Методика оценки и анализа динамики устойчивости экономического развития регионов

экономические Т.Н. Иванова

науки СОЦИОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНЫХ ПОСЛЕДСТВИЙ АВТОМАТИЗАЦИИ...

SOCIOLOGICAL ANALYSIS OF THE SOCIAL CONSEQUENCES OF AUTOMATION OF MANUFACTURING PROCESSES

© 2015

T. N. Ivanova, doctor of sociological Sciences, Professor of "Sociology"

Togliatti State University, Togliatti

Abstract. Researchers Nesterenko VP, AP Sokolov, putting SN It noted that automation is the integration of tools in a fully automatic and, in some cases, self-regulating system. The advanced countries have begun to automate the industry in the early 1950s. Originating as the concept of production, automation today means a lot more than the coordination of the range of machines. Currently, it is carried out at all levels of business and production. There is hardly any activity - social or economic, are not affected in varying degrees, the implementation is automatically controlled devices or systems. The list includes the areas of automation, such as starting and automatic piloting aircraft, production of cars, traffic control and routing, medical diagnostics, and automatic updating of bank balance in accordance with the instructions coming from the computer, which can be located at a distance of many kilometers. Currently, research on the impact of industrial automation social and labor aspects of society in general, are not regular, whereas the change in the type of production, and as a result, and engaged in the process of human resources, directly determines the future shape all spheres of society. Based on the example above, relevance of the theme is determined by the article that the current system of automation to increase the pace of implementation in the production process, while the case studies of this subject have lost their regularity, so that the relevance of the data is lost and there is no possibility of tracking the dynamics of the development of automation. The results of such studies allow to make assumptions about future changes in the state of the labor market, as well as early detection and address possible crises in the social and labor relations people.

Keywords: automation, manufacturing, integration, labor dynamics, the process, the pace of the crisis, culture, industry, business, automation, management, society, economics, operations.

УДК 332.12

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ И АНАЛИЗА ДИНАМИКИ УСТОЙЧИВОСТИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ

© 2015

В.В. Климук, соискатель ученой степени кандидата экономических наук Барановичский экономико-юридический колледж

Аннотация: Представлена методика оценки и анализа динамики устойчивости экономического развития регионов. Методика основана на диагностике потери устойчивости экономического роста путем оценки дисперсии темпов прироста ВРП (ВВП). Риск экономической нестабильности оценивается показателем относительной вариации темпов прироста экономики. Автором исследованы 8 субъектов: Республика Беларусь, её области и столица - город Минск - за 2008-2013 гг. Представлены графические материалы полученных расчетов отклонений темпов прироста экономики от среднего за анализируемый период уровня. Определены года с наиболее близким к устойчивому экономическому развитию, а также с максимальным отклонением от среднего уровня. Проведен корреляционно-регрессионный анализ, по результатам которого разработана модель исследования зависимости инвестиционной активности регионов и страны от уровня экономической неустойчивости (объясняющая более 72% результатов).

Ключевые слова: устойчивость, экономический рост, корреляционно-регрессионный анализ, динамика, моделирование.

Уровень экономического развития регионов Беларуси различается. Экономическая динамика оказывает воздействие на цикличность развития направлений функционирования регионов, страны в целом, в частности на инвестиционный климат. В данной работе выполнена попытка подтверждения гипотезы о том, что развитие регионов Беларуси нестабильно за рассматриваемый период (2008-2013 гг.), отличается по регионам. Исследованию уровня региональной устойчивости посвящено множество работ ученых Басовского Л.Е., Басовской Е.Н., Климука В.В., Климука Е.В., Корчагиной Е.В., Латыповой Л.В., Орловой А.В., Смирнова В.В., Усковой Т.В., Ходоса Д.В. и других [15, 7-11].Как утверждает профессор Ускова Т.В. «устойчивость подразумевает выполнение системой функций в условиях внутренних изменений параметров и дестабилизирующих воздействий внешней среды» [9, с. 10]. По ее мнению методика оценки устойчивости региональной системы базируется на экономических, социальных, экологических показателях. Оценка осуществляется с помощью метода эвклидовых расстояний, после чего выполняется расчет комплексного индекса устойчивости [9, с. 97]. Зарубежными учеными Постоном Т., Стюартом И. детально описывается характер поведения сложных систем. Они объясняют, что изменения развития систем сопровождается потерей устойчивости, которая может быть выявлена методами теории катастроф. Признаком потери устойчивости, как утверждают

Постон Т., Стюарт И. может служить «флаг» катастрофы - аномальная, аномально большая дисперсия показателей, отражающих функционирование системы [11].

