Совершенствование инструментария оценки сбалансированности регионального развития (1142747), страница 15

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

Текст из файла (страница 15)

Поэтому каждоезначение показателей делили на значение соответствующего показателя в2000-м году. Например, при нормировании ряда динамики инвестиций восновной капитал все значения делили на объем инвестиций в основнойкапитал в 2000 г. (в сопоставимых ценах) в данном регионе. Инвестиции восновной капитал и валовой региональный продукт на душу населенияявляются денежными величинами и сильно зависят от уровня цен, а экологоэкономическая эффективность – индекс, поэтому первые две переменныепредварительно приводили в сопоставимые цены путем деления на дефляторинвестиций и дефлятор ВРП соответственно.Подготовив ряды динамики, был проведен графический анализзависимости результативных показателей от инвестиций, который выявил двеситуации. В некоторых регионах, например, в Курской, Белгородской,Калужской, Костромской, Тверской областях с ростом инвестиций в основнойкапитал ВРП на душу населения увеличивается, а эколого-экономическая87эффективность снижается.

Это может свидетельствовать о том, чтоинвестиции направляются в проекты, неэффективные с точки зренияресурсосбережения и экологической безопасности. Динамика ВРП на душунаселения и эколого-экономической эффективности в Курской области взависимости от инвестиций в основной капитал в 2000-2011 гг. показана нарисунке 25.ВдругихОрловской,регионах,Тамбовской,например,Тульской,воВладимирской,ЯрославскойобластяхИвановской,сростомкапиталовложений возрастают оба показателя: и ВРП на душу населения, иэффективность. На рисунке 26 показана динамика ВРП на душу населения иэколого-экономической эффективности в Тамбовской области при измененииинвестиций в основной капитал в 2000-2011 гг.Коэффициентпарнойкорреляциимеждуэффективностьюиинвестициями в регионах ЦФО варьирует от -0,81 в Калужской области до0,89 в Тамбовской области.

Коэффициент парной корреляции междуудельным ВРП и инвестициями также сильно варьирует: от -0,24 вКостромской области до 0,98 в Тульской области.2,01,5Динамика ВРП на душунаселения всопоставимых ценахЭколого-экономическаяэффективность1,00,501234Инвестиции в основной капитал в сопоставимых ценахИсточник: составлено автором по данным из приложения ДРисунок 25 – Динамика ВРП на душу населения и эколого-экономическойэффективности экономики Курской области в зависимости от инвестиций восновной капитал в 2000-2011 гг.88В целом, в большинстве субъектов ЦФО можно использовать линейнуюмодель, однако лишь в пяти областях это оправдано: в Белгородской,Ивановской, Калужской, Костромской и Смоленской.

Во всех остальныхлучшеиспользоватьполиномиальнуюмодель,посколькуоналучшеаппроксимирует фактические данные. Переход к полиномиальной формепозволилповыситьоценкикачествапостроенныхзависимостей:вбольшинстве случаев средние ошибки аппроксимации уменьшились, а обесоставляющие коэффициентов сбалансированности приблизились к нулевым.Показатели качества построенных моделей представлены в приложении Е.Следовательно, полиномиальная форма дает более точные результаты иможет быть использована для прогнозирования регионального развития.Линейная форма является более наглядной, поэтому она больше подходит дляприближенной оценки влияния инвестиций на результативные показатели.Линейные зависимости и коэффициенты эластичности приведены втаблице 8, полиномиальные зависимости приведены в таблице 9.2,22,01,81,6ВРП на душу населения всопоставимых ценах1,4Эколого-экономическаяэффективность1,21,00246810Инвестиции в основной капитал в сопоставимых ценахИсточник: составлено автором по данным из приложения ДРисунок 26 – Динамика ВРП на душу населения и эколого-экономическойэффективности в Тамбовской области при изменении инвестиций в основнойкапитал в 2000-2011 гг.89Таблица 8 – Линейные зависимости удельного ВРП и эколого-экономической кэффективности от инвестиций в основной капитал и значенияккоэффициентов эластичности регионов ЦФО в 2000-2011 гг.СубъектЗависимостьБелгородскаяБрянскаяВладимирскаяВоронежскаяИвановскаяКалужскаяКостромскаяКурскаяЛипецкаяМосковскаяОрловскаяРязанскаяСмоленскаяТамбовскаяТверскаяТульскаяЯрославскаяг.

