Темы диссертаций по экономике » Бухгатерский учет, статистика

Методология статистического исследования структурно-динамических изменений тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Перстенева, Наталья Павловна
Место защиты	Самара
Год	2003
Шифр ВАК РФ	08.00.12

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Методология статистического исследования структурно-динамических изменений"

На правах рукописи

ПЕРСТЕНЕВА НАТАЛЬЯ ПАВЛОВНА

МЕТОДОЛОГИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ СТРУКТУРНО-ДИНАМИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ (НА ПРИМЕРЕ ЭКОНОМИКИ САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ)

Специальность 08.00.12 - Бухгатерский учет, статистика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Самара 2003

Работа выпонена на кафедре статистики Самарской государственной экономической академии

Научный руководитель - доктор физико-математических наук, профессор

Репин Олег Александрович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Прокофьев Владимир Анатольевич

Ведущая организация - Самарский институт (филиал)

Российского государственного торгово-экономического университета

Защита состоится 21 мая 2003 г. в 13.00 часов на заседании диссертационного совета К 212.214.01 при Самарской государственной экономической академии по адресу: 443090, Россия, г. Самара, ул. Советской Армии, 141, ауд. 319

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарской государственной экономической академии

кандидат экономических наук, доцент Гуськова Татьяна Николаевна

Автореферат разослан 18 апреля 2003 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Леонтьева Т. И.

1 аооз-й

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации. Практически все процессы и явления в сфере промышленного, сельскохозяйственного производства, финансов, коммерции, демографии, в социальной и политической областях, как правило, характеризуются внутренней структурой, которая с течением времени может меняться. Динамика структуры отражает изменение внутреннего содержания исследуемых объектов и их экономической интерпретации, приводит к изменению установившихся причинно-следственных связей. Именно поэтому исследование структуры и структурных сдвигов занимает важное место в статистическом анализе.

Изучению структуры экономики принадлежит одно из центральных мест в науке. Решающим условием дальнейшего развития человеческого общества в современную эпоху стало не простое расширение, количественное возрастание его параметров (численности населения, объемов производства, потребления ресурсов), а структурное изменение - переход от ресурсопотребляющей к ресурсосберегающей стратегии. На смену экспоненциальному росту потребления невозобновляемых ресурсов приходит экологически ориентированное производство. Соответственно, возрастает роль методов и показателей статистики, характеризующих структуру социальных, производственных, технологических систем, ее изменений.

В настоящее время значительным эвристическим потенциалом обладает вопрос о количественной оценке структурных сдвигов с применением методов математики и статистики. Существующие показатели, наряду с очевидными достоинствами, имеют ряд недостатков, не позволяющих считать их единственно приемлемыми.

В сложившихся условиях возрастает роль статистических исследований в познании структурных сдвигов. Различные аспекты данной проблематики в последние годы исследовались в работах Т. Н. Агаповой, А. Буз-галина, К. Гатева, М. Р. Ефимовой, В. К. Задорожного, Л. С. Казинца, А. Коганова, О. Ю. Красильникова, С. В. Курышевой, В. М. Рябцева, А. Салаи, М. М. Юзбашева и др.

Цель и задачи исследования. Целью данной диссертационной работы является исследование и совершенствование статистической методологии оценки структурно-динамических сдвигов.

Для реализации указанной цели поставлены и решены следующие задачи:

- определение структуры и структурных сдвигов как предмета статистического исследования;

- характеристика основных типов структур;

- содержательный анализ основных тенденций реструктуризации мировой и отечественной экономики;

-систематизация основных методов количественной оценки структурных сдвигов;

- исследование влияния структурных сдвигов на эффективность региональной экономики;

- практическое применение указанных методов для характеристики структурных изменений в экономике Российской Федерации и Самарской области.

Предмет исследования. Предметом диссертационной работы выступает статистическая методология анализа структурных сдвигов.

Объект исследования. Объект диссертационного исследования является универсальным, так как данная методология применима для анализа изменения любой структуры (экономической, социальной и др.). В то же время в настоящей диссертации с целью локализации объекта рассмотрены структурные сдвиги в экономике России и Самарской области.

Методологическая и теоретическая основа работы. Методологической и теоретической базой исследования послужили:

- методологические Положения Госкомстата РФ;

- труды ведущих отечественных и зарубежных авторов в области статистического исследования структурных сдвигов.

В работе использовались данные Государственного комитета Российской Федерации по сташстике, Самарского областного комитета государственной статистики и др.

В диссертационном исследовании применялись различные методы современной статистической науки: теория обобщающих статистических показателей, индексный метод, проверка статистических гипотез с помощью критериев согласия и др.

Практическая реализация указанных методов была осуществлена с помощью пакета прикладных вычислительных программ (ППП) "Я1а11вйса V. 5.5".

Научная новизна результатов исследования. Научная новизна диссертационной работы состоит в усовершенствовании методики использования качественных показателей для анализа структурных сдвигов. Исследована возможность применения методов математической статистики для измерения интенсивности структурных изменений.

В работе можно выделить следующие элементы научной новизны:

- представлены классификация и декомпозиция структур;

- осуществлена систематизация методов структурно-динамического анализа с рассмотрением особенностей каждого метода;

-адаптированы к анализу структурных сдвигов критерии согласия между выборочным и гипотетическим распределениями;

-внесены предложения по совершенствованию методологии расчета показателей структурных сдвигов Л. С. Казинца.

Практическая значимость исследования. Предложенная методика может быть использована органами статистики, государственного, регионального и муниципального управления, аналитическими и научными центрами для количественной характеристики сдвигов различных структур (экономических, социальных и иных).

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы доложены:

-на Всероссийской конференции "Перспективы развития Вожского региона", Тверь, 2000 г.;

-Международной научно-практической конференции "Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права", Москва, 2000 г.;

- Втором Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (летняя сессия), Самара, 2001 г.;

-Международной конференции "Математическое моделирование, статистика и информатика в современном управлении экономикой", Самара, 2001 г.;

- Международной научно-практической конференции "Экономическое и межкультурное пространство в период глобализации" (Дни Германии в Самаре), Самара, 2002 г.;

- научных конференциях профессорско-преподавательского состава Самарской государственной экономической академии в 2000-2001 гг.

Публикации. Основные положения диссертации представлены в 6 работах общим объемом 1,3 печ. л., опубликованных в материалах конференций и сборниках научных трудов.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы исследования, определены его цель, задачи, предмет и объект, научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе "Теоретические основы статистического исследования структурно-динамических изменений" рассмотрены понятия структуры и структурных сдвигов; дана классификация структур; проведен содержательный анализ основных тенденций структурно-динамических изменений как в экономике нашей страны, так и в экономике развитых стран.

Признано многообразие подходов к термину "структура", из которых наиболее интересными автору представляются философский и статистический.

Согласно первому подходу, "структура" (лат. "в^исШта" - "строение") -это философская категория, соотносительная с категориями "качество" и "количество", характеризующая принцип, способ взаимосвязей элементов системы, их упорядоченность. Она тесно связана с категориями "часть" и "целое", но отнюдь не тождественна им. Соответственно, структурные изменения суть изменения упорядоченности, т.е. взаимосвязей элементов системы, которые относительно безразличны к количеству и качеству системы, но приводят на определенном этапе к ее качественным превращениям и влияют на ее количество.

С учетом специфики настоящего исследования выделена приоритетность статистического подхода, согласно которому структура - это совокупность элементов социально-экономических явлений, обладающих определенной устойчивостью внутригрупповых связей при сохранении основных свойств, характеризующих эту совокупность как целое.

Иными словами, структура есть состав изучаемого целого, выраженный в относительных величинах. Из этого следует, что для ее характеристики используются относительные показатели, определяющие долю (или удельный вес) части в целой совокупности.

Многообразие структурируемых объектов и классификационных признаков является камнем преткновения для решения весьма важного вопроса о классификации структур. Прежде всего можем разграничить структуры по временному фактору. Моментные структуры характеризуют строение социально-экономических явлений по состоянию на определенные моменты времени и отображаются посредством моментных относительных показателей, как правило, на начало и на конец периода (например, структура персонала фирмы на начало года). Интервальные структуры характеризуют строение социально-экономических явлений за определенные периоды времени - дни, недели, месяцы, кварталы, годы (например, структура импорта и экспорта в отчетном году).

В литературе1 различают несколько видов структур по числу и характеру признаков, лежащих в их основе:

- простую (одномерную), образованную по одному классификационному признаку и характеризуемую долей отдельных элементов в общем итоге;

- иерархическую (древовидную), под которой авторы понимают сложную структуру, образуемую при последовательном дроблении системы на все более однородные группы элементов. Она состоит из нескольких уровней ("шагов" дробления). В качестве примера можно указать: структуру экономики по отраслям, подотраслям; структуру товарооборота по группам товаров, их видам, сортам, размерам;

- балансовую, включающую классификацию по двум направлениям одного и того же признака (например, структура средств предприятия в бухгатерском балансе: по источникам этих средств - пассив, по их вещественной форме - актив);

- многомерную с пересекающимися признаками, когда общий объем признака подразделен по одному группировочному признаку, а затем каждый групповой и общий объем снова подразделены по другому признаку (к примеру, структура потребления электроэнергии по регионам и типам электростанций).

