Транспортная инфраструктура - фактор развития экономики региона

Автор: Махнева Анастасия Ивановна

Журнал: Теория и практика общественного развития @teoria-practica

Рубрика: Экономические науки

Статья в выпуске: 4, 2013 года.

Бесплатный доступ

Данная статья посвящена рассмотрению некоторых аспектов прогнозирования развития экономики региона посредством внедрения нового структурного компонента в транспортную инфраструктуру. Для выявления наиболее существенных факторов, влияющих на изменения показателя грузоемкости региона, используются методы регрессионного анализа.

Экономические показатели, регион, грузоемкость, транспортная инфраструктура, корреляционная зависимость, пассажирооборот, грузооборот

Короткий адрес: https://sciup.org/14935334

IDR: 14935334

Текст научной статьи Транспортная инфраструктура - фактор развития экономики региона

В формировании транспортной инфраструктуры региона существенную роль играет спрос на услуги данной сферы. Величина спроса в значительной степени зависит как от факторов, характеризующих внешнюю среду транспортной системы, так и от факторов, характеризующих ее внутреннюю среду.

Изменение экономических и транспортных показателей рассматривается для условий формирования и эксплуатации в Кировской области регионального транспортного центра, строительство которого должно способствовать социально-экономическому развитию региона, в частности, развитию транспортной системы.

На начальном этапе исследования транспортной инфраструктуры области показатель грузоемкости экономики региона составил 0,24. Данное значение является достаточно высоким по отношению к показателям в целом по России, следовательно, необходимо принятие мер для снижения этого коэффициента.

В качестве инструмента исследования состояния транспортной составляющей экономики региона используются показатели транспорта из расчета функционирования транспортного центра. Для обоснования целесообразности строительства центра взяты прогнозы показателей на 2013, 2015 и 2020 гг. (таблица 1).

Основными выбраны показатели, оказывающие существенное влияние на грузооборот и пассажирооборот региона:

  • А 1 – грузооборот, отражающий спрос хозяйствующих субъектов;

  • А 2 – пассажирооборот, характеризующий спрос населения.

В качестве дополнительных переменных берутся: B 1 – плотность населения; B 2 – среднедушевые денежные доходы населения; B 3 – объем оптовой торговли; B 4 – плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием; B 5 – удельный вес автомобильных дорог с твердым покрытием в общей протяженности автомобильных дорог; B 6 – удельный вес автомобильных дорог с усовершенствованным покрытием в протяженности автомобильных дорог с твердым покрытием; B 7 – число автобусов общего пользования на 100 000 человек населения; B 8 – число собственных легковых автомобилей на 1 000 человек населения; B 9 – стоимость основных фондов транспорта по полной учетной стоимости; B 10 – число транспортных предприятий и организаций.

Таблица 1 - Статистические значения показателей

год

А 1

А 2

В 1

В 2

В 3

В 4

В 5

В 6

В 7

В 8

В 9

В 10

2008

43 307

4 091

11,7

10 971

105 992,8

80

108,4

51,5

45

177,8

130 149

2 788

2009

39 138

3 466

11,6

12 053,9

97 328,7

82

112,9

51,3

41

184,4

156 116

2 862

2010

39 599

3 194

11,2

13 292,6

124 053,4

84

121,7

52,2

41

195,3

184 290

2 732

2013

48 546,4

3 556,4

10,9

15 389,9

180 807,6

87

135,3

54

57

225

245 630

2 801

2015

58 255,2

3 900,0

11,07

18 385,8

256 057,6

91

135,1

56

53

254

300 000

2 905

2020

77 674,2

4 978,9

12,0

23 431,2

500 000

93

170,3

60

57

297

432 870

3 010

При исследовании зависимости основных и дополнительных показателей использованы модели временных рядов и методы нахождения их компонент [1, с. 6]. Влияние изучаемого фактора было рассмотрено в динамике развития каждого показателя, (в качестве которого принимается строительство и эксплуатация регионального транспортного центра).

Таблица 2 - Корреляционный анализ факторов, влияющих на грузооборот

В 3

В 6

В 10

А 1

0,9 882

0,9 868

0,8 815

Далее производилось уточнение корреляционной зависимости рассматриваемых показателей. Поскольку корреляционная зависимость рассчитывается для вариационных рядов, к прогнозируемым данным добавляются данные за 2008-2010 гг. для выполнения требований репрезентативности выборки [2; 3; 4].

