Диссертация (1152312), страница 21

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

Текст из файла (страница 21)

Расчетсреднегодового индекса изменения фондовооруженности в разрезе видовэкономической деятельности за последние годы показал, что более высокиетемпы роста данного показателя характеризовали обрабатывающие производства(108,2%), производство и распределение электроэнергии, газа и воды (106,7%), атакже гостиницы и рестораны (106,5%) (см. рисунок 2.21).110108,2108106,7106,5106104,9103,8104103,3103,1102,3101,3102100,710098Операции с недвижимымимуществом, аренда ипредоставление услугГостиницы и рестораныРыболовство, рыбоводствоСтроительствоСельское хозяйство, охота илесное хозяйствоТранспорт и связьПроизводство и распределениеэлектроэнергии, газа и водыДобыча полезных ископаемыхОптовая и розничная торговляОбрабатывающие производства96Источник: рассчитано автором по данным [211, 212, 213].Рисунок 2.21 – Среднегодовые индексы изменения фондовооруженности поосновным видам экономической деятельности, 2005-2015 гг.

(%)121Производительность труда в большинстве видов деятельности связана стехнологической структурой российского производства. Производственныефондыотличаютсязначительнойстепеньюизношенности,чтоделаетпроизводственные процессы энергозатратными и трудоемкими и влияет наснижение эффективности. Анализ характеристик основных фондов в 2015 г. повидам экономической деятельности показал, что за последний год все видыдеятельности, кроме рыбоводства и рыболовства, наращивали объем основныхфондов.

Из данных таблицы 2.11 видно, что максимальный темп ростанаблюдался в оптовой и розничной торговле (106,5%), добыче полезныхископаемых (106,0%) и обрабатывающих производствах (105,9%).Таблица 2.11 – Характеристики основных фондов по видам экономическойдеятельности, 2015 г. (%)Виды экономической деятельностиСельское хозяйствоРыболовство, рыбоводствоДобыча полезных ископаемыхОбрабатывающие производстваПроизводство и распределениеэлектроэнергии, газа и водыСтроительствоОптовая и розничная торговляГостиницы и рестораныТранспорт и связьФинансовая деятельностьОперации с недвижимымимуществомГосударственное управлениеОбразованиеЗдравоохранениеПредоставление прочих услугТемп ростаобъемаосновныхфондов101,799,0105,6106,0Коэффициентобновленияосновныхфондов3,82,86,26,3Коэффициентвыбытияосновныхфондов1,83,00,81,0Степеньизносаосновныхфондов41,652,455,447,7103,93,90,544,5101,7106,5102,4103,5103,72,97,12,63,56,01,10,60,50,41,250,439,637,655,840,5101,52,51,138,1101,6102,9102,2101,04,93,23,02,11,00,61,10,448,248,053,940,8Источник: рассчитано автором по данным [213].Наиболее высокий коэффициент обновления основных фондов наблюдалсяв обрабатывающих производствах – 7,4%, минимальный - в предоставлениипрочих услуг – 2,1%.

В рыбоводстве и рыболовстве, а также в сельском хозяйствев 2015 г. были самые значительные по величине коэффициенты выбытияосновных фондов – 3,0% и 1,8% соответственно. Износ основных фондов по-122прежнему очень высок во всех видах деятельности. В 5 из 15 видовэкономической деятельности этот показатель превышает отметку в 50%.Особенно он высок в сфере добычи полезных ископаемых (55,4%) и втранспортной инфраструктуре (55,8%).Уровень модернизации и технической оснащенности производства всовокупности с инновационной составляющей рабочего процесса определяютвозможностьиспользованиятрудосберегающихтехнологийиростпроизводительности труда и в значительной степени зависят от инвестиций [273].Размер средней величины доли инвестиций в основной капитал, приходящийся наопределенный вид деятельности в общем объеме инвестиций, за период с 2005 по2015 г.

представлен на рисунке 2.22.Добыча полезных ископаемыхТранспорт и связьГостиницы и рестораныОбрабатывающие производстваОперации с недвижимым имуществом.Финансовая деятельностьРыболовство, рыбоводствоПроизводство и распределение электроэнергии, …СтроительствоПредоставление прочих услугЗдравоохранение и предоставлениеОптовая и розничная торговля; ремонтСельское хозяйство, охота и лесное хозяйствоОбразованиеГосударственное управление014,912,712,411,39,29,07,55,83,72,72,42,12,02,01,7369121518Источник: рассчитано автором по данным [212, 213].Рисунок 2.22 – Среднегодовые удельные веса объемов инвестиций в основнойкапитал по видам экономической деятельности, 2005-2015 гг.(в % от общего объема инвестиций)Как видно из рисунок 2.22, в исследуемом периоде значительные объемыинвестиций были направлены на развитие добычи полезных ископаемых – 14,9%,123транспортной инфраструктуры – 12,7%, гостинично-ресторанного бизнеса –12,4% и обрабатывающих производств - по 11,3%.

На развитие сельскогохозяйства тратилось только 2,0% от общего объема инвестиций. Меньше всеговкладывалось в развитие образования и государственного управления – 2,2 и 1,8%соответственно.Для определения механизмов воздействия общеэкономических факторов надинамику численности занятого населения по основным видам экономическойдеятельностииполученияколичественныхоценокбылипостроенырегрессионные модели [9].В качестве информационной базы исследования выступали помесячныеданные официальной статистики за 2009-2015 гг.

