Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Бухгатерский учет, статистика

Статистические методы информационного обеспечения и моделирования сбалансированной системы показателей развития региона тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Проживин, Роман Анатольевич
Место защиты Самара
Год 2008
Шифр ВАК РФ 08.00.12
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Статистические методы информационного обеспечения и моделирования сбалансированной системы показателей развития региона"

На правах рукописи

ООЗ172554

ПРОЖИВИН РОМАН АНАТОЛЬЕВИЧ

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ СБАЛАНСИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗВИТИЯ РЕГИОНА (НА ПРИМЕРЕ САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ)

Специальность 08.00 12. - Бухгатерский учет,

статистика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 6 ИЮН 2008

Самара 2008

003172554

Работа выпонена в Самарском государственном экономическом университете

Научный руководитель доктор экономических наук, профессор

Зарова Елена Викторовна

Официальные оппоненты доктор экономических наук, профессор

Искаков Борис Иванович

Защита диссертации состоится 6 июля 2008 г в 10 час на заседании диссертационного совета Д 212 214 04 при Самарском государственном экономическом университете по адресу ул Советской Армии, д 141, ауд 325, г Самара, 443090

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного экономического университета

Автореферат разослан 5 июня 2008 г

кандидат экономических наук, доцент Суханова Елена Ивановна

Ведущая организация - Российская экономическая академия

им Г В Плеханова

Ученый секретарь диссертационного совета

Леонтьева Т И

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Сбалансированная система показателей (ССГТ) зарекомендовала себя в качестве эффективного инструмента управления в практике различных компаний Концепция ССП впервые была предложена Р Капланом и Д Нортоном в 1992 г 1 С тех пор эта концепция была реализована практически во всех развитых и развивающихся странах в управлении организаций всех видов - производственной сферы и сферы услуг, коммерческих и некоммерческих, частных и государственных

Сбалансированная система показателей - это инструмент стратегического и оперативного управления, который позволяет увязать стратегические цели организации с бизнес-процессами и повседневными действиями на каждом уровне управления, а также осуществлять текущий контроль за реализацией принятой стратегии Сбалансированная система показателей - динамично развивающаяся методика, интегрирующая финансовые и нефинансовые показатели, стратегические цели и краткосрочные задачи, расширяющая использование возможностей управленческих и информационных технологий

Регионы Российской Федерации в современных условиях являются самостоятельными хозяйствующими субъектами корпоративного типа, определяющими стратегию своего развития и аккумулирующими ресурсы для ее осуществления Это служит объективной основой адаптации "идеологии" и методики ССП к региону как структурной экономической единице Необходимость данного подхода обусловлена тем, что стратегически ориентированное управление развитием региона требует выпонения ряда условий согласования целей, задач стратегии и ресурсов на ее осуществление, взаимоувязки стратегических ориентиров, показателей краткосрочного планирования и программ социально-экономического развития региона, интеграции региональных стратегий в задания федерального стратегического планирования, обеспечения сбалансированности бюджетов региона и муниципальных образований

Возможность применения принципов и методов сбалансированной системы показателей управления регионом - субъектом Российской Федерации определяется прежде всего информационными возможностями региональной статистики В связи с этим возникает потребность в информационном и методическом обеспечении разработки и применения ССП

1 Kaplan R S, Norton D P The Balaced Scorecard Measures Thad Drive Performance // Harvard Business Review - 1992 - Tannary-February -P 71-79

развития региона на базе данных региональной статистики, в системном моделировании закономерностей финансовых и бизнес-процессов, отвечающих логике ССП регионального уровня, в оценке прогнозируемых уровней и взаимозависимостей показателей регионального развития с позиций их динамической и структурной сбалансированности Необходимость теоретической и методической проработки указанных вопросов определяет актуальность диссертационного исследования

Степень научной разработанности проблемы. Существенный вклад в развитие теории, методики и технологии применения разработок Р Каплана и Д Нортона для организаций различных секторов экономики и форм управления, а также для отдельных сетевых бизнес-процессов внесли монографии и учебники таких ученых-экономистов, как К Адаме, М Кеннерли, М Г. Браун, Б. Гайзер, А Гершун, М Горский, П Р Нивен, Э. Нили, Н -Г Ольве, А Прайспер, Ж Рой, М Веттер и др

Значительный вклад в развитие количественных, в том числе статистических, методов анализа и моделирования развития региональных социально-экономических систем в динамическом и пространственном аспектах принадлежит ученым-экономистам О В Голосову, И И Елисеевой, Е В Заровой, Ю Н Иванову, Г Д Кулагиной, О В Лаптеву, В.С Мхитаряну, М Г Назарову, М В Рябцеву, Г Р Хасаеву и др

Разработке и совершенствованию методов эконометрического моделирования и прогнозирования социально-экономических явлений и процессов посвящены работы С А Айвазяна, И И Елисеевой, М Р. Ефимовой, С С Иванова, Б.И Искакова, В С Мхитаряна, Л И Ни-ворожкиной, Н.П Тихомирова и других авторов

Вместе с тем в настоящее время отсутствуют труды по информационному обеспечению, разработке и апробации методов статистическою анализа и эконометрического моделирования количественных закономерностей взаимозависимости показателей развития региона, адекватных логике и принципам построения сбалансированной сисл емы показателей для целей регионального управления

Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы заключается в создании и апробации методики статистическою анализа и эконометрического моделирования закономерностей социально-экономического развития региона как информационной базы разработки и применения сбалансированной системы показателей для стратегически ориентированного управления региональной экономикой

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи

- сформировать теоретические основы применения концепции и методов построения сбалансированной системы показателей для регионального уровня управления экономикой,

- разработать систему статистических показателей, адекватно отражающих стратегические цели и задачи развития региона, финансовые и бизнес-процессы, соответствующие четырем составляющим ССП регионального уровня ("Производство", "Рынок", "Труд", "Финансы"),

- построить и проанализировать многоуровневую эконометриче-скую модель причинно-следственной взаимозависимости и синхронности изменения во времени статистических показателей ССП развития Самарской области,

- обосновать спецификацию и оценить на данных муниципальной статистики Самарской области параметры эконометрических моделей каскадирования сбалансированной системы показателей региона до муниципального уровня,

- дать количественную оценку сбалансированности прогнозов социально-экономического развития Самарской области на среднесрочную перспективу и стратегических ориентиров ее развития на основе результатов статистического анализа и моделирования взаимозависимостей показателей ССП развития региона

Предметом исследования выступают тенденции изменения во времени и устойчивые закономерности причинно-следственного взаимодействия статистических показателей, характеризующих стратегические ориентиры развития региона, финансовые и нефинансовые процессы, обусловливающие их достижение

Объектом исследования являются социально-экономические системы регионального и муниципального уровней

Область исследования. Диссертация поностью соответствует требованиям "Положения о порядке присуждения ученых степеней" по специальности 08 00 12, пунктам 3 3 "Методы обработки статистической информации классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов", 3 4 "Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованием, измерение неравномерности развития территориальных образований", 3 5 "Совершенствование методологии национального счетоводства и макроэкономических расчетов; методологии построения балансов для регионов, отраслей и экономики в целом, построение платежного баланса и статистических

показателей внешнеэкономических связей" Паспорта специальности 08 00 12 - Бухгатерский учет, статистика (экономические науки)

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды ученых в области региональной статистки, эко-нометрического моделирования социально-экономических систем региональной экономики и регионального стратегического менеджмента

Информационную базу диссертационного исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Самарской области за период 1995-2006 гг, материалы "Стратегии социально-экономического развития Самарской области на период до 2020 г" и прогнозов правительства Самарской области по развитию региона на среднесрочную перспективу

При проведении исследования были применены принципы системности, единства анализа и синтеза, общенаучные методы и методы статистического анализа и эконометрического моделирования

Научная новизна исследования Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке теоретических и практических рекомендаций по методике статистического обоснования и эконометрического моделирования сбалансированной системы показателей развития региона как инструмента стратегически ориентированного управления регионального развития

Наиболее существенные научные результаты

- предложен концептуальный подход, разработана и апробирована методика статистического обоснования сбалансированной сисгемы показателей развития региона, включающая в себя построение системы статистических показателей стратегических целей регионального развития, результативных и факторных показателей четырех составляющих ССП ("Производство", "Рынок", "Труд", "Финансы"), статистической аппроксимации устойчивых закономерностей причинно-следственного взаимодействия показателей системы и синхронности их изменения во времени,

- оценены параметры многоуровневой эконометрическои модели ССП развития Самарской области с учетом автокорреляционных взаимосвязей в динамических рядах показателей, их лагового и гармонического взаимодействия на основе применения систем одновременных регрессионных и рекурсивных регрессионных уравнений,

