Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки, 2018, № 3. Часть 1
научный журнал
Покупка
Тематика:
Право. Общие вопросы
Издательство:
Тульский государственный университет
Год издания: 2018
Кол-во страниц: 112
Дополнительно
Тематика:
ББК:
УДК:
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тульский государственный университет» 16+ ISSN 2071-6184 ИЗВЕСТИЯ ТУЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ЭКОНОМИЧЕСКИЕ И ЮРИДИЧЕСКИЕ НАУКИ Выпуск 3 Часть I Тула Издательство ТулГУ 2018
РЕДАКЦИОННЫЙ СОВЕТ: ISSN 2071-6184 Председатель Грязев М.В., д-р техн. наук, проф., ректор Тульского государственного университета. Заместитель председателя Кухарь В.Д., д-р техн. наук, проф., проректор по научной работе. Ответственный секретарь Ивутин А.Н., канд. техн. наук, доц., начальник Управления научно-исследовательских работ. Главный редактор Прейс В.В., д-р техн. наук, проф., заведующий кафедрой. Члены редакционного совета: Батанина И.А., д-р полит.наук, проф., – отв. редактор серии «Гуманитарные науки»; Берестнев М.А., канд. юрид. наук, доц., – отв. редактор серии «Экономические и юридические науки». Часть 2. «Юридические науки»; Борискин О.И., д-р техн. наук, проф., – отв. редактор серии «Технические науки»; Егоров В.Н., канд. пед. наук, доц., – отв. редактор серии «Физическая культура. Спорт»; Заславская О.В., д-р пед. наук, проф., – отв. редактор серии «Педагогика»; Качурин Н.М., д-р техн. наук, проф., – отв. редактор серии «Науки о Земле»; Понаморева О.Н., д-р хим. наук, доц., – отв. редактор серии «Естественные науки»; Сабинина А.Л., д-р экон. наук, зав. каф., – отв. редактор серии «Экономические и юридические науки». Часть 1. «Экономические науки». РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ: Ответственный редактор Сабинина А.Л., д-р экон. наук, зав. каф. (ТулГУ, г. Тула); Ответственный секретарь Хлынин Э.В., д-р экон. наук, проф. (ТулГУ, г. Тула). Члены редакционной коллегии: Алёхин С.Н., д-р экон. наук (Управление Федеральной налоговой службы России по Тульской области, г. Тула); Бабанов В.Н., д-р экон. наук (Тульский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова, г. Тула); Васин Л.А., д-р техн. наук (ТулГУ, г. Тула); Звягинцева О.П., д-р экон. наук (Владимирский юридический институт ФСИН России, г. Владимир); Коршунова Г.В., д-р экон. наук (Тульский филиал Финуниверситета при Правительстве РФ, г. Тула); Ростовцева Л.И., д-р социол. наук, канд. экон. наук (Тульский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова, г. Тула); Смирнова С.Н., канд. экон. наук, зав. каф.(ТулГУ, г. Тула); Шашкова И.Г., д-р экон. наук (Рязанский государственный агротехнологический университет им. П.А. Костычева, г. Рязань) Сборник зарегистрирован в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). ПИ № ФС77-61107 от 19 марта 2015 г. Подписной индекс сборника 27854 по Объединённому каталогу «Пресса России». © Авторы научных статей, 2018 © Издательство ТулГУ, 2018
УДК 332.1: 330.4 НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ ЦЕНТРАЛЬНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА И ТУЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ Р.А. Жуков, В.А. Поляков, М.