CC BY
46
СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНАЛЬНОГО ПРОМЫШЛЕННОГО РАЗВИТИЯ НА ПРИМЕРЕ ОТДЕЛЬНЫХ СУБЪЕКТОВ ЮЖНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА
М. С. клИМЕНко, аспирант кафедры менеджмента E-mail: nip@zworld.ru волгоградский государственный университет
Актуальность исследуемой темы определяется необходимостью формирования механизмов устойчивого развития промышленных комплексов как основы экономического роста регионов. Предложенная автором методика оценки потенциала развития промышленных комплексов описывает современные тенденции развития промышленности регионов Южного федерального округа, которые будут иметь наибольшее значение в рамках стратегического развития.
Ключевые слова: промышленность, промышленная политика, стратегия развития промышленности, оценка развития промышленных комплексов, промышленный комплекс, промышленное развитие.
Системообразующая роль промышленности в социально-экономическом развитии регионов ставит перед современным обществом задачу управления развитием региональных промышленных комплексов, которое требует накопления наиболее полной информации об их состоянии, а также непрерывного мониторинга этого состояния. Актуальность исследуемой темы обусловлена изменяющимися требованиями региональной экономической науки к адекватной оценке развития региональных промышленных комплексов, а также необходимостью проведения указанной оценки на основе динамики определяющих показателей развития.
Целью исследования является изучение существующих методов оценки региональных промышленных комплексов, определение их специфики, а также обоснование методики оценки регионального промышленного комплекса, адекватной требованиям современной региональной науки.
В современной научной литературе для этих целей используют региональный анализ, неотъ-
емлемой частью которого является экономическая оценка промышленного комплекса региона. По мнению Л. И. Лопатникова, с помощью экономической оценки характеризуется и соизмеряется эффективность различных ресурсов региона [4]; А. М. Новиков характеризует экономическую оценку как процедуру определения эффективности, ценности, уровня развития [7].
Следующие задачи оценки промышленного комплекса региона выделяет И. Д. Тургель [6]:
• определение уровня эффективности работы основных промышленных предприятий;
• выявление основных проблем развития промышленных комплексов;
• разработка мер, направленных на стимулирование развития региональной промышленности и поиск источников внутреннего роста.
В научной литературе получили распространение различные методы оценки промышленного комплекса.
Одним из них является интегральный метод, оценивающий промышленный комплекс как совокупность экономико-социальных и природно-хозяйс-твенных характеристик [3]. В данном методе оценка осуществляется с использованием интегрального показателя состояния промышленного комплекса, для которого формируется определенная совокупность частных показателей. Интегральный показатель (К) оценки состояния промышленного комплекса рассчитывается как средневзвешенная арифметическая величина значений частных показателей: Kl + K2l2 +... + Knln
K = -
IA
i=i
где К., К ,••• К — частные показатели, а именно:
Р 2' п
финансовые, экономические, показатели производственной деятельности и др.;
12,„. 1п — веса соответствующих частных показателей.
Значение интегрального показателя состояния промышленного комплекса находится в интервале от 0 до 10, и чем оно выше, тем большим потенциалом развития обладает регион. Данная методика имеет свои недостатки, заключающиеся в размытости оценки составляющих показателей и неоднозначности оцениваемых характеристик.
В исследованиях отечественных ученых нашел применение метод подсчета суммы мест, занимаемых регионом по определенным показателям [1]. В результате такого свода определяется рейтинговое место региона в ряду других.
При описании метода целесообразно рассмотреть ситуацию, в которой объектами сравнительного межрегионального анализа являются отдельные субъекты Южного федерального округа (ЮФО), для характеристики уровня развития промышленности которых используются показатели, приведенные в табл. 1.
В табл. 1 использованы следующие обозначения:
Х1 — объем производства;
Х2 — количество предприятий промышленности;
Х3 — количество внедренных инновационных технологий на промышленных предприятиях;
Х4 — стоимость основных фондов промышленных предприятий;
Х5 — инвестиции в основной капитал промышленных предприятий;
Х6 — сумма прибыли промышленных предприятий;
Х7 — выработка на одного занятого в промышленности.