- разработаны многофакторные регрессионные модели, обеспечивающие каскадирование ССП развития региона и интеграцию бюджетных прогнозов муниципальных образований с прогнозом социально-экономического развития региона на среднесрочную перспективу,

- дана оценка сбалансированности количественных параметров "Стратегии социально-экономического развития Самарской области на период до 2020 г" и официального прогноза развития этого региона до 2010 г с позиций соответствия устойчивым структурным и динамическим закономерностям взаимодействия показателей эконометрической модели ССП

Теоретическая н практическая значимость работы. Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что содержащиеся в ней положения и выводы могут быть использованы в дальнейшем исследовании сложной проблематики сбалансированного прогнозирования как инструмента сгратегического управления региональным развитием

Результаты диссертационного исследования целесообразно использовать при изучении курсов "Теория статистики", "Анализ временных рядов и npoi нозирования", "Региональная статистика" Методы измерения, анализа и моделирования устойчивых взаимосвязей показателей ССП развития региона могут быть включены в разделы дисциплины "Эконометрическое моделирование" Практическую направленность имеют предложения и рекомендации по информационному обеспечению стратегически ориентированного rot ударственного управления развитием региона

Материалы исследования использовались при разработке стратегий догосрочного экономического развития Самарской области Методические разработки по формированию сбалансированной системы статистических показателей применяются статистическими органами Самарской области

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались автором на ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава по итогам научно-исследовательской работы Самарского государственного экономического университета (2006-2008 гг), на Международной научно-практической конференции "Проблемы предприятии теория и практика" (г Самара, 24-25 ноября 2005 г), Международной научно-практической конференции "Роль высших учебных заведений в инновационном развитии экономики регионов (г Самара, 10-12 октября 2006 г), Всероссийской научно-практической конференции "О первоочередных задачах Росстата и его территориальных органов по реализации Федерально1 о закона "Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации" №282-ФЗ от 29 ноября 2008 года" (г Самара, 9-10 февраля 2008 г)

Основные положения диссертационного исследования отражены в пубпикациях общим объемом 5,33 печ л , из них авторский вклад составил 5,33 печ л

Структура работы. Диссертация содержит введение, три главьг, заключение, библиографический список, 21 таблицу, 38 рисунков и приложения

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Первая глава "Теоретические основы адаптации концепции ССП к региональному уровню управления экономикой" посвящена исследованию региона - субъекта РФ как организационной единицы разработки и применения Сбалансированной системы показателей для целей государст венного управления, а также оценке возможностей региональной статиста ки в информационном напонении ССП развития региона

В качестве логической основы обоснования необходимости разра ботки и применения ССП на региональном уровне рассматривается принцип стратегического управления развитием регион.! Это обусловлено тем, что эффективная ССП дожна представить целостное изложение стратегии организации и четко определить последовательность ги потетических причинно-следственных связей между критериями резуль татов и движущими факторами их достижения Ис*одя из особенностей разработки и реализации ССП для государственных и неприбыльных организаций, понимания региона как объекта управления и самостоя тельного хозяйствующего субъекта, являющегося носителем признаков юридического лица, предложен субъектно-объектный подход построе ния ССП для государственного управления социально-экономическим развитием региона В соответствии с указанным подходом выпонена оценка соответствия региона - субъекта РФ критериальным признакам организационной единицы Сбалансированной системы показателей Реализация одного из этих признаков - "Данные" - означает необходимость положительного решения вопроса о поном и адекватном представлении в показателях региональной статистики стратегических целей и задач развития региона, а также четырех составляющих ССП, обоснованных Р. Капланом и Д Нортоном для уровня организации (составляющая внутренних процессов, для уровня региона обозначенная как "Производство", клиентская составляющая - "Рынок", составляющая обучения и развития - "Труд", финансовая составляющая - "Финансы")

Исходя из логических принципов построения ССП организации, и 5 миссии регионального менеджмента и стратегических целей развития региона (Самарской области), сформирована блочная схема построения ССП развития региона на базе данных региональной стат истики (рис 1) В соответствии с предложенной автором схемой разработана система статистических показателей, характеризующих стратегические цели и содержание четырех составляющих ССП развития региона, представленных результативными и факторными показателями (табл 1)

Рис 1 Схема построения Сбалансированной системы показателей развития региона на базе данных региональной статистики

Таблица I

Система статистических показателей генеральной стратегической цели

и четырех составляющих (блоков) ССП развития региона (фрагмент)_

Генеральная стратегическая цель регионального развития __устойчивый рост благосостояния населения региона_

С] - валовой региональный продукт на душу населения, р> б в основных ценах__

С2 - реальные доходы населения, % к предыдущему году_____

С3 - соотношение среднедушевых денежных доходов населения

с величиной прожиточного минимума, %__

_Блок У "ФИНАНСЫ"___

У] - доходы консолидированного бюджета региона. % к валовому региональному продукту

У; - налог на прибыль организаций, % к валовому региональном)' продукту___

У3 - налог на доходы физических лиц, % к валовому региональному продукту_

У4 - акцизы, % к валовому региональному продукту______

У5 - другие доходы консолидированного бюджета региона,

% к валовому региональному продукту_____

У6 - расходы консолидированного бюджета региона на государственную поддержку

отраслей народного хозяйства, % к валовому региональному продукту___

Другие показатели (всего по блоку "У" 14)_____

__Блок X "ПРОИЗВОДСТВО"_____

X, - вазовой региональный продукт (в сопоставимых ценах), % к предыдущему год>

X; - индекс промышленного производства, % к предыдущему году_____

Х3 - индекс производства продукции по виду деятельности "Добыча нолезшдх

ископаемых", % к предыдущему году_____

Х4 - индекс производства продукции по виду деятельности "Добыча

топливно-энергетических полезных ископаемых", % к предыдущему году____

Х5 - индекс производства продукции по виду деятельности "Добыча полезных

ископаемых без топливно-энергетических", % к предыдущему году___

Другие показатели (всего по блоку "X" 56)_____

_Б ток Ъ "РЫНОК"_______

7Л - реальные дохода населения, % к предыдущему год\______

Ъ-1 - коэффициент фондов (соотношение денежных доходов 10% наиболее

и 10% наименее обеспеченного населения), раз_______

Ъъ - соотношение среднедушевых денежных доходов с величиной прожиточного минимума, %____

- удельный вес в денежных расходах населения расходов на приобретение недвижимости, изменение задоженности по кредитам, измене ние средств

на счетах индивидуальных предпринима!елей, %______

- индекс физического объема оборота розничной торговли % к предыдущему году__

Другие показатели (всего по блоку '"" 17)______

_Блок \У "ТРУД"_______

\У| - темпы роста занятых в экономике, % к предыдущему году_____

\У2 - доля занятых в промышленности, %______

\У'ч - доля занятых в сельском и лесном хозяйстве, %____

\У4 - доля занятых на транспорте и связи, %_____

\У5 - доля занятых в строительстве, %_____

,Л'6 - доля занятых в торговле, общественном питании, оптовой торговле продукцией

производственно-технического назначения, заготовках, %______

Другие показатели (всего по блоку "\У" 40)____

Разработана система показателей по целевым ориентирам "Стратегии социально-экономического развития Самарской области на период до 2020 г "

1) обеспечение демографического роста,

2) улучшение здоровья населения,

3) сокращение бедности,

4) обеспечение экономической безопасности,

5) формирование рыньа доступного жилья и обеспечение комфортных условий проживания граждан,

6) обеспечение доступности образования,

7) обеспечение безопасности жизнедеятельности,

8) развитие пот ребительского рынка,

9) содействие занятости населения,

10) создание условий для предпринимательской деятельности

По каждому из целевых показателей (всего из 37) с использованием полиномиальные и разрывных регрессионных моделей трендов оценена многолетняя тенденция (за 1995-2006 гг) и выпонено сравнение с целевыми установками динамики на период до 2020 г Обобщенная оценка динамической сбалансированности стратегических целей развития Самарской области на заданную перспективу получена по формуле

гае - средняя по стратегическим целям оценка динамического дисбаланса, /я, - число инверсий по 1-й страте1 ической цели

т, = 1, если фактическая тенденция (тренд) статистического показателя совпадает по направлению со стратегически заданной тенденцией соответствующего целевого индикатора, т1 =0, в противоположном случае,

п, - число показателей региональной статистики, характеризующих целевые индикаторы по стратегическим целям региона на заданную перспективу

В целом по результатам расчетов динамический дисбаланс целевых установок "Стратегии" (несоответствие с фактически сложившейся динамикой адекватных показателей) составил 0,58, что само по себе требует допонительного информационного, вариативного и управленческого обеспечения реализации стратегии развития региона

Во второй паве "Статистический анализ и эконометрическое моделирование взаимосвязей показателей ССП развития региона" дана статистическая оценка соответствия взаимосвязей показателей ССП (табл 1) устойчивым во времени причинно-следственным закономерностям, те оценка структурной (в том числе ресурсной) сбалансированности.

