Сценарное моделирование и прогнозирование степени износа основных фондов предприятий обрабатывающей промышленности в регионах России

Автор: Наумов Илья Викторович, Никулина Наталья Леонидовна

Журнал: Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз @volnc-esc

Рубрика: Научно-технологическое и инновационное развитие

Статья в выпуске: 4 т.15, 2022 года.

Бесплатный доступ

В условиях ухудшения геополитической ситуации и санкционного давления на российскую экономику отечественные производственные предприятия столкнулись со значительными ограничениями в импорте высокотехнологического оборудования и материалов, необходимых для технического перевооружения и модернизации используемых основных фондов. Эти ограничения способствуют и будут далее способствовать наращиванию степени их изношенности. Гипотезой исследования является предположение о том, что на динамику износа основных фондов предприятий оказывает влияние не только объем привлекаемых инвестиций, но и другие факторы, причем степень их воздействия в разных группах регионов дифференцирована. Целью работы стало построение прогнозных сценариев изменения степени износа основных фондов предприятий обрабатывающей промышленности с учетом дифференцированного влияния факторов. В исследовании представлен методический подход, опирающийся на статистический и регрессионный анализ с использованием панельных данных, авторегрессионное моделирование со скользящим средним (ARIMA) для выявления факторов, оказывающих влияние на динамику износа основных фондов предприятий обрабатывающей промышленности в различных регионах, и проектирования системы прогнозных сценариев ее изменения в будущем. Авторами была проведена группировка регионов по степени износа основных фондов предприятий обрабатывающей промышленности (выделены группы регионов с чрезвычайно высоким уровнем износа фондов, выше и ниже среднероссийского уровня). С помощью регрессионных моделей установлено дифференцированное влияние факторов на динамику износа основных фондов: в первой и третьей группах регионов ключевым фактором наращивания износа является тяжелое финансовое положение предприятий; во второй группе - недостаточный объем привлекаемых инвестиций в основной капитал. Для каждой группы регионов проведено авторегрессионное моделирование динамики данных факторов с использованием скользящего среднего для формирования наиболее вероятных прогнозных сценариев изменения степени износа основных фондов предприятий обрабатывающей промышленности до 2024 года. В результате прогнозирования были определены регионы с наиболее вероятной динамикой дальнейшего наращивания степени износа основных фондов предприятий, которые и должны стать приоритетом государственной поддержки при реализации промышленной политики в России

Еще

Износ основных фондов, обрабатывающая промышленность, сценарное моделирование, прогнозирование, регрессионный анализ, arima-моделирование, регионы России

Короткий адрес: https://sciup.org/147238490

IDR: 147238490   |   DOI: 10.15838/esc.2022.4.82.10

Список литературы Сценарное моделирование и прогнозирование степени износа основных фондов предприятий обрабатывающей промышленности в регионах России

