Статистическое исследование конечного использования валовой добавленной стоимости регионов Российской Федерации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.12, кандидат экономических наук Марков, Владимир Александрович

• Марков, Владимир Александрович
• кандидат экономических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Марков, Владимир Александрович

Введение

Глава 1. Валовая добавленная стоимость (ВДС) региона: экономическое содержание, элементы и методы расчета на стадии конечного использования

1.1. Экономическая сущность показателя ВДС, рассчитанного методом конечного использования на уровне региона РФ

1.2. Состав и методика определения расходов институциональных секторов на конечное потребление на уровне региона

1.3. Расчет валового сбережения и его элементов на региональном уровне

Глава 2. Статистическое исследование структурно-динамических процессов в конечном использовании ВДС регионов Российской

Федерации

2.1. Статистическое исследование структуры и структурных сдвигов в

ВДС Саратовской области на стадии конечного использования

2.2. Совершенствование методов корректировки объема использованной ВДС регионов РФ с учетом территориальных различий цен

2.3. Анализ изменений в структуре конечного использования ВДС по регионам России в сопоставимых ценах ^

Глава 3. Многомерный статистический анализ конечного использования ВДС регионов РФ (в расчете на душу населения)

3.1. Построение интегральных оценок и ранжирование регионов по объему конечного использования ВДС

3.2. Многомерная классификация регионов РФ по уровню конечного использования ВДС

3.3. Статистический анализ канонических корреляций результативных и факторных показателей конечного использования ВДС

3.4. Построение регрессионных моделей конечного использования ВДС регионов РФ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Статистическое исследование конечного использования валовой добавленной стоимости регионов Российской Федерации»

Актуальность темы диссертационного исследования определяется необходимостью расширения информационных и аналитических возможностей системы региональных счетов (СРС)* и развития методологии ее анализа, а также необходимостью осуществления комплексной характеристики процессов конечного потребления и накопления не только для отдельного региона, но и для сравнительной характеристики использования ВДС во всех субъектах Российской Федерации с учетом объективно существующих различий.

Одним из важнейших подходов к изучению уровня и динамики показателей конечного использования ВДС в настоящее время является региональный анализ. Интенсивное формирование рыночной среды в 90-е годы оказало значительное влияние на территориальную дифференциацию экономических и социальных показателей развития субъектов РФ, содействовало их все большей поляризации. Процесс региональной поляризации в значительной мере определен характером экономического развития в каждом отдельном регионе. Вследствие этого актуальной и важной становится задача выявления особенностей развития регионов, проведения межрегионального анализа.

Степень разработанности проблемы. Переход российской статистики к международной методологии СНС обусловил необходимость разработки региональных показателей результатов экономической деятельности. t

Система региональных показателей актуальна для России, как ни для какой другой страны, ввиду огромных межрегиональных различий как по социально-демографическим, природно-климатическим, так и по экономико-политическим условиям. До настоящего времени основное внимание уделялось проработке методологических основ построения показателя произведенной ВДС на уровне отдельного региона, анализу эффективности производства, вклада отдельных секторов и отраслей в создание ВДС региона.

- перечень всех сокращений, использовавшихся в диссертации, см. в Приложении 1.

Перспективные направления научного исследования сосредоточены на решении проблем определения показателей использования региональной ВДС, устранении методологических сложностей при расчете элементов конечного использования на региональном уровне.

Разработка методов подробного и всестороннего анализа конечного использования ВДС на уровне отдельного региона до настоящего времени остается приоритетной как для теоретического, так и для практического применения.

Методологические разработки анализа региональных показателей экономической деятельности осуществлялись в трудах российских ученых: Б.И. Башкатова, А.Г. Гранберга, Е.В. Заровой, Ю.Н. Иванова, Н.П. Киселевой, Г.Д. Кулагиной, B.C. Мхитаряна, Б.П. Плышевского, В.М. Рябцева, Б.Т. Рябушкина, B.C. Сутягина, Т.П. Теплухиной, Г.Р. Хасаева, К.Г. Чобану, Г.И. Чудилина и др.

Проблема региональных расчетов результатов экономической деятельности в настоящее время стоит особенно остро, разработки методологических подходов к определению системы показателей использования произведенной ВДС ведутся в нашей стране только с начала 90-х годов. Вследствие этого до настоящего времени всесторонний статистический анализ в полном объеме не проводился по причине отсутствия накопленной информационной базы по всем показателям, характеризующим объем, структуру и тенденции изменения конечного использования ВДС регионов России.

Теоретические разработки и методики расчетов продолжают уточняться и корректироваться. В теоретическом и прикладном плане существует проблема обеспечения методологической сопоставимости показателей, характеризующих конечное использование ВДС. Например, расчет конечного потребления домашних хозяйств и выборочные обследования бюджетов домашних хозяйств построены на различных методологических принципах. Эта и другие нерешенные проблемы обуславливают необходимость проведения теоретических и прикладных исследований в данной области.

Целью исследования является статистическая оценка конечного использования ВДС регионов Российской Федерации для всесторонней характеристики структуры и динамики использования, а также с целью межрегиональных сравнений.

Исходя из цели исследования, поставлены и решены следующие задачи:

- исследование теоретических основ и анализ существующих недостатков построения региональных показателей конечного использования ВДС;

- разработка методики построения ВДС по элементам конечного использования на региональном уровне;

- совершенствование методики пересчета элементов конечного использования ВДС регионов РФ в сопоставимые цены для устранения межрегиональных различий и динамики цен за период;

- типологизация регионов РФ по объему и структуре конечного использования ВДС в расчете на душу населения;

- выявление основных факторов, определяющих процесс конечного использования ВДС в регионах, с помощью проведения многомерного статистического анализа и построение моделей, достоверно отражающих данный процесс.

