Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Министерство Сельского Хозяйства
ФГБОУ ВПО Новосибирский Государственный Аграрный Университет
Факультет Государственного и муниципального управления
Кафедра Экономического анализа и статистики
Курсовая работа
по дисциплине:«Статистика»
Тема: « Статистико-экономический анализ валового регионального продукта РФ »
Выполнил: 22(437) студ.гр. 8206 Котов К.
Проверила: ст. преп. Сульгина Л.Ю.
Новосибирск 2014
Введение
1. Теоретические и методологические основы статистико - экономического анализа трудовых конфликтов в регионах РФ
4. Анализ показателей ряда динамики
Заключение
Введение
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.
Цель данной работы проанализировать валовой региональный продукт РФ.
Задачами работы является:
· раскрыть теоретические вопросы сущности статистического анализа валового регионального продукта;
· провести группировку по коэффициенту ВРПна душу населения и объёмы производства на душу населения отраслей с максимальными темпами прироста;
· провести корреляционно - регрессионный анализ связи между результативным показателем и факторным;
· провести анализ рядов динамики;
· изучить литературу по данной теме.
1. Теоретические и методологические основы статистико-экономического анализа
Следует изучить, систематизировать теоретический материал по теме.
2. Построение аналитической группировки
Группировкой в статистике называется расчленение единиц статистической совокупности на группы, однородные по какому-либо одному или нескольким признакам. Группировка позволяет систематизировать данные статистического наблюдения. В результате группировки они превращаются в упорядоченную статистическую информацию.
Для исследования зависимости между явлениями используют аналитические группировки. При их построении можно установить взаимозависимость между двумя признаками и более. При этом один признак будет результативным, а другой (другие) - факторным. Факторными называют признаки, под воздействием которых изменяются результативные признаки.
Для того чтобы установить взаимосвязь между признаками, данные следует сгруппировать по признаку-фактору и затем вычислить среднее значение результативного признака в каждой группе.
Порядок построения группировки таков:
Построение ранжированного ряда единиц наблюдения (регионов) осуществляется по возрастанию уровней анализируемого признака;
Ранжированный ряд строится по возрастаниюфакторного признака и изображается таблично и графически (огива распределения регионов), где ось - ранги регионов, ось У - исследуемый признак.
При группировке данных возникает вопрос о том, на сколько групп будет разбита изучаемая совокупность.
Для этого вычисляем размах вариации признака:
R = х макс - х мин,
где R - размах вариации признака;
х макс - максимальное значение признака;
х мин - минимальное значение признака.
Определяем количество групп по формуле Стерджесса:
n = 1 + 3,322 Ч lgN (1)
где: n - число групп;
N -численность совокупности.
Определяем величину интервала группы:
i = R/n , (2)
где i - размер интервала;
Затем определяем интервальные группы
х мин + i (3)
Определив интервал группировки, совокупность единиц наблюдения (регионов) разбиваем на группы по формуле:
1-я группа = х min + i ;
2-я группа = х min + 2i ;
3-я группа = х min + 3i и т.д.
3. Корреляционно - регрессионный анализ связи между результативным показателем и факторным
3.1 Нахождение уравнения регрессии между двумя признаками
Найти уравнение регрессии - значит по эмпирическим (фактическим) данным математически описать изменения взаимно коррелирующих величин.
Уравнение регрессии должно определить, каким будет среднее значение результативного признака y при том или ином значении факторного признака x , если остальные факторы, влияющие на y и не связанные с x , не учитывать, т.е. абстрагироваться от них.
Корреляционный и регрессионный анализы тесно связаны между собой. Если корреляционный анализ исследует тесноту (силу) связи, то регрессионный анализ является его логическим продолжением и исследует форму, вид и параметры выявленной связи.
Для аналитической связи между x и y могут использоваться следующие простые виды уравнений.
При линейной форме связи (уравнение прямой) уравнение регрессии имеет вид:
где -теоретический уровень результативного признака (читается как «игрек, выравненный по х »);
x - факторный признак, фактический уровень факторного признака;
а, b - параметры уравнения, которые необходимо определить.