Для непосредственного изучения все показатели группируются относительно изучаемых компонент спроса и предложения. Данные корреляционного исследования взаимозависимости грузооборота и показателей развития транспорта региона представлены в таблице 2. Они свидетельствуют, что выбранные факторы и в последующие 8 лет продолжают оказывать значительное влияние на показатель грузооборота региона [5, с. 43].

Таблица 3 - Корреляционный анализ факторов, влияющих на пассажирооборот

В 1

В 2

В 4

В 5

В 6

В 7

В 8

В 9

В 10

А 2

0,7 339

0,7 339

0,5 719

0,7 203

0,7 968

0,5 936

0,7 283

0,7 362

0,8 176

Расчеты показывают, что все используемые факторы являются значимыми, так как расчетное значение t-критерия факторов больше его табличного значения, tкр (с вероятностью 0,9 и числом степеней свободы 4) равного 2,1[6, с. 325].

Таблица 4 - Расчетные значения коэффициента Стьюдента факторов, влияющих на пассажирооборот

В 3

В 6

В 10

12,921 057

12,179 411

3,7 329 837

Несколько иная ситуация с взаимосвязью значений показателя пассажирооборота и рассматриваемых внутренних и внешних факторов развития транспортной системы Кировской области (таблица 3). По значению коэффициента корреляции можно сделать вывод, что некоторые из показателей перестают оказывать существенное влияние на спрос населения. В частности, показатели B4, B7 умеренно влияют на показатель пассажирооборота региона. Для уточнения полученных результатов используется коэффициент Стьюдента (таблица 5). Исходя из расчетов, можно сделать вывод, что не все используемые факторы являются значимыми, так как расчетное значение t-критерия факторов больше его табличного значения, tкр (с вероятностью 0,9 и числом степеней свободы 4) равного 2,1 318 [7, c. 325]. Следовательно, показатели В4, В5, В7, В8 могут быть исключены из рассмотрения.

Таблица 5 - Расчетные значения коэффициента Стьюдента факторов, влияющих на грузооборот

В 1

В 2

В 4

В 5

В 6

В 7

В 8

В 9

В 10

2,1 607

2,1 607

1,3 944

2,0 771

2,6 376

1,4 752

2,1 255

2,1 757

2,8 401

Таким образом, на значение пассажирооборота региона по прогнозам до 2020 г. существенное влияние будут оказывать следующие показатели: B1; B2; B6; B9; B10.

Следовательно, варьируя значения данных показателей, можно воздействовать на уровень спроса населения. Значения показателей таблицы 1 указывают на положительную динамику каждого вариационного ряда.

Вернемся к перспективной оценке показателя грузоемкости региона. При расчете данного показателя для значений 2013, 2015 и 2020 гг. получаются следующие результаты:

гр 2013 =

48546,4

= 0,25

1г .    = гр 2015 =

58255,2

= 02         77674,2

,     гр 2020    738000

;

= 0,105

Величина показателя грузоемкости в 2013 г. свидетельствует об увеличении объема затрат на перевозку продукции. Однако показатель 2020 г. свидетельствует об обратном, то есть роль транспортной составляющей в стоимости продукции региона будет уменьшаться, а сам показатель снизится более чем в два раза.

Поскольку показатели транспортной системы региона без учета функционирования транспортного центра существенно ниже, нежели при его успешном функционировании, то можно говорить о том, что формирование на территории области данного объекта инфраструктуры благоприятным образом влияет на развитие экономики области.

Таким образом, в результате проведенного исследования можно выделить следующие аспекты взаимодействия региональной транспортной системы и экономики области:

  • –    увеличение доступности районов области, их ресурсов, производственных мощностей, что в свою очередь способствует развитию туристического потенциала области, внедрению новых проектов;

  • –    развитие социальной инфраструктуры региона, а также пространственное развитие Кировской области;

  • –    приток инвестиций.

Ссылки:

  • 1.    Садовникова Н.А., Шмойлова Р.А. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебное пособие. М., 2001.

  • 2.   Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008: Р32 Стат. сб. / Росстат. М.,2008.

  • 3.   Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009: Р32 Стат. сб. / Росстат. М.,2009.

  • 4.   Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Р32 Стат. сб. / Росстат. М.,2010.

  • 5.  Дубров А.М., Мхитарян В.С. Многомерные статистические методы: учебник. М., 2003.

  • 6.   Там же.

  • 7.   Там же.

Статья научная