С указанной целью на первом этапе выпонено элиминирование авто-корреляцинных взаимосвязей в рядах динамики показателей с целью "очистить" их от "самовлияния" значений показателей и выделить те составляющие динамических рядов, которые в дальнейшем оцениваются в аспекте структурной сбалансированности На рис 2 в качестве примера реализации данного этапа приведены результаты построения выборочной и частной автокорреляционных функций по показателю Х3 - индексу производства по виду деятельности "Добыча полезных ископаемых" в процентах к предыдущему году, что позволило установить как статистически значимый автокорреляционный лаг первого порядка Устранение автокорреляционной зависимости в динамическом ряду переменной и проверка остатков на соответствие требованиям "белого шума" позволило сделать вывод о стационарности моделированного ряда С этой целью был применен критерий Бокса - Пирса, Q-статистика которого определяется по формуле

в = тЬ?, к=1

где Q - расчетное значение критерия Бокса - Пирса,

Т- число временных точек динамического ряда (в проводимых расчетах Т= I?),

г? - квадрат выборочного коэффициента автокорреляции периода т (в расчетах т=1, ,8),

к, Р - минимальный и максимальный автокорреляционные лаги (в расчета> к = 1, Р = 8, так как для обеспечения необходимого числа степеней свободы дожно выпоняться соотношение т < Т- 4

При нулевой гипотезе о том, что г, (случайные остагки) - "беиый шум", Q-статистика имеет ^-распределение сТ-Р-\ степенями свободы

Формула исключения значимых автокорреляционных взаимосвязей Х3 -Х3- (0,5573 + 0,455Х3) С) (t) (t)

Расчетное значение g-статистики Бокса - Пирса О = 1,224

Хйюб,) = 18,31 (а = 0,05), нулевая гипотеза о соответствии требований "белого шума" не отвергается

Аналогичные расчеты были прЬведены по всем 130 показателям ССП развития региона (табл 1), что позволило привести их исходные динамические ряды к требованиям стационарности в широком или в так называемом "слабом", смысле Это позволит перейти ко второму этапу статистического анализа - к оценке синхронности колебаний показателей ССП во времени С указанной целью применен непарамегрический коэффициент корреляции Кендала (Tay) для всех возможных сочетаний показателей блоков ССП (X-Y, Х-IV, X-Z, W-Z, W-Y, Z Y) Всего оценивалось 5274 парных и множественных взаимосвязанных показателя

Autocorrelation Function X3

(Standard errors are white-noise estimates) Lag Corr. S.E

',455 ,2559

-,028 ,2440

-.37 i ,2315

-.536 ,2182

-.26.5 ,2041

-.009 ,1890

+,051 ,1725

+,104 ,1543

-0,5 0,0

Partial Autocorrelation Function ХЗ

(Standard errors assume AR order of k-1) Corr SE.

-.296 -.303 -.329 .063 -.109 -.269 -.104

3.16 ,0755

3.17 ,2047 5,73 ,1253 11.7(i ,0193 13,44 ,0196 13,44 ,0366 13,53 .0603 13,90 ,0822

--Conf. Limit

Рис. 2. Выборочная и частная автокорреляционные функции динамического ряда ХЗ - индекс производства по виду деятельности "Добыча полезных ископаемых": а - коррелограмма выборочной автокорреляционной функции; б - коррелограмма частной автокорреляционной функции

Установлено, что по 494 показателям статистические оценки синхронности колебаний оказались значимыми с вероятностью 0,95 и лишь по 32 из них синхронность случайных колебаний имеет характер устойчивых статистических закономерностей

Соответственно слелан вывод, что статистически устойчивые синхронные взаимодействия блоков показателей дожны быть учтены в эконометрической модели развития Самарской области, формируемой на базе концепции ССП

По результатам предварительного статистического анализа разработана логическая схема многоуровневого эконометрического моделирования ССП развития региона (рис 3 и 4)

Моделируемые статистические взаимосвязи

1-го этапа - - ,

Н-го этапа - -----

Рис 3 Схема реализации I и II этапов эконометрического моделирования

ССП развития региона

На первом этапе построены регрессионные модели влияния результативных показателей по блокам ССП на целевые показатели стратегии регионального развития (С1 и С2), на втором этапе - эконометрическая модель взаимодействия результативных показателей по блокам ССП региона на базе системы одновременных регрессионных уравнений (рис 3) На завершающем (третьем) этапе моделирования разрабатываются регрессионные модели зависимости вышеперечисленных результативных показателей каждого блока от показателей того же блока (результагивных и факторных) с учетом годового запаздывающего лага их влияния, а также с учетом выявленной синхронности колебаний показателей во времени (рис 4)

Обозначения Xt,Yt,Wt,Zt - множества показателей значений блоков ССП для текущего года, Xt_\,Yt_\,Wt_\,Zt_\ - то же для предыдущего года,/- линейная функция /и,, cos - гармоническая функция

Рис 4 Схема спецификации (фрагмент для блока Z) III уровня построения эконометрической модели ССП развития региона с учетом структурной сбалансированности и синхронности динамики

В качестве примера реализации первого этапа ниже представлена регрессионная модель целевого показателя C (валовой региональный продукт надушу населения, руб на 1 чел в основных ценах)

С, = 236,455 - 89,598X27- 18,942*5, - 417,182W/36 + 32,517Г2+ 8,581/, (1,519) (-1,136) (-2,066) (-1,682) (2,730) (2,613)

где Xrt - индекс физического объема платных услуг населению, % к предыдущему году,

- инвестиции в основной капитал (в сопоставимых ценах), % к предыдущему году,

И^зб - доля занятого населения со средним профессиональным образованием, %, Y2- налог на прибыль организаций, % к валовому региональному продуюу, I - время (номер года)

Расчетное значение критерия Фишера - Снедекора (Fp) составило 31,88, что превышает табличное значение F (5,6) = 4,95 (при а = 0,05) Это позволяет с вероятностью не менее 95% отвергнуть гипотезу о неадекватности модели и ее статистической ненадежности Табличное значение /'-критерия Стьюдента (tcm) равно 1,943 при п - к - 1=6 (число степеней свободы) и уровня значимости а = 0,10 Как следует из значений, представленных в скобках при параметрах модели, три из шести параметров значимы по -критерию Стьюдента Автокорреляцию в остатках можно принять несущественной, что следует из автокорреляционной функции при различных лагах Для доказательства этого утверждения выпонена проверка значимости коэффициентов автокорреляции с помощью критерия Quenouille

Статистика Quenouille рассчитывается по формуле

где е, и - значения остатков регрессионной модели в г и / -1 периодах

В третьей главе "Многоуровневое эконометрическое моделирование ССП развития региона" выпонен анализ спецификации структурной формы модели второго уровня (рис 3) В результате сделан вывод, что система одновременных регрессионных уравнений, отражающих структуру модели, является сверхидентифицируемой Тем самым обосновано, что оценка параметров модели возможна с применением двухшагового метода наименьших квадратов (ДМНК),

В результате применения ДМНК оценены параметры динамической эконометрической модели взаимодействия результативных показателей блоков ССП развития Самарской области Включение времени (0 как допонительного факторного признака в состав уравнений в соответст-

вии с методом Фриша - Boy позволило устранить искажающее влияние автокорреляции на моделируемые взаимосвязи Качество каждого уравнения в разработанной модели оценивалось через /^-критерий Фишера -Снедекора, оценка значимости структурных коэффициентов модели -через /-критерий Стьюдента Значения критерия Дарбина - Уотсона по полученным уравнениям подтверждают отсутствие автокорреляции в остатках, что означает необходимое качество уравнений

Фрагмент системы одновременных регрессионных уравнений взаимосвязи результативных показателей блоков ССП развития Самарской области приведен в табл 2 Всего модель содержит 16 статистически надежных уравнений

Реатизация третьего этапа эконометрического моделирования ССП развития региона (рис 4) позволила учесть статистически обоснованные лаговые взаимосвязи и синхронность изменения во времени результативных и факторных показателей блоков ССП С этой целью оценивались параметры системы рекурсивных регрессионных уравнений, пример которых приведен в табл. 3.