Метод подсчета суммы мест предполагает предварительное ранжирование всех регионов по каждому показателю, характеризующему моделируемое многомерное явление. При этом первые места присваиваются наилучшим их значениям. Вычислив суммы мест по всем рассматриваемым показателям, представляется возможность установить ранги регионов по уровню развития региональных промышленных комплексов (табл. 2). Высший ранг в интегральной оценке по сумме мест занимает Ростовская область, далее в порядке приоритетности следуют Краснодарский край и Волгоградская область, затем Ставропольский край и Астраханская область.
Аналогичный результат дает метод балльных оценок [2], отличающийся от метода подсчета суммы мест лишь тем, что регионам, имеющим наилучшие значения показателей, присваиваются наивысшие баллы.
Методы суммы мест и балльных оценок имеют недостаток, состоящий в том, что различие между каждой парой соседствующих в ранжированном ряду распределения регионов всегда является пос-
Таблица 1
Показатели уровня развития промышленного комплекса отдельных регионов ЮФО в 2007 г.
Регион Показатель
Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7
Краснодарский край 241 553 11 265 1 974 153 568 26 107 83 459 749
Ставропольский край 95 865 4 036 675 96 724 10 121 24 034 528
Астраханская область 44 934 1 833 202 79 207 13 394 4 256 688
Волгоградская область 179 483 4 244 2 624 182 307 20 051 49 009 711
Ростовская область 301 049 9 589 2 254 187 531 34 407 30 473 832
Среднее по ЮФО 130 203 5 824 1 237 141 315 11 718 11 977 570
Источник: составлено автором на основе данных статистического сборника Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008. Стат. сб. / Росстат. М. 2008.
Таблица 2
Расчет интегральной оценки уровня развития промышленных комплексов регионов ЮФО методом суммы мест
Регион Места регионов по показателям Сумма мест Ранг округа
Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7
Краснодарский край 2 1 3 3 2 1 2 14 2
Ставропольский край 4 4 4 4 5 4 5 30 4
Астраханская область 5 5 5 5 4 5 4 33 5
Волгоградская область 3 3 1 2 3 2 3 17 3
Ростовская область 1 2 2 1 1 3 1 11 1
Источник: составлено автором на основе данных табл. 1.
тоянной величиной, оцениваемой в один балл, тогда как в действительности различие показателей может быть весьма значительным (Волгоградская область и Ставропольский край), либо, напротив, чисто номинальным (Ростовская область и Краснодарский край). Указанный недостаток устраняется применением широко известного в отечественной литературе метода многомерной средней [6], позволяющего получить единое выражение разномасштабных характеристик многомерного явления с сохранением меры различий между регионами, свойственной натуральным значениям признаков.
Расчет многомерной средней по субъектам ЮФО (табл. 3) приводит к некоторому смещению обобщающих оценок уровня развития региональных промышленных комплексов, хотя общая картина его статистического оценивания остается неизменной.
Применение метода «Паттерн» отличается от многомерной средней лишь тем, что в качестве основания стандартизованных значений индикаторов используются не средние по ЮФО, а наилучшие их значения:
х..
где х — фактические значения показателей развития промышленных комплексов федеральных округов РФ;
хт шах — наилучшие значения показателей среди всех округов;
i = 1, 2,... п — число показателей;
У = 1, 2,. п — число округов.
Стандартизованные значения всех рассматриваемых показателей по методу «Паттерн» приведены в табл. 4. Вычисляя их сумму либо среднюю величину, получаем однозначно выраженные многомерные оценки развития региональных промышленных комплексов. Ранги регионов по этой оценке полностью совпадают с результатами оценивания методом многомерной средней.
На основе результатов оценки уровня развития региональных промышленных комплексов регионов ЮФО по методу «Паттерн» можно дифференцировать регионы на группы с высоким, средним и низким уровнем развития. В состав группы с высоким уровнем развития регионального промышленного комплекса входят Ростовская область и Краснодарский край, имеющие наивысшие многомерные оценки (0,87 и 0,85 соответственно), означающие, что уровень их показателей составляет 87 и 85 % по отношению к наилучшим показателям всех субъектов.
В группу округов со средним уровнем развития вошла Волгоградская область, имеющая многомерную оценку 0,78. В состав группы округов с наиболее низким уровнем развития вошли Ставропольский край и Астраханская область, в которых многомерные оценки уровня развития региональных промышленных комплексов составляли соответственно 0,46 и 0,32.
