Методологические аспекты структурно-динамического анализа объемных индикаторов экономики тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Методологические аспекты структурно-динамического анализа объемных индикаторов экономики"

На правах рукописи 004600008

НАСИБУЛИН РУСТАМ РУШАНОВИЧ

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СТРУКТУРНО-ДИНАМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ОБЪЕМНЫХ ИНДИКАТОРОВ ЭКОНОМИКИ

Специальность 08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Саратов 2010

1 АПР ?010

004600008

Работа выполнена в Саратовском государственном социально-экономическом университете

Научный руководитель - кандидат экономических наук, доцент

Саломатина Татьяна Васильевна

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Афанасьев Владимир Николаевич

Защита состоится 24 апреля 2010 г. в 12 ч. на заседании диссертационного совета Д 212.214.04 при Самарском государственном экономическом университете по адресу: 443090, г. Самара, ул. Советской Армии, д. 141, ауд. 325

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного экономического университета.

Автореферат разослан марта 2010 г.

Ученый секретарь

кандидат экономических наук, доцент Суханова Елена Ивановна

Ведущая организация - Ростовский государственный

экономический университет «РИНХ», г. Ростов-на-Дону

диссертационного совета

Леонтьева Т.И.

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Общественные явления обладают внутренней структурой, изменение которой преобразует их качественное содержание.

С помощью относительных величин структуры устанавливается возрастная и национальная структура населения, структура общественного продукта, основных фондов, затрат на инвестиции в основной капитал в сфере промышленного, сельскохозяйственного производства, структура товарооборота и других общественных явлений.

Успешное развитие экономики России предопределено инновационным перевооружением производственных фондов, внедрением наукоемких технологических процессов, диверсификацией экономики, позитивными изменениями структуры ее индикаторов.

Современная же структура экономики России и ее составляющих оценивается практиками и учеными как глубоко диспропорциональная. Так, в структуре промышленности установилась диспропорция между сырьевым и обрабатывающими секторами; в минерально-сырьевом комплексе - между темпами развития предприятий в обрабатывающих отраслях и сырьевой базой добывающих предприятий; в инвестиционной сфере - между инвестициями в основной капитал машиностроения и инвестициями в добычу топливно-энергетических ресурсов; в структуре экспорта промышленных предприятий преобладают энергоносители и сырьевые товары, а доля продукции обрабатывающих отраслей снижается и составляет в среднем 8-10%.

В связи с этими обстоятельствами возрастает потребность со стороны органов управления всех уровней и ученых в разработке и совершенствовании статистических методов анализа направлений, скорости, оценки степени влияния различных элементов (компонент) структурных сдвигов и их факторов на развитие качественного содержания экономических процессов.

Степень разработанности проблемы. Отечественная статистика накопила значительный опыт в области структурно-динамического анализа экономических явлений, конструирования показателей, оценивающих структурные изменения экономических индикаторов во времени и в пространстве, сфер применения различных методов оценки структурных сдвигов и структурных различий.

Значительный вклад в развитие теории структурных сдвигов внесли ученые А. Бузгалин, К. Гатев, Л. Дедов, М. Ефимова, Л. Казинец, А.

Колганов, С. Курышева, Н. Перстенева, В. Прокофьев, В. Рябцев, А. Са-лаи, Ю. Эйсснер, М. Юзбашев и др.

В работах ученых-статистиков В. Афанасьева, И. Елисеевой, Е. Заровой, В. Левина, Н. Масловой, Ю. Сажина, Е. Тихомировой, Г. Чуди-лина и других методы оценки структурных сдвигов и структурных различий используются в качестве прикладного инструментария в структурно-динамическом анализе индикаторов социально-экономического развития регионов, их конкурентоспособности; экономической, продовольственной, экологической безопасности; социальной напряженности; инвестиционной привлекательности и др.

Однако в статистических исследованиях до настоящего времени не сложились четко очерченные аспекты анализа структурных сдвигов на базе традиционных методов: многомерной дифференциации административно-территориальных образований по их вкладу в индикаторы экономики; пропорциональности территориального распределения индикаторов развития экономики; влияния структурных сдвигов на интенсификацию экономических процессов.

Кроме того, не получили широкого развития недавно разработанные методы и подходы покомпонентного дезагрегирования общих индексов объемных показателей на инерционную и структурные составляющие (активные и пассивные); межрегиональной дифференциации взаимосвязи показателей инновационного развития и активных компонент структурного перераспределения индикаторов экономики по видам деятельности.