В результате обобщения теоретических источников установлено, что важнейшим принципом построения и использования ССП организации является каскадирование, т е согласование целен, задач и информационных потоков между высшими и низшими уровнями Обосновано, что на региональном уровне при реализации статистического подхода в построении ССП каскадирование может осуществляться по управленческим "ступеням" регион - муниципальное образование - организация

Установлено, что "переходными ключами", т е показателями, обеспечивающими смыкание ССП развития региона и ее аналогов на муниципальном уровне, могут быть следующие показатели муниципальной с гатистики

F - собственные доходы бюджета, мн руб,

V2 - собственные доходы бюджета в расчете на одного занятого, тыс руб ,

F3 - доля собственных доходов в общей сумме доходов бюджета, %, V4 - доходы бюджета, мн руб., V5 - расходы бюджета, мн руб

Методами кластерного анализа получено распределение муниципальных районов Самарской области на группы, однородные по уровню социально-экономического и институционального развития на три временные точки 1995, 2000, 2006 гг (рис 5 и 6)

Таблица 2

Система одновременных регрессионных уравнений взаимосвязи результативных показателей блоков ССП развития Самарской области (фрагмент)

Наименование зависимых переменных по блокам ССП Структурная форма модели (в скобках - расчетное значение i-критерия Стьюдента) Значение /--критерия

табличное при а = 0,05 расчетное

Xi - валовой региональный продукт (в сопоставимых ценах), % к предыдущему году Хх = 1,218 +0,35*22+ 0,043ZU- 1,505 W36-0,0113i, (2,831) (1 95) (0,943) (-1,896) (-1,164) /ст(а = 0,10) = 1,895 Инструментальные переменные ТТ7 JIr ТГ/ Л54, -15, " 16, " 17, "34 F(4,7) = 4,12 Fp = 4,914

Zu - индекс потребительских цен (декабрь к декабрю предыдущего года), % Z14 = 4 294 - 3,952*1 - 3,362*22 + 3,384*27 + 0,892ги - 0,026/ (0,697) (-0,474) -0,554) (0,498) (1,343) (-0,516) tcm (а = 0,10) =1,943 Инструментальные переменные WH,Y2,Yi F(5,6) = 4,39 Ff, - 7,479

Wi6 - коэффициент занятости (отношение численности занятого населения к численности экономически активного населения), % ж16 = 0,42 + 0,712*51 + 0,758 7+ 1,257 (Г34 - 0,013/, (2,194) (3,060) (1,975) (2,141) (4 007) 4m(a = 0,10)= 1,895 Инструментальные переменные *,,*Д,Z14,Z16, JV^W F(4,7) = 4,12 Fp= 16,32

Wp - выбыло работников в течение года, % от среднесписочной численности занятых WX1 = 0,009 + 0,143* + 0,634*5, + 0 005/, (-0,064) (1,278) (2,130) (3,637) tca (а = 0,10)= 1,860 F(3,8) = 4,07 Fp = 40,281

W34 - доля занятого населения с высшим профессиональным образованием, % И>34 = 0,206 + 0,014ZU- 0,02Z16- 0,127^16+ 0,216W3S + 0,01/, (1,903) (2,117) (4,040) (2,018) (3,506) (3,383) U (а = 0,10)= 1,943 F( 5,6) = 4,39 Fp= 38,266

Y, -доходы консолидированного бюджета региона, % к валовому региональному продукту к, = 0,074 -1- 0,043*25+ 0,078 Г16+ 0,09/, (1,619) (3 014) (2,422) (1,503) /см (а = 0,10)= 1,860 Инструментальные переменные *51, *54, т 7, Wn F(3,8) = 4,07 />=9,918

Tree Diagra>ti for 27 Cases

o> у то

\\ ard ь method L uchdean distances

10000 250O0 70 лJO 15000

icons . _____

-'^ЫЕпх-СЕ!^

Рис 5 Дендрограмма распределения муниципальных районов Самарской области на кластеры по уровню сощипьно-эк мшмичеисого развития, 2006 г.

Рис о Картограмма распределения муниципальных районов Самар< кои области но кластерам, однородным по уровню социально-экономического я инстигуциоиалыюго развития, 2006 г.

Проанализировано изменение кластерного состава во времени На основе этого для устойчивых кластеров и отдельных муниципальных районов построены многофакторные регрессионные уравнения по показателям - У5 обеспечивающим "смыкание" эконометрической модели ССП развития региона и моделей бюджетного прогнозирования на муниципальном уровне

Апробация на ряде показателей методики оценки сбалансированности прогноза социально-экономического развития Самарской области на основе разработанной многоуровневой эконометрической модели ССП привела к выводу о частичной несбалансированности прогноза на 2010 г, представленного правительством Самарской области в 2005 г.

Таблица 3

Пример учета лаговых взаимосвязей и синхронных колебаний показателей ССП развития Самарской области

Обозначения переменных

Структура уравнения

Х25 - индекс физического объема оборота розничной торговли, % к предыдущему году, Х8 - индекс производства продукции по виду деятельности "Текстильное и швейное производство", % к предыдущему году, Х,0 - индекс производства продукции по виду деятельности "Производство древесины и производство изделий из дерева", % к предыдущему I оду, Х)3 - индекс производства продукции по виду деятельности "Химическое производство", % к предыдущему году

Синхронные изменения во времени

- доля занятого населения с начальным профессиональным образованием, %_

Х25 = 1,625 -0,115г8-0,129Х,о-0,ЗЛ'1З

1) (/-1) (/-1)

Р?ск= 0,792

Х8 = 509,5 - 13,5535т(^з?) - 509,6Соз(ЯД) (0 (0 (0

4-0,707

Несбалансированность в данном случае означав! нарушение устойчи вых структурных закономерностей взаимодействия между показателями блоков сбалансированной системы показателей регионального развития Ее устранение требует обоснования официальных прогнозов как инструментов

принятия управленческих решений предварительными расчетами с использованием эконометрической модели ССГ1 развития региона

В заключении диссертации сформулированы основные результаты проведенного исследования

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Научные статьи в изданиях перечня, рекомендуемого ВАК

1 Прожиеии, РА Кластерный анализ как основа сбалансированности бюджетных прогнозов [Текст] /РА Проживин Ч Вестн Самар гос экон унта -Самара, 2007 - .V10 (36) - С 100-109 - 1,1 печ л

2 Проживин, Р А Сбалансированная система показателей развития региона vpcfluH ''ociроения, Дспекты содержания [Текст] /РА Проживин /V Экон вестн Республики TaTapvTaH - 2008 -№2 - С 40-47 - 0,5 печ л

Научные статьи в других изданиях

3 Пришвин, Р 4 Сбпэнсиоованнач динамика статистических показателей kk информационная основа стратегирования регионального развития [Текст] / Р А Проживин // Роль высших учебных заведений в инновационном развитии зьсном'гКЯ pe ионе;, материалы Междунар науч -практ конф Ч 1 -Самара И^д-ьо Сдмар гос экон ун-та, 2006 - С 311-315 -0,29 печ л

4 Прокис,w, Р А Сбалансированная система показателей регионального развитая сгти'тичеи.ий аспект [Текст] /РА Проживин // О первоочередных задачах Росстатд и его территориальныч органов по реализации Федерального закона "Об официал! чом ста i мсти1-еском учете и системе государственной статистки в Российской Фелераиуи" № 212 - ФЗ от 29 ноября 2007 г материалы Все-рос кдуч-поакт ьоаф / i еррпюриальный орган Федеральной службы государственной статист*и по Самарской области - Самара, 2008 - С 56-78 - 1,44 печ л

5 Прожисик Р 4 Методы стаги лъческой о лен к. и динамической сбалансированности cij' 1ТС1ИИ региональною разы'тия на примере Самарской области [Те^ст] / Р Л Прожизин // Нижегопорскал область статистика, факты, комментарии - 200S №! - С 16-31 -2 печ л

Формат 60><84/16 Бум лисч бел Печать офсетная Гарнитура'Типев New Roman" Объем I печ л Тираж 150 экз Заказ № 339. Отпечатано в типографии С IT) У Самара, ул Советской Армии, 141

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Проживин, Роман Анатольевич

Введение.

Глава 1. Теоретические основы адаптации концепции сбалансированной системы показателей к региональному уровню управления экономикой.

1.1. Сбалансированная система показателей развития региона: уровни построения, аспекты содержания.

1.2. Концепция построения ССП развития региона на базе данных региональной статистики.

1.3. Методы статистической оценки динамической сбалансированности стратегии регионального развития.

Глава 2. Статистический анализ и эконометрическое моделирование взаимосвязей показателей

ССП развития региона.

