Сравнительный анализ валового регионального продукта республики бурятия. Валовой региональный продукт: факторы влияния валовой региональный продукт производство

Введение

1 Система показателей и методов валового регионального продукта

2 Статистическая сводка и группировка валового регионального продукта

3 Статистическое исследование динамики валового регионального продукта

3.1 Расчёт показателей динамики (абсолютного прироста, темпа роста, темпа прироста, абсолютного содержания 1% прироста)

3.2 Выявление тенденций развития ряда динамики с использованием методов механического выравнивания, среднего уровня, аналитического выравнивания

3.3 Анализ показателей колеблемости ряда динамики

3.4 Прогнозирование на будущее

3.5 Выявление тенденции развития в рядах динамики с использованием ППП Excel

4.1 Теоретические аспекты индексного метода анализа

4.2 Индексный анализ влияния различных факторов на социально - экономические явления и процессы

5 Корреляционно-регрессионный анализ влияния факторов

Выводы и предложения

Список использованной литературы

Приложения

Введение

Основной целью данной курсовой работы является провести статистический анализ социально – экономических явлений и процессов валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации (Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный федеральные округа).

Социально – экономическая статистика является общественной наукой и особой отраслью практической деятельности.

Центральным макроэкономическим показателем является показатель валового регионального продукта. Он является наиболее общим индикатором экономической активности и благосостоянием регионов.

Валовой региональный продукт – обобщающий показатель экономической деятельности региона, характеризующий процесс производства товаров и услуг. Валовой региональный продукт рассчитывается в текущих основных и рыночных ценах («номинальный объём валового регионального продукта»), а также в сопоставимых ценах («реальный объём валового регионального продукта»). Валовой региональный продукт представляет собой вновь созданную стоимость товаров и услуг, произведённых на территории региона, и определяется как разница между выпуском и промежуточным потреблением. Показатель валового регионально продукта является по своему экономическому содержанию весьма близким к показателю валового внутреннего продукта. Однако между показателями валового внутреннего продукта (на федеральном уровне) и валового регионального продукта (на региональном уровне) есть существенная разница. Сумма валовых региональных продуктов по России не совпадает с валовым внутренним продуктом, поскольку не включает добавленную стоимость по нерыночным коллективным услугам (оборона, государственное управление), оказываемым государственными учреждениями обществу в целом. В настоящий момент подсчёт валового регионального продукта субъекта федерации занимает 28 месяцев.

Целью данного курсового проекта является провести статистический анализ валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации (Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный федеральные округа).

1 Показатели и методы валового регионального продукта федеральных округов РФ

Валовой региональный продукт – обобщающий показатель экономической деятельности региона, характеризующий процесс производства товаров и услуг.

Специфика российских условий, огромная роль территориального фактора в развитии социально - экономических процессов, последовательная политика укрепления федерализма в российской государственности обуславливают необходимость построения развитой системы статистических показателей регионального уровня, соответствующих требованиям рыночной экономики. Системные показатели, характеризующие развитие регионов, должны быть методологически сопоставимы и согласованны с соответствующими показателями макроуровня.

В России расчет региональных показателей, основан на методологических принципах СНС. Обобщающим показателем развития регионов является валовой региональный продукт (ВРП). Этот показатель строится на основе единой методологии, разработанной в централизованном порядке в ФСГС. Результаты расчетов контролируются, утверждаются и в обобщенном виде публикуются ФСГС.

На региональном уровне не строится вся система счетов, а только отдельные ее элементы. Методология построения региональных макроэкономических показателей отличается от методологии построения аналогичных показателей федерального уровня в меру различий институционального характера и информационной базы. По этим причинам сумма региональных показателей не всегда совпадает со значением соответствующего показателя федерального уровня.

По своему экономическому содержанию ВРП примерно соответствует показателю ВВП, рассчитанному производственным методом на федеральном уровне. ВРП определяется как сумма добавленной стоимости единиц-резидентов данного региона. Резидентные единицы в данном случае определяются, исходя из тех же принципов, что и на федеральном уровне. То есть к резидентам региональной экономики относятся все корпорации, квазикорпорации или домашние хозяйства, имеющие центр экономического интереса на экономической территории данного региона. Если предприятие, осуществляющее экономическую деятельность на территории данного региона, является филиалом головной корпорации, находящейся в другом регионе, то оно является резидентом данного региона.

Впервые расчеты на региональном уровне производственным методом были произведены по данным за 1991 год по 21 территории, на основе метода переходных ключей от расчета чистого материального продукта к валовой добавленной стоимости. В 1993 году по данным за 1992 год уже все территориальные органы государственной статистики участвовали в экспериментальных расчетах валового регионального продукта. Эти расчеты в основном производились с целью приобщения территориальных органов статистики к переходу от расчетов показателей с основными положениями баланса народного хозяйства к расчетам по СНС. Начиная с 1995 года, расчеты валового регионального продукта вошли в план реализации Федеральной программы статистических работ и являются обязательными для выполнения всеми регионами России. В настоящее время мы имеем утвержденные окончательные итоги расчетов ВРП с 1994 года по 2002 год. В 1998 году впервые произвели расчеты темпов роста (снижения) ВРП по данным за 1997 год к 1996 году. В настоящее время мы имеем динамику темпов роста (снижения), начиная с 1997 года.

Информационная база, на основе которой строится расчет валового регионального продукта, практически идентична информационной базе федерального уровня, так как сводная статистическая отчетность формируется исходя из данных, получаемых от регионов. В связи с этим алгоритм расчета валового регионального продукта (ВРП) совпадает с алгоритмом расчета валового внутреннего продукта.

Страница 2 из 2

Показатель – валовой региональный продукт (ВРП) – используется для характеристики результатов производства в регионе, для оценки уровня экономического развития, темпов экономического роста и анализа производительности труда. Общий ВРП – стоимость всех конечных товаров и услуг, произведенных в регионе за год. Согласно кейнсианской модели, общий ВРП рассчитывается по следующей формуле :

ВPП = C + I + S + E – M, (1)

где, С – потребление; I – инвестиции; S – региональные и муниципальные расходы; E – экспорт; M – импорт.

Формула (1) показывает от чего зависит экономический рост в стране и каким образом можно на него влиять. Основным источником роста ВВП являются потребление (C) и инвестиции (I). Для того чтобы стимулировать потребительский спрос и уровень инвестиций, центральный банк снижает процентные ставки, а правительство уменьшает налоги. Увеличение региональных и муниципальных расходов (S) также приводит к увеличению ВВП. Для анализа производительности труда и сравнения регионов используется ВРП на душу населения, который определяется делением общего ВРП на численность населения региона. Нами рассматривались 80 регионов России за 2012-2013 гг. .

В результате использования метода главных компонент наибольшее влияние оказывают удельные факторы: I, С, S, E, M, которые располагаются в порядке убывания вариаций . Под вариацией понимается дисперсия и среднеквадратичное отклонение. Факторы влияния – независимые показатели, стоящие в уравнении справа.

Для общего ВРП было построено следующее регрессионное уравнение, которое значимо на 5 %-м уровне:

ВРП= exp(5,136+0,000001 INV_OK+0,000076 UCH-0,000307 ACP+0,0095 DOC-0,00008 Z_NIR +0,000013 Z_TEHN) при коэффициенте корреляции R = 0,82,

где INV_OK – объём инвестиций в основной капитал; UCH – численность персонала, занятого научными исследованиями; ACP – прием и выпуск из аспирантуры: DOC – прием и выпуск из докторантуры: Z_NIR –затраты на научные исследования; Z_TEHN – затраты на технологические инновации.

Положительный эффект дают увеличение INV_OK, UCH, DOC, Z_TEHN. Наибольший эффект приносит увеличение числа докторов наук.

Удельные доходы в регионах России рассматривалось в статье . Регионы были разбиты на кластеры. Все регионы были разбиты на 4 класса. Для каждого кластера, были построены значимые регрессионные уравнения.

Влияние среднедушевого потребление продуктов питания в регионах рассматривалось в статье . В построенном регрессионном уравнении факторы, оказывающие положительно влияния на ВРП на душу населения это: среднедушевое годовое потребление мяса, молока, растительного масла, картофеля и овощей. Факторы, оказывающие отрицательное влияния на ВРП это: потребление яиц, сахара и хлеба.

Сравнение состояния образования и валового регионального продукта рассмотрено в статье . По построенным регрессионным уравнению можно сделать выводы: при увеличение количества студентов на 1 человека из 10 тыс. человек удельное значение ВРП на душу населения в регионе увеличится на 11,5 руб.; при увеличении инвестиций в образование на 1 рубль каждому жителю региона удельное значение ВРП возрастёт на 16,3 рублей. При увеличении инвестиций в образование в «средних по доходам» регионах на 1 рубль, то ВРП на душу населения увеличивается на 11,69 руб.

Уравнения демографически показателей в зависимости от доходов и ВРП приводятся в статье . В статье приводится кластеризация регионов по доли активного населения, безработных, доли служащих и среднедушевыми доходами. Объёмы экспорта и импорт в регионах незначительно влияют на ВРП, что можно наблюдать по коэффициентам построенного регрессионного уравнения:

ВРП = exp(5,064-0,00323 IND_P+0.0013 IND_CX+0.000001 E-0.000002 M-0.0112 INF +0.0244 UEA) (2)

при коэффициенте корреляции R = 0.75,

где IND_P– индекс промышленного производства; IND_CX – индекс производства сельскохозяйственной продукции; E – удельный экспорт; M удельный импорт; INF – индекс инфляции; UEA – уровень экономической активности населения.

Регрессионное уравнение (2) значимо на уровне 0,05, но остатки уравнения (разность между значениями уравнения и статистическими данными) не соответствуют нормальному закону распределения.

Литература

  1. Плотницкий, М.И., Лобкович Э.И., Муталимов М.Г. и др. Макроэкономика: Учебное пособие. М.: Новое знание, 2002. 462 с.
  2. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2013: Стат. сб. // Росстат. М., 2014. 990 с.
  3. Магнус Ф.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: Учебник. М.: Дело, 2005. 504 с.
  4. Игнатьев В.М. Доходы и демографические показатели населения в регионах // Экономика. Управление. Финансы: сб. статей. Киев: Экономист. 2013. С. 68-72.
  5. Игнатьев В.М. Потребление продуктов питания населением регионов // Стратегия устойчивого развития регионов России: сб. статей. Новосибирск, 2015. № 25. C. 132–137.
  6. Игнатьев В.М., Ерошина Э.А., Земкова А.С. Сравнение состояния образования и валового регионального продукта / Развитие научной мысли в современном мире: актуальные вопросы, перспективы, инновации: сб. статей. Ростов-на-Дону: НИЦ «Summa-Rerum», 2014. С.78-83.
  7. Истомина К.С.
  8. Игнатьев В.М., Баканова С.А. Поляризация регионов России по занятости и доходам населения // Nauka i inowacja. Pezemysl: Nauka i studia. 2013. Vol. 3. P. 15-18.
  9. Игнатьев В.М., Борисова Д.М Прогнозирование занятости населения региона // Наука, техника и образования. 2015. № 3(9) .C. 40-43.
  10. Игнатьев В.М., Чеботарева А.Ю. Факторы инновации и её диаграмма Ишикавы // Наука, техника и образования. Иваново, 2014. № 4. С.21–24.
  11. Истомина К.С. Влияния показателей на коэффициент рождаемости в регионах // Вестник науки и образования. 2015. № 2(4). C. 60-64.

Рецензия

На курсовой проект по статистике на тему: Статистический анализ валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации (Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный федеральные округа)

Курсовой проект в целом (не) соответствует методике по выполнению курсовых проектов по статистике.

Курсовой проект выполнен (не) в полном объеме.

Имеются следующие замечания:

Оформление (не) соответствует стандарту организации.

Теоретическое обоснование темы исследования ____________________

Статистическая сводка и группировка ___________________________

Статистическое исследование динамики __________________________

Индексный анализ __________________________________________

Корреляционно-регрессионный анализ __________________________

Другие ____________________________________________________

Курсовой проект после доработки допускается к защите перед комиссией.

К.э.н., доцент А.М. Аблеева __________


ФГОУ ВПО «Башкирский государственный аграрный университет»

Факультет Экономический

Кафедра Статистики и информационных систем в экономике

на курсовой проект по статистике

Тема проекта: Статистический анализ валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации (Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный федеральные округа).

Статистическая сводка и группировка. Влияние стоимости основных фондов на душу населения на Валовой региональный продукт на душу населения (данные за 2005г.).

Группировочный признак: Стоимость основных фондов на душу населения в 2005г.

Число групп: пять

Ряд динамики: Валовой региональный продукт Уральского федерального округа в 2000 – 2006 гг. в сопоставимых ценах.

Индексный анализ.

а) Теоретический вопрос. Фьючерсы на фондовые индексы.

б) Определить изменение Валового регионального продукта Уральского федерального округа в 2006 г. по сравнению с 2005 г., за счет изменения стоимости основных фондов и за счет использования основных фондов (фондоотдачи).

в) Определить изменение стоимости основных фондов Уральского федерального округа в 2006 г. по сравнению с 2005 г. за счет изменения ВРП и фондоемкости.

Корреляционно-регрессионный анализ: влияние стоимости основных фондов на душу населения и среднегодовой численности занятых в экономике на Валовой региональный продукт на душу населения (все показатели за 2005г.).

Срок сдачи курсового проекта 37 учебная неделя.

Руководитель: к.э.н., доцент А.М. Аблеева __________

Задание принял к исполнению: ____________________


Введение

1 Система показателей и методов валового регионального продукта

2 Статистическая сводка и группировка валового регионального продукта

3 Статистическое исследование динамики валового регионального продукта

3.2 Выявление тенденций развития ряда динамики с использованием методов механического выравнивания, среднего уровня, аналитического выравнивания

4.2 Индексный анализ влияния различных факторов на социально - экономические явления и процессы

5 Корреляционно-регрессионный анализ влияния факторов

Выводы и предложения

Приложения


Введение

Основной целью данной курсовой работы является провести статистический анализ социально – экономических явлений и процессов валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации (Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный федеральные округа).

Социально – экономическая статистика является общественной наукой и особой отраслью практической деятельности.

Центральным макроэкономическим показателем является показатель валового регионального продукта. Он является наиболее общим индикатором экономической активности и благосостоянием регионов.

Целью данного курсового проекта является провести статистический анализ валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации (Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный федеральные округа).


1 Показатели и методы валового регионального продукта федеральных округов РФ

Валовой региональный продукт – обобщающий показатель экономической деятельности региона, характеризующий процесс производства товаров и услуг.

Специфика российских условий, огромная роль территориального фактора в развитии социально - экономических процессов, последовательная политика укрепления федерализма в российской государственности обуславливают необходимость построения развитой системы статистических показателей регионального уровня, соответствующих требованиям рыночной экономики. Системные показатели, характеризующие развитие регионов, должны быть методологически сопоставимы и согласованны с соответствующими показателями макроуровня.

