ЭКОНОМИЧЕСКАЯ  ЭФФЕКТИВНОСТЬ  РЕГИОНА  —  ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ  АСПЕКТ  ИССЛЕДОВАНИЯ

Суслина  Надежда  Алексеевна

студент  2  курса,  кафедра  региональной  экономики,  государственного  и  муниципального  управления  СГЭУ,  РФ,  г.  Самара

E-mail: 

Репина  Евгения  Геннадьевна

научный  руководитель,  канд.  экон.  наук,  доцент  кафедры  Теории  вероятности  и  математической  статистики  Самарский  государственный  экономический  университет,  РФ,  г.  Самара

Регион  представляет  собой  открытую  экономическую  систему,  подверженную  влиянию  как  внешних,  так  и  внутренних  факторов.  Ключевым  результирующим  показателем  региональной  эффективности  функционирования  экономики  является  внутренний  региональный  продукт  (ВРП).

Актуальность  исследования  данного  показателя  носит  наглядно-представительный  характер.  Выявление  перечня  факторов,  влияющих  на  величину  ВРП,  позволит  качественно  охарактеризовать  развитие  экономической  сферы  региона.  Реализация  предполагаемых  взаимосвязей  в  виде  эконометрической  модели  позволит  определить  прогнозный  уровень  ВРП  в  краткосрочном  периоде.

Валовой  региональный  продукт  (валовая  добавленная  стоимость  в  основных  ценах)  представляет  собой  стоимость  товаров  и  услуг,  произведенных  для  конечного  использования.  Рассчитывается  производственным  методом  как  разница  между  выпуском  и  промежуточным  потреблением  [1].

Спецификой  региона  является  его  относительная  социально-экономическая  самостоятельность,  которая  выражается  в  законченности  воспроизводственного  цикла  и  качестве  развития  социально-экономических  процессов.  Индивидуальность  регионального  уровня  социально-экономической  иерархии  позволяет  предложить  в  качестве  результирующих  показателей  эффективности  экономики  региона  производительность  труда,  фондоотдачу  основных  фондов,  эффективности  инновационной  деятельности  региона,  определяемая  объемом  инвестиционной  продукции  [3].

В  процессе  исследования  эффективности  развития  регионов  предлагается  сгруппировать  анализируемые  показатели  по  отдельным  блокам,  определяющим  направления  её  повышения  (рис.  1):

Рисунок  1.  Система  ключевых  индикаторов  эффективности  экономики  региона

Чем  большую  долю  занимают  в  ВРП  вторичный  и  третичный  секторы  экономики,  тем  выше  уровень  эффективности  развития  региона.  Преобладающее  доминирование  определённой  сферы  производства,  будь-то  отрасли  топливно-энергетического  комплекса,  сельского  хозяйства  или  машиностроения,  в  отраслевой  структуре  экономики  региона  носит  закономерный  характер  [4,  5].

Согласно  теории  Хекшера-Олина,  доказанной  на  уровне  национальных  экономик,  экспортируются  товары,  требующие  затрат  избыточных  для  страны  факторов  производства,  импортируются  же  товары,  на  производство  которых  требуются  ресурсы,  находящиеся  в  дефиците  [5].  Положения  данной  теории,  на  наш  взгляд,  находят  подтверждение  и  на  региональном  уровне  национальной  экономики.  В  структуре  ВРП  региона  доминирую  отрасли,  обладающие  избыточным,  по  сравнению  с  другими  территория  страны,  ресурсным  потенциалом.

В  качестве  статистической  основы  исследования  использовался  статистический  массив,  отражающий  перечень  показателей  изложенных  на  рис.  1  в  региональном  разрезе  за  2011  год.

