X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

Целью нашего исследования является оценка зависимости объема промышленного производства от стоимости ОФ и инвестиций в основной капитал в регионах РФ. Наиболее эффективным инструментом для анализа связей и зависимостей экономических показателей является корреляционно-регрессионный анализ [1,3]. Рассчитаны основные статистические характеристики (коэффициент детерминации, F-критерия Фишера, средняя ошибка аппроксимации и др.), позволяющие оценивать качество построенных уравнений и статистическую значимость параметров уравнений.

Объектами исследования являются регионы, входящие в Южный и Северо-Кавказский Федеральный Округ (ЮФО и СКФО). Объем промышленного производства, как известно, равен сумме таких показателей как добыча полезных ископаемых, обрабатывающее производство и производство и распределение электроэнергии, газа и воды [2]. Эти показатели, а также стоимость ОФ и инвестиции в основной капитал регионов ЮФО и СКФО предоставлены в статистических сборниках «Регионы России. Социально-экономические показатели» Федеральной службы государственной статистики России [4].

Объем промышленного производства регионов ЮФО и СКФО мы получили путем суммирования показателей добычи полезных ископаемых, обрабатывающего производства, производства и распределения электроэнергии, газа и воды. В ЮФО с 2010 по 2016гг. объем промышленного производства увеличился на 1402 млрд. руб. и в 2016 году он составил 2785 млрд. руб. В СКФО объем промышленного производства в 2016 году составил 533 млрд. руб., что на 214 млрд. руб. больше чем в 2010г.

Согласно данным Росстата, стоимость ОФ в ЮФО в 2016 году составила 12418 млрд. руб., что на 6712 млрд. руб. больше по сравнению с 2010 годом, когда стоимость ОФ составляла 5706 млрд. руб., т.е. стоимость ОФ с 2010 года по 2016 год увеличилась в 2,2 раза. В СКФО стоимость ОФ в 2016 году составила 4032 млрд. руб., что на 1715 млрд. руб. больше по сравнению с 2010 годом, когда стоимость ОФ составляла 2317 млрд. руб., т.е. стоимость ОФ увеличилась в 1,7 раз.

Инвестиции в основной капитал в ЮФО в 2010 году составляли 794 млрд. руб., а в 2016 году 1110 млрд. руб. За 6 лет инвестиции в основной капитал увеличились на 316 млрд. руб. или в 1,4 раз. В СКФО инвестиции в основной капитал в 2016 году составили 287 млрд. руб., что на 198 млрд. руб. больше чем в 2010 году, когда инвестиции в основной капитал составили 485 млрд. руб.

С помощью встроенных функций ЛИНЕЙН и ЛГРФПРИБЛ в MS Excel нами были рассчитаны параметры и статистические характеристики зависимости объема промышленного производства от стоимости основных фондов и инвестиций в основной капитал регионов СКФО и ЮФО за 2010-2016гг. Были построены однофакторные и двухфакторные эконометрические модели различных видов: линейного, показательного, степенного и гиперболического.

Статистические характеристики моделей показали, что наиболее надежными являются линейные и степенные модели. В таблице 1 представлены параметры и статистические характеристики линейных и степенных моделей однофакторной зависимости объема промышленного производства от стоимости ОФ регионов СКФО и ЮФО в 2010 и 2016 годах.

Таблица 1

Параметры и статистические характеристики линейных и степенных моделей зависимости объема промышленного производства от стоимости ОФ регионов СКФО и ЮФО в 2010 и 2016 годах.

	Линейная			Степенная
Год	2010	2016	2010		2016
a	-20654,9	-3652,8	0,01		0,01
	0,25	0,23	1,32		1,25
sea	29596,6	58974,0	2,2		2,5
seb	0,03	0,03	0,2		0,2
sey	76313,1	160915,6	0,7		0,8
r2	0,83	0,80	0,84		0,81
F	54	45	58		45
tb	7,33	6,72	7,64		6,74

Как видно из таблицы 1, значения коэффициентов детерминации являются довольно высокими, следовательно, построенные модели являются адекватными [1]. Значения критерия Стьюдента указывают на то, что параметр b всех моделей являются статистически значимыми. Свободный член b в линейной модели, являющийся так же коэффициентом регрессии и значением предельной эффективности, имеет стабильное значение 0,23-0,25. Это означает, что, например, в 2016 году при увеличении стоимость ОФ на 100 тыс. руб., объем промышленного производства увеличится на 23,4 тыс. руб. Исходя из параметров a и b степенной модели, предельная эффективность будет равна 0,013X₁^0,319 в 2010 году и 0,012X₁^0,25 в 2016 году, где X₁ это значение стоимости ОФ.