На региональном уровне не строится вся система счетов, а только отдельные ее элементы. Методология построения региональных макроэкономических показателей отличается от методологии построения аналогичных показателей федерального уровня в меру различий институционального характера и информационной базы. По этим причинам сумма региональных показателей не всегда совпадает со значением соответствующего показателя федерального уровня.

По своему экономическому содержанию ВРП примерно соответствует показателю ВВП, рассчитанному производственным методом на федеральном уровне. ВРП определяется как сумма добавленной стоимости единиц-резидентов данного региона. Резидентные единицы в данном случае определяются, исходя из тех же принципов, что и на федеральном уровне. То есть к резидентам региональной экономики относятся все корпорации, квазикорпорации или домашние хозяйства, имеющие центр экономического интереса на экономической территории данного региона. Если предприятие, осуществляющее экономическую деятельность на территории данного региона, является филиалом головной корпорации, находящейся в другом регионе, то оно является резидентом данного региона.

Впервые расчеты на региональном уровне производственным методом были произведены по данным за 1991 год по 21 территории, на основе метода переходных ключей от расчета чистого материального продукта к валовой добавленной стоимости. В 1993 году по данным за 1992 год уже все территориальные органы государственной статистики участвовали в экспериментальных расчетах валового регионального продукта. Эти расчеты в основном производились с целью приобщения территориальных органов статистики к переходу от расчетов показателей с основными положениями баланса народного хозяйства к расчетам по СНС. Начиная с 1995 года, расчеты валового регионального продукта вошли в план реализации Федеральной программы статистических работ и являются обязательными для выполнения всеми регионами России. В настоящее время мы имеем утвержденные окончательные итоги расчетов ВРП с 1994 года по 2002 год. В 1998 году впервые произвели расчеты темпов роста (снижения) ВРП по данным за 1997 год к 1996 году. В настоящее время мы имеем динамику темпов роста (снижения), начиная с 1997 года.

Информационная база, на основе которой строится расчет валового регионального продукта, практически идентична информационной базе федерального уровня, так как сводная статистическая отчетность формируется исходя из данных, получаемых от регионов. В связи с этим алгоритм расчета валового регионального продукта (ВРП) совпадает с алгоритмом расчета валового внутреннего продукта.

Что касается первого пункта, то концептуально учет этих услуг должен осуществляться по месту их производства (оказания), а их величина должна включаться в объем ВРП соответствующего региона. Объем этих коллективных услуг определяется в размере соответствующих расходов государственного бюджета, отражаемых в отчете об исполнении федерального бюджета. Все расходы федерального бюджета в региональном разрезе должны учитываться и отражаться системой региональных казначейств в соответствии с действующей единой бюджетной классификацией. Но до сих пор продолжает сохраняться практика учета некоторых расходов федерального бюджета в целом по стране без разбивки по отдельным регионам, что обусловлено, в основном, невозможностью определить, к какому конкретно региону можно отнести осуществляемые расходы (например, расходы бюджета на международное сотрудничество, обслуживание государственного долга и т.д.), а также сохраняющимися недостатками финансового учета или некоторыми политическими соображениями (расходы на оборону, органы внутренних дел и т.д.). Таким образом, наличие проблем, связанных с распределением по регионам страны части государственных расходов, а также с преодолением недостатков регионального учета (неполноты отражения данных в отчетах казначейств) заставляют в настоящее время отказаться от их учета на региональном уровне.

Кроме того, необходимо учитывать еще ряд позиций, определяющих расхождение между валовым внутренним продуктом в целом и суммой валовых региональных продуктов по всем территориям. К их числу в первую очередь относятся показатели, отражающие финансовое и внешнеторговое посредничество.

Производство услуг финансовых посредников в современных условиях весьма затруднительно корректно учесть по регионам. В силу специфики банковской деятельности проблематично привязать ее объем к одному региону, где зарегистрирован банк. Банк может быть зарегистрирован, например, в Москве или иметь здесь только филиал, ведущий, как правило, большой объем операций, но при этом московский банк или московский филиал провинциального банка сегодня реально может обеспечить финансовое посредничество практически на всей территории России. В результате территориальные органы статистики практически не располагают данными для того, чтобы точно оценить производство финансовых услуг на территории региона.

Другой путь - оценить этот объем в целом по России и затем расчетно распределить его по регионам. Но этот путь, во-первых, требует наличия существенно более подробной и надежной информации для проведения сводного расчета, а во-вторых, надо решить вопрос, пропорционально какому реально существующему показателю можно было бы достоверно распределить эти услуги и, соответственно, добавленную стоимость банков по отдельным регионам.

Такой элемент расчета ВВП, как «косвенно измеряемые услуги финансовых посредников», также не представляется возможным распределить по отдельным территориям. Как известно, по методологии СНС стоимость этих услуг включается в промежуточное потребление их получателей. Но вопрос отнесения стоимости услуг финансовых посредников на промежуточное потребление конкретных потребителей этих услуг до настоящего времени не решен даже теоретически, их объем измеряется косвенно в целом и, соответственно, не распределяется ни по отраслям, ни по территориям.

В настоящее время большую проблему в региональных расчетах представляет учет межрегионального обмена товарами и услугами, что и обуславливает невозможность осуществления учета добавленной стоимости внешней торговли для региона с удовлетворительной степенью достоверности.

Очевидным является и то, что объем чистых налогов на импорт в существующих условиях можно оценить только в целом по экономике без распределения по регионам. Практически невозможно определить территориальную структуру ни налогов, ни субсидий по импорту, поскольку отсутствует информация о территориальном распределении самого импорта товаров.

Не меньшие проблемы связаны с региональным учетом чистых налогов на продукты. Они обусловлены недостаточностью информации в бюджете. В частности, для расчета чистых налогов по регионам необходимо представлять региональное распределение субсидий на продукты, выплачиваемых из федерального бюджета. В полном объеме таких данных нет не только в региональной статистике, но и на федеральном уровне, так как определенная часть субсидий на продукты распределяется Минфином России не в регионы, а передается министерствам и ведомствам на развитие соответствующей отрасли и только затем через ведомственное распределение попадает на предприятия. Проследить весь путь таких субсидий до регионов практически невозможно, поэтому для определенной части чистых налогов на продукты удается сделать только общую оценку по экономике в целом.

Таким образом, в силу ряда методологических и организационных причин ряд важных позиций ВВП может быть рассчитан только на федеральном уровне для экономики в целом и сумма ВРП по всей территории России объективно меньше, чем ВВП. Объективно обоснованное расхождение между ВВП и ВРП составило в 2002 году 12,6 процентов.

Показатель ВРП как основной сводный показатель предусматривает согласование результирующих данных по всем отраслям экономики.

Расчет ВРП проводится в несколько этапов. На первом этапе осуществляется оценка его объема территориальными органами государственной статистики на базе годовых статистических отчетов предприятий, отчетов об исполнении бюджетов и другой имеющейся информации. Вторая оценка выполняется Госкомстатом России после проверки расчетов на федеральном уровне и согласования данных по ВРП и ВВП. Взаимоувязка абсолютного объема и темпа роста (снижения) совокупного ВРП с данными по валовому внутреннему продукту России является важнейшим условием формирования этого показателя.

Проверка и анализ показателей выпуска, промежуточного потребления и добавленной стоимости в фактических ценах, и в ценах предыдущего года, проводимая ФСГС, выявляет существенное количество ошибок, допущенных территориальными органами государственной статистики. Кроме того, анализ качества исходной информации, необходимой для выполнения расчетов добавленной стоимости отраслей экономики выявляет большое количество ошибок и обуславливает необходимость внесения изменений в методологию расчетов отдельных отраслей экономики. При существующей организации расчетов, когда распределить валовой внутренний продукт по территориям Российской Федерации полностью невозможно, расчет валового регионального продукта носит оценочный характер. ВВП по России в целом рассчитывается тремя методами и предполагает согласно Регламенту разработки и представления данных по валовому внутреннему продукту 4 этапа уточнений, последний из которых предполагает внесение корректировок, вызванных уточнениями при разработке межотраслевого баланса. На региональном уровне порядок выпуска расчетов ВРП во взаимоувязке с межотраслевым балансом осуществить не представляется возможным, что обуславливает наличие определенных погрешностей при формировании итогов ВРП.

В Госкомстате России годовые расчеты ВРП координирует Управление национальных счетов. Оно совместно с отраслевыми Управлениями осуществляет разработку методологии расчетов ДС отраслей экономики. Расчет ДС отраслей, не находящихся в ведении отдельных структурных подразделений осуществляет Управление национальных счетов.

Сбор и обработка расчетов осуществляется на ГМЦ с помощью программных средств. При этом была обеспечена совместимость программных средств, используемых ГМЦ и центральным аппаратом ГКС и в регионах. По расчету ДС ряда отраслей созданы комплексы электронной обработки данных. Макеты представляют собой электронные таблицы, шаблоны, в которые вводится информация и автоматически получается результат.

После осуществления обработки данных специалисты Госкомстата России обобщают результаты расчетов, увязывают их с соответствующими показателями, рассчитанными на федеральном уровне. На данном этапе мы уточняем и приводим в методологическое соответствие с расчетами текущего года расчеты базового периода. Анализ качества исходной информации, необходимой для выполнения расчетов ДС отраслей экономики, выявляет отдельные ошибки и обуславливает необходимость изменения методологии расчетов по некоторым отраслям счета производства.

После окончания расчетов данные направляются в ТОГС для согласования. В течение двух недель ТОГС предоставляется возможность внести необходимые корректировки, аргументируя их обоснованность перед Госкомстатом России. По истечении этого времени правки не принимаются и показатели принимают статус утвержденных.

Необходимость ответственного отношения к расчетам ВРП вызвано важностью данного показателю, так как в настоящее время ВРП используется в качестве основного агрегата для распределения средств Фонда Финансовой поддержки субъектов РФ. На основе этого показателя осуществляется расчет валовых налоговых ресурсов (ВНР) (после вычленения ЗАТО, умножения на индекс цен, корректировки по факту сбора налогов).

Все вышеуказанные работы осуществляются в годовом режиме. Периодичность разработки и представления данных по ВРП закреплены в Регламенте, принятым Госкомстатом России, Министерством экономики России и Министерством финансов России.

Для наблюдения внутригодовой динамики развития экономики региона предусмотрен расчет темпа изменения объемов производства базовых отраслей экономики (промышленность, сельское хозяйство, строительство, розничная торговля и общественное питание, транспорт), которые в структуре производства регионов составляют от 60% до 80% .

Наибольшее значение в промышленности Приволжского региона имеют многоотраслевое высокоразвитое машиностроение и нефтегазохимический комплекс. Лидером агропромышленного комплекса округа является Саратовская область. По объёмам валового производства животноводческой продукции среди регионов Приволжского федерального округа Саратовская область занимает третье место по производству молока и мяса. Национальный проект развития АПК способен снять с бизнеса часть инвестиционных рисков, традиционно высоких в сельском хозяйстве. Важной тенденцией также является и укрупнение производственных комплексов – образуются новые агрохолдинги, включающие в себя не только производство, но и комплексы по переработки продукции, производству кормов, причём высокая доля зерна в составе кормов и высокие цены на него приводят к привлечению агрохолдингов в рынок зерна.

В состав Сибирского федерального округа входят практически все регионы Западно-Сибирского и Восточно-Сибирского экономического районов за исключением Тюменской области. Сибирский федеральный округ знаменит твёрдыми полезными ископаемыми. Другой экономический «конёк» региона – освоение территорий, находящихся в зоне БАМа. На этом участке есть золото, редкие металлы, медь, уголь. Суммарная инвестиционная ёмкость этих проектов составляет 7-10 млрд долларов.

В состав Уральского федерального округа входят четыре области: Курганская, Свердловская, Челябинская и Тюменская с Ханты – Мансийским и Ямало-Ненецким автономными округами. Урал – своеобразный экономический район в составе России.

Уральский федеральный округ является самым богатым. Здесь сосредоточено около 27% марганцевых руд, крупные запасы серебра, золота, железных руд. Безусловно, лидером в экономике региона является газ 92%.

Основой экономического развития Свердловской области за три последних века были природные богатства. Сельское хозяйство работает на внутренний рынок с одной стороны, удовлетворение потребностей населения промышленных центров, с другой чрезвычайно развито индивидуальное садовничество и огородничество. В посевах преобладают зерновые и кормовые; животноводчество: молочно – мясное, свиноводство, птицеводство.

В экономическом отношении Тюменская область – это один из главных регионов – доноров федерального бюджета. Источником экономического могущества региона служат запасы углеводородного топлива мирового значения основного стратегического и экспортного сырья России.

Структура промышленного производства Ханты – Мансийского автономного округа весьма своеобразна: 85% всего объёма продукции приходится на топливную индустрию, 12% на электроэнергетику. Крупнейшие промышленные центры: Сургут, Нижневартовск, Нефтеюганск, Мегион, Лангепас, Урай – это центры нефтедобычи; Берёзово – центр газодобычи.

Почти 90% промышленности Ямало – Ненецкого автономного округа приходится на топливную отрасль. Сельское хозяйство носит примитивный характер. Большое значение имеет рыболовство и пушной промысел со звероводством.

По объёму товарной продукции Челябинская область входит в «первую» десятку регионов. В структуре промышленной продукции доминируют отрасли тяжёлой индустрии: чёрная металлургия; машиностроение и металлообработка; цветная металлургия; электроэнергетика. Область входит в «первую» десятку по птицеводству, в «первую» десятку по сбору зерна, выработке мяса и по валовой продукции аграрного сектора.

Дальневосточный федеральный округ – это самый крупный округ России. Он занимает 36% территории страны. Доля населения всего 5%. Освоение Россией Дальнего Востока началось в 50-х гг. 19 столетия, примерно в то же время, что и районов Дальнего Запада США.


2 Статистическая сводка и группировка валового регионального продукта федеральных округов РФ

Группировкой называется разделение изучаемого общественного явления на одинарные в качественном отношении группы по ряду существенных признаков.

