IV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2012

Между показателями социально-экономического развития существуют корреляционные связи и зависимости. Выявить и оценить эти связи, зависимости  между социально-экономическими показателями регионов позволяет применение методов корреляционно-регрессионного анализа.

Проведенный анализ матрицы коэффициентов корреляции между ВРП и основными производ­ственными ресурсами в разрезе регионов РФ  за 2010г. позволяет построить регрессионные уравнения, характеризующие количественные характеристики связей и зависимостей между ними. Так как производственные ресурсы коррелированны между собой нам не удалось получить статистически значимые многофакторные модели множественной регрессии (в силу мультиколлинеарности факторов).

В таблице 1 приведены параметры и характеристики для парных регрессий выражающих зависимости ВРП (Y1) от основных производ­ственных ресурсов экономики: стоимости основных фондов (x1), численности занятых в экономике (x2) и инвестиции в основной капитал (x3).

Таблица 1. Статистические характеристики для моделей выражающих корреляцию ВРП от основных производ­ственных ресурсов

показатель	врп от оф		врп от числ		врп от инвест
	линейная	степенная	линейная	степенная	линейная	степенная
a	-61593,30	0,28	-388349,57	417,24	104720,58	108,27
b	0,46	1,02	1009,65	0,99	2,87	0,70
ta	1,83	3,56	5,06	12,57	0,98	5,10
tb	32,37	38,21	15,65	13,49	6,11	8,48
sey	270509,13	213523,38	503406,96	527766,46	835353,21	705483,37
R2	0,93	0,96	0,75	0,73	0,32	0,51
F	1047,71	1459,83	244,92	182,08	37,36	71,96
df	81,00	68,00	81,00	68,00	81,00	68,00

В таблице приняты следующие обозначения: a - константа; b - коэффициент регрессии; t_a - критерий Стьюдента для параметра а; t_b- критерий Стьюдента для параметра b; Se_y - стандартная ошибка у; R² - коэффициент детерминации; F - критерий Фишера; df - число степеней свободы.

В качестве статистических характеристик нами были рассмотрены t- критерии Стьюдента, которые служат для оценки значимости полученных параметров регрессии; стандартная ошибка Se_y показателя Y от фактора х, которая используется для оценки тесноты связи между признаками, качества построенного уравнения регрессии и определения доверительного интервала в изменении показателя Y; коэффициент детерминации, который показывает долю дисперсии результативного признака Y объясняемую уравнением регрессии; F- критерий Фишера, служит для оценки статистической значимости уравнения регрессии в целом.

Согласно рассчитанным статистическим характеристикам все корреляционные зависимости между ВРП и основными производ­ственными ресурсами, как в линейной форме, так и в степенной статистически значимые, кроме линейной зависимости между ВРП и инвестициями в основной капитал. Таким образом на основе таблицы 1 могут быть построены следующие уравнения парной регрессии:

Коэффициент регрессии в линейной модели показывает - на сколько абсолютных единиц в среднем изменится результативный показатель при изменении показателя фактора на одну абсолютную единицу [34]. Так, согласно коэффициентам линейных функций увеличение стоимости основных фондов на 1 млн. руб. приведет к росту ВРП в регионах России в среднем на 0,46 млн. руб.; рост среднегодовой численности занятых в экономике на 1 тыс. чел. к росту ВРП в среднем на 1009,65 млн. руб.; рост инвестиций в основной капитал на 1 млн. руб. к росту ВРП на 2,78 млн. руб.

Коэффициент регрессии в степенной модели является коэффициентом эластичности и показывает - на сколько в среднем процентов изменится результативный показатель при изменении показателя фактора на один процент. [11] Он позволяет проранжировать факторы по силе их влияния на моделируемый показатель. Согласно построенным уравнениям регрессии степенного вида из рассмотренных основных производственных ресурсов наибольшее влияние на ВРП оказывают основные фонды - рост которых на 1% приводит к росту ВРП на 1,02%. На втором месте среднегодовая численность занятых в экономике, увеличение которой на 1% приводит к росту ВРП на 0,99%. И на последнем из трех факторов - инвестиции в основной капитал, рост которых на 1%, в среднем по регионам России, приведет к росту ВРП на 0,70%.

Список литературы:

1. Адамадзиева А.К. Прогнозирование экономических показателей Республики Дагестан методами эконометрического моделирования. Материалы девятой региональной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, экономике и образовании». - Махачкала: Изд.-полиг. Центр Даггосуниверситета, 2008 г. - С. 67
2. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Стат. сб. / Росстат. - М., 2010 г. - 996 с.

Код для цитирования: Скопировать