В данной статье автором использован подход, применяемый при диагностировании экономического кризиса 1998 года на основе использования оценок дисперсии экономического роста регионов, стран с целью выявления «поворотных точек» развития экономических систем [2, с. 5]. В рамках данной статьи исследована экономическая неустойчивость регионов Республики Беларусь за 2008-2013 гг. В качестве индикатора экономического роста применяется темп роста валового регионального продукта (далее - ВРП). Расчеты выполняются на основе формул математической статистики. Оценка дисперсии определялась по формуле (1):

где

дисперсия i-го региона вj-тыи период;

- темп прироста ВРП i-го региона в j-тый пе-

риод;

%lf - средний темп прироста ВРП i-го региона в

у-тыи период.

Так как дисперсия будет определяться за каждыИ год по регионам в отдельности, то количество элементов (периодов), участвующих в расчетах, равняется 1, следовательно в формуле (1) знаменатель не приводится.

Для оценки риска изменчивости экономической динамики по каждому региону применялся коэффициент вариации показателя, который представляет собой отношение среднеквадратического отклонения темпов прироста регионов к их среднеарифметической величине за рассматриваемыИ период:

1800,0 1600,0 1400,0 1200,0 1000,0 800,0 600,0 400,0 200,0 0,0

-v

-V

\

\

-V

\

\

2009 год

Z010 год

2011 год

2012 ЮА

2013 юд

в целом, и характеризуется меньшим уровнем варьиро вания темпов экономического прироста области за ис следуемый промежуток времени._

где - коэффициент риска экономической динамики /-го региона;

О 1 - средняя величина дисперсии темпов прироста ВРП 1-го региона за рассматриваемый период;

- среднеарифметическая величина темпов прироста ВРП 1-го региона за рассматриваемый период.

В данной статье используем статистические данные по ВРП за 2008-2013 гг. регионов Республики Беларусь [6]. Исследование регионального состояния за каждый год, а также сопоставление по регионам и со средними значениями страны в целом, позволит оценить уровень динамики региональной экономики. Результаты расчетов дисперсий темпов прироста экономик регионов Беларуси и страны в целом представлены в графическом виде (рис. 1-8).

Средний ежегодный темп прироста экономики Беларуси за 2008-2013 гг. составил 40,9%, средняя величина дисперсии страны за аналогичный период - 1000,4 (рис. 1). Коэффициент риска экономической динамики страны составил 0.77._

/V

2000,0

0,0

2009 год 2010 год 2011ГОД 2012 год 2013 год

Рисунок 1 - Дисперсия темпов прироста экономики Республики Беларусь

Полученные результаты свидетельствуют о неустойчивости экономической системы Беларуси за изучаемый временной отрезок. В 2009 году экономика находилась в наиболее устойчивом (относительно остальных лет) состоянии. Максимальная дисперсия соответствовала 2011 году, в 2012 году была сделана попытка стабилизировать развитие, однако в 2013 году наблюдалось резкое падение показателя дисперсии.

В Брестской области среднеежегодный темп прироста экономики за 2008-2013 гг. составил 40,2%, средняя величина дисперсии за аналогичный период - 874,9 (рис. 2). Коэффициент риска экономической динамики области составил 0,74, что меньше на 5%, чем по стране

Рисунок 2 - Дисперсия темпов прироста экономики Брестской области

Наиболее близко к состоянию устойчивости экономика Брестской области находилась в 2009 году. Максимальный уровень дисперсии соответствовал 2012 году, в 2013 году отмечено резкое сокращение показателя дисперсии.