В диссертации дан авторский вариант классификации (см. рисунок), согласно которому структуры делятся на содержательные, признаковые и компонентные.

1 См., например: Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учеб. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 480 с. 6

Содержательные, имманентные (типологизация)

Социально-экономические структуры

Признаковые

' 1 Г 1 Г ' г 1 ' 1

1 2 3 4 5 6

Компонентные

1 ' 1 г 1 ' 1 Г ' ' 1 ' 1

7 8 9 10 11 12 13 14

-трудовые

-структура

основных

-структура

оборотных

фондов и др.

-простые -комбинационные -многомерные и др.

Рис. Декомпозиция структур экономики*

* Цифрами обозначены виды структур 1 - инсплуциональные, 2 - отраслевые, 3 - рыночные, 4 - территориальные, 5- воспроизводственные, б - технологические, 7 - социально-демографические, 8 - производственно-ресурсные, 9 - инфраструктурные, 10 - финансово-ресурсные, 11 - инвестиционные, 12 - цриродно-ресурсные, 13 - информационные, 14 - организационные, управленческие.

Важным вопросом является ранжированность структур, т.е. их приоритетность в анализе, например, изменений в экономике страны. В настоящее время наиболее значимой признана секторная классификация.

Некоторые структуры сейчас проходят период трансформации, когда прежние градации отмирают, а новые еще не сформированы. Вышесказанное относится, в частности, к социальной структуре общества. В Советском Союзе существовала так называемая классовая структура (рабочие, крестьяне и интелигенция), которая базировалась на идеологии приоритета классовых отношений. Она предполагала выделение различных социально-экономических типов населения (классов) в соответствии с их отношением к средствам производства.

В настоящее время данная структура потеряла свою актуальность. Весьма остро стоит вопрос о стратификации российского общества, и здесь пересекаются взгляды представителей различных наук, прежде всего - статистики и социологии.

Более глубокий, содержательный анализ изучаемых явлений возможен не столько при рассмотрении особенностей структуры того или иного объекта, сколько при исследовании происходящих в ней изменений. Изучение структурных сдвигов - одна из важнейших задач современной науки. В статистическом аспекте структурные сдвига понимаются как изменение долей отдельных групп в совокупности. Методология статистического исследования изменений в структуре социально-экономических явлений универсальна и применяется на различных уровнях.

Исследуя динамику структуры мировой экономики и экономики России за послевоенные годы, автор диссертации пришел к выводу, что между ними имеются как сходства, так и различия. Так, мировой и отечественной экономической системам свойственно движение в сторону постиндустриального общества, в котором доминирующий удельный вес в валовом внутреннем продукте (ВВП) занимает сфера услуг.

В то же время характерная для развитых стран тенденция приоритетного развития наукоемких, высокотехнологичных отраслей в Российской Федерации в настоящее время отсутствует. В нашей стране основное внимание сконцентрировано на сырьевых отраслях, что фактически ставит Россию в один ряд с развивающимися странами.

Вторая глава "Статистические методы изучения структурно-динамических изменений" посвящена статистическим методам оценки структурно-динамических изменений. Дан подробный анализ сущности, достоинств и недостатков существующих статистических показателей (Т. Н. Агаповой, К. Гатева, Л. С. Казинца и др.), в том числе исследована возможность применения критериев согласия при анализе сдвигов в структуре; рассмотрены возможные направления прикладного анализа структурных сдвигов на основе указанных показателей; исследовано влияние данных сдвигов на эффективность региональной экономики.

Основной задачей статистического анализа структурных сдвигов является количественная и качественная их оценка. Исходным звеном анализа выступает построение структурных группировок за ряд периодов, в кратком виде позволяющих охватить данные о динамике состава изучаемой совокупности.

Для статистической оценки структурных сдвигов использован ряд методов, описанных в статистической литературе. Наиболее простым и распространенным является метод частных показателей - абсолютных приростов, темпов роста и прироста. На основе их расчета можно сделать вывод, что структурные сдвиги суть следствие неравномерной интенсивности изменения объема отдельных частей совокупности, т.е. различий в темпах роста этих частей. Данные показатели весьма ограничены в анализе структурных сдвигов, так как позволяют осветить изменение только отдельных частей совокупности и не дают обобщающей характеристики изменений во всей структуре.

Одним из первых систему показателей структурных сдвигов предложил Л.С. Казинец. Эти показатели позволяют в ходе исследования решать достаточно большой спектр задач, например: сравнивать степень резкости структурных сдвигов за несколько периодов, характеризовать интенсивность структурных различий по территориям, давать оценку структурных сдвигов в двух совокупностях, относящихся к одной и той же изучаемой единице (например, одному региону).

На основе оценки положительных и отрицательных сторон данных показателей автором диссертации сделан вывод, что наибольший интерес представляют коэффициенты относительных структурных сдвигов, так как именно они, будучи сводными показателями структурных сдвигов, вместе с тем оценивают равномерность изменения отдельных частей целого в динамике.

В диссертации отмечен ряд особенностей коэффициентов структурных сдвигов. Прежде всего они зависят от количества групп (частей), выделяемых в составе изучаемой совокупности. Укрупнение (или разукрупнение) этих частей приводит к изменению величины указанных коэффициентов, поэтому они сопоставимы лишь при исчислении по одинаковому* кругу позиций в изучаемой совокупности.

Вычисление коэффициентов относительных структурных сдвигов невозможно тогда, когда одна из рассматриваемых групп в базисном периоде отсутствовала, т.е. ее доля была равна нулю. В данном случае нельзя вычислить темп роста удельного веса этой части (деление на нуль запрещено), следовательно, нельзя определить также и коэффициент относительных структурных сдвигов. В то же время вычисление коэффициентов абсолютных структурных сдвигов возможно всегда.

Для того чтобы получить возможность грамотно интерпретировать результаты, необходимо обладать информацией о том, в каком диапазоне находятся возможные значения исчисляемых коэффициентов. Объединяет их то, что чем больше расхождение в структурах, тем большее количественное значение они имеют. Кроме того, коэффициенты относительных структурных

сдвигов количественно ограничены. Так, линейный коэффициент имеет диапазон от 0 до 200 %. Квадратический коэффициент изменяется от 0 до 1000 %, однако имеет одну важную особенность: если в базисном периоде удельные веса каких-либо групп (двух и более) максимально близки к нулю (менее 0,3 %), то его значение может превышать 1000. По мнению автора диссертации, в этом состоит основной недостаток данных коэффициентов. Кроме того, их значения не шкалированы, т.е. не существует четкого критерия идентификации их количественной меры.

Для устранения недостатков показателей Л.С. Казинца автором (совместно с В.М. Рябцевым) предложены два коэффициента, которые являются модификациями линейного и квадратического коэффициентов структурных сдвигов. В данном случае соответствующие показатели примут следующий вид:

1) модификация линейного коэффициента:

Примечание. (11 и <12 - соответственно, доли каждой группы в базисном и отчетном периодах.

Отличительной чертой данных показателей является независимость о г периода, выбранного в качестве базисного. Действительно, в числителях формул доля отчетного периода (с12) делится на среднюю долю (из двух периодов).

Кроме того, если в каком-либо периоде по одной из градаций значение удельного веса будет равно 0, то, в отличие от аналогичных показателей Л.С. Казинца, расчеты будут иметь математический смысл.

Значения предложенных в диссертации индексов варьируют от 0 (поная тождественность структур) до 1 (поная противоположность структур). Поскольку данные показатели проходят стадию апробации, шкала значений для них еще не разработана.

В статистике используются также обобщающие показатели структурных сдвигов, в разработке которых приняли участие К. Гатев, С. В. Куры-шева, В. М. Рябцев, А. Салаи и др.

Формула интегрального коэффициента структурных сдвигов К. Гатева:

Ьохнсм)- I й1+А2 '

2) модификация квадратического коэффициента:

1((12-с11)2

ХИНГ 1 Х> Х

]1с122+1С112

Как и показатели абсолютных структурных сдвигов Л.С. Казинца, данный коэффициент, в принципе, также основан на разностях удельных весов, однако при данном способе нормирования он учитывает значения самих удельных весов обоих периодов.

В качестве недостатка можно отметить отсутствие реального смысла знаменателя.

Венгерский ученый А. Салаи предложил свой вариант обобщающего показателя структурных сдвигов:

где п - число градаций.