Линейная зависимость - наиболее часто используемая форма связи между двумя коррелирующими признаками, и выражается она при парной корреляции уравнением прямой (4).
Гипотеза о линейной зависимости между х и у выдвигается в том случае, если значения результативного и факторного признаков возрастают (убывают) одинаково, примерно в арифметической прогрессии.
Параметры а и b отыскиваются по МНК (методу наименьших квадратов) в системе нормальных уравнений МНК для линейной регрессии:
na + b?x = ? у ,
a ?x + b?xІ =? ух . (5)
Для решения системы (5) по эмпирическим данным определяем число единиц наблюдения n , сумму значений факторного признака?x , сумму их квадратов?x І, а также сумму значений результативного признака?у и сумму произведений?ух .
Подставив все эти суммы в систему нормальных уравнений, найдем параметры искомой прямой (линейного уравнения регрессии).
При этом указанные суммы можно определить двумя способами:
По данным о значениях х и у каждой единицы совокупности (по списку);
По сгруппированным данным, представленным в виде корреляционной или иной таблицы.
3.2 Расчет параметров уравнения регрессии по индивидуальным данным
Рассмотрим расчет параметров уравнения регрессии между стоимостью основных фондов х и валовым выпуском продукции у .
Исходные данные и расчет приведем в табл. 2.
Пред положим, что зависимость между показателями х и у линейная, т.е.
Таблица 2
Расчетная таблица для определения параметров уравнения регрессии по индивидуальным данным
Основные фонды, |
Валовой выпуск продукции, |
х 2 |
у х = -10,24 + |
||
? x = 520 |
?у = 1000 |
?x І=35624 |
?ух =70244 |
?у х =1000 |
Параметры а и b этого уравнения найдем, решив систему нормальных уравнений (5). Подставив в нее необходимые суммы, рассчитанные в табл. 2, получим
10a + 520b = 1000,
520a + 35624b = 70244.
Решив систему уравнений, найдем, что а = -10,24, b = 2,12. Отсюда искомое уравнение регрессии у по х будет
y x = -10,24 + 2,12 х .
Подставляя в данное уравнение последовательно значения х (12, 16, 25 и т.д.), наход им теоретические (выравненные) значения результативного признака, т.е. y x , которые показывают, каким теоретически должен быть средний объем валового выпуска продукции при данной стоимости основных фондов х i (при прочих равных условиях для всех предприятий). Теоретические значения y x приведены в последней графе табл. 2 (с округлением до целых).
Для нахождения а и b при линейной зависимости могут быть предложены готовые формулы.
Так, на основе определителей 2-го порядка из системы нормальных уравнений (5) получим:
или, разделив каждое уравнение на n в системе нормальных уравнений (12), и путем дальнейших преобразований получим:
следовательно,
В рассматриваемом примере найдем параметр b по формуле
Рассчитав = 520/10 = 52 и у = 1000 / 10 = 100, легко найти а:
Параметр b , т.е. коэффициент при х , в уравнении линейной регрессии называется коэффициентом регрессии .
Коэффициент регрессии показывает, на сколько (в абсолютном выражении) изменяется значение результативного признака у при изменении факторного признака х на единицу.
По данным корреляционной таблицы необходимо рассчитать линейный коэффициент корреляции по формуле
где у х и у у - соответственно среднее квадратическое отклонение в ряду х и в ряду у .
т.е. между х и у связь выше средней.
r < 0,3 - малая зависимость;
0,3< r < 0,6 - средняя зависимость;
0,6< r < 0,8 - зависимость выше средней;
r > 0,8 - большая, сильная зависимость.
Эмпирическая линия регрессии, отражающая на графике зависимость между х и у, не всегда дает основание для выдвижения гипотезы о линейной зависимости. Характер ломаной линии может быть различным.
4. Анализ рядов динамики
начинается с определения того, как именно изменяются уровни ряда (увеличиваются, уменьшаются или остаются неизменными) в абсолютном и относительном выражении.
Различают интервальные и моментные ряды динамики. Интервальнымназывается ряд, уровни которого характеризуют значение показателя, достигнутое за определенный период (интервал) времени.
