Статистика эффективности производственной деятельности региона

 Статистическая практика  показывает, что с развитием рыночных  отношений взаимосвязь регионального  и народнохозяйственного (включая  международного) аспектов экономической  эффективности возрастает, поскольку  вместе с ней растет заинтересованность  регионов в улучшении конечных  результатов воспроизводственного  процесса, обеспечивающих рост накоплений  и повышение темпов экономического  роста и уровня жизни населения.

 Региональный и экономический аспекты изучения эффективности производства товаров и услуг, делает возможным использование единой методологической базы, единой системы статистических показателей, и алгоритмов их расчета, и одинаковых методов их анализа [3 c. 322-323].

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 Анализ динамики и структуры ВРП, эффективности производства и материалоемкости по Оренбургской области

 

2.1 Анализ динамики  и структуры ВРП

 

Результатом эффективности производственной деятельности на уровне региона выступает валовой региональный продукт. Представим в таблице 1 динамику ВРП по Оренбургской области за 1996-2010 гг., но данные представлены в текущих ценах. Чтобы перевести цены 2010 года, воспользуемся индексом-дефлятором (таблица 2). Индекс-дефлятор – это коэффициент, применяемый для перевода в постоянные цены экономических показателей, рассчитанных в ценах текущего периода.

 Индекс-дефлятор устанавливают  на календарный год с учетом  изменения цен на услуги и  товары в периоде, предшествующем  расчетному.

Его применяют при исчислении динамики физического объема потребления, фонда накопления, валового внутреннего продукта, валового регионального продукта и других экономических показателей.

 

Таблица 1 – Динамика ВРП  по Оренбургской области в текущих ценах

 

 

Таблица 2 – Динамика ВРП по Оренбургской области в ценах 2010 года

 

 

С помощью рисунка 1 представим динамику ВРП по Оренбургской области  в ценах 2010 года.

Сокращение объемов валового регионального продукта Оренбургской области в 1998 году и в 2009 году можно связать с кризисными периодами, затронувшими Российскую Федерацию и, в частности, область. Рассчитаем показатели динамики, а именно абсолютные приросты, темпы роста и темпы прироста (Приложение А.1).

Исходя из получившихся значений, можем сделать вывод, что в  целом происходит увеличение данного  показателя. Объем ВРП по Оренбургской области в среднем за год растет на 2,52%.

Также проведем анализ структуры  ВРП по видам экономической деятельности за  период с 2004-2010 гг., которая представлена в приложении А.2, а для наглядности покажем диаграмму структуры на рисунке 2.

 

 

Рисунок 1 – Динамика ВРП  по Оренбургской области в ценах 2010 года

 

 

Рисунок 2 – Структура производства ВРП в Оренбургской области в 2010 году

 

В структуре ВРП Оренбургской области лидером является промышленное производство, доля которого на протяжении всего рассматриваемого периода  составляла более половины. По итогам 2010 года доля добычи полезных ископаемых в структуре ВРП составила 36 %. В то же время в структуре возросла доля строительства с 3,7% в 2004 году до 5% в 2010 году, увеличилась также доля производства и распределения электроэнергии, газа и воды в 2 раза в 2010 году по сравнению с 2004 годом.

Проанализируем структурные  сдвиги в структуре ВРП по видам экономической деятельности Оренбургской области за 2004 и 2009 гг., рассчитав для этого необходимые коэффициенты, используя формулы (1)-(6). Годы выбираем исходя из того, что, во-первых, 2004 год – это первый год применения ОКВЭД, а, во-вторых, 2009 год – это посткризисный год, поэтому при сравнении могут быть выявлены заметные сдвиги.

Линейный коэффициент  «абсолютных» структурных сдвигов:

 

,                                                     (1)

 

Среднеквадратический коэффициент  «абсолютных» структурных сдвигов:

.                                                      (2)

Для сводной характеристики интенсивности изменения удельных весов используется среднеквадратический коэффициент относительных структурных  сдвигов:

 

.                                                     (3)

 

Интегральный коэффициент  Гатева:

.                                                     (4)

 

Индекс Салаи:

.                                                     (5)

 

Индекс Рябцева:

.                                                     (6)

 

Полученные результаты представим в таблице 3.

Таблица 3 – Показатели различий в структуре ВРП по Оренбургской области за 2004 и 2009 гг.

 

Показатель	Значение
Линейный коэффициент  «абсолютных» структурных сдвигов	1,1
Среднеквадратический коэффициент  «абсолютных» структурных сдвигов	1,61
Среднеквадратический коэффициент  относительных структурных сдвигов	3,27
Интегральный коэффициент  Гатева	0,11
Индекс Салаи	0,32
Индекс Рябцева	0,08

 

По полученным результатам можем сделать вывод о том, что в структуре ВРП по видам экономической деятельности по Оренбургской области 2009  года произошли структурные сдвиги. А именно в структуре заметно увеличилась доля  производства и распределения электроэнергии,  газа и воды почти в два раза, сократилась доля обрабатывающих производств доля оптовой и розничной торговли, ремонта автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и  предметов личного пользования. Почти в 1,5 раза увеличилась доля строительства, и в таком же соотношении произошло увеличение государственного управления и обеспечения  военной безопасности, социального страхования. Произошло сокращение в 1,5 раза доли транспорта и связи.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.2 Анализ динамики  эффективности производства и  материалоемкости по Оренбургской области

 

Являясь результатом производственной деятельности региона, ВРП также предназначен для измерения стоимости, созданной в процессе производства и характеризуя производственный потенциал региона. Для того чтобы рассчитать характеристику эффективности производства, сопоставим валовую добавленную стоимость и промежуточное потребление (формула 7). Рост показателя свидетельствует о повышении эффективности в регионе. Также рассчитаем материалоемкость производства (формула 8). Расчеты представлены в таблице 4 за период с 1996-2010 гг.