Недостаток: его значения зависят от числа градаций. Он не может быть рассчитан, если доли в каждом периоде какой-либо группы равны 0. В этом случае будут нарушены правила элементарной арифметики: в числителе подкоренной дроби получится деление на 0. Кроме того, если хотя бы одна из долей равна 0 (даже при условии идентичности всех остальных), значение этою коэффициента резко возрастает и практически достигает 1.

В середине 90-х гт. XX в. В.М. Рябцев предложил свой вариант обобщающего показателя структурных сдвигов (1л):

= аг-ё!)2 к ^(аг-ин)2'

Смысл критерия состоит в отношении фактической меры расхождения значений компонентов двух структур к их максимально возможному значению. Действительно, при экстремальных значениях компонентов структур:

1(<12-<11)2 = 1(с12+с11)2.

Сравнительный анализ особенностей каждого индекса привел к выводу, что наиболее удобным в статистическом исследовании является индекс В.М. Рябцева (1К), одно из достоинств которого - наличие шкалы значений.

В попытках найти наиболее точный критерий оценки интенсивности структурных сдвигов автор диссертации обратися к приемам и методам математической статистики, в частности, к критериям согласия. Были рассмотрены возможности адаптации к анализу структурных сдвигов таких показателей, как критерии %2 К. Пирсона, В. И. Романовского, А. Н. Комогорова. Адаптация их оказалась впоне возможна; результаты расчетов показали идентичность результатам по ранее рассмотренным коэффициентам. Однако следует признать, что данное направление статистического анализа еще нуждается в теоретической доработке.

Чтобы оценить, насколько статистически значимы полученные результаты, а соответственно, и существенны сдвиги в структуре экономики,

можно сравнивать структурные сдвиги й помощью критерия "хи-квадрат". Поскольку в данном случае этот критерий используется не для оценки близости частот (частей) эмпирического и теоретического распределений, как это традиционно принято в математической статистике, формула критерия "хи-квадрат" представлена следующим образом:

^r(d2-dl f Х Л dl '

Чем больше разность между значениями долей двух периодов, тем больше величина критерия Пирсона. Для того чтобы сделать вывод о существенности структурных изменений, расчетное значение критерия х2расч сравнивается с табличным значением %2табл при соответствующем числе степеней свободы и уровне значимости. Уровень значимости выбирается таким образом, что Р (х2Расч >Х2табл) = (величина а принимается равной 0,05 или 0,01).

В классическом варианте математической статистики число степеней свободы равно п-г-1, где п - число групп в совокупности, г - число условий, которые предполагаются выпоненными при вычислении теоретических частот. Так как при вычислении частот нормального распределения в качестве оценок генеральной средней и дисперсии используются соответствующие выборочные характеристики, для проверки гипотезы о нормальности число степеней свободы равно (к-3). Однако в диссертационном исследовании речь идет о проверке гипотезы не близости эмпирических и теоретических частот рядов распределения, а близости сгтруюур, поэтому автором использован не классический вариант критерия Пирсона, а его аналог.

В данном случае возможны две ситуации:

1 ) х2Расч > Х^таблэ что означает существенность структурных сдвигов;

2) Х2расч ЧХ2табт что означает незначительность структурных сдвигов.

C.B. Курышева предлагает модифицированный вариант критерия Пирсона, формулу расчета которого она представляет следующим образом:

bi.^.M,

d2n2+dlnl

где ni, п2 - общее число единиц в ряду распределения I или 2. В формуле учитывается число наблюдений каждого ряда.

Поскольку в рассматриваемых совокупностях число групп одинаковое, в диссертации предложен такой вариант формулы:

Расчетное значение величины, аналогичной статистике %2, весьма чувствительно реагирует на малейшие изменения удельного веса каждого элемента структуры, поэтому принимает широкий спектр значений. При

незначительных структурных сдвигах эта величина близка к 0, что с высокой степенью вероятности позволяет подтвердить основную гипотезу о сходстве двух структур.

Верхний предел у2-критерия зависит от числа позиций. Например, в совокупностях, состоящих из трех и четырех групп, максимальное значение критерия, соответственно, 6 и 8.

Классический вариант математико-статистического анализа предполагает сравнение расчетного показателя данного критерия /и2рас,, с табличным значением х2табл- Поскольку при числе степеней свободы (п-1) по совокупностям с тремя или четырьмя группами табличное значение почти всегда более 6 (8) при уровне значимости до 0,05, то автор диссертации считает нецелесообразным проведение такого сравнения для оценки структурных сдвигов.

Для характеристики структурных сдвигов в диссертации предложено также рассчитать аналог критерия Романовского по следующей формуле:

|хЧк-1)|

где к - число групп, а величина (к-1) есть число степеней свободы.

Если данное отношение меньше 3, расхождение между двумя структурами несущественно, и наоборот.

Критерий В.И. Романовского состоит в том, что математическое ожидание х2 равно числу к-3, а дисперсия - удвоенному числу степеней свободы 2(к-3). Следовательно, вероятность отклонения хи-квадрат на Зо2 Ч Зы2к близка к 1.

Наиболее оптимальным для решения поставленной задачи автор диссертации считает показатель, полученный исходя из критерия согласия А.Н. Комогорова. Суть его модификации сводится к расчету критерия, основанного на расчете максимальной разности между значениями накопленных частот (долей) той и другой структуры:

ёп = тах|82-81| ,

где Б2, - соответственно, накопленные частоты (доли) отчетной и базисной совокупности

Значения критерия варьируются от 0 (тождественность структур) до 1 (поное различие структур), что позволяет составить шкалу оценки меры существенности различий структур.

Кроме того, у критерия А.Н. Комогорова есть ряд особенностей. Например, если к групп совокупности, состоящей из п групп, были представлены только в базисном периоде, а в отчетном их доли равнялись 0, в то время как другие п-к групп, наоборот, были представлены только в отчетном периоде, то величина критерия с!п всегда будет равна 1. При этом сами значения долей роли не играют.

Для оценки влияния структурного фактора на уровень развития регионов РФ в диссертации использовались стандартные методы корреляционно-

регрессионного анализа. Они нашли применение в исследовании влияния сдвигов в отраслевой структуре промышленности в регионах России на региональные показатели, играющие важную роль в характеристике социально-экономического развития: валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения, рентабельность промышленного производства, соотношение доходов и прожиточного минимума (индикатор уровня жизни).

Факторами-аргументами регрессионных моделей являются показатели удельного веса (%) продукции отдельных отраслей промышленного производства в валовом региональном продукте:

Х1 - электроэнергетики;

Х2 - топливной промышленности;

Х3 - черной металургии;

Х4 - цветной металургии;

Х5 - химической промышленности;

Xл - машиностроения и металообработки;

Х7 - лесной, деревообрабатывающей и целюлозно-бумажной промышленности;

Х8 - промышленности строительных материалов;

Х9 - стекольной и фарфорово-фаянсовой промышленности;

Хю - легкой промышленности;

Хц - пищевой промышленности;

Хп - мукомольно-крупяной промышленности.

Многофакторная регрессионная модель зависимости показателя производства валового регионального продукта на душу населения (У 1) от показателей отраслевой структуры промышленности имеет следующий вид: У, = 17682,0 - 96,3 X! + 273,5 Х2 + 78,2 Х4 - 389,2 Х8 -

- 328,1 Х9- 145,1 Х10 - 1165,9 Х)2. (1)

Все коэффициенты регрессии значимы по ^критерию. Коэффициент множественной корреляции (Я) составил 0,714. Коэффициент детерминации (Б = Я2) показывает, что территориальная вариация ВРП на 51,0 % определяется совокупной вариацией факторных признаков, включенных в данную модель. Ведущее место по степени влияния оказывает удельный вес мукомольно-крупяной промышленности, а также топливной, фаянсовой и промышленности строительных материалов.

Модель адекватна по Р-критерию: его расчетное значение составило 10,11, что превышает табличное (2,17).

Числовым значениям коэффициентов уравнения регрессии можно дать экономическую интерпретацию. Так, увеличение доли топливной промышленности на 1 п.п. приводит к повышению стоимости валового регионального продукта в расчете на одного жителя на 273,5 тыс. руб. при осредненном влиянии других факторов-аргументов модели и элиминировании влияния неучтенных факторов. Аналогичное (по знаку) воздействие оказывает возрастание доли продукции цветной металургии - прирост ВРП составляет 78,2 тыс. руб. Указанные отрасли вносят самый существенный вклад в формирование добавленной стоимости на уровне региона.