2.1. Методы статистического исследования динамической сбалансированности ССП развития региона.

2.2. Оценка синхронности динамики как элемента сбалансированности показателей развития региона.

2.3. Этапы эконометрического моделирования

ССП развития региона.

Глава 3. Многоуровневое эконометрическое моделирование

ССП развития региона.

3.1. Система одновременных регрессионных уравнений, характеризующих взаимодействие результативных показателей блоков ССП развития региона.

3.2. Каскадирование ССП региона в системе бюджетного прогнозирования на муниципальном уровне с применением эконометрических моделей.

3.3. Оценка сбалансированности прогноза стратегических альтернатив развития Самарской области на основе эконометрической модели ССП развития региона.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистические методы информационного обеспечения и моделирования сбалансированной системы показателей развития региона"

Актуальность темы исследования. Сбалансированная система показателей (ССП) зарекомендовала себя как эффективный инструмент управления в практике различных компаний. Концепция ССП впервые была предложена Р. Капланом и Д. Нортоном в 1992 г.* С тех пор эта концепция была реализована практически во всех развитых и развивающихся странах в управлении организаций всех видов - производственной сферы и сферы услуг, коммерческих и некоммерческих, частных и государственных.

Сбалансированная система показателей - это инструмент стратегического и оперативного управления, который позволяет увязать стратегические цели организации с бизнес-процессами и повседневными действиями на каждом уровне управления, а также осуществлять текущий контроль за реализацией принятой стратегии. Сбалансированная система показателей - динамично развивающаяся методика, интегрирующая финансовые и нефинансовые показатели, стратегические цели и краткосрочные задачи, расширяющая использование возможностей управленческих и информационных технологий.

Регионы Российской Федерации в современных условиях являются самостоятельными хозяйствующими субъектами корпоративного типа, определяющими стратегию своего развития и аккумулирующими ресурсы для ее осуществления. Это служит объективной основой адаптации идеологии и методики ССП к региону как структурной экономической единице. Необходимость данного подхода обусловлена тем, что стратегически ориентированное управление развитием региона требует выпонения ряда условий: согласования целей, задач стратегии и ресурсов на ее осуществление; взаимоувязки стратегических ориентиров, показателей краткосрочного планирования и программ социально-экономического развития региона; интеграции региональных стратегий в задания федерального стратегического планирования; обеспечения сбалансированности бюджетов региона и муниципальных образований. Kaplan R.S., Norton D.P. The Balaced Scorecard: Measures Thad Drive Performance // Harvard Business Review. - 1992. - Tannary-February. - P. 71-79.

Возможность применения принципов и методов сбалансированной системы показателей управления регионом - субъектом Российской Федерации определяется прежде всего информационными возможностями региональной статистики. В связи с этим возникает потребность в информационном и методическом обеспечении разработки и применения ССП развития региона на базе данных региональной статистики, в системном моделировании закономерностей финансовых и бизнес-процессов, отвечающих логике ССП регионального уровня, в оценке прогнозируемых уровней и взаимозависимостей показателей регионального развития с позиций их динамической и структурной сбалансированности. Необходимость теоретической и методической проработки указанных вопросов определяет актуальность диссертационного исследования.

Степень научной разработанности проблемы. Существенный вклад в развитие теории, методики и технологии применения разработок Р. Каплана и Д. Нортона для организаций различных секторов экономики и форм управления, а также для отдельных сетевых бизнес-процессов внесли монографии и учебники таких ученых-экономистов, как К. Адаме, М. Веттер, М.Г. Браун, Б. Гайзер, А. Гершун, М. Горский, М. Кеннерли, П.Р. Нивен, Э. Нили, Н.-Г. Ольве, А. Прайспер, Ж. Рой, и др.

Значительный вклад в развитие количественных, в том числе статистических, методов анализа и моделирования развития региональных социально-экономических систем в динамическом и пространственном аспектах принадлежит ученым-экономистам О.В. Голосову, И.И. Елисеевой, Е.В. Заровой, Ю.Н. Иванову, Г.Д. Кулагиной, О.В. Лаптеву, B.C. Мхитаряну, М.Г. Назарову, В.М. Рябцеву, Г.Р. Хасаеву и др.

Разработке и совершенствованию методов эконометрического моделирования и прогнозирования социально-экономических явлений и процессов посвящены работы С.А. Айвазяна, И.И. Елисеевой, М.Р. Ефимовой, С.С. Иванова, Б.И. Искакова, B.C. Мхитаряна, Л.И. Ниворожкиной, Н.П. Тихомирова и других исследователей.

Вместе с тем в настоящее время отсутствуют труды по информационному обеспечению, разработке и апробации методов статистического анализа и эконометрического моделирования количественных закономерностей взаимозависимости показателей развития региона, адекватных логике и принципам построения сбалансированной системы показателей для целей регионального управления.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы заключается в создании и апробации методики статистического анализа и эконометри-ческого моделирования закономерностей социально-экономического развития региона как информационной базы разработки и применения сбалансированной системы показателей для стратегически ориентированного управления реt. гиональной экономикой.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи:

- сформировать теоретические основы применения концепции и методов построения сбалансированной системы показателей для регионального уровня управления экономикой;

- разработать систему статистических показателей, адекватно отражающих стратегические цели и задачи развития региона, финансовые и бизнеспроцессы, соответствующие четырем составляющим ССП регионального уров ня ("Производство", "Рынок", "Труд", "Финансы");

- построить и проанализировать многоуровневую эконометрическую модель причинно-следственной взаимозависимости и синхронности изменения во времени статистических показателей ССП развития Самарской области;

- обосновать спецификацию и оценить на данных муниципальной статистики Самарской области параметры эконометрических моделей каскадирования сбалансированной системы показателей региона до муниципального уровня;

- дать количественную оценку сбалансированности прогнозов социально-экономического развития Самарской области на среднесрочную перспективу и стратегических ориентиров ее развития на основе результатов статистического анализа и моделирования взаимозависимостей показателей ССП развития региона.

Предметом исследования выступают тенденции изменения во времени и устойчивые закономерности причинно-следственного взаимодействия статистических показателей, характеризующих стратегические ориентиры развития региона, финансовые и нефинансовые процессы, обусловливающие их достижение.

Объектом исследования являются социально-экономические системы регионального и муниципального уровней.

Область исследования. Диссертация поностью соответствует требованиям "Положения о порядке присуждения ученых степеней" по специальности 08.00.12, пунктам 3.3 "Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов"; 3.4 "Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованием; измерение неравномерности развития территориальных образований"; 3.5 "Совершенствование методологии национального счетоводства и макроэкономических расчетов; методологии построения балансов для регионов, отраслей и экономики в целом; построение платежного баланса и статистических показателей внешнеэкономических связей" Паспорта специальности 08.00.12 - Бухгатерский учет, статистика (экономические науки).

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды ученых в области региональной статистики, эконометриче-ского моделирования социально-экономических систем региональной экономики и регионального стратегического менеджмента.

Информационную базу диссертационного исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Самарской области за период 1995-2006 гг., материалы "Стратегии социально-экономического развития Самарской области на период до 2020 г." и прогнозов Правительства Самарской области по развитию региона на среднесрочную перспективу.

При проведении исследования были применены принципы системности, единства анализа и синтеза, общенаучные методы и методы статистического г анализа и эконометрического моделирования.

Научная новизна исследования. Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке теоретических и практических рекомендаций по методике статистического обоснования и эконометрического моделирования сбалансированной системы показателей развития региона как инструмента стратегически ориентированного управления региональным развитием.

Наиболее существенные научные результаты:

- предложен концептуальный подход, разработана и апробирована методика статистического обоснования сбалансированной системы показателей развития региона, включающая в себя построение системы статистических показателей стратегических целей регионального развития, результативных и факторных показателей четырех составляющих ССП ("Производство", "Рынок", "Труд", "Финансы"), статистической аппроксимации устойчивых закономерностей причинно-следственного взаимодействия показателей системы и синхронности их изменения во времени;

- оценены параметры многоуровневой эконометрической модели ССП развития Самарской области с учетом автокорреляционных взаимосвязей в динамических рядах показателей, их лагового и гармонического взаимодействия на основе применения систем одновременных регрессионных и рекурсивных регрессионных уравнений;

- разработаны многофакторные регрессионные модели, обеспечивающие каскадирование ССП развития региона и интеграцию бюджетных прогнозов муниципальных образований с прогнозом социально-экономического развития региона на среднесрочную перспективу;

- дана оценка сбалансированности количественных параметров "Стратегии социально-экономического развития Самарской области на период до 2020 г." и официального прогноза развития этого региона до 2010 г. с позиций соответствия устойчивым структурным и динамическим закономерностям взаимодействия показателей эконометрической модели ССП.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что содержащиеся в ней положения и выводы могут быть использованы в дальнейшем исследовании сложной проблематики сбалансированного прогнозирования как инструмента стратегического управления региональным развитием.