Предметом исследования является конечное использование ВДС в регионах Российской Федерации.

Объектом исследования является валовая добавленная стоимость и элементы ее конечного использования в регионах Российской Федерации.

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют научные труды и разработки отечественных и зарубежных ученых по проблемам определения региональной ВДС на стадии конечного использования, методологические материалы международных организаций (ООН, ОЭСР, Евростат, Статкомитет СНГ и др.) и Федеральной службы государственной статистики РФ по региональным расчетам ВДС.

Фундаментальной методологической разработкой, положенной в основу исследования, является стандарт системы национальных счетов 1993 года (СНС-93).

Эмпирическую и информационную основу исследования составляют нормативные и законодательные акты РФ, официальные публикации Федеральной службы государственной статистики и Территориального органа федеральной службы государственной статистики по Саратовской области, оценки отечественных и зарубежных экспертов, материалы периодической печати.

Научная новизна диссертации заключается в следующих результатах:

- усовершенствована методика расчета показателей конечного использования ВДС в сопоставимых по межрегиональному и временному признакам ценах;

- на основе соотношения компонентов конечного использования ВДС предложен показатель эффективности использования ВДС региона;

- сформирована методика типологизации регионов и выявления степени концентрации объемов используемой ВДС в отдельных субъектах РФ с помощью применения методов, используемых для изучения дифференциации в социальной статистике и многомерных статистических методов. Выявлены особенности процесса конечного использования ВДС в регионах РФ;

- определены основные макроэкономические показатели, влияющие на состав и объем конечного использования в типических группах регионов, и построены модели, количественно отражающие эти зависимости, на основе применения методов канонического и многомерного регрессионного анализа;

- в результате диссертационного исследования проведено построение ранжированного ряда распределения субъектов РФ по величине использованной ВДС (в расчете на душу населения) с помощью усовершенствованного метода расстояний;

- осуществлен авторский подход к проведению процедуры сокращения . факторного пространства при выявлении значимости влияния отдельных аргументов на объем и структуру использованной ВДС в регионах РФ методом канонических корреляций.

Теоретическая и практическая значимость результатов. Изложенные автором в диссертационном исследовании теоретические основы статистического анализа конечного использования ВДС в регионах РФ способствуют развитию региональной аналитики, расширяют инструментарий региональных экономических измерений, позволяют получить более широкое представление об экономической сущности региональной ВДС.

Актуальность работы определяется разработкой автором методов макроэкономического анализа процесса конечного использования ВДС в регионах РФ, в том числе анализа структуры использования и межрегиональных сопоставлений ВДС. Значимость исследования заключается также в разработанной процедуре выявления отличительных особенностей процесса конечного использования и на их основе кластеризации регионов, сходных по структуре и объему использования ВДС.

Материалы диссертационного исследования используются в учебном процессе по дисциплинам «Региональная статистика», «Макроэкономическая статистика», «Национальное счетоводство» и «Социально-экономическая статистика»; могут быть использованы при изучении студентами экономических специальностей дисциплин «Макроэкономика», «Региональная экономика».

Апробация и внедрение результатов исследования: Теоретические и практические положения, содержащиеся в диссертационной работе, послужили материалом к курсу лекций «Макроэкономическая статистика», «Региональная статистика», «Национальное счетоводство», читаемых автором и другими преподавателями кафедры статистики Саратовского государственного социально-экономического университета.

Основные положения диссертации изложены в 6 научных публикациях общим объемом 1,49 печ.л., докладывались на Международной научной конференции «Татищевские чтения: актуальные проблемы науки и практики», а также на 3 научных конференциях Саратовского государственного социально-экономического университета (2002-2004 гг.).

Структура работы отражает логику диссертационного исследования и состоит из введения, трех глав и заключения, списка используемой литературы (151 источник) и 18 приложений.

Заключение диссертации по теме «Бухгалтерский учет, статистика», Марков, Владимир Александрович

Основные результаты статистического исследования конечного использования ВДС в регионах РФ, проведенного в данной главе, можно отразить в виде следующих выводов:

1. На примере Саратовской области проведен анализ структуры конечного использования ВДС и структурных сдвигов. Результатом этого анализа является выявление структуры использования ВДС с выделением основных ее элементов за 1997-2001 годы в ценах 1997 года. Выявлены изменения структуры конечного потребления ДХ и объема ВНОК, связанные с изменениями в структуре денежных доходов населения и инвестиций в основной капитал области (по технологической структуре и источникам финансирования).

Анализ структурных изменений с применением обобщающих показателей структурных сдвигов Л.С. Казинца, В.М. Рябцева и др. Позволил получить полную картину изменений доли отдельных элементов в ВДС области за 1997-2001гг. Значения обобщающих показателей структурных изменений показывают значительные сдвиги в использовании ВДС Саратовской области в 1998-1999 годах по сравнению с 1997 годом. В 2000 году по сравнению с 1999 годом уровень структурных различий снизился, а 2001 г. по сравнению с предыдущим сдвиги можно считать незначительными.

2. Для обеспечения сопоставимости показателей использования ВДС по регионам РФ во втором параграфе главы 2 совершенствовались методики переоценки элементов конечного использования в сопоставимые цены.

Автором предложена комплексная переоценка элементов ВДС на стадии использования в сопоставимые цены как по временному фактору, так и с учетом различий цен в регионах по товарам потребительского и инвестиционного назначения. В результате применения дефляторов по элементам ВДС показатели конечного использования были приведены к ценам 1997 года. Следующим шагом стала их переоценка в сопоставимые цены по межрегиональному признаку. Данная переоценка проводилась по следующим элементам конечного использования: ФКП ДХ (КП ДХ + КП НКО + индивидуальное КП ГУ) и коллективному КП ГУ, с использованием индекса ФНПТиУ для первого, и индекса КУБУ для второго элемента.