В. Васина На основании подхода к оценке эффективности деятельности субъектов управления, предложенного авторами в рамках концепции устойчивого развития, проведены расчеты соответствующих показателей, характеризующих объем валового регионального продуктадля 5 разделов ОКВЭДс использованием нелинейных моделейдля регионов Центрального федерального округа и Тульской области. В основе подхода лежат методы корреляционного и регрессионного анализов. Ключевые слова:социо-эколого-экономические системы (СЭЭС), индикатор, математическая модель, регрессионная модель, валовой региональный продукт, ОКВЭД, устойчивое развитие. Составляющие экономики региона являются одними из индикаторов устойчивого развития, под которым можно понимать процесс положительных социальных, экологических и экономических изменений существенных индикаторов оценки состояния и функционирования социо-эколого-экономических систем (СЭЭС), лежащих в границах заданных траекторий без ухудшения других индикаторов, направленных на обеспечение благополучия нынешнего и будущего поколений и повышения качества их жизни. Получаемые доходы от экономической деятельности могут быть направлены на повышение качества жизни и сохранение окружающей среды, что определяется Концепцией устойчивого развития от 1 апреля 1996 года [1]. Современная концепция устойчивого развития включает 17 целей (ЦУР) и 167 задач, оцениваемых с помощью соответствующих индикаторов [2]. Согласованность ЦУР с приоритетами регионального развития должна быть обеспечена посредством эффективной деятельности органов управления и отражена в социально-экономических программах. Одним из обобщающих показателей, характеризующих экономику региона и его устойчивое развитие, является валовой региональный продукт (ВРП). В силу специфики регионов структура объема ВРП различается для субъектов РФ и зависит от условий их состояния и функционирования, в том числе определяемых историей создания и развития соответствующих отраслей экономики в административно-территориальных единицах. В Тульской области наибольшую долю в объеме ВРП составляют обрабатывающие производства (39,9 %), среди которых металлургическое производство составляет 42,9 %, машиностроение – 40,7 %, производство пищевых продуктов и напитков – 13,2 %, прочие производства – 3,2 %. Следующие по величине доли в объеме ВРП – это оптовая и розничная торговля (12,6%), операции с недвижимым имуществом (10,9%), сельское хозяйство (6,7%), транспорт и связь (6,3%). Такое распределение стало основанием для выбора соответствующих показателей оценки функционирования экономики в регионе.
Для обеспечения сравнимости показателей результативности функцио
нирования СЭЭС была использована методика конструирования обобщающих
индикаторов оценки [10], апробированная при изучении социальной [4] и экологической составляющих функционирования регионов [5], а также вопросов,
связанных с управлением землями сельскохозяйственного назначения [6, 7].
Обобщенный индикатор оценки вычисляется по формуле:
m
p
m
q
q
k
p
k
pq
m
p
m
q
q
k
p
k
pq
k
t
y
t
y
r
t
y
t
y
r
t
1
1
0
,
0
,
1
1
0
,
0
,
)
(
ˆ
)
(
ˆ
ˆ
)
(
)
(
)
(
. (1)
Здесь
)
(t
k
– обобщенный показатель результативности;
)
(
0
, t
y
i
k
,
)
(
ˆ 0
, t
y
i
k
– фак
тические и нормативные значения стандартизованных результативных признаков k -того региона,
pq
r
и
pq
rˆ
соответствующие парные коэффициенты корре
ляции; t – параметр времени (
T
t
..
1
),
m
q
p
i
..
1
)
,
(
, m – число результативных
признаков, индекс «0» показывает, что проведена процедура нормализации
(приведение к шкале от 0 до 1), после стандартизации по следующим формулам:
}
ˆ
,
min{
}
ˆ
,
max{
}
ˆ
,
min{
)
(
*
,
*
,
*
,
*
,
*
,
*
,
*
,
0
,
i
k
i
k
i
k
i
k
i
k
i
k
i
k
i
k
y
y
y
y
y
y
y
t
y
, (2)
}
ˆ
,
min{
}
ˆ
,
max{
}
ˆ
,
min{
ˆ
)
(
ˆ
*
,
*
,
*
,
*
,
*
,
*
,
*
,
0
,
i
k
i
k
i
k
i
k
i
k
i
k
i
k
i
k
y
y
y
y
y
y
y
t
y
. (3)
Здесь
*
,i
k
y
,
*
,
ˆ
i
k
y
– стандартизованные результативные признаки, определяемые
по формулам:
))
(
(
))
(
(
)
(
,
*
,
t
y
t
y
M
y
t
y
i
i
i
k
i
k
,
(4)
))
(
ˆ
(
))
(
ˆ
(
ˆ
)
(
ˆ
,
*
,
t
y
t
y
M
y
t
y
i
i
i
k
i
k
, (5)
где
))
(
(
t
y
M
i
,
))
(
ˆ
(
t
y
M
i
,
))
(
(
t
yi
,
))
(
ˆ
(
t
yi
– математические ожидания и средне
квадратические отклонения соответственно.