Освещение этих вопросов применения традиционных и недавно появившихся в статистической литературе методов структурно-динамического анализа определило актуальность избранной темы исследования.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является развитие методики статистического анализа структурно-динамических изменений в экономике и разработка новых методов, основанных на оценке компонент структурных сдвигов.

Для достижения заказанной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

- изучить традиционные и современные аспекты структурно-динамического анализа экономических явлений;

- выработать универсальный подход к оценке структурных сдвигов и различий;

- исследовать взаимосвязи структурных сдвигов объемных индикаторов экономики;

- предложить методы оценки размерности глубины структурно-динамического анализа;

- разработать методы анализа направлений интенсивности структурных изменений объемных индикаторов экономики;

- выявить межрегиональную специфику взаимообусловленности масштаба инновационного развития и активности структурного перераспределения экономических индикаторов по видам деятельности.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются структуры и структурные сдвиги экономических явлений на микро-, мезо- и макроуровнях. Предметом исследования выступает статистическая методология структурно-динамического анализа.

Область исследования соответствует паспорту специальности ВАК 08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика (ri.n. 3.2. Методология построения статистических показателей, характеризующих социально-экономические совокупности; построения демографических таблиц; измерения уровня жизни населения; состояния окружающей среды; п.п. 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; п.п. 3.4. Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованием; измерение неравномерности развития территориальных образований).

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по экономической теории, региональной статистике, теории статистики, измерению структурных сдвигов в экономике, теории индексов. В качестве исследовательского аппарата применялись следующие методы: графический и табличный, анализа структурных сдвигов, средних величин, индексный анализ, кластерный и корреляционно-регрессионный анализ, дифференциального исчисления. Обработка исходной информации и моделирование производились с использованием пакетов прикладных программ STATISTICA, MS Excel.

Информационную базу исследования составили официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики; информация, опубликованная в периодической печати и научных изданиях, размещенная на официальных сайтах сети Internet, в электронных средствах массовой информации Отдела статистики Европейской эко-

номической комиссии ООН - http://www.unece.org; Федеральной службы государственной статистики - http://www.gks.ru.

Научная новизна исследования заключается в разработке методологических рекомендаций и предложений по совершенствованию методов структурно-динамического анализа экономических явлений, в результате разработки методов компонентного анализа структурных изменений объемных индикаторов экономики. К числу наиболее существенных результатов относятся следующие:

- сформированы требования к содержанию и построению показателя структурных сдвигов, в соответствии с которыми обоснована как наиболее предпочтительная из всех ныне известных в статистике конструкция коэффициента К.Гатева, адекватная используемой Европейской экономической комиссией при ООН;

- разработан метод выявления индикаторов социально-экономического развития с типической структурой распределения по административно-территориальным образованиям;

- обоснован индикатор влияния инфляции на направление структурных сдвигов в общественном производстве на макро-, мезо- и микроуровнях экономики;

- сформировано методологическое направление выявления и построения системы показателей оценки активных и пассивных структу рных изменений индикаторов экономики;

- разработана методика анализа компонент структурно-динамического дезагрегирования общих индексов на инерционную и структурные составляющие положительных и отрицательных активных и пассивных сдвигов;

- выделены межрегиональные особенности взаимовлияния структурного перераспределения экономических индикаторов по видам деятельности и показателей инновационного развития.

Практическая значимость исследования. Разработанные в диссертации методы статистического анализа структурных сдвигов в экономических процессах, методики их практической реализации могут быть использованы органами государственного управления всех уровней, органами управления организациями научной сферы и предпринимательского сектора экономики при выработке и обосновании оперативных, тактических и стратегических мероприятий, способствующих развитию позитивных структурных изменений различных экономических процессов (инвестиционных, инновационных; численности занятых экономической деятельностью; объема основных фондов, продукции и услуг; оборота розничной торговли; грузооборота автотранспорта; ввода в

действие жилых домов и др.); для контроля и мониторинга структурных сдвигов, оценки качества управления ими.

Положения диссертации внедрены в Территориальном органе Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. Теоретические и практические выводы, полученные по результатам исследования, используются в Саратовском государственном социально-экономическом университете по дисциплинам "Теория статистики", "Микроэкономическая статистика", "Макроэкономическая статистика", "Региональная статистика".

Указанные аспекты практического использования результатов исследования подтверждены справками о внедрении.