Результатом двух этапов пересчета стала совокупность данных по конечному использованию ВДС в 79 регионах за 1997-2001 гг. в сопоставимых ценах.

3. Анализ изменений в структуре конечного использования ВДС по 79 регионам России в сопоставимых ценах позволил выявить региональные особенности структуры использования в 2001 году. Были выделены контрастные группы регионов по структуре конечного использования. На основе объективно существующих различий в использовании ВДС предложен показатель эффективности конечного использования: я„г ~ КП ^ -100%. киШ ВНОК

Этот коэффициент характеризует соотношение расходов ДХ на потребление товаров и услуг, и расходов остальных секторов экономики региона на товары инвестиционного назначения. Границы эффективности 100-200% поназывают, что предложенное соотношение будет оптимальным для воспроизводственного процесса, так как значение ^эк„вдс менее 100% означает недопотребление домашних хозяйств, а более 200% - недостаточный объем капитальных вложений.

4. Исследование дифференциации регионов по объему и структуре ВДС в расчете на душу населения (в сопоставимых ценах) проводилось с применением показателей социальной статистики.

Предложены к применению при анализе дифференциации объемов ВДС по регионам РФ коэффициент концентрации Джини, коэффициенты Лоренца и фондов, кривая Лоренца.

Расчет перечисленных показателей дал следующие результаты. Значение коэффициента Джини по 79 регионам России за 2001 год К0= 0,376. То есть концентрация в отдельных регионах РФ использованной ВДС на душу населения была значительной. О том же говорит значение коэффициента Лоренца (L= 0,287). Коэффициент фондов Кд= 2,212 показывает, что у 10% самых развитых регионов минимальный объем подушевого конечного использования ВДС в 2,2 раза превышает максимальный объем подушевого использования ВДС в 10% наименее развитых регионах. При этом по отдельным регионам различия достигают 9 раз.

Глава 3. Многомерный статистический анализ конечного использования ВДС регионов РФ (в расчете на душу населения)

3.1. Построение интегральных оценок и ранжирование регионов по объему конечного использования ВДС

Наряду с традиционными статистическими методами анализа данных, используемых в предыдущих параграфах, при исследовании реальных социально-экономических явлений и процессов широко используются математи-ко-статистические методы.

Усложнение структуры социально-экономических явлений предполагает использование ряда методов классификации и выделения однородных групп, в основе построения которых лежат меры близости или метрики.

Процесс ранжирования экономических субъектов необходимо начинать с определения и разработки оценочной системы, которая формирует выбор предпочтений при проведении сравнительных оценок объектов экспертизы.

При исследовании конечного использования ВДС субъектов Российской Федерации с помощью математических методов можно выделить два основных подхода. Первый включает методы обработки статистической информации, основанные на применении параметрических методов. То есть из предположений о том, что наблюдения имеют закон распределения, принадлежащий тому или иному параметрическому семейству. В условиях, когда закон распределения данных априорно неизвестен, возникает объективная основа для применения другой группы методов, называемых непараметрическими. Непараметрические методы обладают рядом преимуществ перед гауссовски-ми (параметрическими). Главные из них - более широкое поле приложения, меньшая чувствительность к искажениям статистических данных, к влиянию грубых ошибок, попавших в статистический материал [105; с.57].

В исследованиях и прикладных разработках наиболее часто применяются следующие три метода интегрирования числовых значений частных показателей: метод суммы мест (оценки по баллам), метод многомерных средних и метод «Паттерн» [14,39,105].

Методом балльной оценки значение показателя комплексной оценки рассчитывается как сумма мест по отдельным показателям.

Для каждого региона рассчитывается значение сводного показателя п ранга) по формуле: г, = ^^ , где by - место i региона по показателю j\ i = 1,2

Ранжируя регионы в порядке возрастания показателя rt, определяются их места в исследуемой совокупности. Первое место в данном ранжировании будет занимать регион с минимальным значением г,.

Открытость региональной воспроизводственной системы . может и должна отражаться включением переменных ввода в регионе (в том числе импорта) и вывода из региона (в том числе экспорта) [35; с.20].

Поэтому в данном случае исходными признаками выбраны не только среднедушевые показатели: КП ДХ, СТнф, коллективное КП ГУ, ВНОК, но и объем экспорта и объем импорта в расчете на душу населения. Результат такого свода - ранговое (рейтинговое) положение региона в совокупности всех регионов представим в таблице Приложения 5.

Данный метод ранжирования является самым простым, наглядным, но одновременно и наименее точным, так как ранговое место определяет лишь порядок расположения регионов по абсолютной величине признаков, то есть лучшее место будет занимать регион, сумма объемов элементов использования ВДС у которого будет максимальной.

Из этой иерархии не видно, насколько один регион предпочтительнее другого, так как между регионами, занимающими соседнее положение, различия могут быть и весьма большими, и незначительными. Кроме того, использование данного подхода не позволяет учесть различия между фактическими и рациональными значениями отдельных элементов конечного использования в расчете на душу населения.

Ранговое место не показывает этого, и, следовательно, степень познания объекта исследования является при использовании данного метода довольно низкой. Таким образом, использовать такой подход к рейтинговой оценке территориальных объемов конечного использования ВДС представляется нам нецелесообразным.

В отличие от первого метода, два других - многомерных средних и метод «Паттерн» позволяют определить интегральные уровневые характеристики.