Наименование региона валовой регион, продукт, тыс./руб. средн. год. числ. населения, тыс./чел.
Республика Башкортостан 381646,5 1797,6 4071,1 868425
Республика Марий Эл 33350,7 334,4 714,2 133723
Республика Мордовия 44267 399,1 861,8 183836
Республика Татарстан 482759,2 1778 3765 1090879
Удмуртская Республика 139995,3 764,8 1548,6 368307
Чувашская Республика 69391,6 597,5 1295,8 253775
Пермский край 327273,3 1318,9 2759 961938
Кировская область 79800,6 714,6 1452,1 322973
Нижегородская область 299723,7 1748,9 3428,2 688092
Оренбургская область 213138,2 1020,3 2144,1 480330
Пензенская область 74362,7 676,2 1415,4 262655
Самарская область 401812,2 1579 3195,1 1056262
Саратовская область 170930,5 1169,5 2617 556180
Ульяновская область 80584,4 604,9 1343,3 234805
Курганская область 50245,8 434,3 986 213335
Свердловская область 475575,5 2093,8 4419 1424665
Тюменская область 2215584,4 1890,6 3315,4 5405244
Челябинская область 349957,2 1674,4 3541,3 892723
Республика Алтай 8805,8 84,9 204,2 22026
Республика Бурятия 74912,9 386,6 966,2 221056
Республика Тыва 11662,5 104,3 308,1 19490
Республика Хакасия 41727,5 244,1 539,6 120518
Алтайский край 135686,4 1105,1 2554,4 382472
Красноярский край 439736,9 1424,8 2915,7 823467
Иркутская область 258095,5 1137,7 2536,1 651069
Кемеровская область 295378,4 1302,7 2846,8 629492
Новосибирская область 235381,8 1221,7 2656,1 595609
Омская область 220686,1 939,1 2040,6 357195
Томская область 159578,5 478,9 1035,4 319795
Читинская область 69647,1 481,8 1132 316690
Республика Саха (Якутия) 183027 469,1 950,3 450823
Приморский край 186623,3 180,9 350,7 100939
Хабаровский край 161194,4 980,2 2027,7 457446
Амурская область 76861,2 721,3 1416,3 437286
Камчатская область 43974,3 424,2 884,3 384833
Магаданская область 27167,8 93,8 173,1 93758
Сахалинская область 121014,1 277,8 529,3 207065
Еврейская автономная область 14204,2 79,8 187,7 52480
Чукотский автономный округ 12355,4 38,5 50,6 29615

Группировку следует начинать с изучения характера изменения группировочного признака, для этого следует построить ранжированный ряд распределения регионов по стоимости основных фондов на душу населения (табл.2) и изобразить в виде Огивы Гальтона (рис.1).

Таблица 2 Ранжированный ряд распределения регионов по стоимости основных фондов на душу населения

Наименование регионов
Республика Тыва 19490
Республика Алтай 22026
Чукотский автономный округ 29615
Еврейская автономная область 52480
Магаданская область 93758
Приморский край 100939
Республика Хакасия 120518
Республика Марий Эл 133723
Республика Мордовия 183836
Сахалинская область 207065
Курганская область 213335
Республика Бурятия 221056
Ульяновская область 234805
Чувашская Республика 253775
Пензенская область 262655
Читинская область 316690
Томская область 319795
Кировская область 322973
Омская область 357195
Удмуртская Республика 368307
Алтайский край 382472
Камчатская область 384833
Амурская область 437286
Республика Саха (Якутия) 450823
Хабаровский край 457446
Оренбургская область 480330
Саратовская область 556180
Новосибирская область 595609
Кемеровская область 629492
Иркутская область 651069
Нижегородская область 688092
Красноярский край 823467
Республика Башкортостан 868425
Челябинская область 892723
Пермский край 961938
Самарская область 1056262
Республика Татарстан 1090879
Свердловская область 1424665
Тюменская область 5405244

График 1 Распределение регионов РФ по стоимости основных фондов


По графику ранжированного ряда определить величину равного или неравного интервала.

Величина равного интервала группировки определяется по формуле:

19490+1077150,8 = 1096640,8

1096640,8+1077150,8=2173791,6

2173791,6+1077150,8=3250942,4

3250942,4+1077150,8=4328093,2

4328093,2+1077150,8=5405244

Полученный ряд распределения представить в виде таблицы.

Таблица 3 Интервальный ряд распределения регионов РФ по стоимости основных фондов

Интервальный ряд распределения регионов РФ по стоимости основных фондов имеет неравномерное распределение по числу регионов.

Поэтому следует сгруппировать регионы в группы с интервалами с открытыми границами по следующей схеме (табл.4).


Таблица 4 Интервальный ряд распределения регионов РФ по стоимости основных фондов

График 2 Гистограмма распределения регионов по стоимости основных фондов

Составим рабочую таблицу, которая необходима для расчёта средней стоимости основных фондов (табл.5).

Таблица 5 Рабочая таблица простой аналитической группировки

Группы регионов РФ по стоимости основных фондов Наименование региона Валовой региональный продукт, тыс.руб. Стоимость основных фондов, млн.руб. Среднегод. числ-ть населения, тыс.чел. Валовой регион. продукт на душу нас-ия, тыс. руб. Стоимость основных фондов на душу нас-ия, млрд. руб.
1 группа до 130000 Республика Тыва 11662,5 19490 308,1 37,8 63,3
Республика Алтай 8805,8 22026 204,2 43,1 107,9
Чукотский автономный округ 12355,4 29615 50,6 244,2 585,3
Еврейская автономная область 14204,2 52480 187,7 75,7 279,6
Магаданская область 27167,8 93758 173,1 156,9 541,6
Приморский край 186623,3 100939 350,7 532,1 287,8
Республика Хакасия 41727,5 120518 539,6 77,3 223,3
Итого по 1 группе 302546,5 438826 1814 166,8 241,9
2 группа 130000 - 260000 Республика Марий Эл 33350,7 133723 714,2 46,7 155,2
Республика Мордовия 44267 183836 861,8 51,4 213,3
Сахалинская область 121014,1 207065 529,3 228,6 391,2
Курганская область 50245,8 213335 986 5,1 216,4
Республика Бурятия 74912,9 221056 966,2 77,5 228,8
Ульяновская область 80584,4 234805 1343,3 60 174,8
Чувашская Республика 69391,6 253775 1295,8 53,5 195,8
Итого по 2 группе 473766,5 1447595 6696,6 70,7 216,2
3 группа 260000 - 383000 Пензенская область 74362,7 262655 1415,4 52,5 158,6
Читинская область 69647,1 316690 1132 61,5 279,8
Томская область 159578,5 319795 1035,4 154,1 308,9
Кировская область 79800,6 322973 1452,1 55 222,4
Омская область 220686,1 357195 2040,6 108,1 175
Удмуртская Республика 139995,3 368307 1548,6 90,4 237,8
Алтайский край 135686,4 382472 2554,4 53,1 149,7
Итого по 3 группе 879756,7 2330087 11178,5 78,7 208,4
4 группа 383000 - 600000 Камчатская область 43974,3 384833 884,3 49,7 435,2
Амурская область 76861,2 437286 1416,3 5,5 308,7
Республика Саха (Якутия) 183027 450823 950,3 192,6 474,4
Хабаровский край 161194,4 457446 2027,7 79,5 225,6
Оренбургская область 213138,2 480330 2144,1 99,4 224
Саратовская область 170930,5 556180 2617 65,3 212,5
Новосибирская область 235381,8 595609 2656,1 88,6 224,2
Итого по 4 группе 1084507,4 3362507 12695,8 85,4 264,8
5 группа Свыше 600000 Кемеровская область 295378,4 629492 2846,8 103,7 221,1
Иркутская область 258095,5 651069 2536,1 101,8 256,7
Нижегородская область 299723,7 688092 3428,2 87,4 200,7
Красноярский край 439736,9 823467 2915,7 150,8 282,4
Республика Башкортостан 381646,5 868425 4071,1 93,7 213,3
Челябинская область 349957,2 892723 3541,3 98,8 252
Пермский край 327273,3 961938 2759 118,6 348,6
Самарская область 401812,2 1056262 3195,1 125,7 330,6
Республика Татарстан 482759,2 1090879 3765 128,2 289,7
Свердловская область 475575,5 1424665 4419 107,6 322,4
Тюменская область 2215584,4 5405244 3315,4 668,3 163
Итого по 5 группе 5927542,8 14492256 36792,5 161,1 393,9
Всего: 8668119,9 22071271 69177,4 562,7 1284,6

Составить сводную таблицу (табл.6).

Таблица 6 Группировка регионов по стоимости основных фондов на душу населения

Выявлена прямая зависимость стоимости основных фондов на душу населения от валового регионального продукта на душу населения. Чем выше валовой региональный продукт на душу населения, тем выше стоимость основных фондов.


3 Статистическое исследование динамики валового регионального продукта Уральского федерального округа в 2000 – 2006гг. в сопоставимых ценах

3.1 Расчёт показателей динамики (абсолютного прироста, темпа роста, темпа прироста, абсолютного содержания 1% прироста)

Имеются данные о валовом региональном продукте Уральского федерального округа в 2000 – 2006гг. в сопоставимых ценах. Рассчитать и проанализировать показатели ряда динамики.

Годы Врп. млрд. руб. Абсолютный прирост Темп роста, % Темп прироста
Баз. Цепн. Баз. Цепн. Баз. Цеп.
886133,4 - - - - - - -
2001 1120819,8 234686,4 234686,4 126 126 1,26 1,26 186259
2002 1335976,0 449842,6 215156,2 151 119 1,51 1,19 180803,5
2003 1659322,1 773188,7 323346,1 187 124 1,87 1,24 260763
2004 2234753,0 1348619,6 575430,9 252 135 2,52 1,35 426245,1
2005 3091362,9 2205229,5 856609,9 349 138 3,49 1,38 620731,8
2006 3772730,5 2886597,1 681367,6 426 122 4,26 1,22 558498
среднее 2014442,5 48109,5 481099,5 114,7 114,7 1,15 1,15 -

Абсолютные приросты – разница между уравнениями ряда динамики, которое показывает на сколько один уровень больше или меньше другого.

Темп прироста – показатель соотношения уровней. Коэффициент показывает во сколько раз 1 уровень > или < другого.

Темп роста показывает сколько % составляет 1 уровень по сравнению с другим.

Темп прироста показывает на сколько % один уровень > или < другого.

Абсолютное содержание 1% прироста – показывает 1/100 часть абсолютного уровня предметного периода.

3.2 Выявление тенденции развития ряда динамики с использованием методов механического выравнивания, среднего уровня, аналитического выравнивания

Метод механического выравнивания (валовой региональный продукт Уральского федерального округа за 2000-2006гг. в сопоставимых ценах).

Таблица 8 Метод механического выравнивания

Годы Валовой региональный продукт, млрд. руб. Метод укрупнения интервалов Метод скользящей 3-х летней средней
Производительности труда Производительность труда
Период Сумма Среднее Период Сумма Среднее
2000 866133,4
2001 1120819,8 2000-2002 3322929,2 1107643 2000-2002 3322929,2 1107643
2002 1335976 2001-2003 4116117,9 1372039,3
2003 1659322,1 2002-2004 5230051,1 1743350
2004 2234753 2003-2006 10758168,5 2689542,1 2003-2005 6985439 2328479,7
2005 3091362,9 2004-2006 9098846,4 3032948,8
2006 3772730,5

График 3 Механическое выравнивание

Метод среднего уровня (по среднему коэффициенту роста, по среднему абсолютному приросту)

Таблица 9 Выравнивания методами среднего уровня

Годы ВРП, млрд.руб. Порядковый № Выравнивание значений
По среднему коэф. роста Yt=866133,4*144,7t По среднему абсол. приросту Yt=866133,4+1,15t
866133,4 1 99345501 866134,5
2001 1120819,8 2 198691002 866135,7
2002 1335976 3 298036503 866136,8
2003 1659322,1 4 397382004 866138
2004 2234753 5 496727505 866139,2
2005 3091362,9 6 596073005,9 866140,3
2006 3772730,5 7 695418506,9 866141,4

График 4 Метод среднего уровня

Метод аналитического выравнивания (по уравнению прямой методом наименьших квадратов)


Таблица 10 Метод аналитического выравнивания

Годы ВРП, млрд.руб. t t*2 Yt Yt среднее Отклонение от тренда
(у-уt средн) (у-уt средн)*2
2000 866133,4 -3 9 -2598400,2 558765,2 307368,2 94475210371
2001 1120819,8 -2 4 -2241639,6 1043038,6 77781,2 6049915073
2002 1335976 -1 1 -1335976 1527312 -191336 36609464896
2003 1659322,1 0 0 0 2011585,4 -352263,3 12408943252
2004 2234753 1 1 2234753 2495858,8 -261105,8 68176238794
2005 3091362,9 2 4 6182725,8 2980132,2 111230,7 12372268622
2006 3772730,5 3 9 11318191,5 3464405,6 308324,9 95064243960
Итого 14081097,7 0 28 13559654,6 14081097,8 - 3,25156

График 5 Аналитического выравнивания

3.3 Анализ показателей колеблемости ряда динамики

1.Размах колеблемости

R= (Y-Yt) max-(Y-Yt)min

R= 308324.9 – 111230.7=197094.2 млрд.руб.

2. Среднее квадратическое отклонение от тренда

yt= млрд.руб.

3. Коэффициент колеблемости

Vyt= = 0.0001%

4. Коэффициент устойчивости

Куст. = 100% - Vyt

Куст. = 100% - 0,0001% = 99,9%

Если коэффициент колеблемости не превышает 33%, то данный ряд динамики является устойчивым и подлежит дальнейшему экономическому анализу.

3.4 Прогнозирование на будущее

Прогнозирование – определение будущих размеров уровня экономического явления или процесса. Оно основано на выявлении и характеристики основной тенденции развития и моделей взаимосвязи.

Существуют следующие методы прогнозирования:

на основе среднего, абсолютного прироста;

среднего темпа роста;

с помощью тренда аналитического выравнивания.

Вычислить точечный прогноз:

Прогноз на 2007г.:

Yt= 2011585,4 + 484273,4t

Y2007г. = t = 4

Y2007г.t = 3948679 млрд.руб.

По сравнению с 2006 г. валовой региональный продукт повысился на 175948,5 млрд.руб.

Прогноз на 2008г.:

Yt = 2011585,4 + 484273,4t

Y2008г. = t = 5

Y2008г.t = 4432952,4 млрд.руб.

По сравнению с 2006г. валовой региональный продукт повысился на 660221,9 млрд.руб., по сравнению с 2007г. повысился на 484273,4 млрд.руб.

Мук 2007г. = млрд.руб.

Мук.2008г. = млрд.руб.

1 = 2.08 * 2.7 = 5,6

2 = 2.08 * 0.9 = 1,9

1=У2008г.-2,8

3.5 Выявление тенденции развития в рядах динамики с использованием ППП Excel

Имеются данные о валовом региональном продукте Уральского федерального округа в 2000 – 2006гг. в сопоставимых ценах.

Таблица 11 Исходные данные

График 6 Выравнивание ряда динамики

График 7 Линейной функции

График 8 Логарифмической функции

График 9 Полиноминального выравнивания 2 степени


График 10 Степенной функции

График 11 Экспоненциальной функции

y=69581x*2 - 72378x + 909470

Y =69581*49 – 72378*7 + 909470 = 3812293

Y = 69581*64 – 72378*8 + 909470 = 4783630

Валовой региональный продукт по сравнению с 2006г. в 2007г. повысился на 39562,5 млрд.руб. В 2008г. повысился на 1010899,5 млрд.руб.


