Диссертация (1152239), страница 32
Текст из файла (страница 32)
Результаты оценки и прогнозированияхарактераразвитиястаропромышленныхрегионов,представленныеобщественности в виде отчетов о состоянии и докладов о характере устойчивостиразвития региональной системы, могут быть востребованы не только органамирегиональногоуправления,нокоммерческимиорганизациями,осуществляющими деятельность на территории региона,общественнымобъединениям и местному сообществу.и1954.2. Оценка и прогнозирование устойчивости развития старопромышленныхрегионов Центрального федерального округа РоссииС использованием методики, предложенной в п. 4.1.
диссертации,осуществим оценку и прогнозирование устойчивости социально-экономическогоразвития старопромышленных регионов центра России, относящихся к классу«Умеренно перспективный регион с потенциалом роста в рамках «отраслевогоядра» экономики». В его состав входит Белгородская, Московская, Рязанская иТульскаяобласти ЦФО России.Выбор данного класса регионов в качествеобъекта апробации методики обусловлен следующими факторами: 1) он являетсясамым многочисленным по составу (к нему могут быть отнесены4 из 14старопромышленных регионов ЦФО), 2) у этого класса территорий наиболее ярковыражена главная функциональная роль старопромышленных регионов –формирование «промышленного каркаса» национальной экономики России, 3) врегионах целесообразно использовать специфический, характерный для данногоклассатерриторийподдерживающиймеханизмобеспеченияустойчивогосоциально-экономического развития (см.
п.2.3. диссертации).Следует отметить, что предложенная в диссертации методика оценки ипрогнозированияустойчивостиразвитияявляетсяинструментомвнутрирегиональной диагностики. В частности, в ней используется информация овлиянии институционально-правового и организационного факторов на величинусоциально-экономического потенциала региона, полученная с привлечениемэкспертов, в качестве которых выступают сотрудники органов региональногоуправления, в компетенцию которых входят вопросы управления региональнымразвитием, а также независимые эксперты. Между тем, предложенная методикаможет быть адаптирована для целей диагностики устойчивости региональногоразвития со стороны внешних по отношению к региональной социальноэкономической системе пользователей.
В этом случае экспертные процедурымогут быть замененысравнительным анализом отдельных параметров196региональной системы, позволяющих косвенно охарактеризовать интенсивностьвоздействия институционально-правового и организационного факторов навеличину социально-экономического потенциала региона (таблица 40).Таблица 40 - Ключевые параметры региональной системы, позволяющиеоценивать влияние институционально-правового и организационного факторов навеличину социально-экономического потенциала регионаОценка параметров региональной системы может быть осуществлена наоснове общедоступной информации, представленной на официальных сайтах(порталах) правительств (администраций) регионов в сети Интернет. Для удобстваоценки целесообразно использовать таблицу, форма которой представлена вприложении 15. Принципиальная схема расчета коэффициентов Кп и Ко внешнимипо отношению к региональной системе пользователями представлена в таблице 41.197Таблица 41 - Схема определения значений коэффициентов Кп и Ко внешними поотношению к региональной системе пользователямиВ остальном определение значений показателя «чистая добавленнаястоимость промышленности на душу населения» осуществляется в соответствии сметодикой оценки и прогнозирования устойчивости социально-экономическогоразвития территории, представленной в п.
4.1. диссертации (рисунок 13). Приопределении значений коэффициентов Кп и Ко используются балльные оценки,формируемые по методологии двоичной (бинарной) системы счисления, а именно:принято, что по каждому указанному в приложении 14 параметру существуеттолько два состояния: параметр либо присутствует в конкретной региональной198социально-экономической системе, либо отсутствует. Первому состояниюприсваивается значение 1 балл, второму состоянию – значение 0 баллов.В основу процедуры оценки положены следующие два допущения:1. Поскольку организационный фактор оценивается меньшим количествомпараметров,чемправовой(шестьпротивдвенадцати),приоценкеорганизационного фактора следует использовать повышающий коэффициент - 2.Его введение позволит обеспечить равенство вклада факторовв величинупоказателя чистой добавленной стоимости промышленности на душу населения.2.