Совокупность качественных и количественных характеристик, отражающих различные аспекты величины конечного использования ВДС регионов, позволяют получить достаточно полное представление об изучаемом объекте.

Однако сложные взаимосвязи между показателями существенно затрудняют непосредственный анализ исходной системы данных и статистическое моделирование исследуемых процессов. Поэтому сначала мы проведем ранжирование регионов (в данном параграфе) и кластерный анализ по совокупности компонентов конечного использования ВДС в регионах РФ на душу населения, а в дальнейшем раскроем систему факторов, влияющих на объем и структуру конечного использования, выделим главные из них и проведем корреляционно-регрессионный анализ.

Проведем многомерную группировку регионов по уровню конечного использования ВДС на душу населения с помощью метода обобщающих средних. Обобщающие характеристики, построенные с помощью данного метода на основе качественного анализа и с учетом объективно существующих зависимостей между исходными показателями, позволяют снизить размерность факторного пространства, сохранив основную информацию об исследуемом объекте и избежать трудностей интерпретации, связанных с формальным подходом к агрегированию.

Поскольку исходные признаки, сгруппированные с целью построения обобщающих, имеют неодинаковую значимость, построение обобщающих индикаторов конечного использования ВДС вызывает необходимость решения задачи стандартизации переменных. Рассчитаем стандартизованные значения по следующей формуле: где Zy- стандартизованное значение j-го признака у z-ro элемента, <тх - среднее квадратическое отклонениеу'-го признака у /-го элемента, i = 1.

Агрегирование исходных статистических данных для проведения ранжирования совокупности производится следующим образом. Полученные стандартизованные показатели заменяются укрупненным показателем, который представляет собой среднюю взвешенную:

2>а

-, (3.1.2.)

2>/ 7=1 где Wj - показатель значимостиу'-го признака в многомерной средней.

Для того чтобы определить рейтинг регионов с учетом реального значения каждого частного индикатора, необходим синтез информации на основе весовых коэффициентов. В качестве показателя значимости целесообразно применить такой параметр, как процентное отношение средней величины по каждому признаку к средней по стране величине использованной ВДС на душу населения. Значения их для каждого признака будут соответственно равны: 0,54; 0,14; 0,07; 0,25; 0,25; 0,10. При этом для достижения обязательного условия при использовании весовых коэффициентов:^]^ =1 необходимо применить коэффициент пересчета, приравняв 1,35, то есть сумму полученных долей, к единице.

Получим: w, = 0,40; w2 = 0,ll; w3= 0,05; w4=0,19; =0,19; w6=0,07.

Замена многомерными средними выделенной для анализа группы показателей дает возможность значительно сократить размерность факторного пространства, что существенно облегчает дальнейшую интерпретацию результатов. Группировки регионов по многомерным средним позволяют выделить искомые однородности в изучаемой совокупности субъектов РФ.

Метод «Паттерн» в отличие от многомерной средней при расчете стандартизованных значений признаков использует не средние значения по совокупности, а наилучшие. X

Z =J-,

J тах(дг,у) где тахСд^)- наилучшее значение у'-го признака у г'-го элемента.

В нашем случае следует учитывать, что наилучшими значениями не всех признаков будет максимальное. То есть имеет смысл для показателей импорта на душу населения принимать не максимальное, а среднероссийское значение (минимальное значение будет слишком заметно влиять на рейтинг регионов с большим объемом импорта). Для показателя коллективного конечного потребления ввиду разных потребностей в регионах (неравномерное размещение органов госуправления, таможенных структур и объектов Министерства обороны) имеет смысл применять не максимальное или минимальное, а среднероссийское значение.

Результат расчета обобщающих (ранговых) показателей методом многомерных средних представим в таблице Приложения 6, а методом «Паттерн» -в Приложении 7.

Еще одним методом, объединяющим в себе особенности метода «Паттерн» и классификации с помощью эвклидовой метрики является метод расстояний.

Ранжирование регионов по уровню конечного использования ВДС на душу населения в многомерном пространстве методом расстояний представляет собой рассмотрение п - мерного Эвклидового пространства, где п — число регионов (точек) с величинами показателей (координатами), по которым осуществляется сравнение.

Расстояние до точки, выбранной эталоном, будет характеризовать место данного региона. Поскольку при сравнении учитываются не только абсолютные величины показателей каждого отдельного региона, но и степень их близости к эталонным показателям, необходимо координаты сравниваемых регионов выражать в долях соответствующих координат эталонного региона, которые принимаются за единичные.

При использовании данного метода мы предлагаем несколько вариантов выбора эталона.

Во-первых, можно принять регион, наиболее соответствующий следующим взаимосвязанным признакам (наиболее сбалансированный по совокупности характеристик):

1. Величина КП ДХ на душу населения должна быть максимальной;

2. Коэффициент эффективности конечного использования ВДС - Кэтвдс (отношение величины КП ДХ к ВНОК на душу населения) должен составлять от 100 до 200%);

3. Внешнеторговое сальдо должно быть максимально положительным;

4. Величины СТнф и КП ГУ коллективное не должны сильно отличаться от среднероссийских.

В результате группировки совокупности данных признаков и последовательном исключении аномальных мы пришли к выводу, что наиболее удовлетворяет поставленной задаче по совокупности взаимосвязанных признаков Республика Коми. Ее характеристики: КП ДХ равно 9667 рублей на человека; внешнеторговое сальдо + 5268 руб./чел.; Кэкивдс ~ 136%, СТнф и КП ГУ находятся в интервале от 90 до 140% от среднероссийских.