Моментным называется ряд, уровни которого характеризуют значение показателя (явления) по состоянию на определенные моменты времени (дату).
Для этого рассчитывают показатели рядов динамики:
Абсолютные приросты (изменения) уровней;
Темпы роста;
Темпы прироста.
Абсолютный прирост (абсолютное изменение) уровней рассчитывается как разность между двумя уровнями ряда. Он показывает, на сколько (в единицах измерения показателей ряда) уровень одного периода больше или меньше уровня какого-либо предшествующего периода.
В зависимости от базы сравнения абсолютные приросты могут рассчитываться как цепные и как базисные.
Цепные абсолютные изменения уровней ряда за отдельные периоды получаем, вычитая из каждого уровня предыдущий:
Вычитая из каждого уровня начальный получаем базисные накопленные итоги прироста (изменения) показателя с начала изучаемого периода:
Темп роста (изменения) Т р - относительный показатель, рассчитываемый как процентное отношение двух уровней ряда (могут выражаться в виде коэффициентов, т.е. простого кратного отношения, и в процентах).
В зависимости от базы сравнения коэффициенты роста (K р) могут рассчитываться как цепные:
и как базисные:
где - начальный уровень ряда динамики, принятый за базу сравнения;
Порядковый член ряда, начиная со второго;
Уровень предшествующего периода.
Темп прироста (снижения) - относительный показатель, показывающий, на сколько процентов данный уровень больше (или меньше) другого, принимаемого за базу сравнения. Показатель можно рассчитать:
Путем вычитания 100% из темпа роста (снижения), т.е.
Как процентное отношение абсолютного прироста к тому уровню, по сравнению с которым рассчитан абсолютный прирост.
Так, темп прироста (цепной) за год будет равен:
Темп прироста базисный:
Показатель абсолютного значения 1% прироста (Ь) - отношение абсолютного прироста уровня к темпу прироста за соответствующий период:
Показатель имеет смысл только для цепных абсолютных приростов.
Обобщенной характеристикой динамического ряда может служить средний уровень ряда у .
Средний абсолютный прирост (изменение) уровней (?у) рассчитывается как средняя арифметическая простая из отдельных цепных приростов, т.е.:
где n - число абсолютных приростов за равные промежутки времени.
Средний абсолютный прирост также может быть рассчитан по формуле:
Для получения общей характеристики темпа роста показателей за весь период, охватываемый рядом динамики, исчисляется средний темп роста по следующей формуле:
где - средний темп (коэффициент) роста;
Цепные коэффициенты роста;
? - знак произведения;
у 0 иу п -соответственно начальный (базисный) и конечный абсолютные уровни.
Для определения общей тенденции в рядах динамики составляем табл. 3.
Таблица 3
Расчетные показатели ряда динамики
Показа-тели |
Темпы роста, % |
Абсолютный прирост, |
Темпы прироста, % |
Абсолютные значения 1% прироста, |
||||
Базис-ные |
Базис-ные |
|||||||
? у |
ц ? у |
б ? у |
||||||
Более совершенным методом обработки рядов динамики в целях устранения случайных колебаний и выявления тренда является выравнивание уровней ряда по аналитическим формулам (или аналитическое выравнивание).
В аналитическом выравнивании используем простейшую функцию - линейную (прямую):
где а и а 1 - параметры искомого уравнения по эмпирическим данным.
Анализ рядов динамики заключается в расчете показателей, которые способствуют выявлению общей тенденции развития явления во времени на основе применения аналитического выравнивания рядов динамики по уравнению прямой линии. В табл. 4 приведем пример.
Система нормальных уравнений решается методом наименьших квадратов:
Параметры уравнения для рядов динамики рассчитываются:
Таблица 4
Выравнивание ряда динамики по линейной функции (при счете времени от середины ряда и четном числе уровней)
Объем промыш-ленной продукции млн руб. |
Откло-нение |
Квад-ратичное отклонение |
Произведе-ние |
Выравненный уровень (тренд) у t = а + а 1 t = 21777,8 + 4976,9t , |
||
у t |
||||||
Втабл. 4 у = у t , следовательно, параметрыуравнения определены верно.
