Совершенствование инструментария оценки сбалансированности регионального развития (1142747), страница 14

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 14)

Выход из ситуации видится впостроении комплекснозначной зависимости вида:=где–ВРПэффективность,надушунаселения,,(11)–эколого-экономическая– инвестиции в основной капитал.Построение статистически значимого уравнения вида (11) даствозможность проанализировать влияние инвестиций на экономический рост,загрязнение окружающей среды, потребление ресурсов при производствеВРП. Органы власти смогут оценить эффективность капиталовложений испрогнозировать будущее состояние региона при запланированном объемеинвестиций.81ОсновыкомплекснозначнойэконометрикибылиразработаныС.Г.

Светуньковым. В частности, им был сформулирован критерий МНК дляоценки коэффициентов комплекснозначной модели,который означаеттребование минимизации модуля комплексной ошибки аппроксимации:Ф   (ert2  eit2 )  min ,(12)tгде ert, eit – разности отклонений между фактическими значениями ирасчетными.Например, для линейной модели вида=критерий МНК приобретает следующий вид:=∑[]∑[](13)Далее вычисляют первые частные производные по переменным,приравнивают их нулю, после чего решают систему из четырех линейныхуравнений, и находят значения коэффициентов.Линейная модель является наиболее простой комплекснозначнойзависимостью.

Помимо нее, как и в случае действительных моделей, широкоиспользуются степенная, логарифмическая, показательная и полиномиальнаямодели. Выбор модели определяется степенью приближения расчетныхданныхкфактическим.Дляоценкиадекватностимоделивкомплекснозначной эконометрике может использоваться средняя ошибкааппроксимации, однако как показал И.С.

Светуньков в работе [128], данныйпоказатель в ряде ситуаций дает искаженный результат. Например, когдасреднее значение по ряду данных близко к нулю или в ряду имеются значенияблизкие к нулю, средняя ошибка аппроксимации оказывается завышенной ине отражает реальной картины. Поэтому Светуньков предлагает дополнитьоценку качества модели показателями сбалансированности:nBr y rt2  yˆ rt2y  yˆt 1nt 12rt2rtnBi yit2  yˆ it2y  yˆt 1nt 12it(14)2it82где Br– показатель сбалансированности по переменной y rt ,Bi –показатель сбалансированности по переменной yit , ŷ rt , ŷit -расчетные значения.Если Br  Bi 0 – модель хорошо аппроксимирует исходный ряд данных.Для того чтобы исключить влияние ценового фактора на динамику ВРПи инвестиций, значения валового регионального продукта на душу населенияи инвестиций в основной капитал необходимо дефлировать, то есть привести кценам базисного года, и нормировать.

Суть нормирования – приведениедефлированных значений ВРП на душу населения и инвестиций в основнойкапитал к безразмерным величинам (индексам) путем деления каждого уровняряда на базисный уровень. Значения эколого-экономической эффективностине требуют дефлирования, поскольку ценовая компонента элиминируется приделении динамики ВРП в текущих ценах на динамику потребления в текущихценах, однако для правильного расчета коэффициентов регрессии рядзначений эколого-экономической эффективности нужно нормировать путемделения каждого значения на базисное.Наиболее простой формой зависимости (11) является линейная моделькомплекснозначная зависимость вида:X  iY  (a 0  ia 1 )  (b0  ib 1 ) * I(15)где X – ВРП на душу населения, Y – эколого-экономическаяэффективность, I – инвестиции в основной капитал; все переменныепредставлены в виде базисных относительных величин динамики, ВРП иинвестиции предварительно дефлированы.КоэффициентыиВРП, коэффициентыимультипликаторыхарактеризуют влияние инвестиций на удельный– на эффективность.

КоэффициентыинвестицийнаудельныйВРПии-эффективностьсоответственно. В таблице 7 дана интерпретация возможных значений данныхмультипликаторов.83Таблица 7 – Характеристика значений мультипликаторов инвестицийЗначение,=,,,,Интерпретациярост инвестиций обеспечивает сбалансированное развитиерегиона: темп роста ВРП на душу населения равен темпу ростаэколого-экономической эффективностипри росте инвестиций экономика растет и развивается :наблюдается одновременный рост ВРП на душу населения иэффективностипри росте инвестиций удельный ВРП растет, а эффективностьснижаетсяпри росте инвестиций удельный ВРП сокращается, вэффективность растетпри росте инвестиций сокращаются оба показателя - иудельный ВРП и эффективность (отрицательная отдача отмасштаба)Источник: составлено авторомЗная эти коэффициенты, несложно рассчитать эластичность удельногоВРП (16) и эффективности (17) от инвестиций:ВРПЭинв b0 *IX(16)ЭффЭинв b1 *IY(17)Как известно из курса экономической теории, эластичность показываетстепень изменения результативного показателя при изменении факторного наВРПЭфф1%.

