Влияние социально-экономических показателей на объем внешней торговли в регионах

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice

УДК 332.1:519.86                                  

Развитие внешней торговли в регионах является важным аспектом национальной экономической безопасности и роста экономики страны. Финансово-экономический кризис, ограничения и санкции, введённые западными странами, делают развитие внешнеторговой деятельности регионов ещё более актуальным. Специализация национальных экономик на международной арене требует создания подходящих условий для экономической стабильности и развития промышленности [1-3]. Одним из эффективных инструментов для этого является сбалансированное развитие внешнеэкономической деятельности субъектов страны, что позволяет преодолеть сырьевую зависимость отечественной экономики.

Цель следующего исследования заключается в определении ключевых факторов формирования внешнеэкономического потенциала регионов России, выражающегося в объеме внешней торговли в данном регионе, с помощью проведения регрессионного анализа с построением модели множественной регрессии.

В ходе работы была сформирована база с численностью населения субъектов РФ и отсортирована по возрастанию, после чего было выделено 30 самых густонаселенных субъектов. Такие регионы были включены в выборку и последующий анализ осуществлялся на основе их показателей, размещенных на сайте федеральной службы государственной статистики .

В результате литературного обзора были определены основные социальноэкономические признаки, которые могут оказывать влияние на формирование внешнеэкономического потенциала региона [4-7]. Так, в качестве факторных переменных были включены: количество высших учебных заведений, осуществляющих свою деятельность на территории субъекта, количество прибывших в субъект международных мигрантов, уровень инновационного развития субъекта, максимальная ставка налога на ведение бизнеса и осуществления предпринимательской деятельности, степень развития инновационных технологий в субъекте и использование в предпринимательской деятельности, в частности искусственного интеллекта. Важным преимуществом любой территории являются ее полезные ископаемые, поэтому их объем тоже был включен как факторный признак. Также было принято решение использовать в модели фиктивную переменную, обозначающую приближённость субъекта к границе России. В качестве результативной переменной включен объем внешней торговли в субъекте.

Таким образом, исходная модель принимала следующий вид:

У = a + Ых1 + Ь2х2 + •••+ Ь7х7 + е где Y — объем внешней торговли, x1 — приближенность субъекта к границе, x2 — количество прибывших международных мигрантов, x3 — Объем отгруженных полезных ископаемых, x4 — Использование ИИ, x5 — Уровень инновационной активности организаций, x6 — Максимальная ставка УСН, x7 — Количество Высших учебных заведений, b — коэффициент регрессии, a — совокупность всех неучтенных в модели факторов, e — случайная составляющая в модели.

Следующим этапом исследования выступила идентификация модели, в результате которой данные были признаны однородными, кроме того, по коэффициенту детерминации было определено, что наиболее подходящей функцией для модели является степенная.

Перед проведением регрессионного анализа данные выборки были прологарифмированы, исходя из того, что в качестве подходящей функции была выбрана степенная. На первом этапе регрессионного анализа с помощью P-значения и стандартной ошибки обозначена необходимость удаления константы, после повторного проведения анализа была удалена фиктивная переменная, коэффициент которой также оказался незначим при условии, что Значимость F и коэффициент корреляции указывали на качественную модель [8].

В ходе проведения нескольких повторных регрессионных анализов было удалено несколько переменных, коэффициенты которых оказывались незначимыми по показателю стандартная ошибка и P-значение. В результате такой манипуляции были удалены: уровень инновационной активности, максимальная ставка УСН, использование ИИ в организациях.

На последнем этапе анализа модель признана качественной по следующим критериям: Коэффициент корреляции = 0,99, коэффициент детерминации = 0,99, Значимость F - 0%.

Исходя из Таблицы, коэффициенты переменных x2, x3, x7 признаны значимыми, что лежит в основе последующих рассуждений.

Таблица

ОЦЕНКА ЗНАЧИМОСТИ КОЭФФИЦИЕНТОВ МОДЕЛИ.

	X2	X3	X7
b	0,68	0,31	1,07
Стандартная ошибка	0,29	0,05	0,27
P - значение	3%	0%	0%

X2 – количество прибывших международных мигрантов, X3 – Объем отгруженных полезных ископаемых, X7 – Количество Высших учебных заведений

В результате проведенного регрессионного анализа уравнение выглядит следующим образом:

У = х2°'68 * хЗ0’31 * х7Х07

где x2 – количество прибывших международных мигрантов, x3 – Объем отгруженных полезных ископаемых, x7 – количество Высших учебных заведений.

На Рисунке представлено, насколько построенная модель соответствует исходным данным.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 192021 2223 24252627282930

^^^^» модель ^^^ Y

Рисунок. Соответствие модели исходным данным

На основе построенного графика соответствия построенной модели исходным данным и после дополнительной проверки модели на наличие автокорреляции и мультиколлинеарности можно признать построенную модель достоверной [9].

В результате проведенного исследования выяснилось, что наиболее значимыми для формирования внешнеэкономического потенциала региона является объем полезных ископаемых, количество высших учебных заведений и количество прибывших международных мигрантов. Так, при увеличении x2 на единицу объем внешней торговли увеличится на 680 тыс. долл., при увеличении x3 — на 310 тыс. долл., при росте x7 – на 1,07 млн. долл.

Таким образом, на объем внешней торговли напрямую влияет количество высших учебных заведений, осуществляющих свою деятельность на территории региона, то есть доступность образования, которое выражается в количестве бюджетных и платных мест на различные образовательные программы. Безусловно, для повышения внешнеэкономического потенциала региона важна не только количественная оценка уровня образования, но и качество предоставляемых образовательных услуг. В представленной модели учтены только количественные показатели, поэтому при оценке коэффициента не стоит забывать, что количество университетов и качество образования являются неотъемлемой частью друг друга.

Также значимым фактором стал показатель международной миграции. Приток мигрантов способствует обмену знаниями, культурной и деловой интеграции, а также развитию трудовых ресурсов, что благоприятно сказывается на внешнеэкономической деятельности региона.

Наконец, объем полезных ископаемых, имея прямое отношение к природно-ресурсной базе региона, выступает важным источником экспорта. Он формирует основу для привлечения иностранных инвестиций и расширения международного сотрудничества.

В целях повышения внешнеэкономического потенциала отдельно взятых регионов необходимо уделять внимание уровню образования, включая доступность образовательных программ высшего образования населению, и инфраструктуры субъектов.