Таблица 3
Расчет интегральной оценки уровня развития промышленных комплексов регионов методом многомерной средней
Регион хи Х2 j хз j Х4 J Х5 J Х6 j Х7 j ху Многомерная Ранг
Хср Хср Хср Хср Хср хср Хср Хср средняя округа
Краснодарский край 1,86 1,93 1,60 1,09 2,23 6,97 1,31 16,98 2,43 1
Ставропольский край 0,74 0,69 0,55 0,68 0,86 2,01 0,93 6,46 0,92 4
Астраханская область 0,35 0,31 0,16 0,56 1,14 0,36 1,21 4,09 0,58 5
Волгоградская область 1,38 0,73 2,12 1,29 1,71 4,09 1,25 12,57 1,80 3
Ростовская область 2,31 1,65 1,82 1,33 2,94 2,54 1,46 14,05 2,01 2
Источник: составлено автором на основе данных табл. 1.
Таблица 4
Расчет интегральной оценки уровня развития промышленных комплексов регионов с применением метода «Паттерн»
Регион х1 j Х2 j х3 j Х4 j Х5 J хб j Х7 j ^^ X макс Многомерная Ранг
Хмакс хмакс хмакс хмакс хмакс хмакс хмакс средняя округа
Краснодарский край 0,80 1,00 0,75 0,82 0,76 1,00 0,90 6,03 0,86 2
Ставропольский край 0,32 0,36 0,26 0,52 0,29 0,29 0,63 2,67 0,38 4
Астраханская область 0,15 0,16 0,08 0,42 0,39 0,05 0,83 2,08 0,30 5
Волгоградская область 0,60 0,38 1,00 0,97 0,58 0,59 0,85 4,97 0,71 3
Ростовская область 1,00 0,85 0,86 1,00 1,00 0,37 1,00 6,08 0,87 1
Источник: составлено автором на основе данных табл. 1.
Улучшение экономических характеристик промышленных комплексов во многом определяется обстоятельствами, характеризующими как сам промышленный комплекс, так и условия, в которых он функционирует. В силу этого особую важность приобретает инструментарий оценки и стратегического планирования развития региональных промышленных комплексов. Одним из наиболее актуальных направлений современных научных исследований региональной экономики является проведение исследования экономического поведения хозяйствующих субъектов в условиях воздействия микроэкономических, отраслевых, территориальных и макроэкономических факторов, а также разработка эффективного инструментария оценки потенциала развития и прогнозирования ожидаемых результатов деятельности региональных промышленных комплексов.
Нами предложена процедура моделирования и оценки развития региональных промышленных комплексов, предусматривающая последовательную реализацию ряда операций.
Первый этап — дескриптивный и компаративный анализ и выявление тенденций развития региональных промышленных комплексов.
Для реализации первого этапа необходимо сформировать комплексную базу данных, характеризующую тенденции производственной, инновационной и финансово-экономической деятельности хозяйствующих субъектов, рассматриваемых в качестве объекта исследования. Основными источниками формируемой базы данных являются официальные материалы федеральной и региональной служб государственной статистики.
Заканчивается первый этап изучением дескриптивных статистик, характерных для базы данных, и построением корреляционной матрицы с целью определения внутренних связей между переменными, а также выявления мультиколли-неарности — тесной корреляционной взаимосвязи между отбираемыми для анализа факторами, совместно воздействующими на общий результат. Эта связь затрудняет оценивание параметров регрессии, в частности при анализе эконометрической модели [4].
Второй этап — факторный анализ вновь созданной базы данных.
Целью факторного анализа является обнаружение скрытых общих факторов, объясняющих связи между наблюдаемыми параметрами объекта исследования. Далее предусматривается проведение факторного анализа методом главных компонент.
Третий этап — построение уравнения регрессии развития регионального промышленного комплекса.
В качестве зависимой переменной (У) рассматривается объем производства промышленной продукции как фактор, наиболее наглядно демонстрирующий экономический рост в промышленном секторе.
Общий вид формируемого уравнения представлен следующими зависимостями:
¥ = Во + В X, + Б2 Х 2 + В3Х3 +... + ВпХп.
В рамках данного исследования для построения регрессионного уравнения использовался метод пошагового включения переменных в уравнение, который состоит в том, что в уравнение включаются переменные по степени их важности до тех пор, пока уравнение не станет достаточно «насыщенным». Степень важности определяется линейным коэффициентом корреляции, показывающим тесноту связи между анализируемой независимой переменной и результативным признаком.