Результаты диссертационного исследования целесообразно использовать при изучении курсов "Теория статистики", "Анализ временных рядов и прогнозирования", "Региональная статистика". Методы измерения, анализа и моделирования устойчивых взаимосвязей показателей ССП развития региона могут быть включены в разделы дисциплины "Эконометрическое моделирование". Практическую направленность имеют предложения и рекомендации по информационному обеспечению стратегически ориентированного государственного управления развитием региона.

Материалы исследования использовались при разработке стратегий догосрочного экономического развития Самарской области. Методические разработки по формированию сбалансированной системы статистических показателей применяются статистическими органами Самарской области.

Основные положения диссертационной работы докладывались автором на ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава по итогам научно-исследовательской работы Самарского государственного экономического университета (2006-2008 гг.), на Международной научно-практической конференции "Проблемы предприятий: теория и практика" (г. Самара, 24-25 ноября 2005 г.), Международной научно-практической конференции "Роль высших учебных заведений в инновационном развитии экономики регионов (г. Самара, 10-12 октября 2006 г.), Всероссийской научно-практической конференции "О первоочередных задачах Росстата и его территориальных органов по реализации Федерального закона "Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации" №282-ФЗ от 29 ноября 2008 года" (г. Самара, 9-10 февраля 2008 г.).

Основные положения диссертационного исследования отражены в публикациях общим объемом 5,33 печ. л., из них авторский вклад составил 5,33 печ. л.

Диссертация содержит введение, три главы, заключение, библиографический список, 21 таблицу, 38 рисунков и приложения.

Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Проживин, Роман Анатольевич

Выводы по главе 1П.

1. Получена система одновременных регрессионных уравнений взаимодействия результативных показателей блоков ССП развития Самарской области ("Производство", "Рынок", "Труд", "Финансы").

2. С применением системы рекурсивных уравнений получены модели динамического взаимодействия факторных и результативных показателей блоков ССП с учетом исследованных в предыдущих разделах лаговых причинно-следственных автокорреляционных и синхронных зависимостей уровней динамических рядов.

3. Обосновано, что показатели бюджетов муниципальных образований региона могут использоваться как "переходные ключи" для целей каскадирования ССП развития региона на муниципальный уровень.

4. Разработаны системы моделей абсолютных и относительных показателей доходов и расходов бюджетов муниципальных районов с учетом факторов социально-экономического и институционального развития.

5. Доказано, что официальный прогноз социально-экономического развития Самарской области на период до 2010 г. является частично несбалансированным по требованиям обеспечения динамической и структурной сбалансированности показателей ССП развития региона.

Заключение

1. Сбалансированная система показателей (ССП) зарекомендовала себя как эффективный инструмент управления в практике различных компаний.

Сбалансированная система показателей - это инструмент стратегического и оперативного управления, который позволяет увязать стратегические цели организации с бизнес-процессами и повседневными действиями на каждом уровне управления, а также осуществлять текущий контроль за реализацией принятой стратегии.

2. Регионы Российской Федерации в современных условиях являются самостоятельными хозяйствующими субъектами корпоративного типа, определяющими стратегию своего развития и аккумулирующими ресурсы для ее осуществления. Это служит объективной основой адаптации идеологии и методики ССП к региону как структурной экономической единице.

3. Возможность применения принципов и методов сбалансированной системы показателей управления регионом - субъектом Российской Федерации определяется прежде всего информационными возможностями региональной статистики. В связи с этим возникает потребность в информационном и методическом обеспечении разработки и применения ССП развития региона на базе данных региональной статистики, в системном моделировании закономерностей финансовых и бизнес-процессов, отвечающих логике ССП регионального уровня, в оценке прогнозируемых уровней и взаимозависимостей показателей регионального развития с позиций их динамической и структурной сбалансированности.

4. Исходя из логических принципов построения ССП организации, из миссии регионального менеджмента и стратегических целей развития региона (Самарской области), сформирована блочная схема построения ССП развития региона на базе данных региональной статистики. Предложена система статистических показателей, характеризующих стратегические цели и содержание четырех составляющих ССП развития региона, представленных результативными и факторными показателями.

5. Разработана система показателей по целевым ориентирам "Стратегии социально-экономического развития Самарской области на период до 2020 г.".

По каждому из целевых показателей (всего из 37) с использованием полиномиальных и разрывных регрессионных моделей трендов оценена многолетняя тенденция (за 1995-2006 гг.) и выпонено сравнение с целевыми установками динамики на период до 2020 г.

6. Обобщенная оценка динамической сбалансированности стратегических целей развития Самарской области на заданную перспективу составила 0,58, что указывает на динамический дисбаланс целевых установок "Стратегии" и требует допонительного информационного, вариативного и управленческого обеспечения реализации стратегии развития региона.

7. Установлено, что по 494 показателям статистические оценки синхронности колебаний оказались значимыми с вероятностью 0,95 и лишь по 32 из них синхронность случайных колебаний имеет характер устойчивых статистических закономерностей.

8. Построены регрессионные модели влияния результативных показателей по блокам ССП на целевые показатели стратегии регионального развития, разработана эконометрическая модель взаимодействия результативных показателей по блокам ССП региона на базе системы одновременных регрессионных уравнений.

9. Сформированы регрессионные модели зависимости вышеперечисленных результативных показателей каждого блока от показателей того же блока (результативных и факторных) с учетом годового запаздывающего лага их влияния, а также с учетом выявленной синхронности колебаний показателей во времени.

10. В результате применения двухшагового метода наименьших квадратов оценены параметры динамической эконометрической модели взаимодействия результативных показателей блоков ССП развития Самарской области.

11. В системе этапов моделирования статистически обоснованы лаговые взаимосвязи и синхронность изменения во времени результативных и факторных показателей блоков ССП. С этой целью оценивались параметры системы рекурсивных регрессионных уравнений, включающие в себя авторегрессионные, лаговые причинно-следственные и гармонические взаимосвязи показателей.

12. В результате обобщения по теме установлено, что важнейшим принципом построения и использования ССП организации является каскадирование, т.е. согласование целей, задач и информационных потоков между высшими и низшими уровнями. Обосновано, что на региональном уровне при реализации статистического подхода в построении ССП каскадирование может осуществляться по управленческим "ступеням": регион - муниципальное образование - организация.

13. Установлено, что "переходными ключами", т.е. показателями, обеспечивающими смыкание ССП развития региона и ее аналогов на муниципальном уровне, могут быть следующие показатели муниципальной статистики:

- собственные доходы бюджета, мн. руб.;

- собственные доходы бюджета в расчете на одного занятого, тыс. руб.;

- доля собственных доходов в общей сумме доходов бюджета, %;

- доходы бюджета, мн. руб.;

- расходы бюджета, мн. руб.

14. Методами кластерного анализа получено распределение муниципальных районов Самарской области на группы, однородные по уровню социально-экономического и институционального развития на три временные точки: 1995, 2000, 2006 гг.

15. Проанализировано изменение кластерного состава во времени. На основе этого для устойчивых кластеров и отдельных муниципальных районов построены многофакторные регрессионные уравнения по показателям, обеспечивающим "смыкание" эконометрической модели ССП развития региона и моделей бюджетного прогнозирования на муниципальном уровне.

16. Апробация на ряде показателей методики оценки сбалансированности прогноза социально-экономического развития Самарской области на основе разработанной многоуровневой эконометрической модели ССП привела к выводу о частичной несбалансированности прогноза на 2010 г., представленного правительством Самарской области в 2005 г. Несбалансированность при этом означает нарушение устойчивых структурных закономерностей взаимодействия между показателями блоков сбалансированной системы показателей регионального развития. Доказано, что для устранения несбалансированности показателей требуется обоснование официальных прогнозов, служащих инструментом принятия управленческих решений, предварительными расчетами с использованием эконометрической модели ССП развития региона.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Проживин, Роман Анатольевич, Самара

1. Айвазян, С.А. Эконометрика. Краткий курс: учеб. пособие / С.А. Айвазян, С.С. Иванова. М.: Маркет ДС, 2007. - 104 с.

2. Антонов, А.В. Системный анализ: учеб. для вузов. 2-е изд. - М.: Высш. шк., 2006. - 454 с.