Напротив, рост на 1 пункт удельного веса продукции мукомольно-крупяной, строительной, стекольной, фаянсовой, легкой промышленности и электроэнергетики ведет к снижению размера ВРП на душу населения (соответственно: на 1165,9 тыс. руб.; 389,2; 328,1; 145,1; 96,3 тыс. руб.). Рассматриваемые отрасли, как правило, переживают определенный кризис в настоящее время. Из вышеназванных отраслей особое место занимает электроэнергетика, которая имеет большой производственный потенциал, но в силу ряда экономических причин (кризис неплатежей, регулирование цен на продукцию, большие задоженности поставщикам газа, снижение уровня оплаты труда, старение основных фондов и др.) она находится в группе отраслей, переживающих спад.

Расчеты частных коэффициентов детерминации показывают, что территориальные различия доли топливной промышленности в регионе на 27,2 % определяют вариацию уровня ВРП. На втором месте - мукомольно-крупяная промышленность (8,9 %), далее - промышленность строительных материалов (7,5 %). Влияние территориальной дифференциации доли фаянсовой промышленности практически не сказывается (0,7 %).

На основе расчета частных коэффициентов эластичности можно заметить, что наиболее сильно уровень ВРП эластичен по отношению к удельному весу мукомольно-крупяной промышленности: с увеличением на 1 % значения данного факторного признака ВРП на душу населения снижается на 0,190 %. Аналогичное изменение доли топливной промышленности приводит к росту ВРП на 0,181 %. Влияние вариации доли других отраслей менее заметно.

Многофакторная регрессионная модель зависимости показателя рентабельности промышленного производства (У2) от показателей отраслевой структуры промышленности имеет следующий вид:

%= 15,213 - 0,128 X, + 0,051 Х3 + 0,181 X, + 0,179 Х5 -

- 0,258 Х8+0,203 Х,0-1,271 Х12. ( )

Модель адекватна по Б-критерию, так как его расчетное значение (5,021) превышает табличное. Коэффициент множественной корреляции равен 0,584. Коэффициент детерминации показывает, что территориальная вариация рассматриваемого результативного признака на 34,1 % определяется вариацией включенных в модель факторных признаков.

По приоритетности влияния на показатель рентабельности ведущее место занимает удельный вес продукции мукомольно-крупяной промышленности: при его повышении на 1 п.п. уровень рентабельности снижается на 1,271 п.п. Следующей по значимости выступает промышленность строительных материалов (уменьшение уровня рентабельности на 0,258 п.п.). Эти отрасли, а также электроэнергетика относятся к разряду низкорентабельных, в то время как преобладание в регионе предприятий металургии и химической промышленности способствует высокому значению показателя общей рентабельности промышленного производства.

Согласно значениям частных коэффициентов детерминации, территориальная вариация значений первого из названных показателей на 51,0 %, второго - на 6,5 %, третьего - на 4,3 % определяет вариацию данного ре-

зультативного показателя. Практически не сказывается влияние изменения доли продукции черной металургии и электроэнергетики.

Многофакторная регрессионная модель зависимости одного из ключевых показателей уровня жизни населения - соотношения среднедушевого дохода и прожиточного минимума (У3) - от показателей отраслевой структуры промышленности имеет следующий вид:

У3= 218,097- 1,357 Х^ 0,520 Х2- 2,164 Х8- 6,955 Х,2. (3)

Расчетное значение Р-критерия (2,829) превышает табличное, что говорит об адекватности построенной модели. С другой стороны, коэффициент множественной корреляции равен 0,371, т.е. территориальная вариация рассматриваемого результативного признака лишь на 13,7 % определяется вариацией включенных в модель факторных признаков, что свидетельствует о наличии иных факторов, более значительно влияющих на региональные различия данного результативного показателя.

Приоритетное (отрицательное) влияние на результативный показатель имеют доли продукции мукомольно-крупяной промышленности, промышленности строительных материалов и электроэнергетики. Это объясняется низким уровнем доходов работников данных предприятий. Наличие в регионах с высоким уровнем жизни и доходов крупных предприятий топливной промышленности привело к тому, что доля продукции этой отрасли играет положительную роль в формировании результативного показателя.

На основе построенных многофакторных моделей был сделан общий вывод: приоритетное влияние на вариацию рассмотренных социально-экономических показателей оказывают изменения в доле продукции мукомольно-крупяной промышленности и промышленности строительных материалов, причем эта зависимость носит обратный характер. Данное обстоятельство можно объяснить низкой доходностью и низкой рентабельностью указанных отраслей, вследствие чего в регионах с высоким удельным весом их продукции ниже уровень социально-экономического развития.

В третьей главе "Статистические методы анализа процесса реструктуризации экономики региона (на примере Самарской области)" проведено детальное исследование структурных сдвигов в экономике Самарской области на основе рассмотренных методов анализа. Были исследованы изменения в отраслевой структуре, структуре доходов и расходов населения, структуре инвестиций, структуре форм собственности, т.е. в тех структурах, сдвиги в которых наиболее поно характеризуют изменения в экономике региона, его инвестиционной активности, уровне жизни населения.

Проведенный анализ отраслевой структуры экономики Самарской области показал, что в структуре производства ВРП произошли небольшие изменения. Как и в целом по России, имели место снижение доли отраслей по производству товаров и, соответственно, рост доли отраслей, оказывающих услуги.

Заметные структурные сдвиги имели место в рамках производства промышленной продукции (табл. 1). В 1999 г. в Самарской области значительно возросла доля машиностроения и металообработки и, напротив, резко сократилась доля топливной промышленности, несмотря на то, что в 1995 г. эта отрасль была второй по значению в Самарской области.

Таблица 1

Отраслевая структура промышленного производства в Самарской области (СО) и Российской Федерации (РФ)

Отрасли промышленности СО РФ

1995 1999 1999

Электроэнергетика 9,7 7,5 10,1

Топливная 14,6 6 16,9

Черная металургия 0,2 0,2 8,3

Цветная металургия 3,6 2,3 10,1

Химическая и нефтехимическая 12,5 10,8 7,3

Машиностроение и металообработка 46,2 58,9 19,2

Лесная, деревообрабатывающая и целюлозно-бумажная 0,6 0,3 4,8

Промышленность строительных материалов 3,3 2,5 2,9

Стекольная и фарфоро-фаянсовая од 0,1 0,4

Легкая 0,6 0,2 1,7

Пищевая 6,7 9,3 14,7

Мукомольно-крупяная 1,6 1,4 1,9

Другие 0,3 0,5 1,7

ИТОГО 100 100 100

СО 1999/1995 РФ/СО

Ьдбс, ср. лин. КОЭ( ). абс. стр. разл., п.п. 2,38 6,65

LДЩ, ср. лин. коэ< ). отн. стр. разл., п.п. 4,41 12,07

ffrf,., ср. кв. коэф. абс. стр. разл., % 31,00 86,40

ffoiH ! ср. кв. коэф. отн. стр. разл., % 33,96 106,85

Loth (Mi 0,168 0,455

ffoth (Ml 0,203 0,520

Кннт (К. Гатева) 0,198 0,614

IT 0,237 0,554

0,141 0,482

0,873 6,027

Критерий В. И. Романовского 2,271 1,219

dД (критерий А. Н. Комогорова) 0,138 0,294

Сравнение структур промышленного производства Самарской области и России позволило сделать вывод о существенном уровне различий между ними. Несомненно, основная причина этого кроется в специализации области, связанной с машиностроением. Наоборот, доля черной металургии по России больше аналогичного показателя Самарской области почти в 40 раз, лесной, деревообрабатывающей и целюлозно-бумажной промышленности - в 16 раз.

Анализ инвестиционной структуры показал, что основные различия в структуре инвестиций между Россией и Самарской областью наблюдаются по вложениям в отрасль заготовок (в области их доля меньше общероссийского значения на 95 %), в лесное хозяйство (на 80 %) и в строительство (больше на 72 %). Такие результаты в целом характеризуют уровень развития соответствующих отраслей в Самарской области.

Если по России четко видна доминирующая позиция топливной промышленности, которая является основным потребителем инвестиций (20,8 % в общей структуре инвестиций), то в Самарской области имеются "три кита": ма-

шиностроение, топливная промышленность и нефтехимия. В целом результаты сравнения отраслевой структуры инвестиций совпадают с результатами сравнения отраслевой структуры промышленной продукции.

В составе доходов населения Самарской области произошли весьма заметные структурные сдвиги по сравнению с Российской Федерацией (см. табл. 2). Эти различия проявились прежде всего в сокращении доли доходов от собственности и официальной оплаты труда работников.