4.1 Теоретические аспекты индексного метода анализа

Фьючерс – это стандартный биржевой срочный контракт, в соответствии с которым заключившие его стороны обязуются поставить и получить необходимое количество биржевого товара или финансовых инструментов в определённый срок в будущем по фиксированной цене. Фьючерсный сделки отличает их обезличенный характер. Продавцы и покупатели контрактов, как правило, общаются не друг с другом, а через свои брокерские конторы. То есть в данной ситуации не действует система продавец – покупатель, а система покупатель (плюс его брокерская контора) биржа (расчетно-клиринговая палата) продавец (и его банковская контора, действующая на бирже). Порядок осуществления фьючерсных сделок оговаривается регламентом биржи, Для покупателя фьючерсного контракта биржа выступает его продавцом, а для продавца контракта его покупателем. Одновременно клиринговая палата выступает гарантом выполнения фьючерсных контрактов. На практике выделяют товарные и финансовые фьючерсы. Товарные фьючерсы это торговля фьючерсными контрактами на сельхозпродукцию, энергоресурсы, металлы и др. Финансовые фьючерсы это фьючерсные контракты, в основе которых лежат финансовые инструменты государственные и другие ценные бумаги, биржевые индексы, проценты по банковским ставкам, а также конвертируемая валюта и золото. Фьючерсные контракты строго типизированы и стандартизованы. В разрезе отдельных товарных групп и видов финансовых инструментов оговорены: их количество, качество, сроки поставки, место поставки и др. Во фьючерсном контракте изначально не проставлена только цена стандартной партии товара (финансового инструмента), которая является предметом биржевого торга, а в дальнейшем также меняется. Формально, фьючерсный контракт это контракт поставки. При этом его продавец выступает поставщиком, а покупатель будущим приобретателем товара (финансового инструмента). Но фьючерсные контракты обычно заключаются не с целью физической покупки или продажи базисного актива, а с целью страхования (хеджирования) реальных сделок с товаром, а также для получения спекулятивной прибыли в ходе перепродаж фьючерсов или для ликвидации сделки. Так, в некоторых-фьючерсах, например, по банковским процентным ставкам, вместо покупки - получения товара (финансового инструмента) или его продажи-поставки может быть предусмотрена денежная компенсация его стоимости. Для более полного определения понятия фьючерс проведем его сравнение с такими производными ценными бумагами как форвард и опцион. Форвардные контракты срочные сделки поставки физических товаров в установленные сроки по определенной цене в будущем. Форвардные контракты в отличие от фьючерсных заключаются вне биржи и только на реальный продукт. Это приводит к снижению надежности форвардов в связи с отсутствием в системе форвардной торговли третьего лица, выполняющего функции контролера и гаранта. В биржевой торговле фьючерсами можно участвовать, даже не имея на руках данного товара, что приводит к большему распространению фьючерсных, а не форвардных сделок. Более высокая привлекательность фьючерсов объясняется еще и тем, что фьючерсные контракты стандартны, а это облегчает процесс покупки и продажи контракта. При заключении форвардного контракта каждый раз необходимо проводить переговоры по условиям форварда, что приводит к дополнительным затратам времени и средств. А погасить форвардный контракт до окончания срока его действия можно лишь за счет дополнительных переговоров. В то же время погасить фьючерс можно путем открытия противоположной позиции на бирже. Возможность оперативно закрыть фьючерсную сделку приводит к тому, что менее 5% фьючерсных контрактов завершается поставкой реального товара.

Само слово индекс означает показатель. Обычно этот термин используется для некоей обобщающей характеристики изменений.

Во – первых, индексы позволяют измерить изменение сложных явлений. Например, нужно определить, как изменились за год расходы жителей Москвы на городской транспорт. Для ответа на этот вопрос вы должны иметь численность пассажиров, перевезённых за год каждым видом городского транспорта, рассчитать среднемесячную численность пассажиров или взять точные данные из отчётов по месяцам, умножить численность на тариф перевозки и получить величины просуммировать. То же нужно сделать по данным за прошлый год. Затем сопоставить сумму расходов за последний год с суммой за прошлый год. То есть это не просто сравнение чисел, как при расчёте темпов динамики или приростов, а получение и сравнение некоторых агрегированных величин.

Во – вторых, индексы позволяют проанализировать изменение – выявит роль отдельных факторов. Например, можно определить, как изменилась сумма выручки городского транспорта за счёт изменения численности пассажиров и тарифов, наконец, за счёт соотношения в объёме перевозок разными видами транспорта.

В – третьих, индексы являются показателями сравнений не только с прошлым периодом, но и с другой территорией, а также с нормативами.

Индекс – это показатель сравнения двух состояний одного и того же явления (простого или сложного, состоящего из соизмеримых или несоизмеримых элементов).

4.2 Индексный анализ влияния различных факторов на социально – экономические явления и процессы

А) Определить изменение Валового регионального продукта Уральского федерального округа в 2006 г. по сравнению с 2005 г., за счет изменения стоимости основных фондов и за счет использования основных фондов (фондоотдачи).

1. Изменение объёма продукции

Относительный:

Iврп = Q1/Q0 = 3772730,5/ 3091362,9 = 1,22 = 122%

Абсолютный:

Δ Q = Q1 – Q0 = 681367,6

2. Изменение объёма продукции за счёт изменения фондоотдачи:

Iврп/fотд = fотд1 * Ф1/ fотд*Ф1

Iврп/fотд = 0,4*9209054/0,39*9209054 = 1 = 100%

ΔQ/fотд = (fотд1 – f отд0)*Ф1

ΔQ/fотд = (0,409676 – 0,389538)*9209054 = 185451,9

ВРП в 2006г. по сравнению с 2005г. за счёт изменения фондоотдачи возрос на 10%, что составил 185451,9

3. Изменение объёма продукции за счёт изменения стоимости основных фондов.

Iврп/ф¯ = Ф1 * fотд0 / Ф0 * fотд0

Iврп/ф¯ = 9209054*0,39/7935967*0,39 =1,160419 = 120%

ΔQ/ф¯ = (Ф1 - Ф0)*fотд0

ΔQ/ф¯= (9209054 – 7935967)*0,39 = 496503,93

Iврп = Iврп/fотд * Iврп/ф¯


Таблица 12 Изменение валового регионального продукта счет изменения стоимости основных фондов и за счет использования основных фондов (фондоотдачи)

ВРП в 2006г. по сравнению с 2005г. за счёт изменения стоимости основных фондов возрос на 20%, что составил 496503,93 тыс.руб.

Б) Определить изменение стоимости основных фондов Уральского федерального округа в 2006 г. по сравнению с 2005 г. за счет изменения ВРП и фондоёмкости.

1. Изменение стоимости основных фондов

Iф¯ = Ф1/Ф0 = 9209054 / 7935967 = 1,16 = 116%

ΔФ¯ = Ф1 – Ф0 = 9209054 – 7935967 = 1273087

Стоимость основных фондов в 2006г. по сравнению с 2005г. возрос на 16%, что составило 1273087

2. Изменение стоимости основных фондов за счёт изменения фондоёмкости

Iф¯/fемк = f емк1 * Q1 / fемк0 * Q1

Iф¯/fемк = 2,4 * 3772730,5/2,6*3772730,5

ΔФ¯/f`ёмк = (fемк1 – fемк0)*Q1

ΔФ¯/f`ёмк = -377273,05


Стоимость основных фондов в 2006г. по сравнению с 2005г. за счёт изменения фондоёмкости снизился на 8%, что -377273,05 тыс.руб.

3. Изменение стоимости основных фондов за счёт изменения объёма продукции

Iф¯/Q = Q1 * fёмк0/Q0*fёмк0

Iф¯/Q = 3772730,5*2,6/3091362,9*2,6= 1,220410098 = 122%

ΔФ¯/Q = (Q1 – Q0) * fемк0

ΔФ¯/Q = 1771555,76

Iф¯ = Iф¯/fемк * Iф¯/Q

1,16 = 0,92*1,22

Таблица 13 Изменение стоимости основных фондов за счет изменения ВРП и фондоёмкости

Стоимость основных фондов в 2006г. по сравнению с 2005г. за счёт изменения объёма продукции увеличился на 22%, что составило 1771555,76 тыс.руб.


5 Корреляционно – регрессионный анализ влияния факторов

Имеются данные и влиянии стоимости основных фондов на душу населения и среднегодовой численности занятых в экономике на Валовой региональный продукт на душу населения (все показатели за 2005г.).

Таблица 14.1 Исходные данные

Наименование регионов
Y X1 X2
Республика Башкортостан 1797,6 868425 93745,1
Республика Марий Эл 334,4 133723 46696,9
Республика Мордовия 399,1 183836 51369,8
Республика Татарстан 1778,0 1090879 128222,0
Удмуртская Республика 764,8 368307 90401,7
Чувашская Республика 597,5 253775 53552,4
Пермский край 1318,9 961938 118619,4
Кировская область 714,6 322973 54954,6
Нижегородская область 1748,9 688092 87429,3
Оренбургская область 1020,3 480330 99405,5
Пензенская область 676,2 262655 52540,0
Самарская область 1579,0 1056262 125757,4
Саратовская область 1169,5 556180 65314,9
Ульяновская область 604,9 234805 59989,2
Курганская область 434,3 213335 50959,1
Свердловская область 2093,8 1424665 107621,1
Тюменская область 1890,6 5405244 668272,2
Челябинская область 1674,4 892723 98820,3
Республика Алтай 84,9 22026 43127,3
Республика Бурятия 386,6 221056 77532,7
Республика Тыва 104,3 19490 37856,2
Республика Хакасия 244,1 120518 77332,8
Алтайский край 1105,1 382472 53118,0
Красноярский край 1424,8 823467 150814,0
Иркутская область 1137,7 651069 101766,6
Кемеровская область 1302,7 629492 103758,5
Новосибирская область 1221,7 595609 88619,4
Омская область 939,1 357195 108147,0
Томская область 478,9 319795 154131,1
Читинская область 481,8 316690 61526,8
Республика Саха (Якутия) 469,1 450823 192599,0
Камчатский край 180,9 100939 92039,1
Приморский край 980,2 457446 113818,2
Хабаровский край 721,3 437286 86913,2
Амурская область 424,2 384833 125392,3
Магаданская область 93,8 93758 156923,9
Сахалинская область 277,8 207065 228624,4
Еврейская автономная область 79,8 52480 75695,8
Чукотский автономный округ 38,5 29615 244096,3

Таблица 14.2 Корреляционная матрица

У Х1 Х2
у 1
Х1 0,617107 1
Х2 0,262244 0,844487 1

Корреляционная матрица содержит частные коэффициенты корреляции. Коэффициенты второго столбца матрицы характеризуют степень тесноты связи между результативным (у) и факторными признаками (х1, х2). Связь между среднегодовой численностью занятых в экономике и стоимостью основных фондов (rух1 = 0,617) прямая, слабая; связь между среднегодовой численностью занятых в экономике и валовым региональным продуктом на душу населения (ryx2 = 0,262) прямая, слабая.

Таблица 14.3 Регрессионная статистика

Множественный коэффициент корреляции R = 0,783 показывает, что теснота связи между среднегодовой численностью занятых в экономике и факторами, включенными в модель, сильная. Множественный коэффициент детерминации (R – квадрат) D = 0,614, т.е. 61,4% вариации уровня рентабельности объясняется вариацией изучаемых факторов

Таблица 14.4 Дисперсионный анализ

df SS MS F Значимость F
Регрессия 2 8210529,993 4105264,996 28,69165325 3,5367Е-08
Остаток 36 5150959,36 143082,2044
Итого 38 13361489,35

Проверим значимость коэффициента множественной корреляции, для этого воспользуемся F – критерием, для чего сравним фактическое значение F с табличным значением Fтабл. При вероятности ошибки а = 0,05 и степенях свободы v1 = k-1=2-1=1, v2=n-k=39-2=37, где k – число факторов в модели, n – число наблюдений, Fтабл.= 4,08. Так как Fфакт = 28,69 > Fтабл.= 4,08, то коэффициент корреляции значит, следовательно, построенная модель в целом адекватна.

Таблица 14.5 а Коэффициенты регрессии

Используя таблицу 1.5 составим уравнение регрессии:

У = 893,79 + 0,0009Х1 – 0,005Х2

Интерпретация полученных параметров следующая:

а0 = 893,79 – свободный член уравнения регрессии, содержательной интерпретации не подлежит;

а1 = 0,0009 – коэффициент чистой регрессии при первом факторе свидетельствует о том, что при увеличении основных фондов на душу населения на 1 млрд. руб. среднегодовая численность населения занятых в экономике увеличится на 0,0009% при условии, что другие факторы остаются постоянными;

а2 = -0,005 – коэффициент чистой регрессии при втором факторе свидетельствует о том, что при увеличении валового регионального продукта с 1 тыс.руб. на 1 тыс.чел. среднегодовая численность занятых в экономике уменьшится на 0,005%, при условии, что факторы остаются постоянными.

Проверку значимости коэффициентов регрессии осуществим с помощью t – критерия Стьюдента; для этого сравним фактические значения t – критерия с табличным значением t – критерия. При вероятности ошибки а = 0,05 и степени свободы v = n-k-1= 39-2-1=36, k – число факторов в модели, n – число наблюдений, tтабл = 1,68. Получим

t1 факт = 7,14 > tтабл. = 1,68

t2 факт = -4,67 > tтабл. = 1,68

Значит, статистически значимым являются первый и второй факторы. В этом случае модель пригодна для принятия решений, но не прогнозов.


Таблица 14.6 Описательная статистика

У Х1 Х2
Среднее 840,3615 565930 113525,7
Стандартная ошибка 94,95183 138158 16492,55
Медиана 714,6 368307 92039,1
Мода #Н/Д #Н/Д #Н/Д
Стандартное отклонение 592,974 862796 102996
Дисперсия выборки 351618,1 7,4E+11 1,06E+10
Эксцесс -0,914121 27,3251 22,87771
Асимметричность 0,480141 4,88112 4,36911
Интервал 2055,3 5385754 630416
Минимум 38,5 19490 37856,2
Максимум 2093,8 5405244 668272,2
Сумма 32774,1 2,2E+07 4427504
Счет 39 39 39

Средние значения признаков, включённых в модель У = 840,4%;

х1 = 565930 млрд.руб.; х2 = 113525,7 тыс.руб.

Стандартные ошибки коэффициентов регрессии Sao = 351618,1; Sa1 = 7,4; Sa2 = 1.06

Средние квадратические отклонения признаков σУ = 592,97%; σх1 = 862796 млрд.руб.; σх2 = 102996 тыс.руб.

