X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

Существуют различные подходы оценки ресурсного потенциала региона. Большинство специалистов выделяют следующие главные элементы: производственный потенциал, трудовой потенциал, научно- технический потенциал и т.д.

Связи и зависимости в экономике можно изучить разными методами. Наиболее эффективным является выявление и оценка связей и зависимостей с помощью методологии эконометрического моделирования [1]. В настоящем исследовании в качестве объекта исследования выбраны показатели регионов ЮФО и СКФО РФ за 2005, 2010 и 2015гг. [3].

В качестве зависимой переменной выступает Y – ВРП (тыс. руб.), а показателей-факторов X1 – среднегодовая численность занятых в экономике (тыс. чел.), X2 – стоимость основных производственных фондов (млн. руб.), X3 – общие затраты на технологические инновации (млн. руб.).

Нами построены зависимости четырех видов: линейная, показательная, степенная, гиперболическая, однако наиболее надежными оказались линейные модели. В таблице 1 представлены статистические характеристики эконометрических моделей зависимости ВРП от среднегодовой численности занятых в регионах СКФО и ЮФО за 2005 и 2015гг.

Таблица 1

Параметры и статистические характеристики зависимости ВРП от среднегодовая численность занятых в регионах СКФО и ЮФО

Статистическая характеристика	Среднегодовая численность занятых в экономике
	2005	2015
a	-10,58	-65,02
	0,14	0,69
ta	0,70	49,94
tb	18,75	13,81
Sey	17,74	124,46
r^2	0,97	0,95
F	351,71	190,6
Exi	1,11	1,08

Полученные модели приемлемого качества, коэффициенты детерминации варьируются от 0,95 до 0,97. В линейных моделях коэффициент b показывает предельную эффективность фактора [2]. Так, согласно таблице 1 при увеличении численности занятых на 1 тыс. чел. - ВРП увеличивается на 0,14 и 0,69 млрд. руб. в 2005г. и в 2015г соответственно. Согласно коэффициентам эластичности рост среднегодовой численности занятых в экономике на 1% в 2005г. и в 2015г ведет к росту ВРП на - 1,11% и 1,08% соответственно.

В таблице 2 представлены модели зависимости ВРП от стоимости основных фондов в экономике регионов СКФО и ЮФО полученные по данным за 2005 и 2015гг.

Качество моделей из табл. 2 можно оценить как высокое, коэффициенты детерминации равны 0,99. Критерии Стьюдента (t) для параметров модели выше критических значений, F-критерий Фишера, также значительно выше табличного значения.

Так, согласно таблице 2 при увеличении стоимости основных фондов на 1 млн. руб. - ВРП увеличивается на 0,36 млрд. руб. и 0,43 млрд. руб. в 2005г. и в 2015г соответственно.

Таблица 2

Параметры и статистические характеристики зависимости ВРП от стоимости основных производственных фондов в регионах СКФО и ЮФО

Статистическая характеристика	Стоимость основных производственных фондов
	2005	2015
a	-6,99	-0,65
	0,36	0,43
ta	3,01	19,45
tb	45,68	33,65
Sey	7,37	52,15
r^2	0,99	0,99
F	2086,4	1132,29
Exi	1,04	0,43

Согласно коэффициентам эластичности рост среднегодовой численности занятых в экономике на 1% в 2005г. и в 2015г ведет к росту ВРП на - 1,04% и 0,43% соответственно.

В таблице 3 представлены модели зависимости ВРП от общих затрат на технологические инновации в регионах СКФО и ЮФО полученные по данным за 2005 и 2015гг. Качество модели построенной по показателям за 2005г можно оценить как среднее. Коэффициент детерминации равняется 0,61, остальные критерии также можно считать приемлемыми.

Статистические характеристики линейной модели за 2015г свидетельствуют о статистической ненадежности полученных результатов. Коэффициент детерминации низкий, критерии Стьюдента, для параметров регрессии и критерий Фишера нише критических значений.

Таким образом, эта модель непригодна для анализа связей между исследуемыми показателями. Согласно таблице 3 при увеличении общих затрат на технологические инновации на 1 млн. руб. - ВРП увеличивается на 0,03 млрд. руб. а коэффициент эластичности равен 0,47%.

Таблица 2

Параметры и статистические характеристики зависимости ВРП от стоимости основных производственных фондов в регионах СКФО и ЮФО

Статистическая характеристика	Общие затраты на технологические инновации
	2005	2015
a	59,73	275,09
	0,03	0,02
ta	29,96	161,19
tb	2,04	1,76
Sey	89,68	487,05
r^2	0,61	0,34
F	4,15	3,10
Exi	0,47	0,26

Таким образом, все факторы ресурсного потенциала регионов России являются статистически значимыми. Динамика изменения количественных показателей рассмотренных связей и зависимостей неоднозначна. Если в абсолютных значениях их значимость выросла в 2015г. по сравнению с 2005г., то в относительном выражении сила влияния немного ослабла.

Список литературы:

Адамадзиев К.Р., Гасанова Н.Р. Оценка связей и зависимостей между экономическими показателями регионов по пространственным данным с помощью многофакторных уравнений регрессии // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 11-1. – С. 164-170.

Магомедгаджиев Ш.М., Рашидова С.Ш. Анализ и прогнозирование показателей промышленных предприятий Республики Дагестан методами математического и компьютерного моделирования // Экономика и предпринимательство. - 2017. - № 6 (83). - С. 1068-1072.

Россия в цифрах, 2016: Крат. Стат. Сб. / Росстат. – М., 2016. -543с.

Код для цитирования: Скопировать