В качестве моделей для формирования нормативов, рассмотрение кото
рых в динамике определяет траекторию устойчивого развития, были выбраны
стандартизованные модели мультипликативного степенного вида, аналогичного
форме Кобба-Дугласа [9]:
n
s
D
s
n
j
C
j
i
j
i
j
i
z
x
y
1
*
1
*
*
,
,
ˆ
, (6)
где n – число факторов состояния, s – число факторов воздействия,
j
i
C , ,
s
i
D , ,
– соответствующие весовые коэффициенты между i -тым результативным и j
тым и s -тым стандартизованными факторами состояния * j x и воздействия * sz . При подстановке фактических значений * j x и * sz в (6) для k -того региона мож но получить для него конкретный норматив. Стандартизация осуществляется по следующим формулам: ) ( ) ( * j j j j x x M x x , (7) ) ( ) ( * s s s s z z M z z . (8) Объектами исследования были выбраны регионы Центрального феде рального округа (17 областей без учета г. Москвы). Информационной базой исследования стали доклады Росстата за 2007 2016 годы [8]. Описание переменных, включенных в модели, представлено в табл.1. Таблица 1 Описание переменных, включенных в модели № Переменная Расшифровка 1 2 3 Индикаторы результативности 1 1.1y , * 1.1y , 1.1ˆy , * 1.1ˆy Раздел А. Сельское хозяйство, охота и лесное хозяй ство 2 2 y , * 2 y , 2ˆy , * 2ˆy Раздел D. Обрабатывающие производства 3 1.4 y , * 1.4 y , 1.4ˆy , * 1.4ˆy Раздел G. Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования 4 3.4 y , * 3.4 y , 3.4ˆy , * 3.4 ˆy Раздел I. Транспорт и связь 5 5.4 y , * 5.4 y , 5.4ˆy , * 5.4ˆy Раздел K. Операции с недвижимым имуществом, арен да и предоставление услуг Факторы состояния 6 Стоимость основных фондов по полной учетной стоимости на конец года по видам экономической деятельности 6.1 1,1.1x , * 1,1.1x Раздел А 6.3 1,2 x , * 1,2 x Раздел D 6.5 1,1.4 x , * 1,1.4 x Раздел G 6.6 1,3.4 x , * 1,3.4 x Раздел I
Окончание табл. 1 1 2 3 7 Среднегодовая численность занятых по видам экономической деятельности 7.1 2,1.1x , * 2,1.1x Раздел А 7.3 2,2 x , * 2,2 x Раздел D 7.5 2,1.4 x , * 2,1.4 x Раздел G 7.7 2,3.4 x , * 2,3.4 x Раздел I 7.8 2,5.4 x , * 2,5.4 x Раздел K Факторы воздействия 8 Инвестиции в основной капитал по видам экономической деятельности 8.1 1,5.4 z , * 1,5.4 z Раздел K Источник: составлено авторами (переменная без дополнительных сим волов – абсолютные значения, * – стандартизованные значения, ^ – модельные (расчетные) значения). В модели были включены только существенные факторы, значимые на уровне не более 5%. Все абсолютные показатели, представленные в стоимостном выражении, были скорректированы на уровень инфляции и приведены к уровню 2007 года. В результате проведенного исследования были получены соответству ющие модели в форме (6), описание переменных которых представлено в таблице 1, с помощью авторской экспертной системы (бета версия) [3]: ) 735 ,0 ( , ) 101 ,0 ( ) 083 ,0 ( ˆ 2 421 ,0 * 2 ,1.1 484 ,0 * 1,1.1 * 1.1 R x x y , (9) ) 928 ,0 ( , ) 069 ,0 ( ) 047 ,0 ( ˆ 2 188 ,0 * 2 ,2 777 ,0 * 1,2 * 2 R x x y , (10) ) 922 ,0 ( , ) 092 ,0 ( ) 060 ,0 ( ˆ 2 177 ,0 * 2 ,1.4 756 ,0 * 1,1.4 * 1.4 R x x y , (11) ) 956 ,0 ( , ) 052 ,0 ( ) 044 ,0 ( ˆ 2 166 ,0 * 2 ,3.4 806 ,0 * 1,3.4 * 3.4 R x x y , (12) ) 917 ,0 ( , ) 045 ,0 ( ) 066 ,0 ( ˆ 2 174 ,0 * 1,5.4 787 ,0 * 2 ,5.4 * 5.4 R z x y . (13)