Построение регрессионного уравнения производилось с применением программного комплекса STATISTICA 7.0. Итоговое уравнение имеет следующий вид:
¥ = -67987,6 +10,7Х1 +19,6 Х2 +106,1Х3 +1,2 Х4, где Х1 — объем регионального товарооборота;
Х2 — количество промышленных предприятий;
Х3 — показатель производительности труда;
Х4 — сумма прибыли промышленных предприятий.
В результате построения уравнения регрессии определяются Р-коэффициенты — коэффициенты, которые были бы получены, если бы мы заранее стандартизовали все переменные, т. е. сделали их среднее равным 0, а стандартное отклонение равным 1. Таким образом, Р-коэффициенты следует трактовать с точки зрения относительного влияния каждого предиктора на зависимую переменную. Третий этап заканчивается проверкой уравнения на значимость и адекватность.
Четвертый этап — оценка потенциала стратегического развития регионального промышленного комплекса.
Состав показателей, предложенных для оценки, аналогичен составу анализируемых переменных регрессионного анализа. Шкала оценок основана на шкале Чеддока, в которой проведена связь между количественными показателями тесноты связи и ее качественными оценками (табл. 5).
Таблица 5
Качественные и количественные значения шкалы Чеддока
Теснота связи Качественная характеристика связи
0,3-0,5 Умеренная корреляционная связь
0,5-0,7 Заметная корреляционная связь
0,7-0,9 Высокая корреляционная связь
0,9-1,0 Весьма высокая корреляционная связь
Источник: Орлов А. И. Эконометрика. Учебник. М.: Экзамен. 2002. С. 215.
В целях определенности оценки используются средние количественные значения диапазонов качественных характеристик, т. е. 0,4; 0,6; 0,8; 0,95. Таким образом, в методике максимально возможное влияние отдельных факторов развития промышленных комплексов на результат стремится к 1 (единице), а средние количественные значения шкалы Чеддока являются понижающими коэффициентами влияния отдельных факторов на результирующий признак. Числовые значения, отражающие влияние факторов развития промышленных комплексов на результат, определены с помощью проведенного ранее регрессионного анализа. Веса факторов, вошедших в регрессионное уравнение, установлены на основе
их в-коэффициентов. Веса факторов, не вошедших в уравнение регрессии, определены с помощью корреляционной матрицы путем умножения в-коэффициента включенного в уравнение фактора на тесноту связи с не включенным фактором, при условии определения их тесной причинно-следственной связи.
Для формирования критериев оценок очищенный от статистических выбросов интервал распределения каждого оцениваемого показателя разделен на 5 равных частей, что соответствует количеству оценок в шкале Чеддока.
Пример построения информационной карты интегральной оценки развития промышленного комплекса Волгоградской области приведен в табл. 6, где оценка умножается на вес фактора, а затем полученные значения суммируются и образуют итоговую оценку потенциала развития промышленного комплекса региональной хозяйствующей системы.
В результате проставления оценок согласно описанным критериям по отдельным регионам ЮФО получены следующие интегральные оценки развития региональных промышленных комплексов (табл. 7).
Таблица 6
Оценочная карта показателей развития промышленного комплекса Волгоградской области
Показатель Корреляционная связь Вес Значение
Слабая Умеренная Заметная Высокая Очень высокая
Количество промышленных предприятий 0,2 0,4 0,6 0,8 0,95 0,48 0,192
Индекс обновления технологий 0,2 0,4 0,6 0,8 0,95 0,12 0,096
Стоимость основных производственных 0,2 0,4 0,6 0,8 0,95 0,36 0,216
фондов
Инвестиции 0,2 0,4 0,6 0,8 0,95 0,36 0,144
Индекс инвестиционной привлекатель- 0,2 0,4 0,6 0,8 0,95 0,19 0,152
ности
Сумма прибыли 0,2 0,4 0,6 0,8 0,95 0,26 0,104
Товарооборот 0,2 0,4 0,6 0,8 0,95 0,19 0,152
Индекс расширения внешних экономи- 0,2 0,4 0,6 0,8 0,95 0,08 0,048
ческих связей
Индекс производительности труда 0,2 0,4 0,6 0,8 0,95 0,31 0,124
Итоговая оценка...
Источник: составлено автором на основе изученного материала.