Зная средние значения и средние квадратические отклонения признаков, рассчитаем коэффициенты вариации для оценки однородности исходных данных


Вариация факторов, включённых в модель не превышает допустимых значений (33-35%), а уровень рентабельности характеризуется вариацией 0,7%. В данном случаи необходимо проверить исходную информацию и исключить те значения, которые значительно отличаются от средних значений.

Разные единицы измерения делают несопоставимыми коэффициенты регрессии, когда возникает вопрос о сравнительной силе воздействия на результативный признак каждого из факторов чистой регрессии. Выразим их в стандартизированной форме в виде бета – коэффициентов и коэффициентов эластичности.

Каждый из β – коэффициентов показывает, на сколько средних квадратических отклонений изменится среднегодовая численность занятых в экономике, если соответствующий фактор изменится на своё среднее квадратическое отклонение.

При увеличении основных фондов на 1 среднее квадратическое отклонение среднегодовая численность занятых в экономике увеличится на 1,3% своего среднего квадратического отклонения; при увеличении валового регионального продукта на 1 своё квадратическое отклонение среднегодовая численность занятых в экономике снизится на 0,87 своего квадратического отклонения.

Каждый из коэффициентов эластичности показывает, на сколько процентов изменится в среднем среднегодовая численность занятых в экономике, если соответствующий фактор изменится на 1%.


При увеличении основных фондов на душу населения на 1% среднегодовая численность занятых в экономике увеличится на 0,6%; при увеличении валового регионального продукта на 1% среднегодовая численность занятых в экономике снижается на 0,67%.

В таблице 1.7 приведены расчётные значения среднегодовой численности занятых в экономике и отклонения фактических значений от расчётных. Расчётные значения получены путём подстановки значений факторов среднегодовой численности занятых в экономике в уравнение регрессии.

Если расчётное значение среднегодовой численности занятых в экономике превышает фактическое значение (остатки отрицательные), то есть резервы повышения среднегодовой численности занятых в экономике за счёт факторов включённых в модель, в противном случаи 9остатки положительные) отсутствуют резервы повышения среднегодовой численности занятых в экономике за счёт факторов, включённых в модель.

Таблица 14.7 Остатки

Наблюдение Предсказанное У Остатки
1 -346,5332771 385,0332771
2 550,2069329 -470,4069329
3 690,574439 -605,674439
4 167,2487007 -73,4487007
5 715,5607952 -611,2607952
6 511,2190356 -330,3190356
7 606,198028 -362,098028
8 -97,92013983 375,7201398
9 777,9102084 -443,5102084
10 700,4655634 -313,8655634
11 801,1335239 -402,0335239
12 607,0256551 -182,8256551
13 831,2316119 -396,9316119
14 320,3533398 148,7466602
15 396,0356826 82,86431738
16 874,2950193 -392,4950193
17 856,091577 -258,591577
18 804,6609681 -199,7609681
19 869,7702539 -193,5702539
20 914,4024079 -199,8024079
21 856,6993563 -135,3993563
22 773,1824245 -8,38242446
23 670,4381776 268,6618224
24 736,0029521 244,1970479
25 832,5893181 187,7106819
26 980,3488304 124,7511696
27 982,1744744 155,5255256
28 1081,638398 87,86160193
29 997,917685 223,782315
30 951,3697062 351,3302938
31 1189,29396 129,6060404
32 890,7347492 534,0652508
33 1241,618178 337,3818223
34 1226,563428 447,8365718
35 1091,772283 657,1277172
36 1261,626924 516,3730764
37 1229,902257 567,6977433
38 2545,203812 -654,6038121
39 1685,092762 408,7072385

Так в регионах № 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 38 имеют резервы повышения среднегодовой численности занятых в экономике. Полученную модель используем для расчёта резервов роста среднегодовой численности занятых в экономике. Разделим хозяйства на две группы: первая – регионы, где среднегодовая численность занятых в экономике ниже, чем в среднем по совокупности, а вторая – регионы, где среднегодовая численность занятых в экономике выше, чем в среднем по совокупности. Заполним таблицу 1.8

Таблица 14.8 Расчёт резервов повышения среднегодовой численности занятых в экономике

Фактор Среднее значение фактора Разность между группами Коэффициент среднегодовой численности занятых в экономике Влияние факторов на среднегодовую численность занятых в экономике
1 2 по совокупности 1 2 1 2
А 1 2 3 4=3-1 5=3-2 6 7=6*4 8=6*5
Основные фонды на душу населения, млрд.руб. 258644,7 1257322 565930 307285,3 -691392 0,0001 30,7 -69,1
Валовой региональный продукт на душу населения, тыс.руб. 67248,5 2183515,3 113525,7 46277,2 -2069989,6 0,001 46,3 -2070
Среднегодовая численность занятых в экономике, тыс.чел. 435 2846,2 840,36 405,36 -2005,84 х 77 -2139,1

Анализируя результаты таблицы 1.8 видим, что в 1 группе регионов есть резерв повышения среднегодовой численности занятых в экономике на 77% за счёт рассматриваемых факторов. Так, если основные фонды на душу населения 1 млрд.руб. увеличить с 258644,7 млрд.руб. до среднего по совокупности (565930 млрд.руб.), то среднегодовая численность занятых в экономике увеличится на 30,7%; при снижении валового регионального продукта с 1 тыс.руб. до 113525,7 тыс.руб. среднегодовая численность занятых в экономике увеличится на 46,3%.

Суммарный резерв повышения среднегодовой численности занятых в экономике составляет 77%. Во второй группе резерв повышения среднегодовой численности занятых в экономике за счёт рассматриваемых факторов исчерпан.


Заключение

В данной работе рассматривались основные цели и задачи валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации (Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный федеральные округа) и методы его расчета.

Валовой региональный продукт – обобщающий показатель экономической деятельности региона, характеризующий процесс производства товаров и услуг. Валовой региональный продукт рассчитывается в текущих основных и рыночных ценах («номинальный объём валового регионального продукта»), а также в сопоставимых ценах («реальный объём валового регионального продукта»). Валовой региональный продукт представляет собой вновь созданную стоимость товаров и услуг, произведённых на территории региона, и определяется как разница между выпуском и промежуточным потреблением. Показатель валового регионально продукта является по своему экономическому содержанию весьма близким к показателю валового внутреннего продукта. Однако между показателями валового внутреннего продукта (на федеральном уровне) и валового регионального продукта (на региональном уровне) есть существенная разница. Сумма валовых региональных продуктов по России не совпадает с валовым внутренним продуктом, поскольку не включает добавленную стоимость по нерыночным коллективным услугам (оборона, государственное управление), оказываемым государственными учреждениями обществу в целом. В настоящий момент подсчёт валового регионального продукта субъекта федерации занимает 28 месяцев.

В России расчет региональных показателей, основан на методологических принципах СНС. Обобщающим показателем развития регионов является валовой региональный продукт (ВРП). Этот показатель строится на основе единой методологии, разработанной в централизованном порядке в ФСГС. Результаты расчетов контролируются, утверждаются и в обобщенном виде публикуются ФСГС.

По своему экономическому содержанию ВРП примерно соответствует показателю ВВП, рассчитанному производственным методом на федеральном уровне. ВРП определяется как сумма добавленной стоимости единиц-резидентов данного региона. Резидентные единицы в данном случае определяются, исходя из тех же принципов, что и на федеральном уровне.

Вместе с тем, методология расчета ВРП отличается от методологии расчета ВВП. При расчете ВРП не учитывается ряд элементов, которые включает в себя ВВП, поэтому суммарный ВРП всех регионов России меньше ВВП страны. Вот эти элементы:

1. Добавленная стоимость отраслей, оказывающих коллективные нерыночные услуги обществу в целом (государственное управление, оборона, международная деятельность и т.д.);

2. Добавленная стоимость услуг финансовых посредников (в первую очередь банков), деятельность которых редко ограничивается строго отдельными регионами;

3. Добавленная стоимость услуг внешней торговли, которые во многих случаях можно получить только на федеральном уровне;

4. Часть налогов, в частности- (налоги на импорт и экспорт), которые невозможно учесть на региональном уровне.


Список использованной литературы

1 Основы статистики: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 352 с..: ил.

2 Практикум по статистике/ А.П.Зинченко, А.Е.Шибалкин, О.Б.Тарасова, Е.В.Шайкина; Под ред. А.П.Зинченко. – М.: Колос,2001. – 392.: - (Учебники и пособия для студентов высш. учеб. заведений).

3 Сергеев И.В. Экономика предприятия: Учеб. пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 304с.:ил.

4 Гусаров В.М. Теория статистики. – М.:ЮНИТИ, 2005. – 448 с.

5 Едронова Н.Н. Общая теория статистики. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 648 с.

6 Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистика. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 368 с.

7 Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. – М.: ИНФРА – М. 2000. – 414 с.

8 Теория статистики / Под редакцией Громыко Г.Л. – М.: ИНФРА – М, 2002. – 576с.

9 Лекции по курсу статистики


Приложения

Таблица 1 Исходные данные по 39 регионам РФ в 2005г.

Наименование региона Валовой регион, продукт, тыс./руб. занятые в экономике, тыс./чел средн. год. числ. населения, тыс./чел ст-ть основных фондов, млн. руб.
Республика Башкортостан 381646,5 1797,6 4071,1 868425
Республика Марий Эл 33350,7 334,4 714,2 133723
Республика Мордовия 44267 399,1 861,8 183836
Республика Татарстан 482759,2 1778 3765 1090879
Удмуртская Республика 139995,3 764,8 1548,6 368307
Чувашская Республика 69391,6 597,5 1295,8 253775
Пермский край 327273,3 1318,9 2759 961938
Кировская область 79800,6 714,6 1452,1 322973
Нижегородская область 299723,7 1748,9 3428,2 688092
Оренбургская область 213138,2 1020,3 2144,1 480330
Пензенская область 74362,7 676,2 1415,4 262655
Самарская область 401812,2 1579 3195,1 1056262
Саратовская область 170930,5 1169,5 2617 556180
Ульяновская область 80584,4 604,9 1343,3 234805
Курганская область 50245,8 434,3 986 213335
Свердловская область 475575,5 2093,8 4419 1424665
Тюменская область 2215584,4 1890,6 3315,4 5405244
Челябинская область 349957,2 1674,4 3541,3 892723
Республика Алтай 8805,8 84,9 204,2 22026
Республика Бурятия 74912,9 386,6 966,2 221056
Республика Тыва 11662,5 104,3 308,1 19490
Республика Хакасия 41727,5 244,1 539,6 120518
Алтайский край 135686,4 1105,1 2554,4 382472
Красноярский край 439736,9 1424,8 2915,7 823467
Иркутская область 258095,5 1137,7 2536,1 651069
Кемеровская область 295378,4 1302,7 2846,8 629492
Новосибирская область 235381,8 1221,7 2656,1 595609
Омская область 220686,1 939,1 2040,6 357195
Томская область 159578,5 478,9 1035,4 319795
Читинская область 69647,1 481,8 1132 316690
Республика Саха (Якутия) 183027 469,1 950,3 450823
Приморский край 186623,3 180,9 350,7 100939
Хабаровский край 161194,4 980,2 2027,7 457446
Амурская область 76861,2 721,3 1416,3 437286
Камчатская область 43974,3 424,2 884,3 384833
Магаданская область 27167,8 93,8 173,1 93758
Сахалинская область 121014,1 277,8 529,3 207065
Еврейская автономная область 14204,2 79,8 187,7 52480
Чукотский автономный округ 12355,4 38,5 50,6 29615

Таблица 7 Расчёт показателей динамики

Годы Врп. млрд. руб. Абсолютный прирост Темп роста, % Темп прироста Абсолют. содержание 1% прироста
Баз. Цепн. Баз. Цепн. Баз. Цеп.
2000 886133,4 - - - - - - -
2001 1120819,8 234686,4 234686,4 126 126 1,26 1,26 186259
2002 1335976,0 449842,6 215156,2 151 119 1,51 1,19 180803,5
2003 1659322,1 773188,7 323346,1 187 124 1,87 1,24 260763
2004 2234753,0 1348619,6 575430,9 252 135 2,52 1,35 426245,1
2005 3091362,9 2205229,5 856609,9 349 138 3,49 1,38 620731,8
2006 3772730,5 2886597,1 681367,6 426 122 4,26 1,22 558498
среднее 2014442,5 48109,5 481099,5 114,7 114,7 1,15 1,15 -

Таблица 11 Исходные данные

Таблица 12.1 Исходные данные

Наименование регионов Среднегодовая численность занятых в экономике, тыс.чел. Основные фонды на душу населения, млрд.руб. Валовой региональный продукт на душу населения, тыс.руб.
Y X1 X2
Республика Башкортостан 1797,6 868425 93745,1
Республика Марий Эл 334,4 133723 46696,9
Республика Мордовия 399,1 183836 51369,8
Республика Татарстан 1778,0 1090879 128222,0
Удмуртская Республика 764,8 368307 90401,7
Чувашская Республика 597,5 253775 53552,4
Пермский край 1318,9 961938 118619,4
Кировская область 714,6 322973 54954,6
Нижегородская область 1748,9 688092 87429,3
Оренбургская область 1020,3 480330 99405,5
Пензенская область 676,2 262655 52540,0
Самарская область 1579,0 1056262 125757,4
Саратовская область 1169,5 556180 65314,9
Ульяновская область 604,9 234805 59989,2
Курганская область 434,3 213335 50959,1
Свердловская область 2093,8 1424665 107621,1
Тюменская область 1890,6 5405244 668272,2
Челябинская область 1674,4 892723 98820,3
Республика Алтай 84,9 22026 43127,3
Республика Бурятия 386,6 221056 77532,7
Республика Тыва 104,3 19490 37856,2
Республика Хакасия 244,1 120518 77332,8
Алтайский край 1105,1 382472 53118,0
Красноярский край 1424,8 823467 150814,0
Иркутская область 1137,7 651069 101766,6
Кемеровская область 1302,7 629492 103758,5
Новосибирская область 1221,7 595609 88619,4
Омская область 939,1 357195 108147,0
Томская область 478,9 319795 154131,1
Читинская область 481,8 316690 61526,8
Республика Саха (Якутия) 469,1 450823 192599,0
Камчатский край 180,9 100939 92039,1
Приморский край 980,2 457446 113818,2
Хабаровский край 721,3 437286 86913,2
Амурская область 424,2 384833 125392,3
Магаданская область 93,8 93758 156923,9
Сахалинская область 277,8 207065 228624,4
Еврейская автономная область 79,8 52480 75695,8
Чукотский автономный округ 38,5 29615 244096,3
1

В работе рассмотрена актуальность темы исследования. С помощью пузырьковых диаграмм исследована зависимость валового регионального продукта федеральных округов от основных фондов и занятости в 2000 и 2012 гг. Рассчитана, с использованием производственных функций, зависимость валового регионального продукта федеральных округов от основных фондов и занятости, от инвестиций и занятости, от инвестиций и затрат на технологические инновации. Построена группировка субъектов РФ по эластичности выпуска по основным фондам. Рассчитаны коэффициенты корреляции между душевым ВРП и долей определенного вида экономической деятельности в суммарном ВРП федеральных округов. Проведен корреляционный анализ между изменением численности занятых в федеральных округах и изменением реальной заработной платы в них. Сделаны соответствующие выводы.