  • Альжанова Ф.Г., Нурланова Н.К., Днишев Ф.М. (2020). Оценка уровня и приоритетные направления модернизации регионов Казахстана // Проблемы развития территории. № 1 (105). С. 124—141. DOI: 10.15838/ptd.2020.1.105.9
  • Вылегжанина Е.В., Росляков В.А. (2018). Проблема высокой степени износа основных средств на обрабатывающих предприятиях в России // International Journal of Humanities and Natural Sciences. Вып. 12-2. С. 13-16.
  • Гагарина Г.Ю., Архипова Л.С. (2017). Региональные особенности использования производственного потенциала макрорегиона как фактора устойчивости экономики России // Вестник РЭУ им. Г.В. Плеханова. № 4 (94). С. 126-137.
  • Горидько Н.П., Нижегородцев Р.М. (2011). Износ основных фондов как фактор инфляции в современной экономике Украины: опыт эконометрического анализа // Проблеми економіки. № 3. С. 98-100.
  • Джевицкая Е.С. (2017). Угрозы экономической безопасности российских промышленных предприятий // Russian journal of management. Т. 5. № 4. С. 581-585. DOI: 10.29039/article_5a5df353e63c91.52556497
  • Карлова Н., Пузанова Е., Богачева И. (2019). Производительность в промышленности: факторы роста. Аналитическая записка. М.: Центральный Банк Российской Федерации. 27 с.
  • Ковалева Т.Ю. (2010). Оценка достаточности информационной базы для выполнения обоснованного анализа динамики и состояния основных фондов // Проблемы современной экономики. № 1 (33). С. 95-100.
  • Конденкова М.А. (2017). Статистический анализ объема инвестиций в основной капитал в РФ // Инновационная экономика: мат-лы IV Междунар. научн. конф. (г. Казань, октябрь 2017 г.). Казань: Бук. С. 7-9. URL: https://moluch.ru/conf/econ/archive/262/12656/ (дата обращения 05.04.2022).
  • Лугачева Л.И. (2001). Формирование инвестиционных ресурсов машиностроения и их институциональное обеспечение // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социальноэкономические науки. Т. 1. Вып. 2. С. 118-140.
  • Лядова Е.В. (2017). Анализ динамики производительности труда в России: макроэкономический аспект // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. № 1 (45). С. 46-53.
  • Огородникова Т.В., Соломеин А.А., Орлов В.Е., Шипунова И.Г. (2020). Технико-экономическая оценка состояния основных средств и критерий обоснованности восстановительных инвестиций // Известия Байкальского государственного университета. Т 30. № 1. С. 89-99. DOI: 10.17150/2500-2759.2020.30(1).89-99
  • Печенская М.А. (2020). Современные проблемы бюджетного развития региональных центров // Актуальные проблемы экономики и права. Т. 14. № 1. С. 40—56.
  • Прохорова Э.К. (2019). Влияние состояния основных фондов на развитие российской промышленности в условиях международных санкций // Вестник международного института рынка. № 1. С. 30—36.
  • Розанова Л.И., Тишков С.В. (2018). Ограничения промышленного освоения инноваций в условиях высокого износа основных производственных фондов // Экономика и менеджмент инновационных технологий. № 5. URL: https://ekonomika.snauka.ru/2018/05/16019 (дата обращения 03.04.2022).
  • Сапрыкина М.С. (2020). Статистический анализ степени износа основных фондов предприятий отрасли производства и распределения электроэнергии в Российской Федерации // Вектор экономики. № 11. URL: http://www.vectoreconomy.ru/images/publications/2020/11/economic_theory/Saprykina.pdf (дата обращения 05.05.2022).
  • Чижова Е.Н., Балабанова Г.Г. (2017). Производительность труда как критерий уровня развития предприятий промышленности строительных материалов // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. № 6. С. 172—177. DOI: 10.12737/article_5926a05a880885.91931435
  • Abieva S.N., Kanabekova M.A. (2021). Investments in fixed assets in Kazakhstan. Bulletin of National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan, 2(390), 139—145. DOI: 10.32014/2021.2518-1467.62
  • Boucekkine R., Oliveira Cruz B. (2015). Technological progress and investment: A non-technical survey. 2015.
  • Available at: https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01145485/document (accessed: May 5, 2022).
  • Collings S. (2016). Fixed assets and investment property. In: UK GAAP Financial Statement Disclosures Manual. DOI: 10.1002/9781119283393.ch13
  • Franik T (2007). Depreciation of fixed assets and efficiency of investment and operation of a mining plant. Gospodarka SurowcamiMineralnymi, 23(4), 87—100.
  • Freiberg F., Scholz P. (2015). Evaluation of investment in modern manufacturing equipment using discrete event simulation. Procedia Economics and Finance, 34, 217—224. DOI: 10.1016/S2212-5671(15)01622-6
  • Kolesnik Y., Dobrovolska O., Malyuta I., Petrova A., Shulyak S. (2019). The investment model of fixed assets renovation in the agricultural industry: Case of Ukraine. Investment Management and Financial Innovations, 16(4), 229-239. DOI: 10.21511/imfi.16(4).2019.20
  • Lazebnyk L. (2018). Renewal of fixed assets in Ukraine: Problems of their depreciation and use. Economy of Ukraine, 9, 62-74. DOI: 10.15407/economyukr.2018.08.062
  • Postiguillo Garcia D., Blasco A., Ribal J. (2017). Modeling the depreciation rate of construction machinery. An Ordinary Least-Squares approach and quantile regression approach. In: 19th Edition of the Mathematical Modelling Conference Series at the Institute for Multidisciplinary Mathematics. Available at: https://www. researchgate.net/publication/329040628_Modeling_the_depreciation_rate_of_construction_machinery_An_ Ordinary_Least-Squares_approach_and_quantile_regression_approach (accessed: May 5, 2022).
  • Tang L., Hao M., Zhang Y. (2013). Depreciation of fixed assets to capital budgeting decision analysis of the influence of independent. Journal of Convergence Information Technology, 8(10), 429-437. DOI: 10.4156/jcit.vol8. issue10.53
  • Urban S., Kowalska A.S. (2015). Investments and basic fixed assets in agriculture. The Polish Statistician, 60(9), 66-76. DOI: 10.5604/01.3001.0014.8301
Еще
Статья научная