CC BY
17
личности, в котором закладываются ценностные приоритеты, профессиональные ориентиры, например, военная карьера или гражданско-патриотические модели социального поведения. Юнармейское движение должно быть внешне очень привлекательным для молодого поколения, с четко продуманным и адекватно позиционированным имиджем, имеющим яркие российские атрибуты своей корпоративной культуры, персональную символику, торжественно вручаемую молодым индивидам за личностные успехи и достижения, что особенно важно и значимо для молодежи. Юнармия должна строиться на понятных для молодежи принципах транспарентности, соревновательности, коллективности, успешности в преодолении жизненных барьеров. Это - модернизированное общественное движение юношества, в идейном и структурном отношении заимствующее все лучшее и рациональное из скаутизма и пионерии, оно должно в перспективе способствовать социальной мобильности этой категории молодежи, находящейся в гиперактивной фазе своего развития.
УДК 338.1
Черный В.А. студент магистратуры 1 курс, международный финансовый факультет Финансовый университет при Правительстве РФ
Россия, г. Москва
Научный руководитель: Трегуб И.В., д.э.н., к.тн., профессор РАЗВИТИЕ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ И НАУКОЕМКИХ ОТРАСЛЕЙ, КАК ФАКТОР ДОЛГОСРОЧНОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА РОССИИ
Статья посвящена исследованию зависимости ВВП России от основных факторов экономического роста. В последние годы получили распространение новые показатели производительности: многофакторная производительность и общая факторная производительность. Использование различных показателей обусловлено целевыми установками исследований и трудностями разграничения факторов.
Ключевые слова. Индекс производительности труда, высокотехнологичные и наукоемкие отрасли, инвестиций в основной капитал, ВВП, исследования и разработки.
This article is devoted to the analysis of the dependence of Russia's GDP from the main factors of economic growth. In recent years, a proliferation of new performance metrics: multifactor productivity and total factor productivity. Using different figures due to targeted research installations and the difficulties of differentiation factors.
Ключевые слова. Labor productivity index, the share of production, the share of investment, fixed assets, GDP, R&D.
Под экономическим ростом понимается увеличение потенциального ВВП или выпуска продукции. Центральной проблемой долгосрочного экономического роста является увеличение производительности труда, поскольку уровень жизни населения определяется в основном уровнем производства продукции на одного работника.1
Для среднесрочного периода можно считать довольно жесткой зависимость между производством, инвестициями и количеством наемных работников. Однако в условиях технического прогресса и инноваций рост производительности труда позволяет производить такое же количество продукции с меньшей численностью работников. Пропорции между расходами на труд и капитал изменяются, появляется выбор между различными технологиями и, соответственно, факторами развития
производства, необходимость определения оптимального использования
2
ресурсов. 2
Факторы экономического роста могут быть выделены по различным основаниям.
Они могут быть подразделены на прямые и косвенные или на факторы, обеспечивающие рост производительности труда и производительности капитала.
В последние годы получили распространение новые показатели производительности: многофакторная производительность и общая факторная производительность.
Использование различных показателей обусловлено целевыми установками исследований и трудностями разграничения факторов.
К косвенным факторам, воздействующим на экономический рост, относят состояние кредитно-денежной и налогово-бюджетной систем, уровень монополизации рынка, конкурентоспособность на мировых рынках, деловой климат, уровень коррумпированности и другие.
Косвенные факторы нацелены на увеличение и более эффективное использование прямых факторов на основе проводимой экономической политики.
В данной работе рассматриваются в основном прямые факторы, оказывающие влияние на экономический рост в России: научно-технический прогресс, основные фонды, производительность труда.
Основным показателем экономического роста страны является валовой внутренний продукт.
Проанализируем зависимость ВВП России от основных факторов экономического роста (индекс производительности труда, доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем
1 Погосов И.А., Соколовская Е.А. Факторы долговременного экономическо- го роста в России: Научный доклад. - М.: Институт экономики РАН, 2015. - 53 с.
2 Трегуб И.В. Методы построения прогнозных моделей для основных показателей развития отраслей российской экономики - монография, М.: 2014. 164 с._
продукте, доля инвестиций в основной капитал в ВВП, доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП).3
Таблица 1
Данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа
Год ВВП, млрд.руб.4 Индекс производительности труда, % Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте, % Доля инвестиций в основной капитал в ВВП, % Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП, %
2006 26917,2 107,5 18,7 18,1 1,07
2007 33247,5 107,5 18,9 20,8 1,12
2008 41276,8 104,8 19,0 21,4 1,04
2009 38807,2 95,9 19,2 20,9 1,25
2010 46308,5 103,2 19,4 20,6 1,13
2011 55967,2 103,2 19,6 19,2 1,02
2012 66926,9 103,8 20,1 19,5 1,05
2013 71016,7 103,5 21,0 19,5 1,06
2014 77945,1 101,8 21,6 20,6 1,09
2015 80804,3 100,9 21,3 20,7 1,13
С помощью MS Excel, надстройки Анализ данных, инструмента Регрессия построим уравнение зависимости ВВП от исследуемых факторов.