В Витебской области средний ежегодный темп прироста экономики за 2008-2013 гг. составил 41%, средняя величина дисперсии за аналогичный период - 1481,1. Коэффициент риска экономической динамики составил 0,94, что на 21% больше, чем по Беларуси.

Устойчивым состоянием экономика Витебской области характеризовалась 2009 годом, а также после четырех лет экономической нестабильности - 2013 год приблизился к отметке устойчивого развития. Наибольшая величина дисперсии отмечена в 2012 году.

Средний ежегодный темп прироста экономики Гомельской области за 2008-2013 гг. составил 41,2%, средняя величина дисперсии за аналогичный период -1282,7. Коэффициент риска экономической динамики области составил 0,87, что больше на 13%, чем по стране.

Наиболее близкое к устойчивому состояние развития экономики Гомельской области было отмечено в 2009 году. Максимальный уровень дисперсии темпов экономического прироста наблюдался в 2012 году. В 20102011 гг., а также в 2013 г. состояние экономики было дестабилизировано.

В Гродненской области средний ежегодный темп прироста экономики за рассматриваемый период составил 42,3%, средняя величина дисперсии за аналогичный период - 1131,5. Коэффициент риска экономической динамики области составил 0,80, что превышает уровень аналогичного показателя по Беларуси на 3%.

По Гродненской области наиболее устойчивым по экономическому развитию из рассматриваемого периода являлся 2009 год. Максимальное значение показателя дисперсии темпов прироста экономики области отмечен в 2012 году. В 2010-2011 гг., а также в 2013 г. наблюдается сокращение уровня дисперсии, что характеризуется экономической нестабильностью.

Среднеежегодный темп прироста экономики Минской области в 2008-2013 гг. составил 41,2%, средняя величина дисперсии за аналогичный период - 1439,0. Коэффициент риска экономической динамики области составил 0,92, что превышает уровень показателя по Беларуси на 19% и характеризуется большей вариацией темпов прироста.

В Минской области наиболее близкое к устойчивому состояние экономического развития отмечено в 2011 году, максимальная дисперсия - в 2012 году. В 2013 году темпы прироста экономики области постепенно пытаются вернуться к устойчивому состоянию.

Среднеежегодный темп прироста экономики Могилевской области за рассматриваемый период составил 40,2%, средняя величина дисперсии - 1147,6.

Коэффициент риска экономической динамики области составил 0,84, что превышает уровень показателя по Беларуси на 9% и большим уровнем экономической нестабильности за 2008-2013 гг.

Наибольшей устойчивости экономика Могилевской области достигла в 2009 году. Максимальный уровень дисперсии темпов экономического прироста наблюдался в 2012 году. В 2013 году отмечен резкий спад дисперсии, характеризуемый приближением к состоянию устойчивости.

В г. Минске средний ежегодный темп прироста экономики за 2008-2013 гг. составил 42,1%, средняя величина дисперсии - 1019,7 (рис. 2). Коэффициент риска экономической динамики города составил 0,76, что на 2% меньше уровня вариации темпов экономического прироста Беларуси. 1800,0 1600,0

1400,0 1200,0 1000,0 800,0 600,0 400,0 200,0 0,0

-г

-V

\

1019,7

/

\

-V

\ /

/

\

\

2009 год

2010 год

2011 юд

2012 юд

2013 юд

Область Средняя дисперсия Максимальная дисперсия Коэффициент риска экономической динамики Средний темп прироста доли инвестиций в ВРП

Брестская 874,9 3091,4 0,735 1,789

Витебская 1481,1 4437,7 0,938 5,210

Гомельская 1282,65 3420,7 0,870 5,700

Гродненская 1131,5 3283,8 0,796 2,454

Минская 1439 2769,3 0,921 8,232

Могилевская 1147,6 3573,9 0,843 3,376

г. Минск 1019,7 1563,6 0,758 1,832

Республика Беларусь 1000,4 1081,8 0,774 3,198

Для оценки тесноты связи между инвестиционной активностью и показателями экономической динамики применяется корреляционная матрица, результаты построения которой представлены в табл. 2.