Таблица 2

Структура использования денежных доходов населения в Самарской области (СО) и Российской Федерации (РФ)

Денежные доходы СО РФ

1995 1999 1995 1999

Оплата труда 49,7 32,8 37,8 35,8

Доходы от предпринимательской деятельности 22,8 17,1 16,4 12,7

Социальные трансферты 13,9 9,3 13,1 13,6

Доходы от собственности 9,2 4,8 6,5 7,4

Другие 4,4 36,0 26,2 30,5

ИТОГО 100 100 100 100

СО 1999/1995 РФ/СО РФ 1999/1995

ср. лин. коэф. абс. стр. разл., п.п. 12,64 3,96 2,28

Lm, ср. лин. коэф. ora. стр. разл., п.п. 16,48 4,10 2,73

ОаВс, ср. кв. коэф. абс. стр. разл., % 63,20 19,80 11,40

fftmL! Ф- кв. коэф. отн. стр. разл., % 154,19 22,45 13,38

LДTД (м\ 0,225 0,101 0,058

<7Чтн M1 0,259 0,117 0,069

Каят (К. Гатева) 0,473 0,125 0,085

Ir 0,403 0,149 0,074

0,355 0,089 0,060

1,564 0,130 0,046

Критерий В. И. Романовского 0,861 1,368 1,398

dД (критерий А.Н. Комогорова) 0,316 0,055 0,043

В отличие от Самарской области в Российской Федерации не было существенных сдвигов в структуре доходов. Кроме того, в струюуре расходов по указанным территориям существенных различий также не наблюдалось.

Автором сделан вывод о более динамичном характере развития экономической и социальной сферы Самарской области в отличие от РФ, что связано с опережающими темпами роста предпринимательской деятельности в данном регионе.

Актуальным для переходной экономики является анализ структурных сдвигов в институциональной сфере. По численности предприятий в Самарской области лидерство принадлежит предприятиям частной формы собственности, однако по объему промышленной продукции и численности работников на первый план выходят предприятия иных форм собственности - смешанной, иностранной, совместной. Для Российской Федерации характерны аналогичные изменения.

Несмотря на возрастание удельного веса инвестиций в частный сектор в Самарской области, он все равно является более пассивным по сравне-

нию с общероссийскими показателями, а в некоторых аспектах уступает сектору государственному.

С помощью индексного метода автором проведен анализ динамики среднего уровня показателя региональной затратной эффективности и выявлено влияние на нее отдельных факторов.

Уровень обобщающего затратного показателя эффективности производства товаров и услуг рассчитан по формуле

V _ ВДС

где Уэ - уровень затратной эффективности; ВДС - валовая добавленная стоимость в отраслях экономики региона; ПП - промежуточное потребление.

Наибольшая эффективность экономики Самарской области была достигнута в 1994 г., когда имел место абсолютный максимум данного показателя. Каждый рубль затрат на производство приносил 1,122 руб. продукции (в виде добавленной стоимости). Уровень затратной эффективности производства товаров составлял 38,4 % к уровню эффективности производства услуг. Спад в 1995-1997 гг. оказася достаточно глубоким, чтобы экономика региона не восстановила прежнего уровня эффективности.

В последние годы положительная динамика наблюдается только в сфере производства товаров, а также нерыночных услуг, где показатель уровня затратной эффективности, начиная с 1998 г., превысил единицу. Сближение уровней затратной эффективности производства товаров и производства услуг в постдефотный период свидетельствует об улучшении условий перелива капитала в производственный сектор. Несмотря на это, сфера производства рыночных услуг остается самой выгодной для вложения капитала: значение показателя эффективности в ней в течение рассматриваемого периода превышало 2, т.е. каждый рубль затрат на производство услуг приносил более 2 руб. полезного результата.

Наибольшее влияние на динамику показателя затратной эффективности оказывает изменение в структуре промежуточного потребления по отраслям, в то время как сама указанная структура изменилась незначительно. Индекс структурных сдвигов составляет 122,6 %. Это означает: вследствие изменений в отраслевой структуре экономики региональная эффективность производства повысилась на 22,6 %, что обусловливается ростом удельного веса отраслей с более высоким уровнем эффективности - операций с недвижимостью, страхования, информационно-вычислительного обслуживания. В то же время основной индикатор интенсивности изменения структуры - линейная мера интенсивности изменения удельного веса промежуточного потребления отраслей Самарской области - равен:

=0,042,

норм 2 2

т.е. 4,2 % от максимально возможного изменения.

Начиная с 1995 г. средний уровень эффективности производства в Самарской области стабильно возрастает, причем за счет изменения эффективности производства в отдельных отраслях он снижается. Следова-

- 3 5 7 4157^

тельно, положительный прирост региональной эффективности обеспечивается за счет структурных сдвигов в экономике области.

На основании проведенного исследования можно сделать следующий вывод: предложенная методика позволила выявить ведущие факторы повышения эффективности общественного производства, что в первую очередь связано с необходимостью реструктуризации экономики.

В заключении работы сформулированы основные результаты проведенного исследования.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Перстенева Н. П. Эффективность реструктуризации экономики региона // Перспективы развития Вожского региона: Материалы Всерос. заочной конф. Вып. 2 / Твер. гос. техн. ун-т. - Тверь, 2000. - 0,1 печ.л.

2. Перстенева Н. П., Токарев Ю. А. Анализ влияния изменений отраслевой структуры производства на эффективность региональной экономики на основе регрессионных моделей И Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права: Науч. тр. III Междунар. науч.-практ. конф. Ч. 2. Экономика / МГАПИ. - М., 2000. -0,4/0,2 печ. л.

3. Перстенева Н. П. Оценка эффективности региональной экономики на основе регрессионных моделей // Вестн. молодых ученых / Самар. гос. экон. акад. - 2001. - № 1. - 0,25 печ.л.

4. Перстенева Н. П. Оценки меры сходства и различия структуры статистических совокупностей // Обозрение прикладной и промышленной математики. Т. 8. Вып. 1.-М.: ТВП, 2001. - 0,1 печ.л.

5. Перстенева Н. П. Структурно-динамические изменения потреби- I тельских доходов и расходов в Российской Федерации // Математическое | моделирование, статистика и информатика в современном управлении экономикой: Тр. Междунар. конф., 25-28 июня 2001 г. - Самара: Изд-во I Самар. гос. экон. акад., 2001. - 0,4 печ.л. (

6. Перстенева Н. П. Тенденции реструктуризации мировой экономики // Экономическое и межкультурное пространство в период глобализации (Дни Германии в Самаре): Материалы междунар. конф., 25-26 апр. 2002 г. Ч. 1. - Самара: Изд-во Самар. гос. экон. акад., 2002. - 0,25 печ. л.

Лицензия ИД № 06360 от 30.11.2001 г. Подписано в печать 15.04.2003 г. Формат 60x84/16. Бум. писч. бел. Печать офсетная. Гарнитура лTimes New Roman. Объем 1,0 печ. л. Тираж 100 экз. Заказ № iDj,

Отпечатано в типографии СГЭА.

Самара, ул. Советской Армии, 141.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Перстенева, Наталья Павловна

Введение.

Глава 1. Теоретические основы статистического исследования структурно-динамических изменений.

1.1 Структурно-динамические изменения в экономике как категория статистической науки

1.2 Основные классификации структур экономики

1.3 Тенденции реструктуризации экономики в современном мире.

1.4 Направления структурно-динамических изменений в условиях переходной экономики.

Глава 2. Статистические методы изучения структурно-динамических изменений

2.1 Частные показатели структурных сдвигов.

2.2 Показатели структурных изменений J1.C. Казинца.

2.3 Обобщающие показатели структурных изменений

2.4 Критерии математической статистики в изучении различий структур.

2.5 Анализ эффективности структуры региональной экономики на основе регрессионных моделей.

Глава 3. Статистические методы анализа процесса I реструктуризации экономики региона (на примере Самарской области).

3.1 Структурно-динамический анализ изменений в отраслевой структуре экономики региона.

3.2 Структурно-динамический анализ доходов и расходов населения региона.

3.3 Эволюция структуры экономики региона по формам собственности

3.4 Индексный анализ структурных изменений и их влияние на результативные показатели региональной экономики.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методология статистического исследования структурно-динамических изменений"

Практически все процессы и явления в сфере промышленного, сельскохозяйственного производства, финансов, коммерции, демографии, в социальной и политической областях, как правило, характеризуются внутренней структурой, которая с течением времени может меняться. Динамика структуры отражает изменение внутреннего содержания исследуемых объектов и их экономической интерпретации, приводит к изменению установившихся причинно-следственных связей. Именно поэтому исследование структуры и структурных сдвигов занимает важное место в статистическом анализе.

Изучению структуры экономики принадлежит одно из центральных мест в науке. Решающим условием дальнейшего развития человеческого общества в современную эпоху стало не простое расширение, количественное возрастание его параметров (численности населения, объемов производства, потребления ресурсов), а структурное изменение - переход от ресурсопотребляющей к ресурсосберегающей стратегии. На смену экспоненциальному росту потребления невозобновляемых ресурсов приходит экологически ориентированное производство. Соответственно, возрастает роль методов и показателей статистики, характеризующих структуру социальных, производственных, технологических систем, ее изменений.

