований по корреляции некоторых детерминантов. Ключевые слова: детерминант, конкурентоспособность, классификация, корреляция.

Категория «детерминант» происходит от латинского «determinare», что означает ограничивать, определять [4, с. 232]. Есть мнение, что термин «детерминант» - это определитель, выражение, составленное из элементов матрицы, с помощью которого находят решения линейных систем уравнений. В то же время вполне приемлемо понимание категории «детерминант» как фактора, определяющего влияние на что-либо [15, с. 109]. В нашем понимании детерминант конкурентоспособности - это причина, вызываю-

щая возникновение и развитие конкурентоспособности на уровне экономической организации, предприятия, фирмы.

Наиболее подробно охарактеризовал детерминанты конкурентоспособности М. Портер. Он является автором знаменитого «ромба» детерминантов конкурентоспособности, компоненты которого взаимно усиливаются и влияют друг на друга. Факторы конкурентоспособности М. Портер рассматривает как один из четырех детерминантов конкурентного преимущества, которыми являются: стра-