Выбор временного интервалабыл обусловлен в первую очередь тем, что основным источником информации озанятости населенияявляются выборочные обследованияпо проблемамзанятости, которые только с августа 2009 г. стали ежемесячными.Эндогенной переменной при построении моделей численности занятогонаселения по основным видам деятельности являлась:y i ,t – численность занятого населения на основной работе в i -м видедеятельности в момент времени t (человек).1В число экзогенных в качестве основных характеристик спроса быливключены следующие факторы:В качестве основных факторов, характеризующих производительностьтруда, использовались показатели:x6i ,t – индекс промышленного производства в i -м виде деятельности в t - ймомент времени (рублей);x7i ,t – индекс интенсивности выпуска товаров и услуг (в % к предыдущемупериоду).Ввиду того, что на занятость влияют и демографические характеристики,при построении моделей учитывались:1По данным выборочных обследований по проблемам занятости:http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1140097038766124x8t – численность рабочей силы в t - й момент времени (тыс.

человек);x9t – численность трудоспособного населения в момент времени t (тыс. человек).x1i ,t – отношение среднемесячной заработной платы работников по полному кругуорганизаций в i -м виде деятельности к средней по экономике страны вцелом в момент времени t (ед.);x2i ,t – численность работников, перед которыми имеется просроченнаязадолженность по оплате труда в i -м виде деятельности в t - й моментвремени (человек);x3i ,t – темп роста/сокращения численности работников, перед которыми имеетсяпросроченную задолженность по оплате труда в i -м виде деятельности в t й момент времени (в % к предыдущему периоду);x4i ,t – объем просроченной задолженности по заработной плате работников в i -мвиде деятельности в t - й момент времени (тыс.

рублей);x5i ,t – объем просроченной задолженности по заработной плате работников в i -мвиде деятельности в t - й момент времени (в % к предыдущему периоду).Для учета сезонности в динамических рядах, характеризующих занятость повидам деятельности, были включены показатели:x10i – индекс сезонности в занятости в i -м виде деятельности, рассчитываемыйпо формуле:x10i yi ,kyi ,t,где yi , k - среднее значение численности занятого населения в i -м видедеятельности в месяце k  1..12 (человек); yi ,t - среднее значение помесячнойчисленности занятого населения в i -м виде деятельности за период 2009-2015 гг.(человек);x11i – ранг месяца по числу занятых в i -м виде деятельности.Эконометрические модели занятости в России по видам экономическойдеятельности были построены с использованием пошаговых алгоритмов125регрессионного анализа. Все построенные уравнения регрессии проверялись иподтвердили значимость по F -критерию, а их коэффициенты регрессии - по t критериюнауровнезначимости  0,05 .Проверканаотсутствиеавтокоррелированности остатков основывалась на критерии Дарбина-Уотсона.

Вкачестве меры разброса фактических наблюдений от смоделированных значенийиспользовалась стандартная ошибка оценки - S.E [196].Уравнение регрессии, характеризующее занятость в сельском хозяйстве,охоте и лесном хозяйстве, имеет вид:yˆ СХ , t  89,0  0,031x2, t 1  0,25 x8, t  0,63 x10, t  113,22 x11, tt - статистика:(-3,2)(2,8)(3,7)(14,1)R 2  0,93 ; F 4;54   93,6 ; DW  2,19 ; S.E  13,9 .Согласнохарактеристикамадекватности,приведеннымнижеэтогоуравнения, само уравнение и все его коэффициенты регрессии значимы при  0,05 [13]. Результаты проведенного анализа показали, что занятость всельском хозяйстве зависит, в первую очередь, от численности персонала, передкоторымимеетсяпросроченнаязадолженностьпооплатетрудаx  ,2 ,t 1экономической активности сельского населения x8,t  .Существенноезначениеимееттакжефакторсезонности:своегомаксимального значения занятость в сельском хозяйстве достигает в мае, июнесентябре и ноябре.

На занятость в сельском хозяйстве практически не влияетвеличина заработной платы. Это свидетельствует о том, что для сельскогонаселения выбор быть занятым или безработным в большей степени определяетсяне размером заработной платы, а самим существованием вакансий на рынкетруда. Кризис развития сельских территорий привел к тому, что любая работа внезависимости от занимаемой должности и от величины заработной платырассматривается сельскими жителями как подходящая.Для оценки точности модели было проведено сравнение наблюдаемых иоцененных значений численности занятых в сельском хозяйстве, которое126показало, что прогностические свойства предложенной модели достаточновысоки [171].

Результаты сравнения за 2015 г. представлены на рисунке 2.23.58005600тыс. чел.54005200500048004600440042004000январьфевральмартапрельмайиюньФактические значенияиюльавгустсентябрь октябрьноябрьдекабрьРасчетные оценкиИсточник: рассчитано автором по данным [255].Рисунок 2.23 – Фактические и расчетные значения численности занятых всельском хозяйстве России за 2015 г. (тыс.

человек)Для построения прогнозной модели, характеризующей численность занятыхв сельском хозяйстве на основе помесячных данных за период 2009-2015 гг.,использовалась модель авторегрессии и проинтегрированного скользящегосреднего Бокса и Дженкинса с учётом сезонности АРПСС (0,1,1)(1,0,0), котораяпозволила построить прогнозы с границами доверительных интервалов [34,144].Параметры данной модели представлены в таблице 2.12.Таблица 2.12 – Параметры модели (0,1,1)(1,0,0) с сезонным лагом 12,характеризующей численность занятых в сельском хозяйстве2Параметр моделиЗначение параметра0,28t -статистикаУровень значимости0,01q(1)2,74Ps(1)0,706,860,00Все параметры предложенной модели статистически значимы.

Характеристики

Список файлов диссертации