В целях обеспечения сопоставимости оценок, получаемых аналитическимметодом и эконометрическими методами, должны быть установлены единыеграницы их изменения.Исходя из второго допущения, определение социально-экономическогопотенциала исследуемых старопромышленных регионовследует начинать соценки влияния на его величину эколого-экономических и социальных факторов(Шаг 1, таблица 41).
Для построения моделей были использованы показатели,характеризующиединамикуэкономическихпроцессоввБелгородской,Московской, Рязанской и Тульской областях в период 2004-2015 гг. Учет влиянияфакторов на величину результирующего показателя был осуществлен сприменением приемов регрессионного анализа. Его результаты представлены вприложении 16.Уравнения регрессии, отражающие влияние эколого-экономических исоциальных факторов на социально-экономическое развитие регионов, приведеныв таблице 42. Анализ качества построенных регрессионных моделей сиспользованиемкоэффициента детерминации позволяет сделать следующийвывод: R2 стремится к единице (минимальное значение - 0,724, максимальноезначение - 0,970), что свидетельствует о довольно тесной линейной связи всехфакторов модели с зависимой переменной – Y.199Таблица 42 - Уравнения регрессии, отражающие влияние эколого-экономическогои социального факторов на развитие регионовПримечание.
Х1 - индекс физического объема ВВП России, в % к предыдущем году Х2индекс физического объема ВРП, в % к предыдущем году, Х3 - выбросы в атмосферузагрязняющих веществ, тыс. т., Х6 - численность врачей, на 10000 чел. населения, Х7 - выпускобучающихся государственными и муниципальными общеобразовательными организациямирегиона, тыс. чел., Х9 - уровень безработицы, %, Х10 - удельный вес государственных программсоциального характера, %, Y - чистая добавленная стоимость промышленности, млрд. руб.Вышесказанное позволяет сделать заключение, что прогнозы, выполненныес использованием моделей, представленных в таблице 42, будут обладать довольновысокой точностью и, в силу этого, могут иметь применение в практикерегионального управления.При разработке прогноза следует учитывать ограничения объективногохарактера, обусловленные несовершенством современной методологии социальноэкономического прогнозирования:-при описании любого процесса имеются параметры, которыеопределяются качественными характеристиками объекта прогнозирования, трудноподдающимися объективному измерению и количественной оценке.
Такого родапараметры не учитываются при формировании прогнозных оценок;- прогнозы не могут предсказывать «переломные моменты» в развитиисоциально-экономическихпроцессовисистем,когдапроисходитсменаимеющихся трендов развития в результате изменений во внешней среде иливнутренней экономической политики страны.200Для получения прогнозных оценок социально-экономического потенциалаисследуемых регионов в период до 2020 гг.
(именно на этот период разработаноподавляющее большинство региональных стратегий, а также целый рядстратегических документов национального уровня) необходимо определитьпрогнозные значения факторов (Х1…Х10). Основными источниками информациивыступают Прогноз социально-экономического развития Российской Федерациина 2016 г. и плановый период 2017 и 2018 гг. [235], также среднесрочные прогнозысоциально-экономического развития Белгородской,Московской, Рязанской иТульской областей [234, 222, 236, 237]. Для получения оценок показателей,значения которых не определены в указанных выше документах, использованыметод экстраполяции тренда и метод взвешенного скользящего среднего.
Методэкстраполяции тренда применен в отношении показателей, в динамике которых впериод 2004-2014 гг. сформировались довольно устойчивые тенденции: выпускобучающихся государственными и муниципальными общеобразовательнымиорганизациями региона (снижение), выбросы в атмосферу загрязняющих веществ(снижение). Также метод экстраполяции был применен при формированиипрогнозных оценок показателей за пределами периода прогнозированиясреднесрочных прогнозов – в 2019 г.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