реальная заработная плата

вид экономической деятельности

душевое ВРП

коэффициент корреляции

затраты на технологические инновации

эластичность выпуска

производственные функции

занятость

инвестиции

1. Абазова Р.Х., Шамилев С.Р., Шамилев Р.В. Некоторые проблемы урбанизации субъектов СКФО // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 4. - URL: www..10.2014).

2. Абушева Х.К., Шамилев С.Р. Браки и разводы в РФ и пути снижения последних // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 4. - URL: www..10.2014).

3. Мусаева Л.З., Шамилев С.Р. Миграция в современной России: необходимость контроля и оптимизации // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 5. - URL: www..10.2014).

4. Мусаева Л.З., Шамилев С.Р., Шамилев Р.В. Особенности расселения сельского населения субъектов СКФО // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 5; URL: www..10.2014).

5. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2013: стат. сб. / Росстат. - М., 2013. - 990 с.

6. Сулейманова А.Ю., Шамилев С.Р. Оценка рождаемости в РФ и меры ее увеличения // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 4. - URL: www..10.2014).

7. Шамилев Р.В., Шамилев С.Р. Аналитико-экономическое обоснование увеличения производства картофеля в РФ и ФО // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 4. - URL: www..10.2014).

8. Шамилев С.Р. Динамика смертности и факторы ее снижения в РФ // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 5. - URL: www..10.2014).

9. Шамилев С.Р., Шамилев Р.В. Анализ душевого ВРП в субъектах СКФО // Современные проблемы науки и образования. – 2011. – № 6. - URL: www..10.2014).

10. Эдисултанова Л.А., Шамилев С.Р., Шамилев Р.В. Проблемы оптимизации муниципальных образований в АТД субъектов СКФО // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 5. - URL: www..10.2014).

Современная ситуация требует использования разнообразных и современных инструментов оценки экономического развития, финансовой сбалансированности, условий конкуренции на отечественном и мировом рынках.

С этой точки зрения отдельными учеными основой для комплексного анализа таких макроэкономических характеристик рыночной экономики, как ВРП, предполагается использование производственных функций (которые выражают зависимость результата производства от затрат ресурсов). Это и объясняет актуальность данной темы.

Графически отразим зависимость ВРП ФО от ОФ и занятости в 2000 и 2012 г. .

Рис. 1. Зависимость ВРП ФО от основных фондов и занятости в 2000 г.

Рис. 2. Зависимость ВРП ФО от основных фондов и занятости в 2012 г.

Из данных рисунков 1 и 2 видно, что с 2000 по 2012 г. увеличился разрыв в значениях ВРП ФО, произошло незначительное изменение численности занятых в ФО и значительное неравномерное увеличение как ОФ, так и ВРП. Были построены производственные функции типа (где Y - ВРП регионов; К - основные фонды; L - среднегодовая численность ОФ; , α, β - коэффициенты), позволяющие рассмотреть эффективность использования труда и ОФ как на уровне ФО, так и на уровне субъектов РФ. При построении производственных функций экономики российских регионов возникают некоторые трудности: временные ряды коротки; имеющиеся данные не обладают достаточной точностью; неточность измерения цен - скачки цен в РФ на порядки превосходят медленные изменения, происходящие в развитых странах Запада; данные по основным фондам не соответствуют их реально используемой части.

За исключением отдельных случаев исходные данные, используемые для построения производственной функции, могут быть представлены индексами, т.е. относительными величинами, как минимум следующим образом: . Функция Кобба-Дугласа определяет индекс выпуска Y как взвешенное среднее геометрическое индексов капитала K и труда L с весами α и β. Традиционная ПФ является функцией осреднения факторов или может быть приведена к такой функции простым преобразованием исходных данных. Поскольку Y является функцией осреднения, следует, что на графике временной ряд индекса выпуска Y должен быть расположен между временными рядами капитала K и труда L.

Рис. 3. Зависимость ВРП ФО от основных фондов и занятости в 2000-2012 гг.

Из графика видно, что ВРП не может быть функцией осреднения функции, связывающей Y с K и L, т.е. факторы K и L не полностью описывают динамику выпуска Y.

Таблица 1

Расчет коэффициентов эластичности производственной функции для расчета

Эластичность выпуска по ОФ

Эластичность выпуска по занятости

Расчеты показывают, что по всем ФО необходимо сокращение занятости при существующей производительности труда, или необходимо максимально возможное увеличение производительности труда (табл. 1). Понятно, что в целом по России также не эффективно увеличивать количество занятых при существующей производительности труда.

Таким образом, можно констатировать неэффективное использование трудовых ресурсов не только в трудоизбыточных, но даже в трудонедостаточных субъектах.

Таблица 2

Группировка субъектов РФ по эластичности выпуска по ОФ

Эффективность выпуска по ОФ

Количество субъектов

3 (г. Москва, в том числе Ненецкий автономный округ, Ямало-Ненецкий автономный округ)

2 (Вологодская область, Мурманская область)

3 (Тюменская область, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра, Приморский край)

19 (КБР, СК)

2 (Курская область, Республика Тыва)

3 (РД, КЧР, Республика Марий Эл)

1 (Республика Адыгея)

Общий итог

Для ЧР в 2012 г. значение коэффициента эластичности ВРП регионов по ОФ существенно меньше 1, что на перспективу в целях повышения эффективности производства или увеличения производительности труда означает необходимость роста нормы накопления и, соответственно, снижения нормы потребления.

Всего в 9 субъектах РФ эффективность выпуска по ОФ меньше 1, что означает положительную эластичность ВРП по занятости. Только в этих 9 субъектах оправданно увеличение занятости для увеличения ВРП (табл. 2).

Одним из вариантов решения проблемы отсутствия или неадекватности данных по основным фондам является использование данных по инвестициям в основной капитал вместо данных по основным фондам.

Преимущества такого подхода объясняются высокой эффективностью инвестиций, направляемых как на вовлечение простаивающих фондов в оборот, так и на приобретение новых фондов, тем самым доля эффективно используемого капитала увеличивается.

Инвестиционная привлекательность определяется многими условиями.

Ниже мы рассмотрим следующие условия: влияние инвестиций, а также совместное влияние инвестиций и труда на ВРП .

Рис. 4. Зависимость ВРП ФО от основных фондов и занятости в 2000-2012 гг.

Из графика видно, что Y может быть функцией осреднения функции, связывающей K и L с Y, т.е. факторы K и L полностью описывают динамику выпуска Y (рис. 4.).

Таблица 3

Расчет эластичности ВРП по инвестициям

Эластичность ВРП по инвестициям

Так как эластичность ВРП по инвестициям больше эластичности ВРП по занятости (β=1-α), то можно сделать вывод о том, что в рассматриваемый период наблюдается трудосберегающий (интенсивный) рост. Наиболее выгодно увеличивать занятость в ДФО, СФО и СКФО. Рассмотрим зависимость ВРП от инвестиций и затрат на технологические инновации.

Затраты на технологические инновации (миллионов рублей) Таблица 4

Коэффициент эластичности производительности труда

от инвестиций

Коэффициент эластичности производительности труда от затрат на технологические инновации

Из анализа эконометрической зависимости производительности труда для экономики регионов РФ видно, что факторы инноваций практически не предопределяют изменений в производительности труда (трудоемкости). Основную роль в повышении производительности труда играет все-таки инвестиционный фактор, а генерирование инноваций играет вспомогательную роль. В СЗФО, УФО и ЮФО затраты на технологические инновации неоправданно высоки и их нельзя увеличивать. Наибольшую эффективность имеют затраты на технологические инновации в СКФО, ПФО, СФО, ЦФО и ДФО (по убыванию). Эффективность производства в экономике ФО можно повысить с помощью массированных инвестиций в основные фонды. В работе рассчитаны коэффициенты корреляции между душевым ВРП и долей определенного вида экономической деятельности в суммарном ВРП ФО.

Таблица 5

Коэффициенты корреляции между душевым ВРП и долей данного вида экономической деятельности в суммарном ВРП ФО в 2011 г.

Виды экономической деятельности

Коэффициент корреляции между душевым ВРП и долей определенного вида экономической деятельности в суммарном ВРП

Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство

Образование

Здравоохранение и предоставление социальных услуг

Гостиницы и рестораны

Государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение

Строительство

Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования

Производство и распределение электроэнергии, газа и воды

Обрабатывающие производства

Транспорт и связь

Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг

Финансовая деятельность

Рыболовство, рыбоводство

Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг

Добыча полезных ископаемых

Высокая обратная связь между душевым ВРП и долей с/х в суммарном РВП наблюдается практически для всех стран и регионов. Другое дело, высокая обратная связь между душевым ВРП и здравоохранением и образованием свидетельствует только об их завышенном удельном весе в отстающих регионах (другие виды экономической деятельности отсутствуют или слабо развиты), т.е. о деформации региональной структуры рыночной экономики. Проведем корреляционный анализ между изменением численности занятых в ФО и изменением реальной заработной платы в них.

Таблица 6

Корреляционный анализ между изменением численности занятых в ФО и изменением реальной заработной платы в них

Коэффициент корреляции между изменением занятости и изменением реальной начисленной заработной платы

Из данных таблицы следует, что в 2010-2012 гг. заработная плата не выполняла функцию стимулятора роста занятости, что во многом обусловливается низкой долей заработной платы в составе издержек производства и недостаточно высокими темпами роста реальных располагаемых денежных доходов населения.

На основании вышеизложенного сделаем следующие выводы.

С 2000 по 2012. произошло незначительное изменение численности занятых в ФО и значительное неравномерное увеличение как ОФ, так и ВРП. Расчеты демонстрируют неэффективное использование трудовых ресурсов, что требует сокращения занятости при существующей производительности труда в трудонедостаточных субъектах и максимально возможного увеличения производительности труда в трудоизбыточных субъектах. С 2000 по 2012 г. наблюдается трудосберегающий (интенсивный) рост. Наиболее выгодно увеличивать занятость в ДФО, СФО и СКФО. Основные фонды и занятость населения не полностью описывают динамику ВРП. Более правильно для описания динамики ВРП использовать инвестиции. Наибольший эффект инвестиции дают в ЦФО, затем, по мере убывания эффективности, идут УФО, ЮФО, СЗФО, ПФО, СКФО, СФО, ДФО. Из анализа эконометрической зависимости производительности труда для экономики регионов РФ видно, что факторы инноваций практически не предопределяют изменений в производительности труда (трудоемкости). Основную роль в повышении производительности труда играет все-таки инвестиционный фактор, а генерирование инноваций играет вспомогательную роль. В СЗФО, УФО и ЮФО затраты на технологические инновации неоправданно высоки, и их нельзя увеличивать. Наибольшую эффективность затраты на технологические инновации имеют в СКФО, ПФО, СФО, ЦФО и ДФО (по убыванию). Эффективность производства в экономике ФО можно повысить с помощью массированных инвестиций в основные фонды. Высокая обратная связь между душевым ВРП и здравоохранением и образованием свидетельствует только об их завышенном удельном весе в отстающих регионах (другие виды экономической деятельности отсутствуют или слабо развиты), т.е. о деформации региональной структуры рыночной экономики. В 2010-2012 гг. заработная плата не выполняла функцию стимулятора роста занятости, что связано с низкими темпами роста реальных денежных доходов населения.

Рецензенты:

Гезиханов Р.А., д.э.н., профессор, заведующий кафедрой «Бухгалтерский учет и аудит» ФГБОУ ВПО «Чеченский государственный университет», г. Грозный;

Юсупова С.Я., д.э.н., профессор, зав. кафедрой «Экономика и управление производством» ФГБОУ ВПО «Чеченский государственный университет», г. Грозный.

Библиографическая ссылка

Магомадов Н.С., Шамилев С.Р. АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ВРП РЕГИОНОВ РФ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ФУНКЦИЯМИ // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 6.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=15467 (дата обращения: 15.01.2020). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»

Владимир Степанович Бочко

Кандидат экономических наук, профессор, заслуженный экономист Российской Федерации, заместитель директора Института экономики УрО РАН

ВАЛОВОЙ РЕГИОНАЛЬНЫЙ ПРОДУКТ:

ОЦЕНКА РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИИ

В условиях повышения роли субъектов РФ в экономическом развитии страны требуется более активно использовать современные показатели для оценки динамики и социально-экономического потенциала регионов.

Логическим продолжением используемой системы национальных счетов (СНС), на которую переходит Россия, является система региональных счетов (СРС). На это обращают внимание А.Г. Гранберг, Ю.С. Зайцева , Н.Н. Михеева , А.А. Мироедов, О.А. Шарамыгина и другие исследователи.

Ключевым показателем системы национальных счетов на региональном уровне является валовой региональный продукт (ВРП). Методологические принципы его построения были разработаны нобелевским лауреатом Р. Стоуном в 50-е годы ХХ века. В настоящее время региональные счета используются во многих странах мира. В России расчет ВРП ведется с 1994 г. Одновременно делаются первые шаги по созданию СРС. При этом Госкомстат РФ следует методологическим положениям Европейского статкомитета, рекомендующего начинать работу по СРС с расчетов по регионам валовой добавленной стоимости и валового накопления капитала .

Особое значение приобретает использование показателя ВРП в условиях формирования нового научного направления по изучению территорий, которое называется «пространственная экономика». Значительный вклад в разработку ее теоретико-методологических основ сделан Е.Г. Анимицей,

Н.М. Сурниной и другими уральскими исследователями.

В настоящей статье сделана попытка проанализировать валовой региональный продукт Свердловской области с точки зрения оценки экономического развития региона.

Достоинство ВРП состоит в том, что с его помощью можно не только оценивать развитие конкретного субъекта Федерации, но и проводить

объективное сравнение уровня развития различных субъектов РФ, а также сравнение с данными по России в целом.

Для характеристики результатов экономической деятельности в масштабах страны используется показатель валового внутреннего продукта (ВВП).

Хотя по экономическому содержанию ВРП и ВВП выступают весьма близкими показателями, они не совпадают между собой ни количественно, ни качественно.

Во-первых, отличие ВРП от ВВП состоит в масштабе охвата результатов деятельности. ВРП ограничивается учетом товаров и услуг, созданных на определенной территории страны, называемой регионом. Поскольку под регионом, как правило, понимают территорию, совпадающую с границами субъекта Федерации, то в статистическом учете ВРП отражает результаты деятельности областей, республик и автономных округов, являющихся по Конституции РФ ее субъектами.