Этот выбор отчасти подтверждается результатами ранжирования регионов тремя другими методами, где Республика Коми стабильно занимает 6-8 место. Из первой десятки лучших регионов не взяты за эталон г. Москва и Ярославская область по причине низкой величины ВНОК, Тюменская область и Республика Саха, наоборот, вследствие значения Кэки^дс значительно меньшего 100%; г. Санкт-Петербург - из-за отрицательного внешнеторгового сальдо; Республика Татарстан по причине незначительного отставания от Республики Коми по всем компонентам в расчете на душу населения.

Во-вторых, существует возможность в качестве эталонных применять максимальные среди всех регионов значения исследуемых признаков. Тогда расстояние до эталонных значений будет характеризовать степень отсталости регионов именно в целом с учетом значений каждого элемента.

Дальнейший алгоритм распределения регионов по уровню конечного использования ВДС методом расстояний будет состоять из нескольких шагов.

Стандартизованные значения для регионов рассчитываются по формуле:

Z =ч-, и эталон(Хц) где эталонах у) - эталонное значение у'-го признака у /-го элемента.

Затем для каждого региона рассчитывается расстояние до точки - эталона по формуле:

3.1.4.) где р, - расстояние от точки, обозначающей i - регион, до точки-эталона; Z* - набор координат i - региона в п — мерном пространстве, i =1,2,.,т\ j=l,2,.,n.

Важным моментом является условие, о котором мы говорили ранее: = 1.

Расположив pt в порядке возрастания, получим ранжирование регионов по всем рассматриваемым показателям с учетом значимости этих показателей. При этом первые места будут занимать регионы, наиболее близкие к эталону.

Результаты ранжирования регионов методом расстояний по региону с эталонными - максимальными значениями представлены в таблице Приложения 9, результаты сравнений с эталоном — Республикой Коми в таблице Приложения 10.

В данном случае, в отличие от методов многомерной средней и «Паттерн», регионы с наименьшими значениями обобщающего показателя будут наиболее близки к эталонным.

Ранжирование регионов методом расстояний по двум разным эталонным показателям имеет в данном случае различное экономическое значение: при эталоне максимальных значений полученная классификация отражает степень близости регионов к максимальным подушевым показателем конечного использования ВДС. Разбиение же совокупности регионов по эталону — Республике Коми, по нашему мнению, показывает степень близости регионов по уровню и структуре использования ВДС к наилучшим по социально-экономическому значению пропорциям конечного использования.

По итогам расчетов можно сделать вывод, что классификация приведенными выше методами дает похожие результаты.

Наиболее точные результаты классификации, по нашему мнению, дает метод многомерных средних и метод расстояний (с эталонными максимальными значениями признаков), что не исключает, однако, применения метода «Паттерн». Метод расстояний с эталонными значениями пропорциональности использования (в нашем случае на примере Республики Коми) имеет самостоятельное значение для экономического анализа и может применяться независимо от остальных.

При сравнительной оценке результатов анализа всеми вышеназванными методами можно сделать вывод, что принципиальных отличий в распределениях регионов по уровню конечного использования ВДС не выявлено. К группе лидирующих регионов с небольшими вариациями относятся: г.г. Москва и Санкт-Петербург; Р ^публики Саха, Татарстан, Башкортостан, Коми; Хабаровский и Красноярский края; Тюменская, Ярославская, Самарская, Сахалинская и Пермская области.

В составе отсталых регионов значительных изменений при расчете различными методами также не отмечено. К этой группе относятся Республики Дагестан, Ингушетия, Тыва, Марий Эл, Мордовия, а также Пензенская, Курганская и Ивановская области.

Чтобы обобщить результаты расчетов всеми методами и построить единую рейтинговую оценку уровня конечного использования ВДС регионов России на душу населения, используем метод суммы мест по всем результатам ранжирования.

Расположив регионы в порядке возрастания итоговых значений, мы получили 10-ку самых благополучных и самых отсталых регионов в следующем виде:

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ПО ГЛАВЕ 3

В данной главе с целью выявления рейтингового места каждого субъекта по объему и структуре конечного использования ВДС использовались три метода интегрирования числовых значений частных показателей: метод сум-• мы мест (оценки по баллам), метод многомерных средних и метод «Паттерн», а также усовершенствованный автором метод расстояний.

В качестве эталонного значения при анализе методом расстояний были приняты 2 варианта: вариант с наибольшими значениями показателей в расчете на душу населения и вариант с рациональными значениями (наиболее эффективной структурой конечного использования ВДС в расчете на душу населения).

Ранжирование регионов методом расстояний по предложенным автором эталонным показателям имеет различное экономическое значение: при эталоне максимальных значений полученная классификация отражает степень близости регионов к максимальным подушевым показателям конечного использования ВДС. Разбиение же совокупности регионов по эталону - региону с наиболее эффективной структурой использования ВДС (в данном исследовании - респ. Коми) показывает степень близости регионов по уровню и структуре использования ВДС к наилучшим по социально-экономическому значению пропорциям конечного использования.

С целью проведения многомерного ранжирования регионов по уровню конечного использования ВДС использовались также методы кластерного анализа. Наиболее эффективными из них признаны метод Уорда (эвклидова метрика) и метод /Г-средних. В результате кластеризации получены 5 типических групп регионов, значительно различающихся между собой по характеристикам конечного использования ВДС.

Для выявления влияния на конечное использование ВДС регионов РФ важнейших макроэкономических переменных использовались методы канонических корреляций. Из первоначально отобранных 30 факторных признаков, всесторонне характеризующих социально-экономическое и природно-климатическое положение регионов в 2001 году, при использовании процедур сокращения факторного пространства остались 10 наиболее значимых, каноническая корреляция которых с результативными признаками КП ДХ (yi), ВНОК (у4), СТнф (у2) и КП ГУ (коллективное) (у3) равнялась 0,907. Три канонические переменные интерпретированы следующим образом:

1. Показатель объема социальной помощи населению;

2. КП ДХ в противопоставлении к ВНОК;

3. Показатель объема государственной помощи населению.