В настоящее время значительным эвристическим потенциалом обладает вопрос о количественной оценке структурных сдвигов с применением методов математики и статистики. Существующие показатели, наряду с очевидными достоинствами, имеют ряд недостатков, не позволяющих считать их единственно приемлемыми.

В учебной литературе по общей теории статистики до недавнего времени практически отсутствовала глава об изучении структуры и её изменений. В новых изданиях этой тематике уделяется большее внимание, однако не хватает системности в изложении материала. Это затрудняет восприятие многообразия показателей структурных сдвигов. Следовательно, перед теоретической статистикой стоит задача совершенствования, упорядочения методов статистического изучения структуры социальных, производственных, экономических и иных систем, её динамики.

В сложившихся условиях возрастает роль статистических исследований в познании структурных сдвигов. Различные аспекты данной проблематики в последние годы исследовались в работах Т. Н. Агаповой, А. Буз-галина, К. Гатева, М. Р. Ефимовой, В. К. Задорожного, JI. С. Казинца, А. Коганова, О. Ю. Красильникова, С. В. Курышевой, В. М. Рябцева, А. Салаи, М. М. Юзбашева и др.

ЦЕЛЬЮ данной диссертационной работы является исследование и совершенствование статистической методологии оценки структурно-динамических сдвигов.

Для реализации указанной цели поставлены и решены следующие ЗАДАЧИ:

- определение структуры и структурных сдвигов как предмета статистического исследования;

- характеристика основных типов структур;

- содержательный анализ основных тенденций реструктуризации мировой и отечественной экономики;

- систематизация основных методов количественной оценки структурных сдвигов;

- исследование влияния структурных сдвигов на эффективность региональной экономики;

- практическое применение указанных методов для характеристики структурных изменений в экономике Российской Федерации и Самарской области.

Предмет исследования - статистическая методология анализа структурных сдвигов.

Объект диссертационного исследования является универсальным, так как данная методология применима для анализа изменения любой структуры (экономической, социальной и др.)- В то же время в настоящей диссертации с целью локализации объекта рассмотрены структурные сдвиги в экономике России и Самарской области.

Методологической и теоретической основой исследования послужили:

- методологические Положения Госкомстата РФ;

- труды ведущих отечественных и зарубежных авторов в области статистического исследования структурных сдвигов.

В работе использовались данные Государственного комитета Российской Федерации по статистике, Самарского областного комитета государственной статистики и др.

В диссертационном исследовании применялись различные методы современной статистической науки: теория обобщающих статистических показателей, индексный метод, проверка статистических гипотез с помощью критериев согласия и др.

Практическая реализация указанных методов была осуществлена с помощью пакета прикладных вычислительных программ (ППП) "Statistica v. 5.5" [9].

Научная новизна диссертационной работы состоит в усовершенствовании методики использования качественных показателей для анализа структурных сдвигов. Исследована возможность применения методов математической статистики для измерения интенсивности структурных изменений.

На защиту выносятся следующие элементы научной новизны:

- представлены классификация и декомпозиция структур;

- осуществлена систематизация методов структурно-динамического анализа с рассмотрением особенностей каждого метода;

- адаптированы к анализу структурных сдвигов критерии согласия между выборочным и гипотетическим распределениями;

- внесены предложения по совершенствованию методологии расчета показателей структурных сдвигов J1. С. Казинца.

Публикации. Основные положения диссертации представлены в 6 работах общим объёмом 1,3 печ. л., опубликованных в материалах всероссийских и международных конференций, в сборниках научных трудов.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, библиографического списка и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Перстенева, Наталья Павловна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведённого исследования получены следующие выводы.

1. Признано многообразие подходов к термину "структура". Учитывая специфику настоящего исследования, мы выделили приоритетность статистического подхода: структура - это совокупность элементов социально-экономических явлений, обладающих определённой устойчивостью внутригрупповых связей при сохранении основных свойств, характеризующих эту совокупность как целое.

Иными словами, структура есть состав изучаемого целого, выраженный в относительных величинах. Из этого следует, что для её характеристики используются относительные показатели, определяющие долю (или удельный вес) части в целой совокупности.

2. Многообразие структурируемых объектов и классификационных признаков является камнем преткновения для решения весьма важного вопроса о классификации структур. Кроме того, возникает вопрос ранжиро-ванности структур, то есть их приоритетности в анализе, например, изменений в экономике страны. В настоящее время наиболее значимой признана секторная классификация. Некоторые структуры (в частности, социальная) сейчас проходят период трансформации, когда прежние градации отмирают, а новые ещё не сформированы.

3. Изучение структурных сдвигов - одна из важнейших задач современной науки. В статистическом аспекте структурные сдвиги понимаются как изменение долей отдельных групп в совокупности. Методология статистического исследования изменений в структуре социально-экономических явлений универсальна и применяется на различных уровнях.

4. Сравнивая структурную динамику мирового хозяйства и хозяйства России за послевоенные годы, мы пришли к выводу, что между ними имеются как сходства, так и различия. Так, мировой и отечественной экономической системам свойственно движение в сторону постиндустриального общества, в котором доминирующий удельный вес в ВВП занимает сфера услуг.

В то же время характерная для развитых стран тенденция приоритетного развития наукоёмких, высокотехнологичных отраслей в Российской Федерации в настоящее время отсутствует. В нашей стране основное внимание сконцентрировано на сырьевых отраслях, что фактически ставит Россию в один ряд с развивающимися странами.

5. Для статистической оценки структурных сдвигов используется ряд методов, описанных в статистической литературе. Наиболее простым и распространённым является метод частных показателей - абсолютных приростов, темпов роста и прироста. На основе их расчёта можно сделать вывод, что структурные сдвиги суть следствие неравномерной интенсивности изменения объёма отдельных частей совокупности, то есть различий в темпах роста этих частей. Данные показатели весьма ограниченны в анализе структурных сдвигов, так как позволяют осветить изменение только отдельных частей совокупности и не дают обобщающей характеристики изменений во всей структуре.

6. Одним из первых предложил систему показателей структурных сдвигов Л. С. Казинец: линейный и квадратический коэффициенты абсолютных и относительных структурных сдвигов - представляющие собой модифицированные варианты классических показателей вариации. Они позволяют в ходе исследования решать достаточно большой спектр задач, как-то: сравнивать степень резкости структурных сдвигов за несколько периодов, характеризовать силу структурных различий по территориям и др. На основе оценки положительных и отрицательных сторон данных показателей мы сделали вывод, что наибольший интерес представляют коэффициенты относительных структурных сдвигов, так как именно они, будучи сводными показателями структурных сдвигов, вместе с тем оценивают равномерность изменения отдельных частей целого в динамике.

7. С учётом недостатков показателей J1. С. Казинца, мы предложили их модифицированный вариант. В отличие от рассмотренных коэффициентов, они имеют нормированный диапазон изменений: от 0 (тождественность структур) до 1 (поная противоположность структур).

8. В статистике используется также система обобщающих показателей структурных сдвигов, в разработке которой приняли участие К. Га-тев, А. Салаи, С. В. Курышева, В. М. Рябцев и др. Сравнительный анализ особенностей каждого индекса привёл к выводу, что наиболее удобным в статистическом исследовании является индекс проф. В. М. Рябцева (IR), одним из достоинств которого является наличие шкалы значений.

9. В попытках найти наиболее точный критерий оценки силы структурных сдвигов мы обратились к приёмам и методам математической статистики, в частности, к критериям согласия. Нами были рассмотрены возможности адаптации к анализу структурных сдвигов таких показателей, как критерии % К. Пирсона, В. И. Романовского, А. Н. Комогорова. Адаптация их оказалась впоне возможна; результаты расчётов показали идентичность результатам по ранее рассмотренным коэффициентам. Однако мы признаём, что данное направление статистического анализа ещё нуждается в теоретической доработке.

10. Методы корреляционно-регрессионного анализа нашли применение в исследовании влияния сдвигов в отраслевой структуре промышленности в регионах России на те или иные региональные показатели: ВРП (на душу населения), рентабельность промышленного производства, соотношение доходов и прожиточного минимума (индикатор уровня жизни). На основе построенных многофакторных моделей мы можем сделать общий вывод: приоритетное влияние на вариацию рассмотренных социально-экономических показателей оказывают изменения в доле продукции муко-мольно-крупяной промышленности и промышленности строительных материалов, причём эта зависимость носит обратный характер. Данное обстоятельство мы можем объяснить низкой доходностью и низкой рентабельностью указанных отраслей, вследствие чего в регионах с высоким удельным весом их продукции ниже уровень жизни и уровень рентабельности производства.

11. Проведённый анализ отраслевой структуры экономики Самарской области показал, что в структуре производства ВРП произошли небольшие изменения. Как и в целом по России, имело место снижение доли отраслей по производству товаров и, соответственно, рост доли отраслей, оказывающих услуги.