Строится график , где отмечаются фактические и выровненные (расчетные) уровни изучаемого явления по годам, показывающие общую тенденцию развития явления.
Выводы излагаются конкретно по расчетам данной работы. Вносятся конкретные предложения, вытекающие из сделанных расчетов.
Заключение
В данной работе представлено теоретическое обоснование сущности трудовых конфликтов. А также проведен статистико-экономический анализ трудовых конфликтов в регионах Российской Федерации.
На основании проведенной группировки уровня безработицы выявлено, что в первой группе с промежутком 3,3 - 6,4 количество областей 9, во второй группе с интервалом 6,4 - 9,5 количество областей 23, в третьей группе 9,5 - 22,0 областей 6.
Из вычисленного корреляционно - регрессионного анализаследует, что связь между уровня безработицы и коэффициентом уровня безработицы малая и обратная, т.к. r = 0,1.
На основе рассчитанных показателей мы делаем выводы о том, что уровень занятости по Новосибирской области в 2009-2014 гг. вырос на 1,2% в абсолютном выражении, и на 1,3% в относительном выражении. Следовательно, за рассматриваемый период уровень занятости в среднем не менялся.
Список использованной литературы
корреляционный регрессионный валовый продукт
1. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учеб.пособие для студентов вузов. М.: Высш. шк., 2004. 404 с.
2. ГПАстат-учебник, гл.4. Статистика рынка труда http://stat.cwx.ru/book/index.php?id=&i=&p=04.
3. Статистика: учебник для вузов/под.ред. И.И. Елисеевой. М.: Проспект: Велби, 2007. 448 с.
4. Социальная статистика: Учебник / Под. Ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2014.
5. Федеральная служба государственной статистики. http://www.gks.ru/.
6. Шмойлова Р.А. Практикум по теории статистики: учеб.пособ. М., Изд-во Финансы и статистика, 2009. 656 с.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Порядок построения статистической группировки в соответствии с заданными показателями. Корреляционно-регрессионный анализ связи между результативным показателем и факторным. Анализ построенных рядов динамики и формулирование конечных результатов.
контрольная работа , добавлен 29.11.2014
Анализ динамики и структуры показателей безработицы в Приволжском федеральном округе. Корреляционный анализ валового регионального продукта на душу населения. Регрессионный анализ зависимости ВРП на душу населения от численности безработных граждан.
курсовая работа , добавлен 01.12.2011
Ознакомление с методами расчета валового внутреннего продукта и методами приведения в сопоставимый вид для анализа динамики. Исследование и анализ процесса формирования валового регионального продукта по источникам доходов (в текущих рыночных ценах).
курсовая работа , добавлен 14.11.2017
Теоретические основы статистико-экономического анализа трудовых конфликтов в регионах РФ. Построение аналитической группировки. Корреляционно-регрессионный анализ связи между результативным показателем и факторным. Анализ показателей ряда динамики.
курсовая работа , добавлен 27.02.2015
Характеристика валового внутреннего продукта, представляющего собой показатель стоимости произведенных конечных товаров и услуг. Изучение методов расчета ВВП на душу населения. Сравнительный анализ валового внутреннего и валового национального продукта.
реферат , добавлен 03.06.2010
Использование валового регионального продукта и его роль в оценке развития региона. Статистический анализ ВРП на примере Дальневосточного Федерального округа. Экономико-математическое моделирование основных факторов, оказывающих влияние на объемы ВРП.
курсовая работа , добавлен 24.02.2013
Понятие и сущность валового регионального продукта. Методы его исчисления, анализ ВРП республики Бурятии. Сравнение показателей производства ВРП Бурятии с показателями ВРП СФО и ВВП России, динамика среднедушевого фактического конечного потребления.
курсовая работа , добавлен 11.10.2009
Выявление корреляционной связи между факторным и результативным признаками, направления связи и ее тесноты. Расчёт дисперсии, ошибки выборки, индексов среднего товарооборота на душу населения переменного, постоянного состава, структурных сдвигов.