 

,                                                     (7)

 

,                                                     (8)

 

Таблица 4 – Расчет эффективности  производства и материалоемкости в Оренбургской области

 

 

Проведем анализ тенденции  эффективности производства в Оренбургской области, используя метод аналитического выравнивания по полиному первой степени. Уравнение тренда имеет вид: .

Для выявления основной тенденции  развития временного ряда сначала необходимо расставить момент времени t. Так как в рассматриваемом ряду нечетное количество уровней, поэтому центральному значению (2003 год) присваивается 0, все предшествующие значения будут с минусом, а все последующие – с плюсом.

Для нахождения параметров тренда в форме полинома первой степени используем формулы (9) и (10). Для нахождения построим вспомогательную таблицу (Приложение А.3) и представим полученные результаты на рисунке 3.

 

                                            (9)

 

                                            (10)

 

Тогда значения параметров составят:

 

,

 

.

 

Уравнение тренда примет вид: . Согласно этой модели за анализируемый период в среднем на один потребленный рубль приходится  1,11произведенных рублей, а в среднегодовой прирост составил 4 копейки.

Таким образом, по полученным данным и по построенной тенденции можем сделать вывод о повышении эффективности производства в Оренбургской области.

Аналогично проведем анализ тенденции материалоемкости в Оренбургской области.

Для нахождения параметров тренда в форме полинома первой степени построим вспомогательную таблицу (Приложение А.4) и представим полученные результаты на рисунке 4.

 

Тогда значения параметров составят:

 

,

 

.

 

Уравнение тренда примет вид: . Согласно этой модели за анализируемый период в среднем на один произведенный рубль приходится  48 потребленных копеек, а в среднегодовое сокращение материалоемкости составило 1 копейку.

Таким образом, по полученным данным и по построенной тенденции  можем сделать вывод о сокращении материалоемкости в Оренбургской области.

 

 

Рисунок 3 – Тенденция эффективности производства в Оренбургской области

 

 

Рисунок 4 – Тенденция материалоемкости в Оренбургской области

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3 Эконометрический анализ временных рядов валового регионального продукта и числа занятых в экономике

 

За последнее десятилетие статистические данные индикаторов экономики регионов и России в целом – это, в основном временные ряды, которые носят нестационарный характер. Отсюда, следует, что для многих показателей нехарактерна какая-либо краткосрочная связь. Но при этом можно предположить, что между данными может существовать долгосрочная тенденция равновесия. Другая ситуация, когда экономические ряды не стационарны, так как содержат линейный, параболический или другие виды трендов. Изучение причинно-следственных зависимостей переменных, представленных в форме временных рядов, является одной из самых сложных задач эконометрического моделирования. Применение в этих целях традиционных методов корреляционно-регрессионного анализа, может привести к ряду серьезных проблем, возникающих как па этапе построения, так и на этапе анализа эконометрических моделей. В первую очередь эти проблемы связаны со спецификой временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. Для того чтобы получить коэффициенты корреляции, характеризующие причинно-следственную связь между изучаемыми рядами, следует избавиться от так называемой ложной корреляции, вызванной наличием тенденции в каждом ряде.

Сущность всех методов исключения тенденции заключается в том, чтобы устранить или зафиксировать  воздействие фактора времени  на формирование уровней ряда. Основные методы исключения тенденции можно  разделить на две группы:

• методы, основанные на преобразовании уровней исходного ряда в новые переменные, не содержащие тенденции. Полученные переменные используются далее для анализа взаимосвязи изучаемых временных рядов. Эти методы предполагают непосредственное устранение трендовой компоненты Т из каждого уровня временного ряда;
• методы, основанные на изучении взаимосвязи исходных уровней временных рядов при элиминировании воздействия фактора времени на зависимую и независимые переменные модели.

Общим недостатком методов исключения тенденции является то, что эта  методы предполагают некоторую модификацию  модели путем замены переменных или включения в модель фактора времени. Большая часть соотношений, постулируемых экономической теорией, верификацией которых занимается эконометрика, сформулирована в терминах уровней временных рядов, а не их последовательных разностей или отклонений от трендов и предполагает измерение взаимосвязи переменных без включения в модель каких-либо дополнительных факторов (например, переменной времени). Направление тенденции временных рядов может быть одинаковым в течение длительного периода времени и иметь устойчивый характер, а связь, оцененная коэффициентом корреляции, может не являться ложной регрессией (высокий коэффициент корреляции; малое значение статистики Дарбина-Уотсона), а указывать на наличие истинной причинно-следственной зависимости.

Сравнительно недавно (с начала 1970-х годов) для решения этой проблемы были предложены понятия интегрированности и коинтегрированности временных рядов [1 c. 116-117].

Особой задачей региональной статистики эффективности является определение  влияния отдельных факторов на рост ВРП. В качестве фактора может  быть использована численность занятых  в экономике региона.

Проведем анализ коинтегрированности данных временных рядов на примере Оренбургской области. Исходные данные для проведения анализа представлены в приложении А.5.

Рассмотрим временные ряды логарифмов валового регионального продукта и численности занятых в экономике региона с 1996-2010 гг. в Оренбургской области на рисунке 5.

 

 

Рисунок 5 – Динамика логарифмов валового регионального продукта и численности занятых в экономике региона

 

Расчет параметров уравнения регрессии  исходных уровней фактора и результативного  признака обычным МНК дает следующие  результаты (таблица 5).