Заметные структурные сдвиги имели место в рамках производства промышленной продукции. В 1999 г. в Самарской области значительно возросла доля машиностроения и металообработки, и, напротив, резко сократилась доля топливной промышленности, несмотря на то, что в 1995 г. эта отрасль была второй по значению в Самарской области.

Сравнение структур промышленного производства Самарской области и России показало существенный уровень различий между ними. Несомненно, основная причина этого кроется в специализации области, связанной с машиностроением. Наоборот, доля чёрной металургии по России больше аналогичного показателя Самарской области более чем в 40 раз, лесной, деревообрабатывающей и целюлозно-бумажной промышленности - в 16 раз.

12. Анализ инвестиционной структуры показал, что основные различия между Россией и Самарской областью наблюдаются по инвестициям в отрасль заготовок (в области их доля меньше общероссийского значения на 95 %), в лесное хозяйство (на 80 %) и в строительство (больше на 72 %).

Такие результаты в целом характеризуют уровень развития соответствующих отраслей в Самарской области.

Если по России чётко видна доминирующая позиция топливной промышленности, которая является основным потребителем инвестиций (20,8 % в общей структуре инвестиций), то в Самарской области имеются "три кита": машиностроение, топливная промышленность и нефтехимия. В целом результаты сравнения отраслевой структуры инвестиций совпадают с результатами сравнения отраслевой структуры промышленной продукции.

13. В составе доходов населения Самарской области произошли весьма заметные структурные сдвиги по сравнению с Российской Федерацией. Эти различия проявились прежде всего в заметном сокращении доли доходов от собственности и официальной оплаты труда работников, которая в основном перешла в теневую сферу экономики региона.

В отличие от Самарской области, в Российской Федерации не было существенных сдвигов в структуре доходов. Кроме того, в структуре расходов по указанным территориям существенных различий также не наблюдалось.

Мы сделали вывод о более динамичном характере развития экономической и социальной сферы Самарской области в отличие от РФ, что связано с опережающими темпами роста предпринимательской деятельности в данном регионе.

14. Актуальной для переходной экономики является анализ структурных сдвигов в институциональной сфере. По численности предприятий в Самарской области лидирует частная форма собственности, однако по объёму промышленной продукции и численности работников на первый план выходят предприятия иных форм собственности - смешанной, иностранной, совместной. Для Российской Федерации характерны аналогичные изменения.

Несмотря на возрастание удельного веса инвестиций в частный сектор в Самарской области, он всё-равно является более пассивным по сравнению с общероссийскими показателями, а в некоторых аспектах уступает сектору государственному.

15. С помощью индексного метода мы провели анализ динамики среднего уровня показателя региональной затратной эффективности и выявили влияние на неё факторов. Наибольше влияние оказывает изменение в структуре промежуточного потребления по отраслям, в то время как сама указанная структура изменилась незначительно. Мы модем сделать вывод, что с 1995 г. стабильно возрастает доля наиболее эффективных отраслей -операций с недвижимостью, страхования, информационно-вычислительного обслуживания.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Перстенева, Наталья Павловна, Самара

1. Абакин Л. Качественные изменения структуры финансового рынка и бегство капитала из России // Вопросы экономики. 2001. - N 2.

2. Агапова Т. Н. Показатели степени монополизации // Вопросы статистики. 1996. - N 4.

3. Агапова Т. Н. Статистические методы изучения структуры: Дисс. на со-иск. уч. ст. д. э. н. СПб, СПб ун-т экономики и финансов, 1996. - 215 с.

4. Агудов В. В. Категории "форма" и "структура". М.: Знание, 1970. - 48 с.

5. Агудов В. В. Место и функция "структуры" в системе категорий материалистической диалектики. М.: Высшая школа, 1979. - 144 с.

6. Ален Р. Экономические индексы / Пер. с англ. М.: Статистика, 1980. -256 с.

7. Арцишевский Л., Райзберг Б. Проблемы структурной перестройки экономики // Экономист. 2000. - N 1.

8. Бокун А., Кулибаба А. Теневая экономика: понятие, классификация, измерение // Вопросы статистики. 1997. - N 3.

9. Боровиков В. П., Боровиков И. П. "Statistica": Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. М.: Филинъ, 1997. - 608 с.

10. Ю.Бузгалин А., Коганов А. Экономика: "периодическая система элементов" (к вопросу о структуризации и типологизации экономических систем) // Вопросы экономики. 2001. - N 12.

11. П.Вальт Л. О. Соотношение структуры и элементов // Вопросы философии. 1963.-N 5.

12. Венецкий И. Г., Кильдишев Г. С. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие. М.: Статистика, 1975. - 264 с.

13. Вентцель Е. С. Теория вероятностей: Учебник. М.: Наука, 1964. - 576

14. Воронин В. Т. Динамика социально-экономического развития: анализ временных лагов / Отв. ред. Фелингер А. Ф. Новосибирск: Наука (Сибирское отделение), 1989. - 186 с.

15. Гатев К. Статистическая оценка различий между структурами // Теоретические и методологические проблемы статистики. М.: Статистика, 1979. - 149 с.

16. Глинкина С. Теневая экономика в современной России // Свободная мысль. 1995. - N 3.

17. Головач А. В. и др. Критерии математической статистики в экономических исследованиях. М.: Статистика, 1973. - 136 с.

18. Гордонов М. Ю., Демачева Н. А. Изменение отраслевой, видовой и территориальной структуры основных фондов // Вопросы статистики. -2000. N 1.

19. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И. Многомерные методы статистики: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1998. - 352 с.

20. Елисеева И. И. Статистические методы измерения связей. Л.: Изд-во ГУ, 1982. - 136 с.

21. Елисеева И. И., Рукавишников В. О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1995. - 368 с.

22. Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник. -М.: Финансы и статистика, 2002. 480 с.

23. Ерина А. М. Математико-статистические методы изучения экономической эффективности производства. М.: Финансы и статистика, 1983. -191 с.

24. Ефимова М. Р., Бычкова С. Г. Оценка влияния структурных факторов на эффективность промышленного производства / В сб. научных трудов ОГАУ "Проблемы теории и практики статистики". Оренбург: Издат. центр ОГАУ, 2002. - Сс.48-63.

25. Ефимова М. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики: Учебник. М.: ИНФРА-М, 1997. - 416 с.

26. Жандаров А., Шилер Ф., Никитина Е. Экономическая безопасность России: региональный уровень // Вопросы статистики. 1995. - N 3.27.3адорожный В. К. О сводной оценке структурных сдвигов // Вестник статистики. 1974. - N 10.

27. Заславская Т. И. Социоструктурный аспект трансформации российского общества // СоцИс. 2001. - N 8.29.3етынь А. С. Структурная политика РФ на пороге третьего тысячелетия // ЭКО. 2001. - N 1.

28. Иващенко Н. П., Савченко И. В. Современный этап процесса реструктуризации экономики России: проблемы и тенденции // Вестник Моск. Ун-та: Серия 6: Экономика. 1998. - N 5.

29. Изард У. Методы регионального анализа: введение в науку о регионах / Пер. с англ. М.: Прогресс, 1966. - 659 с.

30. Казаринова С. Е. Экономическая статистика / Справочные материалы. -М.: МГУ, 1999. 63 с.

31. Казинец JI. С. Еще о сводной оценке структурных сдвигов // Вестник статистики. 1976. - N 2.

32. Казинец JI. С. Измерение структурных сдвигов в экономике. М.: Экономика, 1969. - 167 с.

33. Казинец JI. С. О сущности и экономической природе показателей структуры // Вестник статистики. 1976. - N 1.

34. Казинец JI. С. Темпы роста и абсолютные приросты (Измерение и анализ). М.: Статистика, 1975. - 191 с.

35. Казинец J1. С. Темпы роста и структурные сдвиги в экономике (Показатели планирования и анализа). М.: Экономика, 1981. - 184 с.

36. Карасев А. И. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник. М.: Статистика, 1977. - 279 с.

37. Крамер Г. Математические методы статистики. / Пер. с англ. М.: Мир, 1975. - 648 с.

38. Красильников О. Ю. Проблемы структурных преобразований в экономике // Экономист. 2001. - N 8.

39. Красильников О. Ю. Структурные сдвиги в экономике. Саратов: СГУ, 2001. - 164 с.

40. Красильников О. Ю. Структурные сдвиги в экономике современной России. Саратов: Научная книга, 2000. - 183 с.

41. Красильников О. Ю. Эффективность структурных сдвигов в экономике / Активность экономической системы. Деп. в ИНИОН РАН 12.08.2002 № 57392. С. 2- 8.

42. Крастинь О. П. Экономические методы в статистике // Вестник статистики. 1984. - N 2.

43. Курьеров В. Г., Аукуционек С. П. Тенденции развития экономики России в 2001 году // ЭКО. 2001. - N 6.