курсовая работа , добавлен 15.01.2014
Понятие и виды валового внутреннего продукта. Использование метода добавленной стоимости в расчете ВВП на основе стоимости товаров и услуг, предназначенных для потребления. Исследование динамики ВВП на душу населения России за период 2009-2015 годов.
реферат , добавлен 01.02.2017
Понятие и сущность валового регионального продукта. Валовой региональный продукт на душу населения как важнейший показатель экономического развития субъектов Российской Федерации. Показатель асимметрии Линдберга и чистый экспорт товаров и услуг.
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 |
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»
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.
Экономический статус каждого субъекта Российской Федерации делает актуальным применение самых разных инструментов для оценки экономического благосостояния, финансового баланса и условий конкуренции не только на отечественном, но и на мировом рынке. Данные инструменты крайне необходимы для реализации эффективной федеральной политики, которая направляется на ликвидацию диспропорций межрегионального типа, на укрепление целостности экономики и политики. Самостоятельность регионов приводит к актуализации региональной политики и к значимости такого показателя, как региональный валовый продукт.
Информационное обеспечение с помощью ВРП
Процветание становится позывом к разработке региональных управленческих решений с современными подходами к информационному обеспечению и экономической обоснованности. Оптимальной основой для анализа характеристик рыночной экономики комплексного типа выступает система национальных счетов, или СНС. На региональном уровне СНС выступает в формате СРС (система региональных счетов). Центральная позиция в СНС принадлежит валовому внутреннему продукту, или ВВП. Региональный аналог ВВП в СНС - это региональный валовый продукт, или РВП. Данный показатель показывает уровень экономического развития, является своеобразным отражением итогов экономической деятельности каждого из хозяйствующих субъектов в рамках региона. ВРП используется в качестве основы для формирования региональных счетов.
Зачем осуществляется расчет ВРП?
На территории России расположено порядка 89 административно-территориальных образований, локализованных в разных временных поясах, отличающихся географическим положением и уровнем экономического и социального развития. ВВП отражает лишь общую ситуацию в стране, не давая четко увидеть, как обстоят дела в разных ее уголках, что исключает вероятность принятия объективных решений. Государство заинтересовано в данных, которые способны комплексно охарактеризовать обстановку в каждом отдельном уголке страны.
Дифференцированная которой выступает региональный валовый продукт, позволяет выработать подходящую экономическую политику и оценить эффективность принятых решений не на уровне страны, а на уровне регионов. С помощью динамики ВРП, в комплексе со стоимостными и натуральными показателями, удается установить направленность и интенсивность экономических процессов, которые могут на межрегиональном уровне послужить сильным толчком к развитию. ВРП играет большую роль в расчетах макроэкономических показателей и в реформировании межрегиональных отношений. Показатель служит ориентиром в процессе распределения средств из «Фонда финансовой поддержки субъектов региона РФ».
Так что же такое ВРП?
Региональный валовый продукт является, по сути, обобщенным характеризирующим уровень экономического развития региона. Он отражает и характеризует процесс производства товаров и услуг. Объем ВРП говорит о том, какова стоимость всех выпущенных товаров и услуг во всех экономических отраслях в конкретном регионе. На первых стадиях внедрения показателя в экономический анализ данные публиковались с учетом рыночных цен. Оценка ВРП в формате основных цен существенно отличается от оценки в рыночных ровно на величину чистых налогов на продукты. Субсидии не учитываются. ВРП в доминирующих цехах отражает сумму добавленных стоимостей в основных ценах с ориентацией на определенный вид экономической деятельности.
Структура ВРП, или Что в него входит
Валовой региональный продукт рассчитывается с учетом основной цены, которая выходит в расчете на единицу товара или услуги. Налоги не учитываются, но во внимание берутся субсидии на продукты. Валовая рассчитывается в каждом отдельном сегменте экономической деятельности в качестве разницы между выпуском товаров или услуг и их промежуточным потреблением. За суммарная цена выпуска товаров и услуг в рамках одного региона и является объемом выпущенной продукции. В выпуск включаются уже реализованные товары с услугами по рыночной стоимости. Для расчета используется среднее значение. учитывается в валовый выпуск, но только по себестоимости. Промежуточное потребление включает стоимость товаров с услугами, которые полностью используются при производстве в течение отчетного периода. Основной капитал для подсчета промежуточного потребления не играет роли. Расходы на итоговое использование ВРП включают расходы на домашние хозяйства, на государственные учреждения, на коллективные услуги. Оценивая объем валового регионального продукта и его структуру, можно определить источники финансирования конечного потребления.