В таблице 2 представлены параметры и статистические характеристики линейных и степенных моделей однофакторной зависимости объема промышленного производства от инвестиций в основной капитал регионов СКФО и ЮФО в 2010 и 2016 годах.

Таблица 2

Параметры и статистические характеристики линейных и степенных моделей зависимости объема промышленного производства от инвестиций в основной капитал регионов СКФО и ЮФО в 2010 и 2016 годах.

	Линейная			Степенная
Год	2010	2016	2010		2016
a	56636,3	-25020,2	0,6		0,1
	0,89	2,38	1,05		1,24
sea	45947,7	67443,8	2,3		2,6
seb	0,3	0,4	0,2		0,2
sey	138422,8	175628	1		1
r2	0,4	0,8	0,7		0,7
F	9	36	23		28
tb	2,94	6,01	4,83		5,31

Значения коэффициентов детерминации в таблице 1 указывают нам на то, что теснота связи между показателями низкая только в 2010 году в линейной модели, но в 2016 году зависимость объема промышленного производства от инвестиций в основной капитал резко увеличивается. Предельная эффективность, т.е. свободный член b, согласно линейной модели в 2010 году составил 0,893, а в 2016 году 2,378, что говорит о существенном увеличении зависимости объема промышленного производства от инвестиций в основной капитал. Также каждое значение критерия Стьюдента больше 2, следовательно параметр b каждой из вышеуказанных моделей является статистически значимым. Согласно степенной модели, зависимость оставалась стабильно средней. Предельная эффективность, согласно рассчитанным параметрам степенной модели, в 2010 году равна 0,63X₂^0,057, а в 2016 году 0,12X₂^0,245, где X₂ это инвестиции в основной капитал.

Так же рассчитаны параметры и статистические характеристики модели двухфакторной зависимости объема промышленного производства от стоимости основных фондов и инвестиций в основной капитал регионов СКФО и ЮФО в 2010 и 2016 году. Коэффициенты регрессии линейных и степенных моделей опять оказались самыми высокими среди другим моделей, поэтому целесообразно представить именно их. Представлены они в таблице 3.

Таблицы 3

Параметры и статистические характеристики модели двухфакторной зависимости объема промышленного производства от стоимости основных фондов и инвестиций в основной капитал регионов СКФО и ЮФО в 2010 и 2016 году

	Линейная		Степенная
Год	2010	2016	2010	2016
a	-43636,35	-7025,11	0,0001	0,003
b1	0,40	0,21	2,24	1,69
b2	-0,88	0,23	-0,85	-0,48
sea	21972,39	66020,51	2,58	2,69
seb1	0,05	0,15	0,56	0,76
seb2	0,25	1,59	0,50	0,81
sey	54002,83	168592,63	0,67	0,84
r2	0,92	0,80	0,88	0,81
F	60	21	36	22
tb1	7,89	1,39	4,02	2,22
tb2	3,46	0,14	1,72	0,60

Согласно данным таблицы 3, в 2010 году в линейной модели была самая тесная связь, т.к. коэффициент детерминации, критерия Стьюдента и критерий Фишера довольно высоки. Отрицательное значение свободного члена b2 говорит нам о том, что в линейной модели 2010 года при увеличении инвестиций в основной капитал происходит уменьшение объема промышленного производства с коэффициентом 0,88. Такая же ситуация и в степенных моделях 2010 и 2016 года, свободный член b2 имеет отрицательные значения, значит влияние инвестиций в основной капитал на объем промышленного производства так же обратно пропорционально. Это может быть объяснено тем, что переизбыток инвестиций в основной капитал позволяет усовершенствовать старое оборудование, или же купить новое и заменить им старое, что требует определенного времени и приводит к застою производства.

Список литературы

Адамадзиев К. Р., Адамадзиева А. К. Связи, зависимости и динамические тенденции в экономике регионов: оценка методами математического и компьютерного моделирования // Открытое образование. - 2011. - №2-2. - C 297-301.

Краснюк Л.В. Анализ экономического развития и прогнозирование основных экономических показателей промышленности РФ // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политического университета. Экономические науки. 2013. - С 38-44.

Магомедгаджиев Ш. М., Гаджиев Н. К. Анализ научно-технического и инновационного развития субъектов СКФО // Открытое образование. - 2011. №2-2. - С.301-305

Регионы России. Социально-экономические показатели. 2016: Р32 Стат. сб./Росстат. - М., 2016. - 1326 с.

Код для цитирования: Скопировать