Для выявления тенденций и построения зависимостей от факторных признаков важнейшего элемента конечного использования ВДС регионов — фактического конечного потребления домашних хозяйств (за 2001 год, на душу населения и в сопоставимых ценах) - проведен множественный регрессионный анализ.

Расчет уравнения регрессии фактического КП ДХ в сопоставимых по временному и территориальному признаку ценах для 74 регионов России за 2001 год (за исключением 5 субъектов РФ, имеющих аномальный характер конечного использования ВДС) выявил, что при исключении статистически незначимых факторных признаков множественное уравнение регрессии примет вид (при использовании нормированных коэффициентов регрессии): у = 0,914xi - 0,423х5 - 0,245хи + 0,200х29.

Уравнение регрессии является значимым, о качестве его говорит то, что фактическое КП ДХ на 62,3% объясняется четырьмя вошедшими в состав уравнения аргументами и случайным распределением остатков.

Уравнения множественной регрессии, построенные для двух наиболее многочисленных кластеров (№№ 2 и 5), а также полученное ранее уравнение для всей совокупности регионов, позволили сделать выводы об особенностях ФКП ДХ в отдельных группах, возникающих из-за различного влияния основных факторных признаков.

Предлагаемые в третьей главе методики рейтинговой оценки (и выявлении типологии) регионов по уровню конечного использования целесообразно использовать при исследовании социально-экономического положения регионов, сравнительном анализе эффективности использования ВДС, необходимом для принятия своевременных решений органами государственного управления. Результаты проведенного корреляционно-регрессионного анализа позволяют точнее понимать взаимосвязь уровня конечного использования ВДС (по элементам) с другими индикаторами состояния экономики региона, выявлять отличительные особенности для регионов с различным характером использования ВДС.

Таким образом, необходимо комплексное применение методов многомерного статистического анализа конечного использования ВДС для выявления реальной картины дифференциации регионов России с учетом объективно существующих отличий. Они проявляются в неодинаковых ценах на потребительские и инвестиционные товары и услуги, разной численности населения и различном воздействии основных макроэкономических процессов на объем и структуру использования ВДС.

Значимость проделанного в диссертации исследования можно наглядно отобразить в виде последовательного перечисления и раскрытия основных результатов.

1. При исследовании методик построения обобщающих показателей результатов экономической деятельности были выявлены методические и информационные недостатки, связанные с определением величины ВДС на региональном уровне при расчете методом конечного использования.

В настоящее время на уровне отдельных регионов расчет показателя ВДС (ВРП) происходит только производственным методом. Расчет методом конечного использования затруднен из-за сложности определения таких элементов, как сальдо внешней торговли (подразумевающего под собой не только обмен товарами и услугами с другими странами, но и межрегиональные перераспределения), по причине ограниченности информационной базы.

В настоящем исследовании усовершенствована процедура расчета ВДС региона методом конечного использования. На основании официальных публикаций статистических данных Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации суммируются следующие компоненты конечного использования региональной ВДС: КП ДХ, КП НКО, КП ГУ (индивидуальное), а также ВНОК с учетом чистого накопления ценностей. Ввиду отсутствия официальных данных по регионам о КП ГУ (коллективного), эта величина рассчитывалась нами по данным Министерства финансов РФ о доходах и расходах государственного и региональных бюджетов в соответствии с видами предоставляемых госучреждениями коллективных услуг по классификации ОКВЭД. Данные о внешнеэкономической деятельности не суммируются с полученной величиной ВДС, но учитываются в качестве дополнительного фактора при анализе процесса конечного использования ВДС в регионах РФ.

2. На примере Саратовской области были рассмотрены произошедшие в 1997-2001 годах структурно-динамические изменения в конечном использовании ВДС области. После приведения данных в сопоставимые цены (методом дефлятирования), анализ динамики отдельных элементов конечного использования и ВДС региона в целом показал постепенное восстановление после кризиса 1998 года объемов использования вновь созданной стоимости с ежегодным приростом в 8-10%.

Анализ структурных изменений показал постепенное снижение удельного веса ФКП ДХ в сторону увеличения ВНОК, что говорит о постепенном выздоровлении экономики. Однако доля ВНОК в объеме конечного использования ВДС до настоящего времени остается критически низкой (наибольшая величина равна 27,9% в 1998 году, и всего 18,7% составляла в 2001г.).

С помощью применения показателей обобщающих структурных сдвигов была получена картина структурных изменений в процессе конечного использования ВДС Саратовской области. За 1997-2001 годы значения показателей характеризуют постепенную стабилизацию структуры использования после 1998 года, различия структуры минимизируются, и по долям элементов конечного использования в составе ВДС выравниваются на уровне 1997 года - самого благополучного за исследуемый период с точки зрения пропорциональности использования.

3. В процессе рассмотрения территориальных различий в объемах использования ВДС была усовершенствована методика обеспечения сопоставимости региональных показателей.

Переоценка в сопоставимые цены осуществлялась по отдельным элементам ВДС и происходила следующим образом. Для элемента ФКП ДХ в качестве дефлятора для переоценки в сопоставимые по межрегиональному признаку цены был выбран показатель ФНПТиУ. Стоимость ФНПТиУ по каждому региону сравнивалась со среднероссийской величиной, и на основе этого получали коэффициенты (индексы) пересчета. Для КП ГУ (коллективного) применялся коэффициент КУБУ (по данным Минфина для каждого региона). Величина ВНОК в сопоставимые цены не пересчитывалась вследствие отсутствия индексов и показателей, адекватно отражающих различия цен по регионам для всех элементов валового сбережения. С целью обеспечения сопоставимости полученных данных и по временному признаку была произведена переоценка ВДС регионов в цены 1997 года по отдельным элементам * конечного использования индексами-дефляторами для компонентов использования ВВП РФ.