3. Афанасьев, В.Н. Эконометрика: учебник / В.Н. Афанасьев, М.М. Юз-башев, Т.И. Гуляева / под ред. В.Н. Афанасьева. М.: Финансы и статистика, 2005. - 256 с.

4. Афанасьев, В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебник / В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев. М.: Финансы и статистика, 2001. - 228 с.

5. Бабешко, И.О. Основы эконометрического моделирования: учеб. пособие. 2-е изд., испр. - М.: КомКнига, 2006. - 432 с.

6. Бабич, A.M. Государственные и муниципальные финансы: учеб. для вузов / А.М. Бабич, Л.П. Павлова. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Юнити, 2002. - 703 с.

7. Балаш, В.А. Модели линейной регрессии для панельных данных: Учебное пособие для вузов / В.А. Балаш, О.С. Балаш. М., 2002. - 65с.

8. Бадин, К.В. Эконометрика: учеб. пособие для вузов / К.В. Бадин, О.Ф. Быстро, М.М. Соколов. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004 - 254 с.

9. Басовский, JI.E. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учеб. пособие. М.: ИНФА-М, 2003. - 260 с.

10. Бирюков, А.Г. О сбалансированности консолидированных бюджетов субъектов Российской Федерации в 2004 году // Финансы. 2004. - № 2. - С. 7-10.

11. Блинов, В. Пакет STATISTICA рабочий инструмент для подготовки управленческих решений // Вопр. статистики. - 2002. - № 9. - С. 38-39.

12. Боровиков, В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. СПб.: Питер, 2003. - 688 с.

13. Боровиков, В. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. СПб.: Питер, 2001. - 656 с.

14. Боровиков, В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде WINDOWS. Основы теории и интенсивная практика на компьютере / В.П. Боровиков, Г.И. Ивченко. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 369 с.

15. Боровиков, В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows: основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. пособие для вузов / В.П. Боровиков, Г.И. Ивченко. М.: Финансы и статистика, 2000. - 384 е.: ил.

16. Браун, Марк Г. Сбалансированная система показателей на маршруте внедрения: пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. - 226 с.

17. Бутов, В.И. Основы региональной экономики: учеб. пособие / В.И. Бутов, В.Г. Игнатов, Н.П. Кетова. М.; Ростов н/Д, 2001. - 448с.

18. Бюджетное планирование и прогнозирование: Метод, указание для подготовки к семинар, занятиям / сост. Т.В. Прусакова; Оренбург, гос. ун-т. -Оренбург, 2005. 50 с.

19. Бюджетное послание Президента Российской Федерации Федеральному собранию Российской Федерации о бюджетной политике в 2006 году // Финансы. 2005. - № 6. - С. 3-7.

20. Бюджетный кодекс Российской Федерации Электронный ресурс.: федер. закон от 31 июля 1998 г. №145-ФЗ // КонсультантПлюс: справ, правовая система. Версия Проф. Загл. с экрана.

21. Внедрение сбалансированной системы показателей / Horva'th & Partners: пер. с нем. 2-е изд. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. - 478 с.

22. Вознесеншй, В.А. Принятие решений по статистически моделям / В.А. Вознесенкий, А.Ф. Ковальчук. М.: Статистика, 1978. - 192 с.

23. Гершун А. Технология сбалансированного управления / А. Гершун, М. Горский. 2-е изд. - М.: Олимп-Бизнес, 2006. - 416 с.

24. Гладилин, А.В. Эконометрика: учеб. пособие. М.: КНОРУС, 2006. - 232 с.

25. Годин, A.M. Статистические средние и другие величины и их применение в различных отраслях деятельности: учеб. пособие / A.M. Годин, В.Н. Русин, В.П. Соколов / под ред. А.М. Година. М.: Дашков и К0,2007. - 252 с.

26. Голосов, О.В. Регион: модельное отображение / О.В. Голосов, О.В. Лаптев. М.: ЗАО "Издательство экономика", 2007. - 350 с.

27. Господарчук, Г.Г. Развитие регионов на основе финансовой интеграции. М.: Финансы и статистика, 2006. - 288 с.

28. Гришин, А.Ф. Статистические модели: построение, оценка, анализ: учеб. пособие / А.Ф. Гришин, Е.В. Кочерова. М.: Финансы и статистика, 2005. - 416 с.

29. Елисеева, И.И. Логика прикладного статистического анализа / И.И. Елисеева, В.О. Рукавишников. М.: Финансы и статистика, 1982. - 192 с.

30. Замков, О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе: курс лекций. М.: Изд-во ГУВШЭ, 2001.-122 с.

31. Зарова, Е.В. Эконометрическое моделирование и прогнозирование развития региона в краткосрочном периоде / Е.В. Зарова, Г.Р. Хасаев. М.: ЗАО "Издательство "Экономика", 2004. - 149 с.

32. Зарова, Е.В. Качество роста экономики Самарской области: Методология статистического исследования / Е.В. Зарова, Г.Р. Хасаев, М.А. Котякова. -Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2005. 160 с.

33. Каплан, Роберт С. Организация, ориентированная на стратегию. Как в новой бизнес среде преуспевают организации, применяющие сбалансированную систему показателей: пер. с англ. / Роберт С. Каплан, Дейвид П. Нортон. -М.: Олимп-Бизнес, 2005. 416 с.

34. Каплан, Роберт С. Сбалансированная Система Показателей. От стратегии к действию: пер. с англ. / Роберт С. Каплан, Дейвид П. Нортон. -2-е изд., испр. и доп. М.: Олимп-Бизнес, 2004. - 320 с.

35. Каплан, Роберт С. Стратегические карты. Трансформация нематериальных аспектов в материальные результаты: пер. с англ. / Роберт С. Каплан, Дейвид П. Нортон. М.: Олимп-Бизнес, 2005. - 512 с.

36. Кластерный анализ в системе "STATTSTTCA" / МЭСИ. М.:, 2002. - 68 с.

37. Клъшанов, В. Межбюджетные отношения в России на современном этапе / В. Климанов, А. Лавров II Вопр. экономики. 2004. - № 11. - С. 111-125.

38. Кобзарь, А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М.: Физматлит, 2006. - 816 с.

39. Коммаев, В.А. Экономико-математическое моделирование. Моделирование макроэкономических процессов и систем: учебник. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 295 с.

40. Королева, Е.Н. Стратегическое управление развитием муниципальных социально-экономических систем в условиях глобализации: Теоретико-методологические аспекты: монография. М.: ВГНА Минфина России, 2006. - 288 с.

41. Корхин, А.С. Моделирование экономических систем с распределенным лагом. М.: Финансы и статистика, 1981. - 160 с.

42. Кремер, Н.Ш. Эконометрика: учеб. для вузов / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко; под ред. проф. Н.Ш. Кремера. М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2002. - 311 с.

43. Курц, Хайнц Д. Теория производства: догосрочный анализ: Пер. с англ. / Хайнц Д. Курц, Нери Сальвадори; под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2004. - 632 с.

44. Лавров, A.M. Бюджетная реформа 2001-2008 гг.: от управления затратами к управлению результатами // Финансы. 2005. - № 9. - 272 с.

45. Левин, B.C. Исследование взаимосвязей факторов и прогнозирование инвестиций в регионах Привожского федерального округа: монография. М.: Финансы и кредит, 2006. - 144 с.

46. Магнус, Я.Р. Эконометрика. Начальный курс: учебник / Я.Р. Мангус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий. 8-е изд. - М.: Дело, 2007. - 504 с.

47. Малин, А. С. Исследование систем управления: учеб. для вузов. -3-е изд. М.: Изд-во ГУ-ВШЭ, 2005. - 399 с.

48. Маршалова, А.С. Основные теории регионального воспроизводства / А.С. Маршалова, А.С. Новоселов. М.: ОАО "Издательство "Экономика", 1998.- 192 с.

49. Методологические положения по статистике. Вып. 2 / Росстат. М., 2006.-510 с.

50. Методологические положения по статистике. Вып. 5 / Госкомстат России. М., 1998. - 244 с.

51. Морс, К. Эффективные решения в экономике переходного периода: Аналитические инструменты разработки и реализации социально-экономической политики / К. Морс, Р. Страйк, А. С. Пузанов. М.: Айрис-пресс, 2007. - 448 с.

52. Налоги и налогообложение / Под. ред. М.В. Романовского, О.В. Вруб-левской. 5-е изд. - СПб.: Питер, 2006. - 496 е.: ил.

53. Нивен, Пол Р. Сбалансированная система показателей для государственных и неприбыльных организаций: пер. с англ. / под ред. О. Б. Максимовой. Днепропетровск: Баланс Бизнес Букс, 2005. - 336 с.