МоскваВРПЭинвЭФФЭинв0,500,470,520,420,360,440,040,620,310,620,480,460,560,370,580,540,480,82-0,340,230,16-0,030,28-0,16-0,36-0,280,070,030,210,280,010,28-0,260,130,320,40Источник: составлено авторомКак видно из таблиц 8 и 9, наибольший эффект дают инвестиции вг. Москва: прирост инвестиций на 1% увеличивает ВРП на душу населения всреднем на 0,82%, эколого-экономическая эффективность при этом возрастаетна 0,4%. Хуже всего обстоят дела в Костромской области: 1% приростаинвестиций обеспечивает в среднем лишь 0,04% прироста ВРП на душунаселения, в то время как эффективность экономики снижается в среднем на0,36%. С точки зрения капиталовложений это самый неблагоприятный регион,что подтверждается данными Росстата7. Из 18 субъектов ЦФО в 6наблюдаетсяотрицательнаяэластичностьэколого-экономическойэффективности по инвестициям, еще в трех – эластичность близкая к нулю.7Примечание – по данным Росстата Костромская область – единственный регион Центрального федеральногоокруга, инвестиции в основной капитал в котором снизились по сравнению с началом 2000-х гг.90Таблица 9 – Полиномиальные зависимости удельного ВРП и экологоэкономической эффективности от инвестиций в основной капитал кв регионах ЦФО в 2000-2011 гг.СубъектЗависимостькБелгородскаяБрянскаяВладимирскаяВоронежскаяИвановскаяКалужскаяКостромскаяКурскаяЛипецкаяМосковскаяОрловскаяРязанскаяСмоленскаяТамбовскаяТверскаяТульскаяЯрославскаяг.

МоскваИсточник: составлено авторомТаким образом, в половине субъектов Центрального федеральногоокруга рост инвестиций в основной капитал никак не влияет или влияетотрицательно на экологическую ситуацию и ресурсосбережение. Это означает,что администрациям данных субъектов следует изменить инвестиционуюполитику:впервуюресурсосберегающиеиочередьнужноэкологическипривлекатьбезопасныеинвестициипроекты.вЕслипридерживаться прежнего курса, то в данных субъектах следует ожидатьнарастания эколого-экономических дисбалансов – рост экономики на фонерастущего загрязнения окружающей среды и увеличения ресурсопотребления.Корреляционно-регрессионныйанализрегиональнойдинамикисубъектов ЦФО показал, что такие факторы как затраты на технологическиеинновации и затраты на НИОКР не оказывают существенного влияния на91эколого-экономическоеразвитиерегионовЦентральногофедеральногоокруга.

На это указывают низкие значения коэффициентов корреляции междуфакторными и результативным показателями, а также неудовлетворительныйрезультат проверки t-критерия Стьюдента и F-критерия Фишера. Авторомбыли предприняты попытки построения многофакторных моделей, в которыхэколого-экономическая динамика субъектов ЦФО объяснялась бы динамикойинвестиций в основной капитал, а также затратами на технологическиеинновации,затратаминаНИОКР,затратаминаИКТ,расходамирегионального бюджета на экономику, однако эти модели оказалисьстатистически незначимыми на уровне α=0,05.