Здесь обозначено: в скобках – стандартные ошибки, 2 R – коэффициент детер минации. Из формул видно, что влияние трудовых ресурсов и капитала на объем ВРП в сельском хозяйстве равнозначно, для разделов D, G и I – наибольшее влияние оказывает стоимость основных производственных фондов, а для раздела K – количество занятых. Динамика обобщенного показателей результативности для регионов ЦФО, вычисленных по формуле (1) представлена в табл. 2. Таблица 2 Динамика обобщенного показателя результативности Область/Период 2012 2013 2014 2015 2016 1 2 3 4 5 6 Белгородская 1,073 1,110 1,332 1,524 1,480 Брянская 0,901 1,010 1,051 1,244 0,909 Владимирская 1,301 1,310 1,282 1,338 1,232 Воронежская 1,568 1,479 1,614 1,864 1,389 Ивановская 0,348 0,326 0,268 0,327 0,356 Калужская 1,382 1,250 1,311 1,216 1,193 Костромская 0,582 0,534 0,500 0,474 0,398 Курская 0,957 1,014 1,150 1,310 1,018 Липецкая 1,138 1,207 1,496 1,747 1,614 Московская 1,122 1,116 0,881 1,008 1,356 Орловская 0,740 0,790 0,884 1,109 1,050 Рязанская 1,282 1,281 1,303 1,344 1,156 Смоленская 0,750 0,838 0,767 0,820 0,778 Тамбовская 0,858 0,923 1,136 1,591 1,157 Тверская 0,943 1,021 1,065 1,178 0,951 Тульская 1,221 1,380 1,600 1,748 1,685 Ярославская 1,300 1,399 1,444 1,647 1,533 Из таблицы видно, что наихудшими показателями, характеризующими экономику региона, обладает Костромская область, а наилучшими – Тульская область. Однако в большинстве регионов за исключением Московской и Ивановской областей в 2016 году отмечено снижение значения показателя по отношению к 2015 году, что является негативной тенденций и свидетельствует о снижении объема ВРП по видам деятельности при корректировке на уровень инфляции. Неблагоприятная ситуация (значение показателя меньше единицы) наблюдается в Брянской, Ивановской, Костромской, Смоленской и Тверской областях. Значения частных показателей результативности по видам экономической деятельности в 2016 году представлены в табл. 3.
Таблица 3 Значения частных показателей результативности в 2016 году Область/Показатель 1.1 ξ 2 ξ 1.4 ξ 3.4 ξ 5.4 ξ 1 2 3 4 5 6 Белгородская 1,392 2,112 2,278 1,820 1,964 Брянская 0,992 0,553 0,992 0,895 0,682 Владимирская 1,219 1,469 0,775 0,893 1,719 Воронежская 1,123 1,280 3,280 1,949 4,315 Ивановская 0,281 0,071 0,662 0,159 0,861 Калужская 1,483 1,421 0,778 0,349 1,681 Костромская 1,233 0,204 0,221 0,026 0,322 Курская 1,117 1,132 0,406 0,526 0,964 Липецкая 1,833 2,362 0,784 0,564 1,416 Московская 0,746 1,257 1,119 2,106 1,578 Орловская 1,641 0,265 0,377 0,782 0,330 Рязанская 1,338 1,253 0,902 0,905 1,367 Смоленская 0,712 0,740 0,770 1,095 0,544 Тамбовская 1,339 0,377 0,784 0,731 0,760 Тверская 0,896 0,699 1,076 1,037 1,464 Тульская 1,722 2,133 1,123 1,123 2,030 Ярославская 1,076 1,211 1,486 2,048 2,314 Источник: составлено авторами Для Тульской области все значения больше единицы, что можно рассматривать как наличие экономической устойчивости по выделенным видам экономической деятельности. Рассмотрим наиболее приоритетное направление развития для Тульской области, а именно сферу обрабатывающих производств. Для формирования траектории устойчивого развития воспользуемся соотношением: [ ] [ ] [ ] ( ) [ ] 2 / 1 0 1 0 1 , 1 2 2 1 ˆ ˆ ⎟⎠ ⎞ ⎜⎝ ⎛ ⋅ ⋅ ⋅ + ⋅ ⋅ ± = − − − = − XZ XZ XZ XZ s t y y T T y p n ν α , (14) где ys – стандартная ошибка, iyˆ – нестандартизованное значение показателя, вычисленное по (10), 1 , − − p n tα – коэффициент, отвечающий за доверительную вероятность (определяется по таблице распределения Стьюдента), α – уровень значимости, n – число наблюдений, p – число параметров модели; [ ] XZ – матрица входных параметров факторов состояния и воздействия, [ ]0 XZ – вектор ожидаемых значений факторов. Результаты расчета представлены на рис. 1.