На  начальном  этапе  проводился  анализ  нетипичных  наблюдений,  имеющихся  в  исследуемом  массиве  данных.  Для  повышения  качества  исходного  эмпирического  материала  в  целях  получения  достоверных  результатов  статистического  исследования  результирующий  показатель  деятельности  субъекта  Российской  Федерации  —  ВРП  был  протестирован  на  наличие  нетипичных  (аномальных)  значений.  Общее  количество  исследуемых  территориальных  единиц  составило  82.  В  ходе  исследования  было  установлено,  что  уровень  ВРП  Москвы  —  величина,  не  подчиняющая  нормальному  закону  распределения,  в  отличие  от  остальных;  следовательно,  является  аномальным  значением  и  подлежит  проверке  на  выброс  с  применением  критерия  Граббса.  Потенциальный  выброс  составил  10  021  556,8  млрд.  руб.  Это  значение  несопоставимо  больше  всех  других  значений  данного  показателя.  Среднее  значение  показателя  по  данной  совокупности  составило  577  024,5325  млрд.  руб,  что  намного  меньше  аномального  значения  (в  17,4  раза).

Следовательно,  целесообразно  исключить  данное  значение  показателя  ВРП  Москвы  из  исследуемой  совокупности.  Этот  вывод,  бесспорно,  должен  быть  подтвержден  еще  и  с  математико-статистической  точки  зрения.

Наблюдаемое  значение  критерия  Граббса  рассчитывалось  следующим  образом  [6]:

При  уровне  значимости  α=0,01  и  количестве  наблюдений  82  критическая  точка  статистики  Граббса  составила  .  Так  как  предположение  об  аномальности  исследуемого  значения  можно  считать  верным.      Таким  образом,  правомерность  выброса  из  совокупности  уровня  ВРП  Москвы  вследствие  аномальности  показателя  доказано.

В  основе  эконометрического  исследования  лежит  статистический  массив  объёмом  82  наблюдения  по  результативному  признаку    (ВРП  региона  РФ)  и  10  факторным  признакам  ()  за  2011  год.  Расшифровка  независимых  переменных  приведена  в  схеме,  представленной  на  рис.  1. 

На  этапе  спецификации  эконометрической  модели  был  определён  ее  теоретический  вид:

    .  (1)

При  этом  модель  (1)  была  проанализирована  на  наличие  мультиколлинеарности  независимых  переменных.  Матрица  парных  коэффициентов  корреляции  приведена  в  табл.  1.

Таблица  1.

Матрица  парных  коэффициентов  корреляции

Исходя  из  данных  табл.  1  можно  сделать  вывод  о  наличии  одной  пары  мультиколлинеарных  переменных  .  Одновременное  включение  этих  факторных  признаков  в  регрессионную  модель  приведёт  к  получению  больших  стандартных  ошибок  оценок  коэффициентов  регрессии.  Методом  пошагового  отбора  наиболее  информативных  факторов  в  модель  было  получено  следующее  выборочное  уравнение  регрессии:

  (2)

Дополнительные  регрессионные  статистики  приведены  в  табл.  2.

Таблица  2.

Дополнительные  регрессионные  статистики  для  уравнения  (2)

В  процессе  эконометрического  моделирования  имело  место  предположение  о  влияние  факторных  признаков    на  величину  внутреннего  регионального  продукта  региона.  Это  позволило  выдвинуть  гипотезу  об  отсутствии  такового  (.  Справедливость  этой  гипотезы  была  проверена  с  использованием  статистики  Стьюдента  при  уровне  значимости  12  %.  Расчетные  значения  данной  статистики  для  каждой  оценки  теоретических  коэффициентов  регрессии,  а  так  же  критическая  точка  распределения  Стьюдента  приведены  в  табл.  2.  Превышение  абсолютного  значения  статистики  над  критической  точкой  позволило  опровергнуть  выдвинутую  гипотезу  и  считать  все  оценки  значимыми.

В  процессе  исследования  рассчитан  коэффициент  детерминации    F-статистика  позволила  считать  его  статистически  значимым  (.  Следовательно,  можно  считать  что  уравнение  (2)  на  56,7  %  аппроксимирует  результаты  наблюдений.

Остатки  регрессии  детально  анализировались.  Возможное  наличие  гетероскедастичности  выявлялось  с  применением  теста  Голдфелда-Квандта.  В  результате  применения  данного  теста  было  установлено  отсутствие  нарушения  второй  предпосылки  метода  наименьших  квадратов,  основываясь  на  котором  были  найдены  оценки  теореритических  коэффициентов  регрессии.  Тест  Дарбина-Уотсона  позволил  утверждать,  что  остатки  модели  (2)  лишены  автокорреляции.  Так,  оценка  коэффициента  автокорреляции  первого  порядка  составила  ,  а  наблюдаемое  значение  статистики  .  Согласно  «грубому»  правилу  проверки  [6,  7]    автокорреляция  остатков  отсутствует.