Во-вторых, ВВП больше, чем сумма ВРП по России, поскольку помимо нее включает в себя добавленную стоимость, относящуюся к стране в целом и не распределяемую по отдельным регионам. На федеральном уровне в ВВП включается величина добавленной стоимости нерыночных коллективных услуг, оказываемых государственными учреждениями обществу в целом (оборона, государственное управление и др.), добавленная стоимость, создаваемая финансовыми и внешнеторговыми посредниками, а также налоги на внешнеэкономическую деятельность.

Отраслевую структуру ВРП можно представить в виде схемы (рис. 1), которая включает две большие группы отраслей и стоимость чистых налогов на продукты.

Рис. 1. Структура валового регионального продукта

К первой группе отраслей, обеспечивающих создание валового регионального продукта, относятся отрасли, производящие товары. Важнейшими среди них являются промышленность, сельское хозяйство,

строительство, а также лесное хозяйство и другие виды деятельности по производству товаров.

Во вторую группу объединены отрасли, производящие услуги. В их число входят транспорт, связь, торговля и общественное питания, коммунальное хозяйство, информационно-вычислительное обслуживание, наука, здравоохранение, образование, управление и др. Все услуги в свою очередь разделяются на рыночные и нерыночные. При этом услуги в сфере здравоохранения, образования, жилищного хозяйства, культуры и искусства, а также геологии и разведки недр могут носить и рыночный, и нерыночный характер, а в торговле, транспорте, связи и некоторых других отраслях -только рыночный.

Чистые налоги на продукты представляют собой налоги на продукты за вычетом субсидии на продукты. Как известно, субсидией считается пособие в денежной или натуральной форме, предоставляемое государством за счет средств государственного или местных бюджетов, а также средств специальных фондов юридическим и физическим лицам, местным органам власти. Различают прямые субсидии, направленные на развитие необходимых отраслей экономики, и косвенные субсидии, представляющие собой систему льготных налоговых ставок, политику ускоренной амортизации и т.д.

Субсидии на продукты - это вид субсидий, выплачиваемых государством производителю за единицу произведенного товара (услуги). Субсидируются чаще всего социально значимые виды товаров (услуг), цены на которые в случае отсутствия субсидий были бы слишком высокими для массового потребителя. С помощью субсидий компенсируются потери от реализации продукции по ценам, не покрывающим издержек производства и не приносящим определенного размера прибыли.

Поскольку ВРП представляет собой вновь созданную стоимость товаров и услуг, произведенных на территории, то его рассчитывают как совокупность добавленных стоимостей отраслей экономики региона или, другими словами, как валовую добавленную стоимость. ВРП рассчитывается в текущих рыночных и основных ценах (номинальный объем ВРП) и в сопоставимых ценах (реальный объем ВРП)1.

Отраслевая структура ВРП Свердловской области. Основные объемные характеристики структуры валового регионального продукта в Свердловской области приведены в табл. 1.

1 Рыночная цена - цена конечного покупателя. Она включает торгово-транспортные наценки, налоги на производство и импорт и не включает субсидии на производство и импорт. Для устранения влияния различных ставок налогов и субсидий в различающихся отраслях экономики на структуру производства и образование доходов отраслевые показатели приводятся в оценке по основным ценам. Основная цена - цена, получаемая производителем за единицу товара или услуги, без налогов на продукты, но включающая субсидии на продукты. Нерыночные товары и услуги оцениваются с использованием рыночной цены подобных товаров и услуг, реализуемых на рынке, если ее возможно установить, или по затратам на производство, если рыночная цена отсутствует (в частности, так оцениваются услуги государственных учреждений и некоммерческих организаций).

Таблица 1

Отраслевая структура валового регионального продукта Свердловской области , % к валовому региональному продукту

Год Отрасли, производящие товары Из них Отрасли, производящие услуги Из них Чистые налоги на продукты

Промышленность Сельское хозяйство о овт с ь л К о орт С Транспорт Связь Торговля и общественное питание

1995 53,2 36,3 10,5

1996* 51,7 36,6 5,8 8,9 40,3 10,8 1,1 9,0 8,0

1997* 47,1 34,0 6,3 6,1 44,0 11,2 1,2 10,0 8,9

1998 51,6 39,2 5,6 6,0 41,8 10,3 1,2 10,8 6,6

1999 55,6 42,2 6,6 6,3 37,7 8,3 1,0 10,8 6,7

2000 55,9 43,5 5,5 6,2 38,1 9,5 1,2 10,7 6,0

2001* 54,7 42,2 5,9 5,9 39,9 9,4 1,3 11,7 5,4

Примечание. * Рассчитано на основании данных Свердловского облкомгосстата.

На первом месте по удельному весу, как видно из табл. 1, находятся отрасли, производящие товары. На них приходится более половины производства валового регионального продукта. Причем их доля не только сохраняется, но и постепенно увеличивается. Так, в 1995 г. она равнялась 53,2%, затем несколько сократилась, но в конце 1990-х годов снова начала увеличиваться и достигла в 2000 г. 55,9%. В 2001 г. произошло ее понижение до 54,7%, однако общий удельный вес отраслей, производящих товары, остается довольно высоким и нет признаков, что произойдет его уменьшение.

Если сравнивать аналогичные процессы по России в целом и в высокоразвитых индустриальных странах, то придется отметить, что по сравнению со Свердловской областью они идут в противоположном направлении: в них растет доля отраслей, производящих услуги, а не наоборот.

С усилением рыночного реформирования отраслевая структура ВВП России постепенно, но неуклонно изменяется в пользу отраслей, производящих услуги. Так, в 1995 г. доля отраслей, производящих товары, в России была почти такой же, как и в Свердловской области, т.е. равнялась 53,3%, а

к 2000 г. она снизилась до 47,6%. В это же время доля отраслей, производящих услуги, возросла с 38,1% в 1995 г. до 45,0% в 2000 г. Просматривается возрастание в этой сфере удельного веса торговли и общественного питания (14,0% в 1998 г. и 19,3% в 2000 г.), что закономерно отражает развертывание рыночных отношений и направленность развития экономики на удовлетворение потребностей людей в соответствии со спросом населения.

Итак, при почти одинаковых для Свердловской области и России исходных на 1995 г. величинах доли отраслей, производящих товары (53,2% - Свердловская область; 53,3% - Россия), к 2000 г. положение изменилось

настолько, что Свердловская область обогнала Россию более чем на 7 процентных пунктов (55,9% - Свердловская область; 47,6% - Россия). Этот негативный с точки зрения развития рыночных отношений экономический процесс продолжает закрепляться проводимой в области экономической и инвестиционной политикой.

Ухудшение структуры ВРП в Свердловской области вызывается ростом среди отраслей, производящих товары, доли промышленности (с 36,6% в 1996 г. до 42,2% в 2001 г.), в том числе за счет металлургического комплекса. В 1993 г. черная и цветная металлургия вместе обеспечивали 45,9% объема производства промышленной продукции, а в 2000 г. уже 50,2%. По данным Министерства экономики и труда Свердловской области их доля в 2003 г. составила 52,5%. При этом удельный вес сельского хозяйства, транспорта, связи, торговли и общественного питания изменялся незначительно.

Сам по себе факт усиления промышленно-производственной направленности развития не несет ничего отрицательного. Каждый регион должен использовать свои ресурсы и возможности. Ориентируясь на них, субъекты Федерации ищут способы подъема уровня своего экономического развития. Следуя этому методологическому подходу, закономерно считать, что Свердловская область в современных условиях обеспечивает свое развитие именно на основе использования имеющихся объективных предпосылок и материальных условий. Другими словами, будучи промышленным регионом, она продолжает наращивать прежде всего промышленный потенциал.

Но такие выводы являются правильными лишь до тех пор, пока мы остаемся уровне укрупненных показателей. Если же перейти от анализа промышленности в целом к рассмотрению ее структуры по отраслям и выяснению роли и доли каждой отрасли в развитии экономики области, то придется некоторые в общем-то правильные положения несколько скорректировать, уточнить. Важнейшим среди них станет утверждение, что оптимальной является лишь такая структура промышленности, в которой достойное место занимают обрабатывающие отрасти, а среди них главная роль принадлежит наукоемким производствам. Поэтому сырьевую направленность структуры промышленности нельзя признать лучшим ее вариантом.

Позитивный процесс в изменениях структуры ВРП должен заключаться в наращивании доли отраслей, производящих услуги. Необходимость такой направленности преобразований структуры валового регионального продукта связана, во-первых, с созданием рыночной инфраструктуры, особенно с развитием банковской деятельности, кредитования, страхования, проведения операций с недвижимым имуществом и т.д., во-вторых, с перестройкой производства на изготовление тех товаров и услуг, которые все больше ориентированы на разнообразный спрос населения как по ценовым параметрам, так и по качественным характеристикам.

ВРП на душу населения. В анализе ВРП важное место занимает выявление тенденций изменения величины валового регионального продукта, приходящегося на душу населения. Этот показатель, возможно в наибольшей

мере, отражает динамику экономической активности, разворачивающейся в регионе.

В статистике данные по ВРП на душу населения приводятся не в сопоставимых, а в текущих ценах. Это затрудняет проведение некоторых расчетов, например сравнений динамики ВРП одного и того же региона за ряд лет, так как фактические данные включают рост цен за счет инфляции. В зависимости от того, насколько разными были уровни инфляции в сравниваемые периоды, изменяется степень погрешностей в расчетах.

Если сравнения проводятся за один и тот же год между разными регионами, то уровень инфляции не имеет значения, поскольку как в стране в целом, так и в отдельных регионах цены в заданный отрезок времени росли приблизительно в одинаковой мере. Поэтому величина ВРП, приходящаяся на душу населения, позволяет объективно сравнивать положение одних регионов с другими за определенный год, так как в этом случае инфляционные процессы практически не влияют на величину расчетов. Имеющиеся незначительные различия в уровнях инфляции по разным регионам являются настолько малыми, что их следует учитывать только при выполнении специальных расчетов. Для общего сравнения деятельности регионов и установления соотношений в их развитии перепады в региональной инфляции принципиального значения не имеют.

В том случае, когда проводятся сравнения за разные годы, можно сопоставлять данные лишь «по горизонтали», т.е. брать разные регионы и сравнивать их развитие за определенный год. Переход на сопоставление «по вертикали» возможен лишь тогда, когда сравнение по годам будет выступать не как соотношение во времени показателей данного региона к самому себе, а как результат сравнения разных регионов между собой «по горизонтали».

Проанализируем соотношения изменений ВРП Свердловской области и ВВП Российской Федерации. Данные, приведенные в табл. 2, позволяют обнаружить две тенденции, характерные для области. Первая состоит в том, что величина ВРП на душу населения в области постоянно увеличивается. В номинальном выражении она выросла с 4 240,1 р. в 1994 г. до 47 028,0 р. в 2001 г., т.е. более чем в 11 раз . Естественно, что основным компонентом такого роста явилась инфляция. Вместе с тем определенную долю составляет фактическое увеличение ВРП за счет роста производства во второй половине 90-х годов ХХ века. Вторая тенденция менее радужная и даже тревожная. Она заключается в относительном уменьшении стоимости валового регионального продукта, приходящегося на одного жителя области, по сравнению с показателем в целом по Российской Федерации.

Таблица 2

Соотношение ВРП на душу населения по Свердловской области и Российской Федерации ,

р., до 1998 г. - тыс. р.

Год Свердловская область Российская Федерация Свердловская область по отношению к Российской Федерации, %

1994 4 240,1 3 583,7 (+) 18,3

1995 12 376,0 9 566,3 (+) 29,4

1996 14 378,4 13 230,0 (+) 8,7

1997 15 902,2 15 212,3 (+) 4,5

1998 16 832,7 16 590,8 (+) 1,5

1999 26 044,6 28 492,1 (-) 8,6

2000 36 094,1 42 902,1 (-) 15,9

2001 47 028,0 54 325,8 (-) 13,4

Из табл. 2 видно, что с 1994 по 1998 г. включительно имело место превышение величины ВРП на душу населения в Свердловской области по сравнению с Россией. В 1994 г. оно составляло 18,3%, в 1995 г. выросло до 29,4%. Но начиная с 1996 г. величина превышения постепенно уменьшалась и в

1998 г. составила всего 1,5%.

С 1999 г. уровень ВРП на душу населения в Свердловской области стал ниже, чем по России, и сохранился в таком виде в последующие годы. В 2001 г. он был ниже общероссийского на 13,4%.

Такой устойчивый понижательный процесс может свидетельствовать лишь о том, что реальное развитие экономики области на протяжении анализируемых лет испытывает существенные затруднения. Одной из причин такого положения является не просто сохранение в области высокого удельного веса отраслей, производящих товары, но и рост внутри них доли отраслей сырьевой направленности, прежде всего черной и цветной металлургии.

Соотношение динамики валового регионального продукта на душу населения в Свердловской области и в Российской Федерации наглядно показано на рис. 2. Первоначально Свердловская область устойчиво обгоняла Российскую Федерацию, а затем так же устойчиво стала от нее отставать.

Свердловская область -■-Российская Федерация

Рис. 2. Соотношение ВРП на душу населения Свердловской области и Российской Федерации

Для проверки такого тревожного вывода и установления его объективности мы решили провести дополнительные расчеты путем сопоставления развития Свердловской области с соседними областями, которые находятся в приблизительно одинаковых географических,

климатических и хозяйственно-промышленных условиях. Такими регионами, естественно, выступают прежде всего Челябинская и Пермская области. Они настолько близки по общему промышленному потенциалу и другим показателям развития, что в научной литературе все три области часто объединяют понятием «старопромышленные регионы».

Первый взгляд на табл. 3 показывает, что Свердловская область развивается лучше Челябинской, но уступает Пермской.

Таблица 3

Соотношение ВРП на душу населения в Свердловской, Челябинской и Пермской областях , р., до 1998 г. - тыс. р.

Год Свердловская область Челябинская область Пермская область Соотношение показателя Свердловской области, %

с Челябинской областью с Пермской областью

1994 4 240,1 3 844,5 4 436,5 (+) 10,3 (-) 4,4

1995 12 376,0 8 967,3 12 291,5 (+) 38,0 (+) 0,7

1996 14 378,4 13 193,2 14 481,8 (+) 9,0 (-) 0,7

1997 15 902,2 14 110,6 16 724,4 (+) 12,7 (-) 5,0

1998 16 832,7 12 700,5 18 615,5 (+) 32,5 (-) 9,6

1999 26 044,6 22 713,7 31 571,7 (+) 14,7 (-) 17,5

2000 36 094,1 36 908,7 43 869,7 (-) 2,2 (-) 17,7

2001 47 028,0 41 557,4 63 183,0 (+) 13,2 (-) 25,6

Однако при правильности общего оценочного вывода следует обратить внимание на пробивающуюся тенденцию постепенного ухудшения динамики показателей Свердловской области по отношению и к Челябинской, и к Пермской областям. Так, в середине 1990-х годов Свердловская область имела существенное превосходство над Челябинской областью, доходившее, например, в 1998 г. до 32,5%. Но с конца 1990-х годов разрыв стал уменьшаться и в 2000 г. имел отрицательное значение.