4. При исследовании процессов территориального расслоения использованной ВДС нами получены следующие результаты:

- проведена дифференциация по регионам России используемой ВДС на основе применения методов социальной статистики, используемых для характеристики дифференциации населения по уровню денежных доходов. В частности, это коэффициенты Джини и Лоренца, а также децильные показатели (коэффициент фондов) дифференциации ВДС по регионам РФ.

- были выделены контрастные группы регионов, отражающие наиболее существенные различия по объемам отдельных элементов в структуре конечного использования ВДС.

В результате расчетов по 79 регионам России были получены следующие результаты: коэффициент Джини в 2001 году Кс= 0,376. Это означает, что дифференциация регионов по объемам конечного использования ВДС была очень значительной. Ту же самую тенденцию отражает и значение коэффициента Лоренца 1 = 0,287 или 28,7%. Только в 15 регионах России конечное использование ВДС в расчете на душу населения больше, чем среднероссийский показатель, а в остальных 64 регионах объем ВДС в расчете на 1 жителя меньше среднероссийского.

Коэффициент фондов, равный 2,12, показывает, что в 2001 году у 10% наиболее благополучных регионов минимальный объем конечного использования ВДС на душу населения в сопоставимых ценах более чем в 2 раза превышал соответственно максимальный объем использованной ВДС десяти процентов наименее благополучных. Причем по отдельным регионам эти различия значительно больше (до 9 раз).

5. Для характеристики эффективности конечного использования ВДС нами был предложен показатель, характеризующий соотношение располагаемых доходов населения, использованных на текущее потребление и располагаемых доходов всех секторов, направленных на сбережение.

Этот показатель - коэффициент эффективности конечного использования ВДС: Кэ = КП ДХ 100% - отражает, насколько оптимально исполь

ВНОК зуется ВДС. Наиболее экономически эффективным данное соотношение будет при величине 100 < КэтВДС < 200, так как при значении больше 200% основная часть располагаемых доходов будет потребляться и сбережение будет недостаточным для продолжения воспроизводственного процесса. При значении менее 100%, наоборот, расширение процесса производства будет происходить в условиях недопотребления населением товаров и услуг, что приведет к застою в отраслях, связанных с производством потребительских товаров и услуг и интенсификации производства товаров инвестиционного назначения.

Наиболее эффективно и рационально конечное использование ВДС по итогам расчетов за 2001 год происходит в республиках Башкортостан, Коми и Татарстан, а также в Ярославской и Самарской областях.

В процессе исследования различий структуры конечного использования нами были выделены две контрастных группы регионов:

- с максимальной долей КП и минимальной долей ВНОК в составе ВДС. Это Еврейская автономная область, Ивановская и Тамбовская области, Республики Тыва и Марий Эл, а также Алтайский край;

- с минимальной долей КП и максимальной долей ВНОК. Это Тюменская, Сахалинская и Ленинградская области, Чукотский АО и Республика Калмыкия.

6. Для исследования межрегиональных различий конечного использования ВДС в расчете на душу населения в настоящем исследовании был применен ряд методов многомерного статистического анализа. Проведенный сравнительный анализ методов ранжирования регионов показал, что наиболее точными являются результаты классификации регионов методами многомерных средних и расстояний. В диссертационном исследовании нами предложен модифицированный метод расстояний, позволяющий ранжировать регионы не только по максимальным величинам элементов использования ВДС в расчете на душу населения, но и по наилучшим значениям с точки зрения рациональности и эффективности конечного использования.

По результатам расчетов данными методами были построены ряды распределения регионов с выделением лидирующих и наиболее отсталых по среднедушевому уровню конечного использования ВДС. Среди наиболее благополучных регионов - гг. Москва и Санкт-Петербург, Республики Коми, Татарстан, Башкортостан; Ярославская, Тюменская, Самарская и Пермская области; Хабаровский и Красноярский края. К депрессивным относятся Республики Дагестан, Ингушетия, Тыва, Марий Эл и Мордовия; Ивановская, Курганская и Пензенская области.

По эффективности (пропорциональности) конечного использования ВДС лидирующая группа регионов выглядит так: Республики Коми, Башкортостан, Саха и Татарстан; Пермская, Архангельская, Кемеровская и Томская области и др.

7. В диссертационном исследовании проведена группировка регионов по среднедушевому объему использования ВДС с использованием различных методов кластерного анализа. Наиболее эффективными показали себя методы кластеризации методом Уорда с помощью эвклидовой метрики и метод К-средних, позволившие распределить все регионы на 5 типических групп по значениям следующей совокупности показателей: КП ДХ, СТнф, КП ГУ (коллективное), ВНОК, экспорт и импорт.

Регионы разных кластеров значительно отличаются по характеру процесса конечного использования ВДС в расчете на душу населения, что позволяет выявить закономерности и отличительные особенности каждой группы субъектов РФ (таблица Приложения 11).

8. Использование методов корреляционно-регрессионного анализа вызвано необходимостью выявления взаимозависимостей показателя использованной в регионах ВДС с другими макроэкономическими индикаторами. С этой целью нами были применены методы канонических корреляций с использованием 30 выбранных факторных показателей, отражающих результаты экономической деятельности на макроуровне для каждого региона и 4 основными элементами конечного использования ВДС, являющихся результативными (это КП ДХ, СТнф, КП ГУ (коллективное) и ВНОК - в сопоставимых ценах, в расчете на душу населения). В процессе выполнения процедур канонического анализа для сокращения факторного пространства нами была предложена методика, обеспечивающая исключение только тех признаков, которые были наименее значимы одновременно для всех четырех использовавшихся нами результативных показателей.