Разработанная  эконометрическая  модель  множественной  регрессии  (2)  может  быть  рекомендована  к  практическому  использованию  в  процессе  прогнозирования  величины  внутреннего  регионального  продукта  региона.  В  качестве  исследуемых  признаков  использованы  некоторые  показатели  регионального  развития,  сравнительный  анализ  которых  по  федеральным  округам  РФ  приведен  в  таблице  2,  а  так  же  на  рис.  2—6.

Таблица  2.

Некоторые  показатели  экономического  развития  федеральных  округов  РФ  за  2011  г.

Рисунок  2.  Оборот  розничной  торговли  по  федеральным  округам  РФ,  2011  г.

Рисунок  3.  Численность  экономически  активного  населения  по  федеральным  округам  РФ,  2011  г.

Рисунок  4.  Внутренний  региональный  продукт  по  федеральным  округам  РФ,  2011  г.

Рисунок  5.  Индекс  производства  топливно-энергетического  комплекса  по  федеральным  округам  РФ,  2011  г.

Рисунок  6.  Индекс  сельскохозяйственного  производства  по  федеральным  округам  РФ,  2011  г.

По  показателю  «Оборот  розничной  торговли»,  «Численность  экономически  активного  населения»,  «Внутренний  региональный  продукт»  лидерство  удерживает  Центральный  федеральный  округ  (34,52  %,  27,6  %,  35,72  %  от  общего  значения  соотвествующего  показателя  в  целом  по  России),  на  втором  месте  Приволжский  федеральный  округ  (18,16  %,  20,9  %,  15,44  %  соответственно).  По  индексам  производства  топливно-энергетического  комплекса  и  сельскохозяйственного  производства  лидерство  удерживает  Южный  федеральный  округ  (106,65  %,  112,95  %  соответственно).

В  качестве  индикатора  эффективности  развития  региона  РФ  может  быть  применим  показатель  внутреннего  регионального  продукта.  В  процессе  эконометрического  моделирования  были  выявлены  факторы  его  определяющие.  Разработана  эконометрическая  модель,  позволяющая  эффективно  моделировать  различные  сценарии  развития  региона  в  зависимости  от  показателей,  относящихся  к  различным  уровням  эффективности  его  экономики.

Список  литературы:

1.Гусейнов  Р.М,  Семенихина  В.А.  /Экономическая  теория:  учебник  М.:  Издательство  «Омега-Л»,  2008.  —  440  с.

2.Зарова  Е.В.  Особенности  применения  критерия  Граббса  при  проверке  выборочных  данных  на  аномальность  в  экономических  исследованиях  /  Е.В.  Зарова,  О.А.  Репин,  Е.Г.  Репина  Самара:  Изд.  Самарского  государственного  экономического  университета,  2006.  —  С.  9—36.

3.Маршалова  А.С.  Основы  теории  регионального  воспроизводства:  Курс  лекций/  А.С.  Маршалова,  А.С.  Новоселов  Новосиб.  гос.  академ.  и  упр.  М.:  Экономика,  1998.  —  192с.

4.Растворцева  С.Н.  Социально-экономическая  эффективность  регионального  развития  /С.Н.  Растворцева,  В.В.  Фаузер,  В.Н.  Задорожный,  В.А.  Залевский.  М.:  Эконом-Информ,  2011.  —  136  с.

5.Рыженкова  К.В.  «Методика  статистического  исследования  эффективности  региональной  экономики»,  ФГБОУ  ВПО  «Оренбургский  государственный  университет»,  Журнал  «Вестник  ОрГУ»,  №  5,  —  с.  26—32.

6.Суханова  Е.И.  Начальный  курс  эконометрики:  руководство  к  решению  задач  /  Е.И.  Суханова,  Л.К.  Ширяева.  Самара:  Изд-во  Самар.  гос.  экон.  ун-та,  2012.  —  С.  167.

7.Фролова  Т.А.  Мировая  экономика,  конспект  лекций  Таганрог:  ТТИ  ЮФУ,  2010.