Варианты расчета
В условиях современной экономики принято использовать несколько вариантов расчета ВРП. Производственный метод расчета показателя используется на стадии производства. Он является, по сути, суммой валовой добавленной стоимости, которая формируется каждой институциональной единицей-резидентом в области экономической территории региона. Валовый региональный продукт, расчет которого основан на разнице между выпусками товаров и услуг и их промежуточным потреблением, сформирован на основе цен на товары и услуги, полностью употребляемые при производстве, проводится на уровне отраслей и секторов экономики региона. ВРП может быть рассчитан и на основе текущих рыночных цен путем их сопоставления.
Отличие ВВП и ВРП
Валовой региональный продукт, который рассчитывается по каждому из регионов, имеет существенные отличия от ВВП. Разница между показателями - это объем добавочной стоимости. Сюда можно отнести:
- Нерыночные коллективные услуги государственных органов: оборона, управление.
- Нерыночные услуги, финансирование которых осуществляется из бюджета, но информация о них не доступна на региональном уровне.
- Услуги финансовых учреждений, деятельность которых практически всегда выходит за рамки одного региона.
- Услуги, связанные с внешней торговлей, данные по которой собраны на Федеральном уровне.
Валовый продукт: особенности показателя
Разницу между показателями ВВП и ВРП формируют расходы на оплату налогов в связи с импортом и экспортом. Эту величину весьма проблематично подсчитать в силу ее специфики и неравномерной интеграции между отдельными регионами. Валовый региональный продукт по регионам рассчитывается на протяжении 28 месяцев. Методика SAC позволяет получить более быстрый результат. Правительство использует множество механизмов, позволяющих отслеживать динамику и рост показателя. Интересен тот факт, что в сумме все показатели ВРП не соответствуют ВВП, что определяется спецификой расчетов и исключением добавочных стоимостей.
На основе каких данных рассчитывается ВРП?
Многогранная структура валового регионального продукта определяет использование одновременно большого количества источников для подсчета значений параметра. Так, в странах СНГ эксперты учитывают регистры предприятий и отчеты о производстве и реализации товаров с услугами, отчеты о затратах на производство. Во внимание берутся выборочные обследования и специальная отчетность регионального уровня. Расчет проводится по отчетам занятости и на базе обследований каждого отдельного сегмента экономики, на основании обследования бюджетов домашних хозяйств. Весомыми источниками информации выступают данные налоговых органов и банковская статистика, отчеты общественных организаций и данные по выполнению разных видов бюджета.
ВРП на практике России
Валовый региональный продукт по регионам России в полном объеме характеризует уровень развития области и сопоставляется с показателями макроуровня. Он играет роль территориального фактора развития социальных и экономических процессов. В основе расчета значения используются методологические принципы СНС, разработка которых проводилась в рамках ФСГС. Публикация результатов после их предварительного утверждения также осуществляется на уровне ФСГС.
Прогнозирование валового регионального продукта проводится на основании данных собранных со всех резидентов региональной экономики. Это могут быть корпорации, квазикорпорации и домашние хозяйства, у которых центр экономического интереса расположен непосредственно в рассматриваемом регионе. Впервые расчет и анализ валового регионального продукта был проведен в 1991 году по 21 региону. Начиная с 1993 года в расчетах принимали участие все регионально-территориальные органы власти. С 1995 года оценка и расчет ВРП является обязательным условием реализации «Федеральной программы». Только с 1997 года началась оценка динамики показателя. Он дает основания для реализации правильной экономической политики в сфере производства и промышленности, на долю которых практически во всех регионах приходится от 60 до 80 процентов всего объема ВРП.