44. Курышева С. В. Статистические приемы изучения взаимосвязей в торговле. Л.: 1968. - 60 с.

45. Курышева С. В. Статистический анализ содержания труда рабочих. -Красноярск: Изд-во Красноярского ун-та, 1990. 184 с.

46. Кутенков Р. П., Бурмистрова И. К. Новые подходы к анализу результатов обследования бюджетов семей // Вопросы статистики. 2000. - N 3.

47. Лавровский Б. Измерение региональной асимметрии на примере России // Вопросы экономики. 2001. - N 3.

48. Мартынов А. В. О структурной перестройке российской экономики // Общество и экономика. 1996. - N 11-12.

49. Матвеев Ю. В., Сиразева А. Г. Приватизация инструмент перевода российской экономики на рыночную основу / Материалы Всероссийского научного семинара "Реализация и эффективность новых форм экономических отношений". - Самара, 1996. - Сс. 1-3.

50. Методологические Положения по расчету основных параметров скрытой (неформальной) экономики. Госкомстат России. М.: 1998. - 9 с.

51. Методологические положения по статистике. Вып. 1, ГКС РФ. М., 1996. - 674 с.

52. Минашкин В. Г. К вопросу о характере динамики относительных величин структуры // В сб. научных трудов "Проблемы статистической методологии на современном этапе". М.: 1988. - Сс. 23-26.

53. Минашкин В. Г., Гусынин А. Б., Садовникова Н. А., Шмойлова Р. А. Теория статистики: Учебно-практическое пособие. М.: МЭСИ, 1999. -241 с.

54. Мингалеева Ж., Ткачева С. Кластеры и формирование структуры // Мировая экономика и международные отношения. 2000. - N 5.

55. Миркин Б. Г. Анализ качественных признаков и структур. М.: Статистика, 1980. - 310 с.

56. Николаев И. Теневая экономика: причины, последствия, перспективы // Общество и экономика. 1998. - N 6.

57. Общая теория статистики: Учебник. / Под ред. М. Р. Ефимовой. М.: ИНФРА-М, 1999. - 416 с.

58. Перстенева Н. П. Оценки меры сходства и различия структуры статистических совокупностей // Обозрение прикладной и промышленной математики. Т. 8. Вып. 1. М.: ТВП, 2001.

59. Перстенева Н. П. Структурно-динамические изменения потребительских доходов и расходов в Российской Федерации / Математическое моделирование, статистика и информатика в современном управлении экономикой: Труды Международной конференции. Самара, 2001.

60. Плошко Б. Г. Группировка и системы статистических показателей. М.: Статистика, 1971. - 176 с.

61. Пономаренко А. Что такое "теневая экономика" и как она отражается в национальных счетах // Вопросы статистики. 1995. - N 6.

62. Рабочая книга социолога. / Под ред. Г. В. Осипова. М.: Наука, 1976. -511с.

63. Региональная статистика: Учебное пособие / Отв. ред. Рябцев В. М. -Самара: СГЭА, 1999. 384 с.

64. Регионьг России: Информационно-статистический сборник. Госкомстат России. Т. 1. М.: 2000. - 666 с.

65. Регионы России: Информационно-статистический сборник. Госкомстат России. Т. 2. М.: 2000. - 648 с.

66. Рябцев В. М. Критериальные подходы к оценке меры различий структуры региональной экономики по формам собственности. / Материалы Всероссийского научного семинара "Реализация и эффективность новых форм экономических отношений". Самара, 1996. -Сс. 6-10.

67. Рябцев В. М. Региональный анализ эффективности общественного производства (Математико-статистические методы исследования). М.: Статистика, 1977. - 168 с.

68. Сальников В. А. Трансформация отраслевой структуры промышленности России: концептуальные основы исследования // Проблемы прогнозирования. 1999. - N 5.

69. Самарский статистический ежегодник: 2001 г. Самара: Самарский областной комитет государственной статистики, 2001. - 298 с.

70. Свидерский В. И. О диалектике элементов и структуры в объективном мире и в познании. М.: Соцэкгиз, 1962. - 275 с.

71. Семенов А. К. Методы системного анализа структуры народного хозяйства. М.: Наука, 1974. - 222 с.

72. Социальная статистика: Учебник. / Под ред. Назарова М. Г. М.: Финансы и статистика, 1988. - 317 с.

73. Социальная статистика. / Под ред. Елисеевой И. И. М.: Финансы и статистика, 2002. - 480 с.

74. Статистика: Курс лекций / Под ред. Ионина В. Г. Новосибирск: НГА-ЭУ, М.: ИНФРА-М, 1997. - 310 с.

75. Статистический словарь. Госкомстат России. М.: Финстатинформ, 1996. - 479 с.

76. Стратегия социально-экономического развития Самарской области / Отв. ред. Жабин А. П. М.: Экономика, 2002. - 373 с.

77. Структура и темпы роста общественного производства / Под ред. Ган-чевой JI. А. Кишинёв: Штимица, 1972. - 132 с.

78. Структура и форма материи: Сб. статей / Отв. ред. Омельяновский М. Э. М.: Наука, 1967. - 647 с.

79. Структура народного хозяйства в условиях интенсификации экономики / Отв. ред. Логинов В. П. М.: Наука, 1986. - 267 с.

80. Структура народного хозяйства и производительность труда / Под ред. Карпухина Д. Н. М.: Экономика, 1968. - 216 с.

81. Структура экономики России / Под ред. Маевского В. И., Беловой С. В. и др. М.: Институт экономики РАН, 1993. - 196 с.

82. Структурные изменения в промышленности США, Англии и ФРГ в послевоенные годы М.: Экономиздат, 1969. - 419 с.

83. Структурные и территориальные сдвиги в экономике СССР / Под ред. Абульханова А. И. и др. JT.: Общество Знание, 1974. - 47 с.

84. Структурные сдвиги в мировом капиталистическом хозяйстве / Отв. ред. Щетинин В. Д. Киев: Наук. Думка, 1985. - 293 с.

85. Структурные сдвиги в народном хозяйстве социалистических стран / Под ред. Жамина В. А. М.: Мысль, 1976. - 333 с.

86. Структурные сдвиги в экономике развитых капиталистических стран: (Роль новейших технологий): Сб. обзоров / Отв. ред. Семеко Г. В., Луц-кая Е. Е. М.: ИНИОН, 1989. - 155 с.

87. Суворов Н. В., Балашова Е. Е. Изменение структуры межотраслевых связей российской экономики в первой половине 90-х годов // Проблемы прогнозирования. 1998. - N 1.

88. Суворов Н. В., Емельянов С. С. Макроэкономический анализ технологических и структурных изменений в отечественной экономике // Проблемы прогнозирования. 1999. - N 5.

89. Теневая экономика и ее последствия: Материалы научной конференции // Социально-политический журнал. 1996. - N 6.

90. Территориальная структура народного хозяйства в социалистических странах. М.: Наука, 1976. - 170 с.

91. Тимофеева Л. К., Суханова Е. И., Сафиулин Г. Г. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие. Самара: СГЭА, 1994. -144 с.

92. Филиппович Т. С. Реструктуризация рынка труда Иркутской области // Вопросы статистики. 2000. - N 7.

93. Философия / Под ред. Жукова Н. И. Мн: БеСоЭС "Чернобыль", 1995. - 304 с.

94. Фишер Р. Статистические методы для исследователей. / Пер. с англ. -М.: Госстатиздат, 1958. 268 с.

95. Чистик О.Ф. Эволюция форм собственности в экономике региона: теория и опыт. Самара: СГЭА, 1995. - 168 с.

96. Чудилин Г. И. Необходимый продукт в условиях рыночного реформирования экономики. Самара: СГЭА, 1999. - 155 с.

97. Штомпка П. Понятие социальной структуры: попытка обобщения // СоцИс. 2001. - N 9.

98. Эдельгауз Г. Е. О построении индексов структурных сдвигов // Ученые записки по статистике, 1959. т. 5. - Сс. 78-92.

99. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Иванова Ю. Н. М.: ИНФРА-М, 1998. - 480 с.

100. Юзбашев М. М., Агапова Т. Н. О показателях вариации долей отдельных групп в совокупности // Вестник статистики. 1988. - N 3.

101. Gaddi С., Ickes В. Russia's Virtual Economy // Foreign Affairs, 1998.1. Vol. 77. № 5.

102. Wonnacott Т. H., Wonnacott R. J. Introductory Statistics for Business and

103. Economics. NY: John Wiley, 1990.

Похожие диссертации

• Стратегия развития логистических операторов при формировании конкурентоспособного рынка логистических услуг в России
• Методология статистического исследования менеджмента высшего учебного заведения
• Методология статистического исследования цен на потребительском рынке
• Методология статистического исследования состояния и развития экономики Республики Бурятия
• Статистическое исследование структурно-динамических изменений трудового потенциала региона