Таблица 2
Результаты корреляционно-регрессионного анализа
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R 0,97999 2
R-квадрат 0,96038 3
Нормированный R-квадрат 0,92869
Стандартная ошибка 5166,07 6
Наблюдения 10
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значи мость F
Регрессия 4 3,23E+ 09 8,09E+ 08 30,30 239 0,0010 62
Остаток 5 1,33E+ 08 266883 43
Итого 9 3,37E+ 09
3 Трегуб А.В., Трегуб И.В. Методика прогнозирования основных показателей развития отраслей российской экономики // Вестник Московского Государственного университета леса - Лесной Вестник. 2014. № 4 (103). С. 231-236.
4 По данным World Bank.
Коэфф ициент ы Станд артна я ошибк а t- стати стика P-Значе ние Нижн ие 95% Верхн ие 95% Нижни е 95,0% Верхни е 95,0%
Y-пересечение 50788,0 5 147340 ,2 -0,3447 0,744 346 429538 32796 2 429538 327962
Индекс производительности труда, % 1276,28 823,04 45 1,5506 9 0,181 672 3391,9 9 839,41 98 3391,99 839,41 98
Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте, % 15577,4 9 1938,1 8 8,0371 77 0,000 482 10595, 25 20559, 75 10595,2 5 20559, 75
Доля инвестиций в основной капитал в ВВП, % 988,356 9 1932,9 79 0,5113 13 0,630 904 3980,5 2 5957,2 38 3980,52 5957,2 38
Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП, % 84982,8 8 40638, 29 -2,0912 0,090 761 189447 19481, 17 189447 19481, 17
Таким образом, уравнение зависимости ВВП от исследуемых факторов имеет вид: yx = -50788,05 -1276,29хг +15577,49х2 + 988,36х3 -84982,88х4.
Таким образом, при увеличении индекса производительности труда на 1% ВВП снижается в среднем на 1276,29 млрд.руб.
При увеличении доли продукции высокотехнологических и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте на 1% ВВП увеличивается в среднем на 15577,49 млрд.руб.
При увеличении доли инвестиций в основной капитал в валовом внутреннем продукте на 1% ВВП увеличивается в среднем на 988,36 млрд.руб.
При увеличении доли внутренних затрат на исследования и разработки в валовом внутреннем продукте на 1% ВВП снижается в среднем на 84982,88 млрд.руб.
С помощью MS Excel, надстройки Анализ данных, инструмента Корреляция вычислим парные коэффициенты корреляции.
Таблица 3
Матрица парных коэффициентов корреляции
ВВП, млрд.руб. Индекс производ ительно сти труда, % Доля продукции высокотехнологич ных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте, % Доля инвестиций в основной капитал в ВВП, % Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП, %
ВВП, млрд.руб. 1
Индекс производительности труда, % -0,33931 1
Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте, % 0,962061 -0,34198 1
Доля инвестиций в основной капитал в ВВП, % 0,087708 -0,39368 0,093632 1
Доля внутренних затрат на
исследования и разработки в -0,1966 -0,66655 -0,08786 0,449061 1
ВВП, %
В нашем случае все парные коэффициенты корреляции |г|<0,7, что говорит об отсутствии мультиколлинеарности факторов.
Тесноту совместного влияния факторов на результат оценивает индекс множественной корреляции.
В нашем случае он равен R=0,980.
Число v = п - m - 1 называется числом степеней свободы. Считается, что при оценивании множественной линейной регрессии для обеспечения статистической надежности требуется, чтобы число наблюдений, по крайней мере, в 3 раза превосходило число оцениваемых параметров. ^абл (п-т-1;а/2) = (5;0,025) = 2,571
Таблица 7
Оценка значимости коэффициентов регрессии
Коэффициенты Стандартная ошибка ^статистика
Ь0 -50788,05 147340,2 -0,3447
Ь1 -1276,28 823,0445 -1,55069
Ь2 15577,49 1938,18 8,037177
Ь3 988,3569 1932,979 0,511313
Ь4 -84982,88 40638,29 -2,0912
Статистическая значимость коэффициента регрессии Ь0 не подтверждается.