При сопоставлении показателей с Пермской областью также просматривается динамика развития не в пользу Свердловской области. Так, в середине 1990-х годов величины ВРП на душу населения в обеих областях были практически одинаковыми: в 1995 г. ВРП Свердловской области превосходил аналогичный показатель Пермской области на 0,7%, а в 1996 г. был ниже на такую же величину. Другими словами, развитие в соседних областях шло «по одинаковым сценариям». Однако с 1997 г. начинается явный отрыв Пермской области, она активно уходит вперед, с каждым годом увеличивая дистанцию. В 1997 г. разница составляла 5,0%, в 1998 г. - 9,6, в

1999 г. - 17,5, а в 2001 г. уже 25,6%.

За счет чего увеличивается разрыв? Играет здесь роль активизация экономической деятельности в Пермской области или происходит ухудшение положения в Свердловской области? Скорее всего, имеет место и то и другое.

Если бы причина успехов Пермской области по сравнению со Свердловской областью была только в факторах самой Пермской области, то при соревновании таких одинаковых по производственно-экономическому потенциалу регионов разрыв в показателях был бы значительно меньше, о чем свидетельствуют данные развития до 1996 г. Следовательно, отставание связано также с некоторыми негативными процессами, происходящими в самой Свердловской области. Одной из причин такого положения стало закрепление ее сырьевой направленности.

Динамика роста физического объема ВРП Свердловской области. Поскольку стоимостные показатели изменения валового регионального продукта в значительной мере обременены инфляционной составляющей, то они не могут отражать реальные перемены, которые происходят с ВРП. Наибольшие затруднения возникают с получением объективных данных, когда приходится сравнивать показатели одного и того же региона за ряд лет. Поэтому для получения реальной картины, которая должна отражать действительные процессы в динамике ВРП, используется показатель индекса физического объема ВРП. В этом случае валовой региональный продукт рассчитывается в сопоставимых ценах и отражает реальный объем.

В связи с определенным более быстрым развитием России в целом и отдельных ее регионов доля Свердловской области в общем объеме валового регионального продукта страны постепенно уменьшается. Если в 1995 г. удельный вес ВРП Свердловской области в общероссийском объеме составлял 4,1%, то в 2001 г. только 2,7% .

Индекс физического объема валового регионального продукта Свердловской области также изменяется неравномерно (табл. 4).

Таблица 4

Индекс физического объема ВРП Свердловской области , % к предыдущему году

Год Свердловская область Справочно: изменение физического объема совокупного ВРП по РФ

1999 101,8 105,6

2000 112,2 110,7

2001 108,7 106,0

2002* 103,8 104,3

2003* 106,5 106,9

Примечание. * По Свердловской области - по данным Свердловского облкомгосстата, по РФ - текущие данные Г оскомстата РФ.

Из табл. 4 видно, что ВРП Свердловской области в своем реальном выражении начал расти с 1999 г. Самым удачным периодом был 2000 г., когда ВРП увеличился на 12,2%. Появились надежды на удержание таких высоких темпов и в последующие годы. Хотя 2001 г. был закончен со снижением темпов роста, последние находились на таком высоком уровне, что можно было ожидать нового положительного развития экономики. Эти два благополучных года были знаменательны и тем, что впервые Свердловская область по темпам роста ВРП обогнала Российскую Федерацию. Если в 2000 г. в РФ темп роста ВРП равнялся 110,7%, то в Свердловской области его рост был выше на 1,5 процентных пункта и равнялся 112,2%. В 2001 г. благоприятный исход снова был на стороне нашей области. Казалось, что экономика области вошла в нужное русло и будет продолжать свое развитие в заданном ритме.

Однако следующий год подорвал надежды на устойчивое опережающее развитие региона не только по отношению к Российской Федерации. В 2002 г. ВРП области вырос только на 3,8%, что само по себе было низким приростом. К тому же этот показатель вновь стал меньше общероссийского.

Была надежда, что это случайный срыв. Но данные за 2003 г. опять показали результат не в пользу Свердловской области. Это подводит к мысли о том, что более низкие темпы роста ВРП области по сравнению с Россией могут стать повторяющимся явлением.

О вероятности таких последствий свидетельствует динамика ВРП Свердловской области и ВРП по России в целом за последние 7 лет, представленная на рис. 3. Кроме 2000 и 2001 гг. весь остальной период темпы роста физического объема ВРП области были ниже темпов роста совокупного ВРП Российской Федерации.

/1Ї0 // 105У, ч. ^ %ч108,7 ЧЛ0бч 106,9 104,^106,5

Щ 101,2 Г / / / > 101,8 / / "Чг 103,8

*ч9б\ ч \ // // 93/б/

Свердловская область -■---Российская Федерация

Рис. 3. Сравнительная динамика физического объема ВРП Свердловской области и ВРП Российской Федерации в целом

Проблема удвоения ВРП Свердловской области по отношению к

2000 г. Поскольку валовой региональный продукт в синтезированном виде отражает результаты работы региона, а валовой внутренний продукт -результаты экономической деятельности страны, руководители государства и регионов стали обращаться именно к этим показателям. Это давало возможность сосредоточить внимание предпринимателей и всего населения на решении такой задачи, которая была бы, с одной стороны, понятной всем, а с другой - не упрощала суть предлагаемых ориентиров.

Как ВРП, так и ВВП характеризует конечный результат производственной деятельности экономических единиц. Данные показатели отражают стоимость конечных товаров и услуг, произведенных этими единицами в течение отчетного периода в ценах конечного покупателя. Следовательно, они ориентируют население и хозяйствующие субъекты на выпуск не просто законченной продукции и услуг, а исключительно такой, которая пользуется платежеспособным спросом.

В экономическом отношении ВРП, так же как и ВВП, при расчете производственным методом представляет сумму валовой добавленной стоимости всех отраслей. Значит, общество должно организовывать деятельность предприятий, организаций и сфер общественного производства таким образом, чтобы доля добавленной стоимости в продукте (услуге) имела тенденцию к возрастанию. В этом будет выражаться рост эффективности и производительности труда. Но не только это. Важно то, что часть добавленной стоимости выступает для работников в форме их заработной платы, а в конечном счете - их дохода. Поэтому становится понятным, что увеличение ВРП (или ВВП) равносильно росту благосостояния населения региона, страны.

Исходя из такого экономического понимания ВРП (ВВП) проблема его роста действительно является важнейшей как для руководителей регионов и страны, так и для исполнителей любого уровня, звания, должности и квалификации. В увеличении ВРП (ВВП) заложен успех развития общества, отдельного человека, его материального достатка и условий для умножения духовной культуры. Поэтому задача (и проблема) активного увеличения ВРП и ВВП может стать на ближайшие 20-25 лет главным мобилизующим экономическим лозунгом как для отдельных регионов, так и для России в целом.

В настоящее время руководством Свердловской области поставлена задача удвоить ВРП к 2010 г. Она последовала вслед за призывом Президента страны удвоить ВВП России к этому же сроку.

Насколько возможно решение названной задачи в указанный отрезок времени? Для ответа на этот вопрос необходимо выяснить, во-первых, то, как «шагает» регион по приращению ВРП, а во-вторых, то, как он должен «шагать», чтобы вовремя прийти к указанному финишу.

О движении Свердловской области по наращиванию ВРП говорилось выше. Если за базу отсчета удвоения ВРП брать 2000 г., то «шаг» области был замедляющимся: в 2001 г. прирост ВРП составил 8,7%, в 2002 г. - 3,8%. Несколько улучшилось положение в 2003 г.: темп прироста ВРП составил 6,5%. Среднегодовой прирост за это период составил 6,3%.

Наши расчеты показывают, что если принять за единицу уровень ВРП Свердловской области в 2000 г., то для его удвоения за 10 лет, т.е. к 2010 г., необходимо обеспечивать среднегодовой прирост ВРП не менее 7,5%\

Если в каком-либо году темпы прироста будут ниже этого показателя, то в последующие годы потребуется превысить 7,5%-ный прирост.

У Правительства области есть намерение закончить 2004 г. с приростом ВРП в 7,5%. Если это произойдет, то Свердловская область может войти в ритм движения, который даст ей возможность реально достичь заявленной цели к 2010 г.

1 Расчеты для Свердловской области соответствуют динамике индексов валового внутреннего продукта для России в целом. В 2000 г. ее ВВП составлял 66% от уровня 1990 г. Для удвоения этой величины к 2010 г. необходимо иметь темпы прироста ВВП в размере не менее 7,5-7,7% в год. Однако практика показывает, что к уровню 7,5% прироста ВВП в год Россия еще не подошла. Во всяком случае в 2001 г. прирост ВВП составил 5,0%, в 2002 г. -4,3%, а в 2003 г. - 6,9%.

В то же время, с точки зрения повышения благосостояния всего населения, не следует переоценивать значение роста валового регионального продукта Свердловской области к 2010 г. в 2 раза, так как даже удвоенный ВРП в своем физическом объеме лишь приблизится к уровню 1990 г. или слегка его превысит.

Принципиально важным моментом становится выявление и приведение ВРП в действие той базы, которая обеспечит нужный уровень прироста валового регионального продукта. Исходить надо, во-первых, из анализа удельного веса отраслей в структуре ВРП и темпов их роста, во-вторых, из направленности экономического развития региона в целом.

Данные табл. 5 показывают, что за шесть анализируемых лет в структуре и удельном весе отдельных отраслей произошли серьезные изменения, как позитивные, так и негативные.

Таблица 5

Динамика структуры ВРП Свердловской области по отраслям производства (рассчитано на основании )

Удельный вес валовой добавленной

Отрасли стоимости отрасли, %

1996 г. 2001 г.

Производство товаров 51,75 54,73

В том числе по отраслям:

промышленность 36,61 42,18

сельское хозяйство 5,76 5,93

лесное хозяйство 0,13 0,11

строительство 8,90 5,87

прочие виды деятельности по производству товаров 0,34 0,63

Производство услуг 40,29 39,86

Рыночные услуги 31,34 33,33

В том числе по отраслям:

транспорт 10,75 9,44

связь 1,14 1,27

торговля и общественное питание 8,97 11,69

информационно-вычислительное обслуживание 0,04 0,30

операции с недвижимым имуществом 1,49 3,58

коммунальное хозяйство 2,61 1,24

страхование 0,18 0,43

жилищное хозяйство 1,39 0,87

обеспечение 0,59 1,48

народное образование 0,27 0,57

культура и искусство 0,08 0,11

управление 1,06 0,58

прочие рыночные услуги 2,77 1,77

Нерыночные услуги 8,95 6,53

В том числе по отраслям:

жилищное хозяйство 0,95 0,37

здравоохранение, физическая культура и социальное

обеспечение 3,06 1,85

народное образование 3,20 2,27

культура и искусство 0,29 0,22

управление 1,01 1,77

прочие нерыночные услуги 0,44 0,05

Чистые налоги на продукты 7,96 5,41

Среди положительных моментов следует назвать сохранение доли услуг в общем объеме ВРП. В 1996 г. они составляли 40,29%, а к 2001 г. лишь незначительно снизились и равнялись 39,86%. Но это относительное благополучие, так как все-таки доля услуг должна расти, а не снижаться. Кроме того, важно отметить такое явление, как повышение доли рыночных услуг и, соответственно, понижение доли нерыночных услуг.

Более важным положительным сдвигом является существенное увеличение среди рыночных услуг доли торговли и общественного питания, информационно-вычислительного обслуживания, операций с недвижимым имуществом. Названный ряд положительных перемен свидетельствует о постепенном закреплении в экономике области рыночных отношений и создании для них необходимой инфраструктуры.

Имеет место и значительный объем негативных подвижек. Во-первых, произошел рост доли отраслей, производящих товары, что не соответствует российским и мировым тенденциям в преобразованиях структуры ВРП. Во-вторых, продолжает увеличиваться доля промышленности. В целом это не отрицательная характеристика, но при условии, что среди промышленных отраслей будут преобладать обрабатывающие, а не сырьевые. В-третьих, снизилась доля строительства, что может вести к уменьшению прироста ВРП, поскольку строительство обычно выступает одним из локомотивов общего увеличения темпов роста. В-четвертых, среди рыночных услуг падает доля транспорта и жилищного хозяйства, хотя обычно именно эти отрасли, наряду со связью, устремляются вперед при развитии рыночных отношений. В-пятых, сдерживающим фактором увеличения темпов роста ВРП может стать увеличение доли управления в системе нерыночных услуг: с 1996 по 2001 г. она выросла с 1,01 до 1,77%. Умножающиеся расходы на управление из бюджетных средств свидетельствуют не только о повышении заработной платы и доходов чиновников, но и об увеличении самого их числа, что ведет к бюрократизации системы управления экономикой и обществом.

Названные положительные и отрицательные тенденции в изменении структуры ВРП не исчерпывают всю глубину перемен, которые свершились за период с 1996 по 2001 г. включительно. Но они подсказывают пути выбора направлений для совершенствования структуры экономики области с целью увеличения темпов роста ВРП и экономического благополучия населения.

Следует понять, что сырьевая направленность не спасет область. Ее богатство не в природных ресурсах, а в умении пользоваться ими. Поэтому необходимо развивать интеллектуальные отрасли, прежде всего обрабатывающие, и опираться на наукоемкие производства.

Литература

1. Гранберг А., Зайцева Ю. Производство и использование валового регионального продукта: межрегиональные сопоставления // Российский экономический журнал. 2002. № 10.

2. Мироедов А.А., Шарамыгина О.А. Использование показателя валового регионального продукта в оценке экономического развития региона // Вопросы статистики. 2003. № 9.

3. Михеева Н.Н. Макроэкономический анализ на основе региональных счетов. Хабаровск-Владивосток: Дальнаука, 1998.

4. Сурнина Н.М. Пространственная экономика: проблемы теории, методологии и практики / Науч. ред. Е.Г. Анимица. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2003.

5. Регионы России: Стат. сб.: В 2 т. / Госкомстат России. М., 1998. Т. 2.

6. Регионы России: Стат. сб.: В 2 т. / Госкомстат России. М., 2001. Т. 2.

7. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2002: Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2002.

8. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2003: Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2003.

9. Российский статистический ежегодник. 2002: Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2002.

10. Российский статистический ежегодник. 2003: Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2003.

11. «Экспресс-информация» Свердловского областного Комитета государственной статистики за 1996 и 2001 гг.



Статьи по теме: