Трехуровневые многофакторные модели приоритетных направлений социально-экономического развития региона
Автор: Гераськин Михаил Иванович, Квашин Дмитрий Александрович
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Экономика и управление
Статья в выпуске: 6-3 т.15, 2013 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается проблема моделирования социально-экономических эффектов государственных инвестиционных проектов «Образование», «Здоровье», «Доступное и комфортное жилье», реализуемых в РФ в 2006-2012 гг. На основе корреляционного анализа сформированы многофакторные модели взаимосвязей критериев и индикаторов проектов, а также финансовых ресурсов, выделяемых на анализируемые социальные направления.
Государственные инвестиции, социальный проект, критерий, индикатор, корреляция, многофакторная модель
Короткий адрес: https://sciup.org/148202633
IDR: 148202633
Текст научной статьи Трехуровневые многофакторные модели приоритетных направлений социально-экономического развития региона
ПРИОРИТЕТНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ
СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ В РОССИИ
Социальная направленность развития экономики, характерная сегодня для большинства развитых стран, нашла отражение в актуальных политических решениях высшего руководства России: по инициативе президента В.В. Путина создан Совет при Президенте Российской Федерации по реализации приоритетных национальных проектов и, начиная с 2006 г., развивается Программа [14] реализации приоритетных национальных проектов «Образование», «Здоровье», «Доступное и комфортное жилье – гражданам России», «Развитие агропромышленного комплекса». В качестве приоритетных направлений «инвестиций в человека» выбраны здравоохранение, образование, жилье и сельское хозяйство, которые определяют качество жизни людей, социальное самочувствие общества, и, в конечном счете, влияют на демографическую ситуацию в стране.
С учетом социальной значимости развиваемых государственных инвестиционных проектов (ГИП) эконометрические исследования эффективности расходования бюджетных ресурсов на эти цели представляют собой актуальную проблему, поэтому проанализируем эконометрическую динамику первых трех важнейших направлений, развитие которых продолжалось в 2009-2012 гг.
С учетом социальной значимости развиваемых государственных инвестиционных проектов (ГИП) эконометрические исследования эффек-
тивности расходования бюджетных ресурсов на эти цели представляют собой актуальную проблему, поэтому проанализируем эконометрическую динамику первых трех важнейших направлений, развитие которых продолжалось в 2009-2012 гг.
Обобщенно результаты реализации ГИП «Здоровье» могут быть оценены показателем «естественный прирост (убыль) населения». В Самарской области в период реализации ГИП «Здоровье» (2006-2012 гг.) отмечается значительное сокращение убыли населения (рис. 1), обусловленное влиянием двух факторов: 1) смертность, уровень которой начал снижаться уже с 2001 г., но в указанный период среднегодовой темп снижения смертности (1,95% в год) был существенно выше, чем в среднем за 2001-2012 гг. (1,5%); 2) рождаемость, рост которой наметился с 2000 г., однако среднее значение темпа роста в 2006-2012 гг. (3,7% в год) было немного ниже, чем в 2000-2012 гг. (3,8%).
Итоги реализации ГИП «Образование» выражаются в повышении качества образования, которое можно обобщенно оценивать показателем «средний экзаменационный балл экзамена выпускников школ». В Самарской области стабилизация этого показателя (рис. 2), приведенного к 100-бальной шкале, в 2003-2007 гг. на уровне 50 баллов, сменилась спадом в 2008 г. в связи с введением обязательного ЕГЭ; мероприятия ГИП «Образование» обусловили среднегодовое повышение показателя на 1% в 2008-2011 гг.
Основным целевым показателем ГИП “Доступное и комфортное жилье – гражданам России” является уровень обеспеченности населения жильем. В Самарской области этот показатель демонстрировал стабильную тенденцию к росту (рис. 3), однако в период 2000-2012 гг. среднегодовой темп роста (1,7%) был несколько ниже, чем во время реализации ГИП в 2006-2012 гг. – 1,8%.
Рис. 1. Динамика естественного прироста населения (по Самарской области) [17]
Рис. 2. Динамика среднего балла экзамена по математике и приема учащихся в ВУЗы и учащихся, получивших аттестаты о среднем образовании (по Самарской области) [17]
—♦—уровень обеспеченности населения жильем, кв. м . на 1 чел.
-*-ч исло семей, состоящ их на учете в качестве нуждающихся в жилых помещ ениях, 10 тыс.
Рис. 3. Динамика уровня обеспеченности населения жильем и очереди на жильё (по Самарской области) [17]
Таким образом, влияние государственных инвестиций на целевые показатели приоритетов социального развития неоднозначно, во-первых, в связи с краткосрочностью реализации указанных проектов в России и, как следствие, недостаточно статистически значимыми временными рядами показателей; во-вторых, вследствие влияния других факторов, например, макроэкономического роста, формирующего основные тенденции на жилищном рынке. Поэтому исследование эффективности государственных инвестиций на основе разработки эконометрических моделей представляет собой актуальную проблему.
ТРЕХУРОВНЕВАЯ МНОГОФАКТОРНАЯ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА
Регион как объект государственного управления является подсистемой Федерации, состоящей из отдельных элементов, призванных обес- печить жизнедеятельность региона [3]. На современном этапе основой государственного управления региональным развитием признано индикативное планирование как совокупность мер государственного воздействия на социальные и экономические процессы с целью достижения намеченных значений индикаторов [4,8]. Индикаторы определяются как параметры границ, в пределах которых система, включающая организационные механизмы, технологические связи, материальные и финансовые потоки, может устойчиво функционировать и развиваться в направлении реализации общенациональной цели [13]. Индикативное планирование решает задачу оценки эффективности социальных инвестиций ( Ei ) по выбранным индикаторам:
E i = F i (Ng), i = 1,_,M, j = 1,...,J , где N ij – j-ый индикатор i-го направления социального развития региона, F i ( N ij ) – функция связи между индикаторами и эффективностью, M – количество направлений инвестирования, J – количество индикаторов в направлении инвестирования.
ФинансированиеГИПи отраслей в целом (Фi)
Рис. 4. Схема построения трехуровневой многофакторной модели эконометрической динамики социальных показателей региона
Таблица 1. Обозначение ключевых индикаторов ГИП
|
i/j |
N i1 |
N i2 |
N i3 |
N i4 |
N i5 |
N i6 |
|
N 1j |
Число больных, состоящих под диспансерным наблюдением c синдром за висимости от алко го ля и а лко гольн ым психо зом, человек |
См ертность от болезн ей систем ы кровообр ащения (в т.ч. цереброваскулярной и ищемической бо лезней), случаев на 100000 на селения |
Сни жение общей см е ртности, на 1 000 населения |
Заболеваемость острым гепатитом В, случаев на 100 000 населения |
Заболеваемость краснухо й, случаев на 100 000 населен ия |
См ертность от туберкулеза, на 100 000 населен ия |
|
N 2j |
Чи сло государственных и м униципальных ОУ на нач ало уче бного го да , ед. |
Число ДОУ на коне ц года, ед. |
Числ о детей в ДОУ, тыс.чел. |
Численн о сть о бучающихся в о бразовате льных учреждениях НПО на конец го да, тыс. чел. |
Чи сло самостоятельных государ ственных и муниципальных образовательных учреждений СПО на начало учебного года, ед. |
Численнос ть с ту денто в в госу дарствен ных и му ниципа ль ных СП О на нач ало учеб ного года, тыс. чел. |
|
N 3j |
Г одовой объем вво да жилья, млн. кв. м |
Об щая пло щ адь жилы х помещений на конец года, ты с.кв.м . |
Количество уча стников ВОВ, получивших государственную поддержку в пр иобретении жилья, ты с. человек |
Количес тво м олодых семей, получивших го сударственную по ддер ж ку в приобретении жилья, тыс . сем ей |
Площа дь жилых помещений, в которых проведен капитальный ремо нт, млн.кв. м |
Ветхи й и авари йный жил ищный ф онд, тыс.кв.м . |
Таблица 1. Обозначение ключевых индикаторов ГИП (окончание)
|
i/j |
N i7 |
N i8 |
N i9 |
N i10 |
N i11 |
N i12 |
|
N 1j |
См ертность от тр анспортн ых травм всех видов, случ аев на 100 000 населения |
Ма теринская см ер тно сть на 100 000 р одившихся живыми |
М ладенчес кая см ертность на 1 000 родивши хся живым и |
Численн о сть врачей на 10 000 человек нас еления, чел. |
Число бо льничны х ко е к, тыс. |
Чис ло аборто в, на 1000 женщи н в возр асте 15-49 лет |
|
N 2j |
Число само стоятельных образов а тельных учреждений ВПО на на ч ало учебного года, ед. |
Чис ленность студенто в в образовательных учреждениях ВПО на на ч ало уче бного года, тыс. че ловек |
||||
|
N 3j |
Количество водопро водов, ед. |
Количество канализаций, ед. |
Количество источнико в теплоснабже ния, ед. |
Объе м индивидуального жилищного стр оительства, тыс. кв.м . |
В свою очередь, индикаторы ГИП являются функциями индикаторов регионального экономического развития I k , k = 1,..., K , а также объемов государственного финансирования соответствующих ГИП Ф i , i = 1,…,M :
N = f ( I k , Ф .) i = 1,-,M,J = 1,...,J,k = 1,...,K , где f ij ( I k , Ф i ) – функция связи между индикаторами направлений ГИП, макроэкономическими индикаторами и объемами финансирования ГИП.
Таким образом, формируется трехуровневая многофакторная эконометрическая модель социально-экономического развития региона, схема которой представлена на рис. 4.
Показателями эффективности социального развития региона являются естественный прирост населения E 1 , средний балл ЕГЭ по математике E 2 , уровень обеспеченности населения жильем E 3 .
Ключевые индикаторы ГИП, оказывающие влияние на показатели эффективности социального развития региона представлены в табл. 1 [14].
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ И ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ
Корреляционная связь выражается в изменении среднего значения результативного признака ~ y i в связи с изменением значения факторного признака x i [1]. Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:
n
E(y. - y)(x. - x)
F = — ■ i = 1 --- r G Г-Г1]
r xy , r xy ^ [ ; ], nn
,E(y.- y )2 E (x.- x )2 =1 i=1
где y , x – значения членов динамических рядов результативного и факторного признаков; y , x – среднее значение результативного и факторного признаков.