Статистическая значимость коэффициента регрессии Ь не подтверждается.
Статистическая значимость коэффициента регрессии Ь2 подтверждается.
Статистическая значимость коэффициента регрессии Ь3 не подтверждается.
Статистическая значимость коэффициента регрессии Ь4 не подтверждается.
Таким образом, подтвердилась статистическая значимость только коэффициента Ь2.
Проверим гипотезу об общей значимости - гипотезу об одновременном равенстве нулю всех коэффициентов регрессии при объясняющих переменных.
Табличное значение при степенях свободы к1 = 4 и к2 = п-т-1 = 10 - 4 - 1 = 5, Бкр(4;5) = 5,19
Поскольку фактическое значение F=30,3 > Fкp, то коэффициент детерминации статистически значим и уравнение регрессии статистически надежно.
Таким образом, построенное уравнение регрессии не может быть использовано для прогнозирования.
Построим уравнение регрессии со значимыми факторами, т.е. парное уравнение регрессии зависимости величины ВВП от доли продукции
высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте.
Построим расчетную таблицу (таблица 4).
Таблица 4
Результаты корреляционно-регрессионного анализа
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R 0,962061
R-квадрат 0,925562
Нормированный R-квадрат 0,916257
Стандартная ошибка 5598,341
Наблюдения 10
Дисперсионный анализ
4Г М5 Я Значимо сть F
Регрессия 1 3,^+09 3,^+09 99,47196 8,66E-06
Остаток 8 2,5Ш+08 31341424
Итого 9 3^+09
Коэффи циенты Стандартна я ошибка г- статисти ка Р- Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение -294045 34933,78 -8,41721 3^-05 -374602 -213487
Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте, % 17503,35 1754,975 9,973563 8^-06 13456,37 21550,33
Линейный коэффициент корреляции равен 0,962.
Коэффициент детерминации равен 0,926.
Т.е. вариация ВВП определяется вариацией доли продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте на 92,6%.
Уравнение линейно регрессии имеет вид: у = -294044,84 +17503,35х.
Т.е. при увеличении доли продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте на 1% ВВП увеличивается в среднем на 17503,35 млрд.руб.
В работе был проведен анализ зависимости ВВП от различных факторов: индекс производительности труда, доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте, доля инвестиций в основной капитал в ВВП, доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП.
По полученному уравнению регрессии был сделан вывод, что значимое влияние оказывает только фактор - доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте, было построено парное уравнение регрессии.
Использованные источники:
1.Погосов И.А., Соколовская Е.А. Факторы долговременного экономического роста в России: Научный" доклад. - М.: Институт экономики РАН, 2015. -53 с.
2.Трегуб И.В. Методы построения прогнозных моделей для основных показателей развития отраслей российской экономики - монография, М.: 2014. 164 с.
3.Трегуб А.В., Трегуб И.В. Методика прогнозирования основных показателей развития отраслей российской экономики // Вестник Московского Государственного университета леса - Лесной Вестник. 2014. № 4 (103). С. 231-236.
4.World Bank Data // [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://data.worldbank.org
УДК 314.3:316.64
Чернышева Ф.А., кандидат биологических наук, доцент Казанский инновационный университет им. В.Г. Тимирясова (ИЭУП)
Россия, г.Набережные Челны Исламова Н.М., кандидат биологических наук, доцент Набережночелнинский медицинский колледж Россия, г.Набережные Челны Chernysheva F.A., PhD biological sciences associate professor Kazan innovative university named after V. G. Timiryasov
(IEML)
Islamova N.M., PhD biological sciences associate professorMedical Collage Russia, Naberezhnye Chelny СЕКУЛЯРНЫЙ ТРЕНД РЕПРОДУКТИВНЫХ УСТАНОВОК ЖЕНЩИН В УСЛОВИЯХ МОНОГОРОДА SECULAR TREND REPRODUCTIVE ATTITUDES OF WOMEN IN SINGLE-INDUSTRY TOWNS В статье представлены данные социально-демографических показателей (возрастной состав, уровень образования) рожениц 1987 и 2007 годов исследования г. Набережные Челны Республики Татарстан, что косвенно характеризует их репродуктивные установки. В 2012 году изучена мотивация юношей и девушек в возрасте от 20 до 34 лет на тип детности семьи.
For 1987 and 2007 years study in Naberezhnye Chelny, Tatarstan presents socio-demographic variables (age composition, level of education) at childbirth, which indirectly characterizes their reproductive installation. In 2012 investigated the motivation of boys and girls aged 20 to 34 years on the number of children a family type.