Таблица 2 - Матрица коэффициентов корреляции инвестиционной активности и экономической динамики регионов Беларуси и страны в целом

Показатели Средняя дисперсия Максимальная дисперсия Коэффициент риска экономической динамики Средний темп прироста доли инвестиций в ВРП

Средняя дисперсия

Максимальная дисперсия 0,562649

Коэффициент риска экономической динамики 0,983733 0,605466

Средний темп прироста доли инвестиций в ВРП 0,858684 0,297312 0,872806

Рисунок 3 - Дисперсия темпов прироста экономики г. Минск

Наиболее близким к устойчивому состоянию в г. Минске являлся 2009 год. Максимальная дисперсия темпов прироста отмечена в 2012 году, в 2010 и 2013 гг. наблюдается резкое снижение уровня расчетной дисперсии, что объясняется нестабильностью экономического развития.

На основе исследования выявлено, что по всем регионам Беларуси и в целом по стране наиболее близкое к устойчивому состоянию наблюдалось в 2009 году, в 2010-2012 гг. отмечено состояние нестабильности (в 2012 году - наибольший уровень дисперсии по всем регионам и стране), а 2013 год характеризуется попыткой достижения устойчивого экономического развития регионов и страны в целом.

Предположительно, что экономическая нестабильность по регионам и стране оказывает влияние на их развитие по отдельным направлениям, в частности на инвестиционную активность. Необходимо определить зависимость между уровнем инвестиционной активности и показателями экономической нестабильности. В качестве индикатора инвестиционной активности используется средний уровень темпов прироста удельного веса инвестиций в основной капитал в ВРП (ВВП). В табл. 1 представлены расчетные данные для выявления данной зависимости.

Таблица 1 - Расчетные данные по экономической динамике регионов и страны

Результаты расчетов показывают очень сильную связь (>0,7) показателя инвестиционной активности и экономической динамики (коэффициент корреляции составил 0,872806), что характеризуется существенной зависимостью между ними и свидетельствует о необходимости инвестирования в экономику регионов и Беларуси при экономической неустойчивости.

С целью определения уровня влияния экономической нестабильности на динамику инвестиций выполняется моделирование на основе регрессионного анализа. Расчеты регрессионной модели представлены в табл. 3.

Таблица 3 - Результаты регрессионного анализа зависимости инвестиционной активности от экономической динамики регионов и Беларуси

Параметр Значение

Множественный R 0,872806331

Нормированный R-квадрат 0,722089374

Стандартная ошибка 1,183324086

Наблюдения 8

F-критерий расчетный 19,18795373

F-критерий критический 5,987378

Значимость F-критерия 0,004666

Константа:

Величина ^статистика Р-значение

-17,4863149 -3,556357878 0,011979708

Коэффициент регрессии:

Величина ^статистика Р-значение

25,87712954 4,380405658 0,004666152

На основе расчетных данных можно построить регрессионную модель инвестиционной активности регионов и Беларуси (формула (3)):

,

где 1А - расчетное значение темпов прироста доли инвестиций в основной капитал в ВРП (ВВП);

КРЭД - значение коэффициента риска экономической динамики.

Результаты расчетов (табл. 3) отражают высокий уровень достоверности построенной модели (Б > Б , нормированный R-квадрат = 0,722), что объясняет более, чем на 72% уровень инвестиционной активности по фактическим данным риска экономической динамики. Данная регрессионная модель может быть использована

для управления уровнем инвестиционной активности и его прогнозирования.

Таким образом, в данной статье были подтверждены гипотезы о различиях в динамике уровней экономического развития, существенном уровне риска экономической динамики регионов Беларуси и страны в целом за 2008-2013 гг., а также о сильной зависимости инвестиционной активности анализируемых субъектов от уровня их экономической неустойчивости.