Из этого можно сделать вывод,что за исключением инвестиций в основной капитал данные факторы неоказывают значительного воздействия на эколого-экономическое развитиерегионов ЦФО.Одним из важнейших факторов роста уровня жизни и развитияэкономики, способствующих сбалансированному развитию региона являетсяповышение производительности труда. Понимание причин ее динамикипозволяет целенаправленно воздействовать на ее рост и обеспечиватьувеличение реальных доходов населения.Для исследования причин роста производительности труда в субъектахЦФО была использована модифицированная функция Кобба-Дугласа в виде:X I  K A     ,LL  L (26)где X–ВРП, L – численность занятых в экономике, I – инвестиции восновной капитал, K – затраты на информационно-коммуникационныетехнологии, А – технологический коэффициент (параметр нейтральноготехнического прогресса), характеризующий уровень развития технологии врегионе и отражающий влияние всех не включенных в модель факторов,  ,  параметры модели, представляющие собой коэффициенты эластичностипроизводительности труда по соответствующим факторам I и K.92Производственная функция строилась на временном интервале 20022011 гг., поскольку данные о затратах на ИКТ публикуются Росстатом с 2002года.Построение матриц коэффициентов парной корреляции позволяетутверждать об отсутствии мультиколлинеарности между объясняющимипеременными I и K.Результаты расчетов зависимости (26) на примере данных субъектовЦФО представлены в таблице 10.Как видно из таблицы 10, затраты на ИКТ оказывают положительноевоздействие на производительность труда далеко не во всех субъектахЦентрального федерального округа: только в Калужской, Костромской,Московской, Рязанской, Тверской, Ярославской областях и г.

Москва ихувеличениеспособствуетростусреднегодовойвыработкизанятых.Наибольший эффект от увеличения затрат на ИКТ наблюдается в Рязанскойобласти:увеличениевложенийна1%способствуетувеличениюпроизводительности труда в среднем на 0,46%. В Костромской области – на0,43%, в Тверской области – на 0,41%.Таблица 10 – Функции производительности труда от инвестиций в основнойкапитал и затрат на ИКТ в расчете на одного занятого в регионахЦФО в 2002-2011 гг.СубъектФункциональная зависимость1,37Белгородская областьX I L LБрянская областьX I L L1, 711,52Владимирская областьX I L LK L0,31K L1, 04K L0, 62ХарактеристикамоделиR 2  0,995p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,022R 2  0,993p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,008R 2  0,997p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,009кк93Продолжение таблицы 10Воронежская областьXI 2,52 *  LLИвановская областьX I L L0, 711,56Калужская областьK LXI 3,33 *  LL0, 44Костромская областьXI 2,39 *  LLКурская областьX I L LЛипецкая областьX I L L1, 471,51Московская областьXI 1,98 *  LLОрловская областьX I L LРязанская областьXI 3,70 *  LLСмоленская областьX I L LТамбовская областьX I L L1,510, 670, 041, 060, 29R 2  0,989p-значение (А)=0,000p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,003K L0, 430, 70K L1,140,36R 2  0,996p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,001K LR 2  0,896p-значение (А)=0,009p-значение (I) =0,012p-значение (K)=0,005R 2  0,999p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,000R 2  0,999p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,000K LK LR 2  0,993p-значение (А)=0,000p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,07K L0, 771,561, 43K L0,31R 2  0,952p-значение (А)=0,006p-значение (I) =0,001p-значение (K)=0,040, 74R 2  0,995p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,016K L0, 46K L0, 45K L1, 21R 2  0,996p-значение (А)=0,000p-значение (I) =0,028p-значение (K)=0,020R 2  0,998p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,012R 2  0,999p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,00094Продолжение таблицы 100,51Тверская областьXI 2,97 *  LLТульская областьX I L LЯрославская областьX I L Lг.МоскваXI 1,76 *  LL1,531, 27K LK Lp-значение (А)=0,000p-значение (I) =0,001p-значение (K)=0,0070,89K L0,92R 2  0,9650, 41R 2  0,996p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,0060,17R 2  0,997p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,035K L0,31R 2  0,990p-значение (А)=0,000p-значение (I) =0,000p-значение (K)=0,003Источник: составлено автором на основании расчетов по данным РосстатаИнвестиции в основной капитал влияют на производительность трудазначительно сильнее, чем затраты на ИКТ: в 11 регионах ЦФО отмеченавозрастающая отдача от инвестиций.

При увеличении этих затрат на 1%производительность труда в Брянской области возрастает в среднем на 1,71%,в Орловской области – на 1,56%, в Ивановской – на 1,56%, в Тульской области– на 1,53%, в Тамбовской области – на 1,51%, в Белгородской – на 1,37%.Заметим, что наибольшая отдача от инвестиций наблюдается в регионах снебольшим объемом среднегодовой выработки.

Характеристики

Список файлов диссертации