Для классификации связи по значению коэффициента корреляции используется шкала Р. Чеддока, которая представлена в табл. 2.
Таблица 2. Шкала Р. Чеддока для оценки связи между результативными и факторными признаками
|
Величина коэффициента корреляции |
Характеристика силы связи |
|
0-0,1 |
отсутствует |
|
0,11-0,3 |
слабая |
|
0,31-0,5 |
умеренная |
|
0,51-0,7 |
заметная |
|
0,71-0,9 |
тесная |
|
0,91-0,99 |
сильная |
|
0,991-1 |
функциональная |
Для оценки корреляции индикаторов и показателей эффективности ГИП построены корреляционные матрицы, на основе анализа которых выбраны индикаторы ГИП, имеющие тесную или заметную связь, то есть оказывающие наибольшее влияние на показатели эффективности социального развития (табл. 3-5). Проведем анализ мультиколлинеарности с целью исключения индикаторов, которые имеют тесную связь между собой.
Анализ индикаторов эффективности региональной системы здравоохранения (табл. 3) показывает, что наблюдается высокая корреляция таких индикаторов, как «смертность от болезней системы кровообращения» и «снижение общей смертности» ( rN 12 N 13 = 0,986 ); исключим из дальнейшего рассмотрения индикатор «снижение общей смертности», поскольку rE 1 N 12 > rE 1 N 13 . Высокое значение коэффициента корреляции между индикатором «заболеваемость гепатитом В» и индикаторами «младенческая смертность» ( rN 14 N 19 = 0,711) и «число абортов» ( rN 14 N 112 = 0,717 ) не является отражением системной связи, а возникло ввиду особенностей статистических данных, так как логически данные индикаторы не взаимосвязаны – заболеваемость гепатитом В преимущественно характерна для взрослого населения (пик 20-49 лет), поэтому ука-
Таблица 3. Корреляционная матрица индикаторов ГИП и показателя эффективности в сфере здравоохранения
|
Индикаторы , влияющие на показатель естественного прироста населения |
E 1 |
N 11 |
N 12 |
N 13 |
N 14 |
N 15 |
N 17 |
N 19 |
N 110 |
N 112 |
|
E 1 |
1,000 |
0,711 |
-0,638 |
-0,604 |
-0,704 |
-0,530 |
-0,726 |
-0,669 |
0,605 |
-0,766 |
|
Число больных, состоящих под диспансерным наблюдением c синдром зависимости от алкоголя и алкогольным психозом, человек |
0,711 |
1,000 |
-0,406 |
-0,426 |
-0,708 |
-0,601 |
-0,548 |
-0,490 |
0,393 |
-0,492 |
|
См ертность от болезней системы кровообращения (в т.ч.цереброваскулярной и ищемической болезней), случаев на 100000 населения |
-0,638 |
-0,406 |
1,000 |
0,986 |
0,057 |
-0,104 |
0,725 |
-0,121 |
-0,587 |
0,017 |
|
Снижение общей смертности, на 1 000 населения |
-0,604 |
-0,426 |
0,986 |
1,000 |
0,057 |
-0,115 |
0,694 |
-0,140 |
-0,610 |
-0,004 |
|
Заболеваемость острым гепатитом В, случаев на 100 000 населения |
-0,704 |
-0,708 |
0,057 |
0,057 |
1,000 |
0,651 |
0,270 |
0,711 |
-0,249 |
0,717 |
|
Заболеваемость краснухой, случаев на 100 000 населения |
-0,530 |
-0,601 |
-0,104 |
-0,115 |
0,651 |
1,000 |
0,214 |
0,749 |
0,177 |
0,672 |
|
См ертность от транспортных травм всех видов, случаев на 100 000 населения |
-0,726 |
-0,548 |
0,725 |
0,694 |
0,270 |
0,214 |
1,000 |
0,337 |
-0,543 |
0,447 |
|
Младенческая смертность на 1 000 родившихся живыми |
-0,669 |
-0,490 |
-0,121 |
-0,140 |
0,711 |
0,749 |
0,337 |
1,000 |
-0,271 |
0,966 |
|
Численность врачей на 10 000 человек населения, чел. |
0,605 |
0,393 |
-0,587 |
-0,610 |
-0,249 |
-0,238 |
-0,543 |
-0,271 |
1,000 |
-0,364 |
|
Число абортов, на 1000 женщин в возрасте 15-49 лет |
-0,766 |
-0,492 |
0,017 |
-0,004 |
0,717 |
0,672 |
0,447 |
0,966 |
-0,364 |
1,000 |
Таблица 4. Корреляционная матрица индикаторов ГИП и показателя эффективности в сфере образования
|
Индикаторы, влияю щие на показатель среднего балла ЕГЭ по матем атике |
E 2 |
N 21 |
N 25 |
N 27 |
|
E 2 |
1,000 |
-0,337 |
0,368 |
0,338 |
|
Чи сло государственных и муниципальных ОУ на начало учебного года , ед. |
-0,337 |
1,000 |
-0,236 |
-0,310 |
|
Число сам остоятельных государ ственных и муниципальных образовательных учреждений СПО на нач ало учебного года, ед. |
0,368 |
-0,236 |
1,000 |
0,271 |
|
Число самостоятельных об разо вательных учр ежден ий ВПО на начало учебного года, ед. |
0,338 |
-0,310 |
0,271 |
1,000 |
Таблица 5. Корреляционная матрица индикаторов ГИП и показателя эффективности в сфере ЖКХ
Многофакторная модель эффективности системы здравоохранения региона имеет вид:
Е = F (N N N N N )
1 1 V' 11 , 12 , 19 , 110 , 112 ) .