54. Нивен, Пол Р. Сбалансированная система показателей: Шаг за шагом: максимальное повышение эффективности и закрепление полученных результатов: пер. с англ. Днепропетровск: Баланс бизнес Букс, 2004. - 328 с.

55. Ныли, Э. Призма эффективности: Карта сбалансированных показателей для измерения успеха в бизнесе и управлении им: пер. с англ. / Э. Нили, К. Адаме, М. Кеннерли. Днепропетровск, Баланс-Клуб, 2003. - 400 с.

56. Новак, Э. Введение в методы эконометрики: сб. задач: пер. с польск. / Э. Новак, под. ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2004. - 248 с.

57. Новиков, A.M. Методология / A.M. Новиков, Д.А. Новиков. М.: СИНТЕГ, 2007. - 668 с.

58. Нуфелъ, Т. Эконометрика: Решение задач с применением пакета программ GRETL. М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 198 с.

59. Елисеева И.И. Общая теория статистики: учебник / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев; под ред. И.И. Елисеевой. 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 656 е.: ил.

60. Олъве, Ншъс-Горан. Сбалансированная система показателей. Практическое руководство по использованию: пер. с англ. / Нильс-Горан Ольве, Жан Рой, Мангус Веттер. М.: Вильяме, 2006. - 304 с.

61. Орлов, А.И. Прикладная статистика: учебник. М.: Экзамен, 2006. - 671 с.

62. Основные социально-экономические показатели по Российской Федерации за 2002-2006 годы (по материалам Росстата) // Вопросы статистики. -2006. № Ю. - С. 82-93.

63. Перелыгин, Ю. Второй вариант Концепции стратегии социально-экономического развития РФ Электронный ресурс. Режим доступа: - http: //news, matraw/6 еа 56619/.

64. Портер, М. Конкурентная стратегия: Методика анализа отраслей и конкурентов: пер. с англ. 3-е изд. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 453 с.

65. Портер, М. Конкурентное преимущество: как достичь высокого результата и обеспечить его устойчивость: пер. с англ. 2-е изд. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. - 716 с.

66. Проживин, Р. А. Кластерный анализ как основа сбалансированности бюджетных прогнозов // Вестн. Самар. гос. экон. ун-та. Самара, 2007. - № 10 (36). -С. 100-109.

67. Проживин, Р.А. Сбалансированная система показателей развития региона: уровни построения, аспекты содержания // Экон. вестн. Республики Татарстан. 2008. - № 2. - С. 40-47.

68. Проживин, Р.А. Методы статистической оценки динамической сбалансированности стратегии регионального развития на примере Самарской области // Нижегородская область: статистика, факты, комментарии. 2008. - № 1. - С. 16-31.

69. Проживин, Р.А. Сбалансированная динамика статистических показателей как информационная основа стратегирования регионального развития //

70. Роль высших учебных заведений в инновационном развитии экономики регионов: материалы Междунар. науч.-практ. конф. Ч. 1. Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2006. - С. 311-315.

71. Прокофьев, В.А. Интегральные методы факторного анализа: учеб. пособие / В.А. Прокофьев, Т.В. Саоаматина; Сарат. гос. социально-экон. ун-т. Саратов, 2006. - 280 с.

72. Разработка сбалансированной системы показателей. Практическое руководство с примерами / под ред. A.M. Гершуна, Ю.С. Нефедьевой. 2-е изд. расшир. - М.: Олимп-Бизнес, 2005. - 128 с.

73. Районы Самарской области: Территор. орган Федер. службы гос. статистики по Самар. обл. Самара, 2006. - 370 с.

74. Районы Самарской области: Территор. орган Федер. службы гос. статистики по Самар. обл. Самара, 2007. - 384 с.

75. Рамперсад, К. Хьюберт. Универсальная система показателей деятельности: как достичь результатов, сохраняя целостность. 2-е изд. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. - 352 с.

76. Региональная статистика: учебник / под ред. Е.В. Заровой, Г.И. Чуди-лина. М.: Финансы и статистика, 2006. - 624 с.

77. Региональная экономика: учебник / под ред. В.И. Видяпина, М.В. Степанова. М.: ИНФА - М., 2005. - 666 с.

78. Садовникова, Н.А. Анализ временных рядов и прогнозирование / Н.А. Садовникова, Р.А. Шмойлова / Моск. междунар. ин-т экономики, статистики и информатики. М., 2002. - Вып. 2. - 162 с.

79. Многомерные статистические методы анализа экономических процессов: учебник / Ю.В. Сажин и др.. Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2008. - 288 с.

80. Саманов, О.Н. Эконометрика: учеб. пособие. М.: Экономисте, 2006. - 320 с.

81. Самарский статистический ежегодник / Территор. орган Федер. службы гос. статистики по Самар. обл. Самара 2006. - 406 с.

82. Самарский статистический ежегодник / Территор. орган Федер. службы гос. статистики по Самар. обл. Самара 2007. - 414 с.

83. Система муниципального управления / под. ред. В.Б. Зотова. СПб.: Питер, 2007. - 560 с.

84. Стратегия социально-экономического развития Самарской области на период до 2020 года Электронный ресурс. Режим доступа: http:/ www.economi.samregion.ru.

85. Тихомиров Н.П. Эконометрика: учебник / Н.П. Тихомиров, Е.Ю. До-рохина. М.: Экзамен, 2003. - 512 с.

86. Турмачев, Е.С. Сбалансированное капиталообразование и рост национальной экономики. История исследований, моделирование и анализ / Моск. психолого-социальный ин-т. М., 2005. - 304 с.

87. Устав Самарской области // Вож. коммуна. 2006. - 20 дек. - № 237 (25790).

88. Факторы развития производительных сил сельской территории в условиях конкурентной экономики / под ред. Г.Р. Хасаева; Самар. гос. экон. ун-т. Самара, 2004. - 228 с.

89. Факторы экономического роста в регионах РФ / ИЭПП. М.:, 2005. - 278 с.

90. Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации: федер. закон от 6 октября 2003 г. № 131-Ф3 //Консультан-тПлюс: справ. Правовая система. Версия Проф. Загл. с экрана.

91. Федосеев, В.В. Экономико-математические методы и прикладные модели: учеб. пособие для вузов / В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш и др.. М.: ЮНИТИ, 2002. - 391 с.

92. Хорин, А.Н. Стратегический анализ: учеб. пособие. М.: Эксмо, 2006.288 с.

93. Чейс, Д. Причинный анализ в статистических исследованиях / пер. с англ. Ю.Н. Гаврильца, JI.M. Кутикова, М.А. Родионова; предисл. Т.В. Рябуш-кина, Ю.Н. Гаврильца. М.: Финансы и статистика, 1981. - 255 с.

94. Эконометрика: учебник / И.И. Елисеева и др..; под ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2005. - 576 с.

95. Юзбашев ММ Статистический анализ тенденций и колеблемости / М.М. Юзбашев, А.И. Манеля. М.: Финансы и статистика, 1983. - 207 с.v ,

96. Яновский, Л.П. Введение в эконометрику: учеб. пособие / под ред. Л.П. Яновского. 2-е изд., доп. - М.: КНОРУС, 2007. - 256 с.

97. Alexander, V. Globa/Divergence in Trade / V. Alexander, H.-H. Kotz // Money and Policy. Cheltenham, UK; Northhampton, MA. - USA, 2006. - 240 p.

98. Box, G.E.P. Analiza szeregon czasowych / G.E.P. Box, G.M. Jenkins // PWN. Warsawa, 1983. - 409 c.

99. Michael, R. Mavrinac. How Effective is Your Performanc Measurement Sistem? / Vitale Michael R., C.Sara // Management Accounting. 1995. - August.

100. Neter, J. Applied Linear Atatistical Models. Regrossion, Analysis of Variance, and Experimental Designs / J. Neter, W. Wasserman, M.H. Kutner. USA, IRWIN, 1974. - 1182 p.

101. Kaplan, Robert, S. The Balanced Scorecard Measures that Drive Performance / Robert S. Kaplan, David P. Norton // Harvard Business Review. - 1992. -January - February. - P. 71-79.

102. Wilber, Ch.K. Political Economy of Development and Under-development / . Ch.K.Wilber, K.P. Jameson // Fifth Edition. McGraw-Hill, Inc.,1992. - 656 p.

103. Winker, P. Empirische Wirtscha fta forchung Okonometrie. US, Springer, 2006. - 336 p.106. Ссыка на домен более не работает107. Ссыка на домен более не работает108. Ссыка на домен более не работает109. Ссыка на домен более не работает

Похожие диссертации