В качестве показателя, отражающего экономический рост, использовалась дисперсия прироста ВРП (ВВП) по годам. Для оценки риска экономической нестабильности применялся показатель относительной вариации экономической динамики регионов и страны. Результаты расчетов показали, что по всем регионам и в целом по Беларуси состояние, наиболее близкое к устойчивому, наблюдалось в 2009 году, в 2010-2012 гг. отмечено состояние нестабильности (в 2012 году - наибольший уровень дисперсии по всем регионам и стране), а 2013 год характеризуется попыткой снижения размаха годовых отклонений в направлении обеспечения устойчивости экономического развития. На основе проведенного корреляционно-регрессионного анализа построена модель исследования зависимости инвестиционной активности регионов и страны от уровня экономической неустойчивости, применение которой обеспечит высокую точность прогнозирования и возможность оперативного управления экономического состояния регионов и Республики Беларусь.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Барабаш Д.А. Комплексная оценка экономической эффективности и определение устойчивости развития региональной экономики // Вестник финансового университета. 2013. №5. С. 149-154.

2. Басовская Е.Н., Басовский Л.Е. Устойчивость эко-

номического развития дальневосточных регионов России // Научные исследования и разработки. Экономика. М.: ИНФРА-М, № 2 (8), с. 4-13, DOI: 10.12737.

3. Климук В.В., Климук Е.В. Оценка конкурентоспособности региона на основе социально-экономических показателей (на примере Калининградской и Брестской областей) // Проблемы управления. 2014. №2 (51). С. 100-105.

4. Корчагина Е.В. Методика оценки устойчивого развития региональных социально-экономических систем // Проблемы современной экономики. 2012. №1 (41). С. 67-71.

5. Латыпова Л.В., Климук В.В. Методика оценки уровня комплексного развития региональной экономики с применением метода «дерева соподчинённости» (на примере Республики Беларусь) // Экономика и предпринимательство. 2014. №6 (47). С. 436-440.

6. Национальный статистический комитет Республики Беларусь. Режим доступа: www.belstat.gov. by. Дата доступа: 16.07.2014 г.

7. Орлова А.В. Методология оценки устойчивости социально-экономического развития регионов // Современная экономика: проблемы и решения. 2013. №11. С. 74-78.

8. Смирнов В.В. Методика оценки эффективности социально-экономического развития региона // Известия ВУЗ. Поволжский регион. 2007. №2. С. 25-34.

9. Ускова Т.В. Управление устойчивым развитием региона. Вологда: ИСЭРТ РАН, 2009. - 147 с.

10. Ходос, Д.В. Экономический механизм обеспечения устойчивого развития сельскохозяйственного производства региона. Автореферат дис. на соискание уч. степ. д.э.н. - М., 2009. - 42 с.

11. Poston T., Stewart I. Catastrophe Theory and Its Applications. Dover Publication, 2012.

METHODS FOR EVALUATION AND ANALYSIS OF THE DYNAMICS OF SUSTAINABLE

ECONOMIC DEVELOPMENT OF THE REGION

© 2015

V.V. Klimuk, applicant, lecturer

Baranavichi Economics and Law College (Belarus) Z.K. Anaeva, candidate of economical science

Chechen State University (Russia) V.S. Yurina, candidate of economical science

Volga State University of Service, Togliatti

Abstract: Presents a methodology for the evaluation and analysis of the dynamics of sustainable economic development of the regions. The technique is based on the diagnosis of loss of stability of economic growth by estimating the variance of GRP growth rates (GDP). Risk of economic instability estimated indication of the relative variation in economic growth rates. Author studied eight subjects: Republic of Belarus, its region and the capital - the city of Minsk - for 2008-2013. Graphic materials presented calculations obtained deviations growth rate of the economy of the average level for the analyzed period. Defined, with the closest to the sustainable economic development, as well as the maximum deviation from the average. Correlation and regression analysis, the results of which developed a model study of the dependence of the investment activity of regions and countries on the level of economic instability (explaining more than 72% of the results). Keywords: stability, economic growth, correlation and regression analysis, dynamics, modeling.