Анализ индикаторов эффективности региональной системы образования (табл. 4) показывает умеренную по шкале Чеддока корреляцию выбранных индикаторов с целевым показателем и низкую корреляцию между собой, поэтому все они являются факторами эконометрической модели. Заметная отрицательная корреляция между индикатором «число государственных и муниципальных образовательных учреждений (ОУ)» и показателем «средний балл ЕГЭ по математике» объясняется снижением качества образования в общеобразовательном звене. Положительная корреляция между индикатором «число учреждений высшего профессионального образования (ВПО)» и показателем «средний балл ЕГЭ по математике» объясняется тем, что с увеличением числа ВУЗов в них уменьшается количество бюджетных мест, а это в свою очередь приводит к увеличению конкурса при поступлении и увеличению значения среднего балла ЕГЭ по математике.
Увеличение числа учреждений среднего профессионального образования (СПО) обусловливает относительное снижение численности сдающих ЕГЭ за счет наименее успевающих выпускников, что также приводит к увеличению среднего балла ЕГЭ по математике.
Следовательно, многофакторная модель эффективности системы образования региона имеет вид:
E 2 = F 2 ( N 21 , N 25 , N 27 ) .
Анализ индикаторов эффективности региональной системы жилищно-коммунального хозяйства (табл. 5) показывает заметную и тесную по шкале Чеддока корреляцию выбранных ин- дикаторов с целевым показателем. Высокая корреляция между индикаторами «годовой объем ввода жилья» и «общая площадь жилых помещений» ( rN31N32 = 0,869 ) свидетельствует об их функциональной взаимосвязи и позволяет не включать в модель индикатор «годовой объем ввода жилья», поскольку rE 1 N32 > rE 1 N31 . Несмотря на высокую корреляцию между индикаторами «объем индивидуального жилищного строительства» и «количество семей, получивших государственную поддержку в приобретении жилья» ( rN34N310 = 0,897 ), оба индикатора следует включить в модель, так как логически данные индикаторы не взаимосвязаны: динамика индивидуального жилищного строительства предопределена тенденцией роста денежных доходов населения, тогда как на динамику показателя N310 влияет целевое государственное финансирование. Высокое значение коэффициента корреляции между индикатором «общая площадь жилых помещений» и индикатором «количество молодых семей, получивших государственную поддержку в приобретении жилья», ( rN32N34 = 0,778 ) не обусловлено внутрисистемными связями, так как общая площадь жилых помещений растет вследствие влияния, главным образом, макроэкономической ситуации на строительном рынке, поэтому эти индикаторы будут включены в модель.
Многофакторная модель эффективности системы жилищного хозяйства региона имеет вид:
E 3 = F 3 ( N 32 , N 34 , N 36 , N 39 , N 310 ) .
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ИНДИКАТОРОВ ГИП И ИНДИКАТОРОВ РЕГИОНАЛЬНОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
На основе анализа различных методологических подходов [2, 5-12, 15, 16, 18-21] к оценке уровня социально-экономического развития региона была выделена следующая система индикаторов (табл. 6).
Выявим на основе методов корреляционного анализа (табл. 7) региональные экономические индикаторы, которые оказывают наибольшее влияние на индикаторы ГИП, выбранные для включения в эконометрическую модель динамики социальных показателей.
Анализ влияния региональных экономических индикаторов на динамику индикаторов региональной системы здравоохранения приводит к следующим многофакторным эконометричес- ким
N
N 19
моделям:
fil (I%прож.мин.. ), N12 _ f12 (Iожид.лет f19 (1 ОПП ,1 безрб. ) , N112 f i12(1 ОПП, 1Дендоход) .
Таблица 6. Система индикаторов социально-экономического уровня развития региона
|
№ |
Группа индикаторов |
Наименование индикатора |
Обозначение |
|
1 |
Валовые региональные экономические индикаторы |
Валовой региональный продукт |
I ВРП |
|
Объем сельскохозяйс тве нной продукции |
I ОСП |
||
|
Объем промышленного производства |
I ОПП |
||
|
Оборот розничной торговли |
I ОРТ |
||
|
Объем платных услуг населению |
I ОПУ |
||
|
Оборот общественного пи та ния |
I ООП |
||
|
Объем работ, выполненн ых по виду деятельности «строительство» |
I строит . |
||
|
2 |
Индексные региональные экономические индикаторы |
Индекс потребительских цен |
I ИПЦ |
|
Индекс динамики процентной ставки по депозитам |
I % деп . |
||
|
Индекс роста доходов консолидированного бюджета |
I доход . бюдж . |
||
|
Индекс цен производителей промышленных товаров |
I ИЦПП |
||
|
3 |
Валовые экономические индикаторы предприятий региона |
Инвестиции в основной капитал |
I ИОК |
|
Стоимость основных фондов отраслей эконом ики |
I ОФ |
||
|
Объем просроченной задолженности по заработной плате |
I задолж . ЗП |
||
|
Прибыль предприятий региона |
I пр ибыль |
||
|
4 |
Удельные индикаторы доходов населения региона |
Среднемесячные денежные доходы на душу населения |
I ден . доход |
|
Среднемесячная номинальная заработная плата |
I но м . ЗП |
||
|
5 |
Демографические индикаторы региона |
Ожидаемая продолжительность жизни |
I ожид . лет |
|
Коэффициент рождаемости |
I рожд . |
||
|
Миграционный прирост |
I мигр . |
||
|
Среднегодовая численность занятых в экономике к численности населения |
I занят . эк . |
||
|
Уровень безработицы |
I безра б . |
||
|
6 |
Инд икаторы распределения доходов населения региона |
Величина прожиточного минимума |
I пр ожит . мин . |
|
Покупательная способность населения |
Iпокуп . сп . |
||
|
Фактическое конечное потребление домашних хозяйств |
I по тр ебл . ДХ |
||
|
Средний размер назначенных месячных пенсий |
I пенс . |
||
|
Средний размер вклада физ.лиц на рублевых счетах в Сберегательном банке |
I вкла д |
||
|
Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума |
I % прож . мин . |
||
|
Коэффициент Джинни |
I Дж . |
||
|
Коэффициент фондов |
I фонд |
Факторы I ООП , I потребл . ДХ , I Дж . не включены в модель индикатора N 11 , поскольку имеет место высокая корреляция этих динамических рядов с рядом I % прож . мин .. :
r (I% прож.мин , IООП )_ _0,63 , r (I % прож.. мин. , I потребл . ДХ ) 0,55 , r (I % прож. мин.,1 Дж. ) 0,64 ;
по той же причине в модель индикатора N 12 не включен фактор r ( I % прож.мин. , 1 ожид.лет )= “ 0,81 .
Модель индкатора N 19 включает в себя только один индикатор I ОПП из группы «Валовые региональные экономические индикаторы», поскольку все динамические ряды индикаторов этой группы имеют высокую (близкую к единице) корреляцию между собой, а также с индикаторами других групп, кроме группы «Демографические индикаторы региона», из которой фактором является индикатор I безрб . , имеющий наиболее высокую корреляцию с N 19 . Аналогично составлена модель индикатора N 112 : индикаторы I ОПП из группы «Валовые региональные экономичес-
Таблица 7. Корреляционная матрица региональных экономических индикаторов и индикаторов ГИП
|
Экономические индикаторы |
Индикаторы ГИП |
||||||||||||
|
N11 |
N12 |
N19 |
N110 |
N112 |
N21 |
N25 |
N27 |
N32 |
N34 |
N36 |
N39 |
N310 |
|
|
I ВРП |
0,59 |
-0,28 |
-0,89 |
0,49 |
-0,95 |
-0,43 |
0,77 |
0,32 |
0,98 |
0,86 |
0,51 |
0,62 |
0,92 |
|
I ОСП |
0,52 |
-0,20 |
-0,90 |
0,41 |
-0,95 |
-0,40 |
0,66 |
0,26 |
0,97 |
0,83 |
0,40 |
0,59 |
0,92 |
|
I ОПП |
0,59 |
-0,22 |
-0,91 |
0,50 |
-0,96 |
-0,50 |
0,77 |
0,33 |
0,98 |
0,85 |
0,47 |
0,58 |
0,89 |
|
I ОРТ |
0,59 |
-0,26 |
-0,90 |
0,44 |
-0,96 |
-0,42 |
0,73 |
0,32 |
0,99 |
0,81 |
0,49 |
0,61 |
0,91 |
|
I ОПУ |
0,63 |
-0,31 |
-0,88 |
0,46 |
-0,95 |
-0,38 |
0,72 |
0,35 |
0,99 |
0,80 |
0,54 |
0,60 |
0,89 |
|
I ООП |
0,64 |
-0,30 |
-0,89 |
0,44 |
-0,95 |
-0,38 |
0,73 |
0,35 |
0,98 |
0,82 |
0,53 |
0,59 |
0,90 |
|
I строит . |
0,52 |
-0,36 |
-0,83 |
0,54 |
-0,91 |
-0,34 |
0,82 |
0,25 |
0,95 |
0,86 |
0,56 |
0,69 |
0,94 |
|
I ИПЦ |
-0,38 |
-0,24 |
0,66 |
-0,04 |
0,60 |
0,54 |
-0,25 |
0,17 |
-0,57 |
-0,37 |
0,23 |
-0,15 |
-0,47 |
|
I % деп . |
0,34 |
-0,01 |
-0,55 |
0,28 |
-0,56 |
-0,30 |
0,28 |
0,39 |
0,50 |
0,38 |
0,26 |
-0,04 |
0,53 |
|
I доход . бюдж . |
-0,25 |
0,38 |
0,20 |
-0,37 |
0,28 |
0,01 |
-0,30 |
-0,44 |
-0,34 |
-0,25 |
-0,55 |
-0,04 |
-0,33 |
|
I ИЦПП |
-0,66 |
0,18 |
0,44 |
-0,03 |
0,44 |
0,36 |
-0,46 |
-0,46 |
-0,49 |
-0,37 |
-0,27 |
-0,01 |
-0,34 |
|
I ИОК |
0,58 |
-0,32 |
-0,87 |
0,48 |
-0,93 |
-0,35 |
0,76 |
0,31 |
0,97 |
0,87 |
0,53 |
0,66 |
0,92 |
|
I ОФ |
0,56 |
-0,24 |
-0,90 |
0,46 |
-0,97 |
-0,45 |
0,73 |
0,35 |
1,00 |
0,80 |
0,49 |
0,59 |
0,90 |
|
I задолж . ЗП |
-0,21 |
-0,35 |
0,87 |
-0,16 |
0,84 |
0,64 |
-0,25 |
-0,04 |
-0,76 |
-0,48 |
0,10 |
-0,37 |
-0,63 |
|
I прибыл ь |
0,54 |
-0,32 |
-0,76 |
0,53 |
-0,81 |
-0,30 |
0,79 |
0,25 |
0,84 |
0,89 |
0,50 |
0,65 |
0,86 |
|
I де н . дох од |
0,58 |
-0,31 |
-0,87 |
0,49 |
-0,95 |
-0,40 |
0,76 |
0,31 |
0,99 |
0,81 |
0,54 |
0,64 |
0,91 |
|
I ном . ЗП |
0,59 |
-0,31 |
-0,88 |
0,48 |
-0,95 |
-0,39 |
0,76 |
0,32 |
0,99 |
0,83 |
0,54 |
0,63 |
0,92 |
|
I ожид . лет |
0,60 |
-0,76 |
-0,49 |
0,61 |
-0,62 |
0,03 |
0,81 |
0,29 |
0,74 |
0,73 |
0,87 |
0,67 |
0,75 |
|
I рожд . |
0,62 |
-0,15 |
-0,92 |
0,37 |
-0,95 |
-0,50 |
0,65 |
0,46 |
0,97 |
0,70 |
0,42 |
0,41 |
0,84 |
|
I ми гр . |
0,20 |
0,03 |
0,47 |
0,05 |
0,48 |
0,02 |
-0,10 |
0,26 |
-0,49 |
-0,36 |
0,04 |
-0,60 |
-0,59 |
|
I занят . эк . |
0,53 |
0,44 |
-0,75 |
0,06 |
-0,63 |
-0,73 |
0,15 |
0,46 |
0,53 |
0,29 |
-0,17 |
-0,31 |
0,35 |
|
Iбезраб . |
-0,46 |
-0,26 |
0,84 |
-0,18 |
0,80 |
0,75 |
-0,41 |
-0,40 |
-0,73 |
-0,55 |
0,02 |
-0,07 |
-0,62 |
|
Iпрожит . мин . |
0,54 |
-0,22 |
-0,90 |
0,42 |
-0,97 |
-0,45 |
0,70 |
0,30 |
1,00 |
0,79 |
0,46 |
0,62 |
0,90 |
|
I покуп . сп . |
0,79 |
-0,47 |
-0,69 |
0,62 |
-0,75 |
-0,29 |
0,77 |
0,51 |
0,79 |
0,69 |
0,73 |
0,34 |
0,72 |
|
I потреб л . ДХ |
0,64 |
-0,01 |
-0,74 |
0,04 |
-0,73 |
-0,34 |
0,26 |
0,42 |
0,74 |
0,47 |
0,24 |
0,24 |
0,51 |
|
I пенс . |
0,47 |
-0,36 |
-0,81 |
0,47 |
-0,91 |
-0,33 |
0,76 |
0,25 |
0,97 |
0,79 |
0,56 |
0,72 |
0,90 |
|
I вклад |
0,63 |
-0,28 |
-0,89 |
0,43 |
-0,96 |
-0,39 |
0,72 |
0,36 |
0,99 |
0,79 |
0,52 |
0,58 |
0,90 |
|
I % прож . мин . |
-0,82 |
0,55 |
0,49 |
-0,61 |
0,56 |
0,18 |
-0,73 |
-0,57 |
-0,63 |
-0,59 |
-0,79 |
-0,24 |
-0,53 |
|
I Дж . |
0,62 |
-0,06 |
-0,92 |
0,30 |
-0,94 |
-0,49 |
0,52 |
0,39 |
0,92 |
0,66 |
0,35 |
0,35 |
0,81 |
|
I фонд |
0,64 |
-0,01 |
-0,92 |
0,23 |
-0,93 |
-0,50 |
0,46 |
0,43 |
0,90 |
0,62 |
0,30 |
0,30 |
0,76 |
|
кие индикаторы» и I ден . доход из группы «Удель- Модель индикатора N 25 включает в себя ин- ные индикаторы доходов населения региона» дикатор I строит . из группы «Валовые регио-имеют наиболее высокую корреляцию с N 112 ; ди- нальные экономические индикаторы» и индика-намические ряды индикаторов из других групп тор I прибыль . из группы «Валовые экономичес-тесно связаны с индикаторами из этих групп. кие индикаторы предприятий региона» с Многофакторные эконометрические модели наиболее высокими коэффициентами корреля-индикаторов региональной системы образования ции соответствующих динамических рядов; ди-имеют вид: намические ряды индикаторов из других групп N _ f / 1 i \ тесно связаны с индикаторами из этих групп. В 25 25 строит . , прибыль . , модель индикатора N 27 включены два индика- N _ f С I J J ) тоРа 1 рожД. ,1 занят . эк .. из гРУппЫ «Демографичес- 27 27 рожд . , занят . эк .. , покуп . сп . . кие индикаторы региона» поскольку корреля- |
|||||||||||||
Ция между ними низк2ая r ( I рожд. , I занят.эк^ - 0,6 , а также индикатор I покуп . сп . , имеющий низкий коэффициент корреляции в вышеперчисленными r ( I I J ) - 0.5.
рожд . , покуп . сп . , .
Аналогично рассуждая, построены многофакторные эконометрические модели индикаторов региональной системы жилищного хозяйства:
n„ f Лi , i ).
32 32 строит . , прож . мин . ,
-
34 34 прибыль , ден . доход ,
-
N 39 f 39 ( I строит . ) ,
-
N 310 f 310 ( I Ден . ДохД , 1 ОСП ) .
Отметим, что эконометрические модели зависимостей индикаторов ГИП N 110 , N 21 , N 36 от региональных экономических индикаторов не сформированы, поскольку их корреляционные связи не являются тесными по шкале Чеддока; на указанные индикаторы ГИП основное влияние оказывает государственное финансирование соответствующих программ, то есть:
N 110 = f™ Ф 1 ) , N 21 - f 21 Ф 2 ) , N 36 = f 36 ( Ф 3 ) .
РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
Разработанная трехуровневая многофакторная эконометрическая модель социально-экономического развития региона представляет собой комплекс трех моделей, критериями в которых выступают показатели эффективности приоритетных государственных социальных программ. Трехуровневая структура модели является основой поэтапного формирования функциональных взаимосвязей критериев и факторов социальноэкономического развития региона.
На первом этапе выделены индикаторы ГИП, оказывающие наибольшее влияние на показатели эффективности государственных проектов
E 1 - F 1 (N 11 , N 12 , N 19 , N 110 , N „2 ) ,
E 2 - F 2 ( N 21 , N 25 , N 27 ) ,
E 3 - F 3 ( N 32 , N 34 , N 36 , N 39 , N 3,0 ) .
Благодаря этому значительно сокращена трудоемкость второго этапа, на котором определены региональные экономические индикаторы, динамические ряды которых в ретроспективе имели наиболее тесную корреляционную связь с выбранными индикаторами ГИП или с динамикой государственного финансирования указных направлений:
Ny - /y(.Ik,Фi), i = 1,2,3, j - 1,...,J,k- 1,...,K.
Третий этап предполагает формирование «вложенных» моделей вида
E i - Fi ( N y ( I k , Ф ) ), i = 1,^.3, j - 1,...J,k - 1,...K , путем подстановки функций f ij ( I k , Ф i ) первого уровня в функции F i ( N j ) второго уровня.
Анализ показал, что на динамику изменения выбранных индикаторов ГИП оказывают влияние несколько важнейших региональных экономических индикаторов. Из группы «Валовые региональные экономические индикаторы» в этот набор факторов вошли индикатор I строит . , тесно положительно коррелирующий с четырьмя индикаторами ГИП N 25 , N 32 , N 39 , N 310 , индикатор I ОПП , существенно отрицательно влияющий на два индикатора ГИП N 19 , N 112 , индикатор iОСП , положительно связанный с динамикой индикатора N 310 . Из группы «Валовые экономические индикаторы предприятий региона» фактором является I прибыль , для которого проявляется положительная корреляционная связь с двумя индикаторами ГИП N 25 , N 34 . В группе «Удельные индикаторы доходов населения региона» индикатор I ден . доход отрицательно влияет на индикатор N 112 и положительно связан с динамикой индикатора N 34 . Из групп «Демографические индикаторы региона» и «Индикаторы распределения доходов населения региона» выделены шесть индикаторов, каждый из которых является фактором изменения одного индикатора ГИП: на индикатор N 27 положительно влияют индикаторы I рожд . , I ; индикаторы I безраб . , занят . эк .
I прожит . мин . , I покуп . сп . тесно положительно связаны с динамикой индикаторов N 19 , N 32 , N 27 соответственно; индикатор I % прож . мин . резко отрицательно влияет на значение индикатора N 11 .
Другие региональные экономические индикаторы не вошли в эконометрические модели индикаторов ГИП ввиду их недостаточно тесной связи с динамикой индикаторов ГИП либо в силу наличия их тесной связи между собой.
Разработанная трехуровневая многофакторная эконометрическая модель социально-экономического развития региона имеет практическое значение как при непосредственном использовании в процедурах сценарного прогнозирования изменений критериев ГИП в связи с вариациями экономических индикаторов и объемов государственного финансирования, так и при построении регрессионных многофакторных моделей развития.
Список литературы Трехуровневые многофакторные модели приоритетных направлений социально-экономического развития региона
- Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики [Текст] Айвазян С.А., Мхитарян В.С./Москва. Издательское объединение “ЮНИТИ”, 1998. 408 с.
- Бобылев, С.Н. Индикаторы устойчивого развития: региональное измерение. [Текст]/С.Н. Бобылев. -М.: Акрополь, ЦЭПР, 2007. 60 с
- Васильева М.В., Совершенствование управления экономикой регионов на основе формирования эффективной системы государственного и муниципального финансово-бюджетного контроля: методология, концепция, перспективы: [Текст]/М.В. Васильева. -Волгоград: Изд. Волгоградского государственного университета, 2011. -550 с. -35 п.л
- Гаврилова, Т.В. Принципы и методы исследования качества жизни населения, [Текст]//Технологии качества жизни. -2004. -Т. 4, № 2. -C. 1-11
- Герасимов, А.Н. Стратегический мониторинг социально-экономического развития муниципальных образований [Текст]/А.Н. Герасимов//Система государственного управления в XXI веке: проблемы и перспективы развития. -М.: Финансовая академия при Правительстве РФ, 2005. С. 67-78
- Горлач, Б.А. Прогнозирование объемов продаж в модели управления запасами [Текст]/Горлач Б.А., Чуйкова Ю.С.//Вестник Самарского государственного экономического университета. 2008. № 8. С. 129-133
- Громыко, Г.Л. Социальная дифференциация территорий внутри региона. [Текст]/Г.Л. Громыко, Е.М. Спиридонова//Вопросы статистики. 2010, № 5. С. 39-43
- Дудкин В., Петров Ю. Индикативное планирование -механизм координации деятельности государственных и негосударственных субъектов управления экономикой, [Текст], Российский экономический журнал № 6, 1998 с.38-59
- Завьялов, Ф.Н. Актуальные проблемы управления социальным развитием региона: Методологический аспект. [Текст]/Ф.Н. Завьялов, Г.Г. Коновалова, Е.М. Спиридонова Ярославль: ЯрГУ, 2003. -296 с
- Кузнецова, О.А. Управление кредитным риском с использованием модели многослойного персептрона (MLP), обученного алгоритмом обратного распространения ошибки для решения задачи формирования образа заемщика банка, на примере структуры сети, характеризующейся двойной размерностью [Текст]/Кузнецова О.А., Кузнецов А.В.//Вестник Самарского государственного университета. 2006. №8. С.159-168
- Менова, Н. Ф. Сравнительный анализ индексов развития городов Уральского федерального округа [Электронный ресурс]/Н.Ф. Менова, В. Р. Цибульский//Вестник кибернетики. Тюмень: Изд-во ИПОС СО РАН, 2002. Вып. 1.: www.ipdn.ru
- Об утверждении Унифицированной системы показателей, характеризующих социально-экономическое положение муниципального образования: Постановление Государственного комитета РФ по статистике от 09.01.1998 №2, [Электронный ресурс]/Консультант Плюс. Законодательство, версия Проф.: www.consultant.ru
- Петров А.Н., Индикативное планирование: теория и пути совершенствования, [Текст], Знание, -СПб, 2000. С. 51-54
- Программы реализации приоритетных национальных проектов «Образование», «Здоровье», «Доступное и комфортное жилье -гражданам России» на 2009-2012 годы. Утверждены Советом при Президенте Российской Федерации по реализации приоритетных национальных проектов и демографической политике 24.12.2008 г. [Электронный ресурс]/Сайт Президента РФ: state.kremlin.ru/council
- Рамзаев, М.В. Модели и механизмы управления конкурентоспособностью муниципальных образований на основе инвестиционного развития (на примере малых городов Самарской области) [Текст]/М.В. Рамзаев//Экономические науки. №59, 2009. С.376-381
- Самарина, В.П. Социально-экономическое развитие проблемных регионов: теоретико-методологичекий аспект [Текст]/В.П. Самарина. -Старый Оскол: ТНТ, 2010. 128 с
- Самарская область в цифрах [Электронный ресурс]/Сайт Министерства экономического развития, инвестиций и торговли Самарской области: www.economy.samregion.ru
- Световцев, М.Н. Комплексная оценка инвестиционной привлекательности административных районов области (на примере Курской области) [Текст]/М.Н. Световцев//Развитие уровней и элементов финансовой системы в условиях трансформирующейся экономики. Под ред. Т.А. Световцевой. Курск: КурскГТУ, 2006. С. 45-55
- Спиридонова, Е.М. Обобщающая оценка социального развития Ярославской области [Текст]/Е.М. Спиридонова//Вестник ЯрГУ. 2010. № 3. С. 116-122
- Суриков, А.К. Основные показатели уровня жизни населения в условиях рыночной экономики [Текст]/А.К. Суриков//Вестник статистики. 1992. № 12. С. 11-15
- Шеховцева, Л.С. Концепция стратегического управления развитием региона [Текст]/Л.С. Шеховцева//Вестник Мурманского государственного технического университета. 2006. Т. 9. №12. С. 690-693
