О влиянии инвестиций в портовую инфраструктуру на социально-экономические показатели регионов РФ

Актуальным на сегодняшний день является исследование проблемы оценки влияния транспортно-логистической инфраструктуры на региональное развитие [1-3, 7-9]. Положительное влияние развития транспортно-логистической инфраструктуры на социально-экономические показатели и эффективность пространственного соци- ально-экономического развития региона отмечен в ряде исследований [1,3,5]. Методы оценки влияния эффективности взаимодействия участников транспортно-логистической инфраструктуры региона [7], а также оценка влияния морского порта на экономический рост региона [5] представляются важными для методологии исследования. Также есть круг работ, посвященных зависимости между развитием портовой инфраструктуры и прилегающей территории [2,3,6,9].

Исследование внеотраслевого эффекта морского порта на основе анализа таких показателей как: объем дохода порта от перевалки грузов, оценка вклада портов в ВРП, доля краевых грузов в общем грузообороте порта, доля затрат на ПРР в порту от общей товарной стоимости груза, уровень использования портовых мощностей, занятость населения и налоги, предлагается использовать в [5].

В работе [12] для оценки существенности влияния инвестиций на социально-экономические показатели регионов ранее были использованы методы корреляционно-регрессионного анализа и панельных данных.

При моделировании эконометрических зависимостей для нелинейных работ существуют особенности в экономической интерпретации оценок коэффициентов регрессии. Данная работа проливает свет на обозначенную проблему на примере задачи о влиянии инвестиций на социально-экономическое развитие портовых регионов РФ.

Материалы и методы исследования

Для анализа собраны данные Федеральной службы государственной статистики [10] по 11 портовым регионам:

• -    данные об инвестициях пяти морских портов России (Большой порт Санкт-Петербург, Мурманск, Оля, Новороссийск, Восточный);

• -    статистические данные Росстата об объеме экспорта и импорта, доле занятого трудоспособного населения и уровне прожиточного минимума в портовых и близлежащих к портам регионах за период 20102019 гг.

Регионы, по которым проведен анализ:

• -    территория Большого порта Санкт-Петербург охватывает г.Санкт-Петербург, Ленинградскую и Вологодскую области;

• -    территория порта Мурманск охватывает Мурманскую область и Республику Карелию;

• -    территория порта Оля охватывает Астраханскую и Волгоградскую области;

• -    территория порта Новороссийск охватывает Краснодарский и Ставропольский край;

• -    территория порта Восточный охватывает Приморский и Хабаровский край.

В качестве целевых показателей были взяты: экспорт (млн руб.), импорт (млн руб.), численность занятых (тыс. чел.), уровень занятости (%), величина прожиточного минимума на душу трудоспособного населения (руб./мес.) и численность рабочей силы (тыс. чел.) за 2010–2019 годы (величина прожиточного минимума с 2014 года). В качестве факторного признака, характеризующего изменение портовой инфраструктуры и социально-экономических показателей припортовых регионов, в работе рассмотрена переменная, характеризующая объем инвестиций в портовый регион РФ в млн руб. [4].

В работе были использованы методы математической статистики и эконометрики. Модели оценивались методом наименьших квадратов. Анализ и обработка статистической информации проводились с использованием пакета прикладных программ Gretl и Microsoft Excel.

Целью исследования является изучение влияния транспортно-логистической инфраструктуры на региональное развитие. Задачами исследования являются выявление и оценка зависимости между развитием портовой инфраструктуры и прилегающей территории; построение моделей зависимости влияния инвестиций на социально-экономические показатели портового региона Российской Федерации на основе собранных статистических данных; описание экономического смысла оценок коэффициентов регрессии для построенных моделей.

Результаты исследования и их обсуждение

Основной части исследования предшествует работа с данными, анализ на нетипичные наблюдения, работа с пропусками данных в исследуемом массиве.

Вследствие значительных особенностей развития экономики регионов и различий в характере поступления инвестиций в припортовые регионы, их структуры, выявлено, что часть данных по отдельным регионам лучше всего описывают нелинейные модели.

Статистически значимые результаты с выполнением условий теоремы Гаусса-Маркова получены при построении различных, линейных и нелинейных моделей зависимости от инвестиций отдельно по каждому региону методом наименьших квадратов. Для оценки качества построенных моделей использованы устойчивые к гетероскеда-стичности робастные стандартные ошибки.

Проведено сравнение оцененных с помощью МНК моделей и отбор лучших в смысле статистического качества. Наличие взаимосвязи (на основе построенных регрессионных моделей) между объемом инвестиций в припортовые регионы и их целевыми показателями отражено в таблице 1.

Таким образом, выявлено, что примерно в 36% регионов инвестиции в портовую инфраструктуру оказывают статистически значимое влияние на импорт, в 45% – на экспорт, в 55% – на численность рабочей силы.

Приведем пример нелинейных моделей зависимости импорта региона от инвестиций в инфраструктуру морских портов в таблице 2.

Таблица 1

п/п	Регион РФ	Зависимость импорта от инвестиций*	Зависимость экспорта от инвестиций**	Зависимость численности рабочей силы от инвестиций*
1	г. Санкт-Петербург	-	-	-
2	Ленинградская область	-	+	+
3	Вологодская область	-	-	-
4	Мурманская область	+	-	+
5	Республика Карелия	+	+	+
6	Астраханская область	-	-	-
7	Волгоградская область	+	+	+
8	Краснодарский край	-	-	-
9	Ставропольский край	-	+	-
10	Приморский край	-	+	+
11	Хабаровский край	+	-	+

Чувствительность к изменению инвестиций различных целевых показателей по припортовым регионам РФ

Источник: аналитика автора.

Примечание:

• *    при уровне значимости оценок коэффициентов регрессии, стоящих при переменных регрессии, не выше 10%;

• * * при уровне значимости оценок коэффициентов регрессии, стоящих при переменных регрессии, не выше 5%

Таблица 2

Нелинейные модели зависимости импорта от инвестиций в инфраструктуру морских портов

	Хабаровский край (1)	Мурманская область	Волгоградская область
Вид модели	Y=AX^2+BX+C	Y=AX^2+BX+C	Y= Aexp(BX)
Переменные	Coefficient (Std. Error)	Coefficient (Std. Error)	Coefficient (Std. Error)
Investment	-0,247146*** (0,0276871)	-0,318777** (0,126487)	0,00104002*** (0,000240298)
Investment^2	1,97768e-05*** (2,71342e-06)	5,33097e-05* (2,35526e-05)	-
Ln(Investment)	-	-	-
Constant	1245,88*** (55,1957)	787,796*** (137,610)	104,9317*** (0,516280)
R^2	0,842967	0,694078	0,622127
F-statistic	58,74859 (0,000115)	4,756261 (0,057864)	18,73194 (0,002519)

Источник: аналитика автора