Сравнительные оценки потенциала развития промышленных комплексов отдельных регионов ЮФО
Интегральная оценка, Интегральная оценка, Интегральная оценка,
Субъект рассчитанная по методу рассчитанная по методу рассчитанная по предлагаемой
многомерной средней «Паттерн» методике
Оценка Ранг региона Оценка Ранг региона Оценка Ранг региона
Краснодарский край 2,43 1 0,86 2 1,157 4
Ставропольский край 0,92 4 0,38 4 1,126 5
Астраханская область 0,58 5 0,30 5 1,282 2
Волгоградская область 1,80 3 0,71 3 1,228 3
Ростовская область 2,01 2 0,87 1 1,336 1
Источник: составлено автором на основе изученного материала.
Таблица 7
Результаты оценки показывают, что наибольший потенциал развития промышленного комплекса по итогам 2002—2007 гг. имеет Ростовская область. Это обусловлено наличием развитой машиностроительной отрасли в регионе, а также выгодным географическим положением с точки зрения движения основных транспортных потоков. Промышленный комплекс Астраханской области занимает 2-е место согласно оценке. Главным образом этот результат обусловлен не высокими основными показателями промышленности на текущий момент, а общим повышением спроса в 2004—2007 гг. на продукцию Астраханской промышленности, обусловленным общим экономическим ростом. После Волгоградской области следует Краснодарский край. По нашему мнению, это обусловлено тем, что промышленность Краснодарского края достаточно хорошо развита, о чем свидетельствуют результаты оценки, приведенные в табл. 1, 3, 4, 5. Поэтому для значительного последующего улучшения необходимо применять новые подходы к управлению развитием промышленности. Данный вывод подтверждается тем, что в 2008 г. органами местного самоуправления Краснодарского края принята стратегия развития промышленного комплекса, в основе которой лежит кластерный подход.
Оценка развития промышленного комплекса Ставропольского края обусловлена, с одной стороны, сельскохозяйственной специализацией региона, с другой — узким ассортиментом выпускаемой промышленной продукции.
Таким образом, предложенная методика оценки региональных промышленных комплексов оценивает основные показатели развития промышленных комплексов в динамике, что позволяет выявлять тенденции развития, оказывающие непосредственное влияние на реализацию стратегических целей. Результаты, полученные по описанной методике на практике, сопоставимы с текущим положением.
В условиях современной нестабильности мировой экономики необходимо обратить внимание на основные факторы роста объема промышленного производства (данные, полученные в результате построения регрессионного уравнения). Грамотная промышленная политика, позволяющая снизить влияние последствий негативных изменений вне-
шней среды на указанные факторы, обеспечит стабильность в промышленных комплексах регионов.
Изменения внешней среды, а также процесс глобализации мировой экономики обусловливают необходимость постоянного совершенствования методов оценки развития региональных промышленных комплексов. Дальнейшие исследования, по нашему мнению, будут неразрывно связаны с уходом от территориальных границ регионов и постепенным переходом к исследованию макрорегионов, с уменьшением внимания к территориальному разделению. Данное направление будет способствовать изучению внутренних взаимосвязей в рамках макрорегионов, а также способов влияния макрорегионов на внешнюю среду. Возможность такого влияния будет обусловлена значительным достижением синергетического эффекта от взаимодействия составляющих частей макрорегиона.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика. 1996. С. 93-109.
2. Валдайцев С. В. Оценка бизнеса: учебник. М.: Проспект. 2004. С. 124-132.
3. Гранатуров В. М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения: учебное пособие. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: «Дело и Сервис». 2002. С. 212-222.
4. Лопатников Л. И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. Изд. 5-е, перераб. и доп. М.: Дело. 2003.
5. Сошникова Л. А., Тамашевич В. Н, Уебе Г., Ше-фер М. Многомерный статистический анализ в экономике: учеб. пособие / Под ред. В. Н. Тама-шевича. М.: ЮНИТИ-ДАНА. 1999. С. 56-71.
6. Тургель И. Д. Методика организации мониторинга финансовой самостоятельности местного самоуправления / И. Д. Тургель, Е. Ф. Цели-щева. // Финансы и кредит. 2007. № 35. С. 54-63.
7. Универсальный экономический словарь. / Под ред. А. М. Новикова, Н. Е. Новиковой. М.: Наука. 1994. С. 245.
8. Хрусталев М. Теория политики и политический анализ. М. 1992. С. 119-126.