Рис. 1. Траектория устойчивого развития для Тульской области. Раздел D. Обрабатывающие производства. НГи ВГ – нижняя и верхняя границы траектории, факт – фактические значения Из рисунка видно, что при общей положительной динамике в 2016 году фактическое значение объема ВРП приближается к границе заданной траектории. Это может привести к незапланированному износу основных средств, производственной «усталости» трудовых ресурсов, насыщению рынка, а также к увеличению антропогенного воздействия на окружающую среду и ухудшению экологической обстановки в регионе. В конечном итоге это повлияет на качество жизни населения. Данный вывод сделан на основании сформированной траектории, которая была построена по данным за 2007-2016 гг. Предположив, что эталонными (нормативными) значениями будут данные за 2014-2016 гг., то можно построить новую траекторию развития (рис. 2). Рис. 2. Траектория устойчивого развития для Тульской области по данным за 2014-2016 гг. Раздел D. Обрабатывающие производства 2,00E+07 3,00E+07 4,00E+07 5,00E+07 6,00E+07 7,00E+07 8,00E+07 9,00E+07 1,00E+08 1,10E+08 1,20E+08 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Траектория Факт НГ ВГ 2,00E+07 4,00E+07 6,00E+07 8,00E+07 1,00E+08 1,20E+08 1,40E+08 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Траектория Факт НГ ВГ
Видно, что в 2016 году значение показателя сместилось ближе к норма тивному значению по сравнению с рис. 1. Таким образом, можно заключить, что траектория устойчивого развития определяется точкой отсчета, то есть когда утверждаются плановые значения выделенных показателей, отражаемых в соответствующих программах социально-экономического развития. При этом можно изначально задать ее границы (например, отклонение не должно превышать 10 %). Траектория может быть скорректирована в случае, если заметны резкие отклонения от заданной траектории, например, при структурных изменениях в экономике, интенсификации производства за счет внедрения инновационных технологий, приводящих к резкому росту объема продукции при сохранении или незначительном изменении объема используемых ресурсов. Все это требует детального анализа уже на уровне предприятия. Примечание Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Тульской области в рамках научного проекта № 18-410-710001 Список литературы 1. Указ Президента Российской Федерации от 1 апреля 1996 г. № 440 «О Концепции перехода Российской Федерации к устойчивому развитию». 2. Государственный доклад о человеческом развитии в Российской Фе дерации за 2017 год / под ред. Л.М. Григорьева и С.Н. Бобылева. М.: Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации, 2017. 252с. 3. Жуков Р.А. Внедрение программных экономико-математических ком плексов в практику деятельности органов государственного управления //Фундаментальные исследования. 2015. № 9-3. С. 555-559. 4. Жуков Р.А. Некоторые аспекты оценки качества жизни и управления в социо-эколого-экономических системах: регионы Центрального федерального округа // Региональная экономика: теория и практика. 2017. Т. 15. № 7 (442). С. 1261-1275. 5. Жуков Р.А. Оценка состояния сложных систем на примере регионов Центрального федерального округа: эколого-экономический аспект // Региональные исследования. 2016. № 4 (54). С. 81-89. 6. Журавлев С.Д., Жуков Р.А., Киселев В.Д. Теоретические и методоло гические основы повышения эффективности функционирования систем государственного управления использованием земель сельскохозяйственного назначения в России: монография. Федеральное гос. бюджетное образовательное учреждение высш. проф. образования "Российская акад. нар. хоз-ва и гос. службы при Президенте Российской Федерации", Тульский фил. Тула, 2011.