Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

MODEL OF SOCIO-ECONOMIC ACTIVITY OF SUBJECTS OF RUSSIA: A REGIONAL PERSPECTIVE

Golub E.A. 1 Gusarova O.M. 1
1 Financial University under the Government of the Russian Federation
Reviewed a number of indicators of economic development of St. Petersburg and identified the factors determining socio-economic situation of the reporting entity. As a synthesis of indicator (exogenous variable) gross regional product has been selected, which analyzed in Dynamics for 2002-2014 Gg. With a view to identifying the quantitative relationship of several regional indicators on socio-economic development of the region was carried out by construction and analysis of a matrix of pair correlations. According to the results of the study found that the rate of the cost of fixed assets has the greatest impact on gross regional product. As endogenous variables in the work used indicators such as: the number, the cost of, the average wage and index of industrial production. The analysis of regression coefficients for characterizing the level of influence factors on productive sign. Mathematical tools in the work made by the economic-statistical and correlative-regression analysis methods. Carried out by building a model of multiple and steamy regressions, which performed quality assessment using the criteria Fisher, t-Student statistics and the coefficient of determination. Identified the statistical significance factor signs of multiple regression models. Regression equations were constructed to reflect the relationship of regional indicators. Chosen the best trend model. Conducted forecasting the following indicators: gross regional product and the cost of fixed assets, for this was used this method of economical and statistical modelling as a trend analysis. On a number of indices, characterizing the dynamics of socio-economic development of the economy of St. Petersburg, a positive trend.
gross regional product
simulation
prediction.

В условиях экономической неопределенности исследованию финансово-экономических процессов, сопровождающих инновационные процессы экономики, посвящен ряд работ, таких как [1,2,5,9,13].

С целью анализа показателей социально-экономического развития рассмотрена экономика Санкт-Петербурга. В качестве интегрирующего показателя, характеризующего развитие экономики субъекта, можно выбрать валовой региональный продукт. Его величина определяется влиянием группы факторов (показателей). Одним из важнейших аспектов экономической деятельности субъекта выступают инвестиции в основной капитал. В последнее время наблюдается изменение структуры инвестиций по видам экономической деятельности: произошёл значительный рост доли обрабатывающей промышленности, сократился объём инвестиций в производство. Важнейшей составной частью социально-экономической статистики субъекта является статистика труда. В последнее время в Санкт-Петербурге отмечается рост спроса и предложения на рынке труда, увеличивается численность занятых и экономически активного населения. Для организации производства продукции и услуг любому субъекту необходимы основные фонды. В последнее время Санкт-Петербург имеет тенденцию к увеличению данного показателя. Также важнейшим показателем изучения деятельности региона является среднемесячная заработная плата. Показателем, характеризующим развитие промышленного производства в регионе, является индекс промышленного производства, в динамике которого наблюдается положительная тенденция практически по всем видам деятельности обрабатывающих производств.

Для построения эконометрической модели взаимосвязи региональных показателей выбраны следующие признаки (таблица 1) [14].

Таблица 1 – Социально-экономические показатели экономики Санкт-Петербурга

В целом в динамике валового регионального продукта Санкт-Петербурга наблюдается положительная динамика, о чем свидетельствуют базисные абсолютные приросты, представленные на рисунке 1.

Рисунок 1- Базисные абсолютные приросты ВРП Санкт-Петербурга

С целью выявления взаимосвязи ряда региональных показателей построена матрица коэффициентов парных корреляций (таблица 2).

Таблица 2 – Матрица коэффициентов парных корреляций региональных показателей

Анализ матрицы корреляций позволил сделать следующие выводы: наиболее тесной признается взаимосвязь между валовым региональным продуктом и заработной платой, но в силу наличия мультиколлинеарности между данным показателем и рядом других, данный показатель из рассмотрения следует исключить [6]. Для построения множественной регрессии в качестве факторов, в наибольшей степени оказывающих влияние на величину валового регионального продукта экономики Санкт-Петербурга, выбраны инвестиции (х1) и стоимость основных фондов (х3) [7].

Результаты построения модели множественной регрессии представлены на рисунке 2.

Рисунок 2 – Вывод итогов построения множественной регрессии

Уравнение множественной регрессии имеет вид:

Оценим качество построенной модели множественной регрессии посредством следующих характеристик [12].

Коэффициент детерминации R2=0,982990504. Данное значение близко к 1, следовательно, качество модели можно оценить как высокое. Критерий Фишера F=288,95?Fтабл.=4,10, следовательно, уравнение является статистически значимым, и его можно использовать для анализа и прогнозирования [4]. Далее с помощью t-критерий Стьюдента оценим статистическую значимость факторных признаков модели множественной регрессии [11]. Сравним расчетные значения t-статистики, взятые по модулю, с табличным значением этого критерия.

· | tx1 = 2,538508645 | ? | tтабл. = 2,228138842 |, следовательно, фактор x1 признается статистически значимым и информативным.

· | tx3 = 7,203378513 | ? | tтабл. = 2,228139 |, следовательно, фактор x3 признается также статистически значимым и информативным.

В качестве информативного фактора, оказывающего наибольшее влияние на величину валового регионального продукта, выбран показатель «стоимость основных фондов» (х3). Результаты построения парной регрессии представлены на рисунке 3.

Рисунок 3 – Итоги построения парной регрессии

В итоге получаем уравнение следующего вида:

Представим графически зависимость между величиной валового регионального продукта Санкт-Петербурга и стоимостью основных фондов (рисунок 4).

Рисунок 4 – График зависимости ВРП Санкт-Петербурга от стоимости основных фондов

Для построения прогноза валового регионального продукта (y) необходимо предварительно построить прогноз по ведущему фактору (х3) [8, 10]. В результате лучшей трендовой моделью является полиномиальная (рисунок 5), так как имеет наибольший коэффициент детерминации, равный 0,9978 и максимально приближенный к 1 [3].

Рисунок 5 – График полиномиальной зависимости

Уравнение для прогнозирования стоимости основных фондов примет следующий вид:

Используя данное уравнение, получим, что прогнозное значение стоимости основных фондов в периоду упреждения будет равно

+14592*15+736355 = 6223835 (млн. руб.)

Подставив полученное значение в уравнение парной регрессии для валового регионального продукта Санкт-Петербурга, получим

= 3644036,84 (млн.руб.)

В целом по региону можно сделать вывод, что по показателю ВРП Санкт-Петербург занимает одно из лидирующих мест среди других регионов России. Важнейший показатель стоимость основных средств, как и многие другие показатели, имеет тенденцию к увеличению. Важно отметить, что в Санкт-Петербурге разрабатывается стратегия развития, которая заключается в признании особой роли человека в социально-экономическом развитии города, ценности поддержания, развития, преумножения человеческого капитала.