В последнее десятилетие возрастает интерес к показателям региональных счетов со стороны общественности и органов государственного управления. Валовой региональный продукт (ВРП) и составляющие его элементы вошли в систему показателей прогнозирования регионального развития; используются Министерством финансов РФ для распределения фонда финансовой поддержки территорий, включены в систему показателей эффективности деятельности органов государственной власти субъектов РФ [1].
Целью данной работы является выявление факторов, влияющих на уровень валового регионального продукта, и в последующем построении эконометрический модели для того, чтобы обозначить влияющие на данный показатель категории с целью их регулирования.
Были рассмотрены следующие факторы, которые могли бы оказывать влияние на результирующую переменную:
t — время;
x1 — численность постоянного населения в среднем за год;
x2 — уровень безработицы;
x3 — общий коэффициент естественного прироста;
x4 — коэффициент механического прироста;
x5 — удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства;
х6 — инвестиции в основной капитал на душу населения; х7 — внутренние затраты на научные исследования и разработки на душу населения;
х8 — доля объема инновационных товаров, работ, услуг по сравнению с произведенными в Российской Федерации;
х9 — доля продукции сельского хозяйства по сравнению с произведенной в Российской Федерации;
х10 — индекс производства добычи природного газа;
х11 — индекс производства добычи железных руд;
x12 — индекс добычи и производства соли;
х13 — индекс добычи нефти;
х14 — индекс металлургического производства и производства готовых металлических изделий;
х15 — индекс производства мяса;
x16 — индекс производства одежды из текстильных материалов;
x17 — индекс производства цемента;
х18 — индекс промышленного производства;
х19 — коэффициент Джини.
Построив матрицу корреляций, было выявлено, что наибольшее влияние на результат оказывают следующие факторы: численность постоянного населения (r = — 0,97), индекс промышленного производства (r = 0,94), коэффициент Джини (r = 0,94), инвестиции в основной капитал (r = 0,9) и индекс добычи нефти (r = 0,9).
Построив множество различных моделей с разными показателями и разной функциональной формы, удалось найти ту, что удовлетворяет всем требованиям, предъявляемым к остаткам. Данная регрессия имеет вид:
y = 60871,48–2855,98*x2
(t) (19,25) (-7,97)
Видно, что все параметры являются значимыми. Стоит отметить, что данная модель характеризуется довольно высоким коэффициентом детерминации равным 0,8.
Прежде чем сделать окончательный вывод о качестве модели, необходимо проверить остатки на нормальность, гомоскедастичность и отсутствие автокорреляции. Результаты данной проверки представлены в таблице 1.
Таблица 1
Результаты основных тестов для проверки качества остатков модели
|
Тест |
Дарбина-Уотсона |
Уайта |
Жако-Бера |
Серий |
|
Значение |
1,18 |
1,77 |
1,82 |
V(n) = 11 Smax = 3 |
|
Табличные (критические) значения |
1,16 1,39 |
3,68 |
5,99 |
Расчётное число = 8,34 Stab = 5 |
Данная таблица свидетельствует о том, что полученная модель является качественной. Но следует отметить, что в тесте Дарбина-Уотсона расчётное значение попало в интервал неопределенности, в котором нельзя говорить точно об отсутствии или присутствии автокорреляции в остатках. Поэтому дополнительно был рассчитан коэффициент корреляции равный 0,4. Так как по полученному параметру нельзя однозначно сказать об отсутствии автокорреляции, мною была рассчитана ошибка данного показателя, а после — значение t-критерия. Так как данное значение (1,72) меньше критического (2,12), это говорит о том, что коэффициент корреляции может быть равен нулю в генеральной совокупности.
Таким образом, остатки гомоскедастичны, нормально распределены, не имеют тенденции и автокорреляции.
Приведем экономическую интерпретацию полученной модели:
Валовый региональный продукт Оренбургской области в среднем изменится на 2855,98 миллионов рублей в противоположную сторону при изменении уровня безработицы на 1 %.
При изменении уровня безработицы на 1 % от среднего уровня размер ВРП в среднем изменится на 0,64 % от своего среднего уровня в противоположную сторону.
Вариация валового регионального продукта Оренбуржья на 80 % объясняется вариацией уровня безработицы населения. Связь между признаками и результирующим фактором является тесной.
При изменении уровня безработицы на 1 % ВВП Оренбургской области изменится в противоположную сторону не менее чем на 2100, 11, но и не более чем 3611, 84 миллионов рублей с вероятностью равной 0,95.
Литература:
1. Михайлов В. В., Саркисян В. В. Анализ многомерной факторной модели ВРП и отраслевых моделей зависимости ВРП и финансовых результатов от инвестиционной и производственной активности // Экономика. 2003. № 4.
2. Скотаренко О. В. Прогнозирование ВРП в регионах на основе эконометрических моделей [Электронный ресурс] / О. В. Скотаренко // Международный научно-исследовательский журнал. — 2013. — № 8 (15) Часть 3. — С. 64–68. — Режим доступа: http://research-journal.org/economical/prognozirovanie-vrp-v-regionax-na-osnove-ekonometricheskix-modelej/ — Дата доступа: 20.04.2017.
3. Статистика: учебник для вузов/ Под ред. И. И. Елисеевой. — Спб: Питер, 2010. — 368 с.