Соответственно, чем выше показатели Эинви Эинв , тем значительнеерастут (сокращаются) ВРП на душу населения и эколого-экономическаяэффективность при увеличении (сокращении) капиталовложений.Для более точной оценки влияния инвестиций на региональное развитиеподходит полиномиальная зависимость 2-й степени (18):X  iY  (a 0  ia 1 )  (b 0  ib 1 ) * I  (с 0  ic 1 ) * I 2(18)Переход от линейной модели к полиномиальной, как правило, снижаетсреднюю ошибку аппроксимации и коэффициент сбалансированности, то естьповышает качество модели.84Дляполиномиальнойзависимостикоэффициентыэластичностирассчитываются в виде (19) и (20), что также не вызывает затруднений:IX(19)IY(20)ВРПЭинв (2с 0 I  b0 ) *ЭФФЭинв (2с1 I  b1 ) *Обе зависимости (линейная и полиномиальная) позволяют оцениватьэффективностьинвестицийиспользования.Кромеитого,определятьнаправлениязависимостиможноихлучшегоприменятьдляпрогнозирования эколого-экономического развития регионов.

Например,определять значения удельного ВРП и эколого-экономической эффективностипри запланированном объеме инвестиций, что важно при разработке программи стратегий развития, принятии управленческих решений.Построение модели оценки влияния инвестиций в основной капитал насбалансированность регионального развития целесообразно проводить вследующей последовательности:1. Графический анализ зависимости ВРП на душу населения (X) иэколого-экономической эффективности (Y) от инвестиций (I).

Он позволяетопределить направление изменения удельного ВРП и эффективности приувеличении инвестиций.X, YI2. Корреляционный анализ (X,I) и (Y,I). Он позволяет определить формузависимости удельного ВРП и эффективности от инвестиций (линейная,нелинейная). Если парные коэффициенты корреляции превышают 0,7 – дляописания зависимости допустимо использовать линейную модель.3.

Расчет коэффициентов линейной комплекснозначной зависимости.Для этого необходимо решить систему уравнений:85 X t  na0  b0 It Yt  na1  b1 ItX t I t  a0  I t  b0  I t2ttt2 Yt I t  a1  I t  b1  I tttt(21)Получаем зависимостьXˆ  iYˆ  (a0  ia1 )  (b0  ib1 ) * I ,(22)где X̂ и Yˆ - расчетные значения удельного ВРП и эффективности.4. Оценка качества полученной зависимости. Расчет средних ошибокаппроксимации Afirst , Аsecond и коэффициента сбалансированности Bx, Вy.Afirst, X Afirst,Y100% 1 n( X t  Xˆ t ) 2 ;Xn t 1Asec ond, X Asec ond,YnBX (24)100 % n Yt  YˆtY t 1 YtX t2  Xˆ t2X  Xˆt 1Если100 % n X t  Xˆ t XX t 1tt 1n(23)100% 1 n(Yt  Yˆt ) 2Yn t 12t2tn; BY Yt 2  Yˆt 2Yt  Yˆt 2t 1nt 1Afirst, X , Afirst,Y , Asecond, X , Asecond,Y , BX , BY 0,(25)2то линейнаязависимостьхорошо аппроксимирует фактические данные и ее можно использовать дляанализа и прогнозирования эколого-экономических показателей региона.Если Afirst, X , Afirst,Y , Asecond, X , Asecond,Y , BX , BY >>0, то модель неадекватна исходнымданным и необходимо пересматривать вид зависимости, например, в пользуполиномиальной модели.

В этом случае решается система из шести уравненийс шестью неизвестными, из которой находятся коэффициенты a0 , b0 , c0 , a1 , b1 , c1 .86После этого также выполняется оценка качества полученной зависимостиX  iY  (a0  ia1 )  (b0  ib1 ) * I  (с0  ic1 ) * I 2 спомощьюсреднихошибокаппроксимации и коэффициента сбалансированности.Следует отметить, что зависимости вида (15) и (18) можно применятьтакже для оценки влияния на региональное развитие других факторов,например, таких как затраты на технологические инновации, затраты наНИОКР, затраты на информационно-коммуникационные технологии. Передвключением в модель значения этих показателей нужно будет дефлировать инормировать. В целом, логика построения таких моделей будет полностьюаналогичной.Используяданныеметодическиеположения,былопроведеноисследование, направленное на определение значимости различных факторов,в первую очередь, инвестиций в основной капитал, и их вклада в экологоэкономическое развитие субъектов Центрального федерального округа в 20002011 гг.В качестве базисного периода был выбран 2000-й год.

Характеристики

Список файлов диссертации