В результате расчетов нами получена система коэффициентов корреляции 10 наиболее значимых аргументов по каждой канонической переменной, что дало возможность интерпретировать их совокупное влияние на компоненты конечного использования ВДС. Значимость полученных результатов характеризовалась каноническими коэффициентами корреляции: для КП ДХ и ВНОК он равен 0,744 или 74%, для СТнф 90,6%, для КП ГУ коллективного - 62%. Наиболее значимыми аргументами, то есть оказывающими наибольшее влияние на объем и структуру конечного использования ВДС в регионах России оказались факторы, перечисленные в таблице Приложения 13.

9. На основе полученных результатов канонического анализа нами были построены множественные уравнения регрессии, отражающие объективные особенности процесса ФКП ДХ в регионах РФ в расчете на душу населения.

Расчет уравнения регрессии ФКП ДХ в сопоставимых по временному и территориальному признаку ценах для 74 регионов России за 2001 год (за исключением 5 регионов РФ, имеющих аномальный характер конечного использования ВДС) выявил, что при исключении статистически незначимых факторных признаков множественное уравнение регрессии примет вид: у = 7534,513 + 2,041xi - 1,778х5 - 90,126х14 + 0,025х29.

Уравнение регрессии является значимым, о качестве его говорит то, что ФКП ДХ на 62,3% объясняется четырьмя вошедшими в состав уравнения аргументами и случайным распределением остатков.

Для выявления особенностей процесса ФКП ДХ нами были рассчитаны множественные уравнения регрессии для отдельных типических групп регионов, полученных на стадии кластерного анализа. Уравнения регрессии, построенные для двух наиболее многочисленных кластеров, а также полученное ранее уравнение для всей совокупности регионов, позволили сделать определенные выводы об отличительных особенностях фактического конечного потребления ДХ, а, следовательно, и конечного использования ВДС. В частности, на основе результатов регрессионного анализа сделаны выводы о наилучшем среди остальных регионов России характере конечного использования ВДС в кластере № 1. Уровень и эффективность использования ВДС в регионах кластера № 3 и № 4 является средним. Особенностью конечного использования в кластере № 4 является большой объем операций, связанных с импортом. На основе выявленных особенностей было показано влияние на конечное использование ВДС наиболее значимых макроэкономических показателей.

Результаты множественного регрессионного анализа дали возможность выявить особенности социально-экономических процессов в отдельных регионах, и показать направления и способы воздействия на объем и структуру конечного использования ВДС для каждого региона, с целью повышения эффективности их использования.

Статистическое исследование конечного использования ВДС по регионам Российской Федерации дало результаты, позволяющие не только достаточно точно охарактеризовать отличительные особенности данного процесса в выделенных группах регионов, но и выявить уровень и причины дифференциации, а также способы и направления воздействия на экономику субъектов РФ с целью интенсификации использования ВДС, а, следовательно, воспроизводственного процесса в целом.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Марков, Владимир Александрович, 2004 год

1.• Абрютина М., Грачев А. От бухгалтерского учета к системе национальных счетов // Вопросы статистики. 1997. №8. С.31-39.

2. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М., 1974. - 240с.

3. Айвазян С.А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Том 1: Теория вероятностей и прикладная статистика. М., 1998. - 656с.

4. Андрейчиков А.В. Анализ, синтез, планирование в экономике. М., 2002. - 368с.

5. Антошкин В. Стратегия устойчивого развития регионов на основе их социально-типологических характеристик // Экономика и управление. 2003. №6. С.83-87.

6. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. М., 2001. - 228с.

7. Берньитам Е., Кузнецов А. Инвестиции в региональную экономику: сравнительный анализ субъектов РФ // Федерализм. 2002. №4.1. С.123-154.

8. Боровиков В.П. Прогнозирование в системе «Statistica» в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. пособие. М., 2000. - 384с.

9. Боровиков В.П., Боровиков И.П. «Statistica»: статистический анализ и обработка данных в среде Windows. М., 1997. - 608с.

10. Гатев К. Статистическая оценка различий между структурами // Теоретические и методологические проблемы статистики. М., 1979.

11. Герасимова И.А. Динамика распределений ВРП и денежных доходов населения по регионам России в 1995-2001гг. (пространственный подход) // Вопросы статистики. 2004. №5. С. 41-46.

12. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ. М., 2002. - 238с.

13. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. -М., 1998.-479с.

14. Гранберг А.Г. ВРП как индикатор дифференциации экономического развития регионов // Вопросы статистики. 1998. №9. С.3-12.

15. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: Учебник. М., 2003. -495с.

16. Гранберг А.Г., Зайцева Ю.С. Методологические вопросы анализа производимого и используемого ВРП // РЭЖ. 2002. №11.- С.37-68.

17. Гусева К. Ранжирование субъектов РФ по степени привлекательности инвестиционного климата // Вопросы экономики. 2000. №6. С.18-34.

18. Давыдова А.И. О практике расчета основных показателей по промышленности на региональном уровне // Вопросы статистики. 2003. №12. С.43-46.

19. Давыдянц Д.Е. Критерий, показатели и оценка социально-экономической эффективности // Вопросы статистики. 2002. №8. -с.73-78.

20. Данилова И.Б., Арсеева Т.В. Региональные различия в уровне жизни населения субъектов Федерации. Приволжский федеральный округ // Вопросы статистики. 2003, №12. С.32-37.23