Апробация результатов работы. Основные положения диссертации представлены на:

Международных научной и научно-практической конференциях:

"Статистика в диалоге общества и власти" (г. Санкт-Петербург, 27 -30 января 2008 г.);

"Современные проблемы и тенденции развития внутренней и внешней торговли" (Саратовский институт (филиал) Российского государственного торгово-экономического университета, РГТЭУ, 2008 г.);

Всероссийских научно-практических конференциях:

"Современные проблемы социально-экономического развития России" (Саратовский государственный социально-экономический университет, 2006 г.);

"Реформы в России и проблемы управления" (Государственный университет управления, 2008 г.);

"Проблемы экономики и статистики в общегосударственном и региональном масштабе«" (г. Пенза, 2008 г.);

"Многопрофильный университет как региональный центр образования и науки" (Оренбургский государственный университет, 2009 г.).

Пу бликации по теме диссертации. Автором опубликовано 15 работ авторским объемом 3,82 печ.л., в том числе две - в изданиях, определенных ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, девяти параграфов, заключения, библиографического списка и приложений. Работа изложена на 170 страницах машинописного текста, содержит 7 рисунков и 45 таблиц. Библиографический список включает в себя 150 наименований.

2. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

В первой главе «Основные направления применения традиционных методов измерения структурных сдвигов» систематизированы и уточнены основные черты категории «структурный фактор» развития экономических явлений; установлен единообразный подход к оценке структурных сдвигов и различий; разработаны методики анализа устойчивости попарных структурных различий взаимосвязанных экономических индикаторов во времени; установления пропорциональности распределения экономических индикаторов регионов (федеральных округов) по муниципальным образованиям и районам (по регионам) с выявлением индикаторов, обладающих структурным распределением, наиболее близким к типичному (центральному) распределению; определения направлений структурных сдвигов в общественном производстве, вызванных инфляцией.

Для сравнительной оценки структурных изменений во времени и структурных различий в пространстве из всех известных в статистической литературе показателей наиболее предпочтителен коэффициент К.Гатева, представляющий собой полусумму абсолютных отклонений долей частей одной совокупности, относящихся к разным периодам (моментам времени), или долей частей разных совокупностей (с1\, ^):

о)

Он имеет ряд позитивных достоинств: нормирован и не зависит от числа частей совокупностей; для него разработана шкала градаций структурных различий1; тождественный аналог формулы (1) в виде

^ = = для всех совпадающий с величиной

Ь = (¿2 -¿/])= ~У,А~ для всех ¿2 < с1\, принят в международной практике Европейской экономической комиссией при ООН; величина Ь

1 0,00-0,10 - схожесть структур, 0,11-0,20 - схожесть структур с наметившимся

различием, 0,21-0,25 - низкий уровень различий, 0,26-0,30 - переход от низкого

уровня различий к существенному, 0,31-0,35 - существенное различие, 0,36-0,40 -

переход от существенного различия к значительному, 0,41-0,50 - значительное раз-

личие, 0,51-0,60 - переход от значительного различия к резкому, 0,61-0,70 - резкое

различие, 0,71-0,80 - переход от резкого различия к противоположности структур.

0,81 -1,00 - противоположность структур,

8

математически связана с общими и индивидуальными индексами физического объема продукции, стоимости продукции, инвестиций, затрат на инновации и других, а именно2:

I = {\-Ь)1 + Ы = М\ + М2, (2)

где М1 и М2 трактуются как инерционная и структурная составляющие соответствующего общего индекса I.

На основе традиционных подходов к измерению структурных сдвигов выделены следующие направления использования методов их оценки в статистических изысканиях:

1) анализ структурных различий в комбинации с анализом структурных сдвигов группы объемных индикаторов экономики обследуемых регионов, структурное распределение одного из которых по регионам выбрано в качестве условно-желаемого ("эталонного"). Сравнение значений коэффициента структурных различий Ь эталонного индикатора с каждым из других в базисном году позволило выявить степень отличия структуры каждого индикатора от эталонной; по значениям коэффициента структурных сдвигов Ь через некоторое число лет охарактеризовать степень устойчивости структур индикаторов в динамике и по значениям коэффициента структурных различий эталонного индикатора с каждым из других в текущем году - оценить степень близости структуры каждого индикатора к эталонной.

Принятие в качестве "эталонного" - желаемого структурного распределения по регионам несуществующего (гипотетического) индикатора позволит реализовать мониторинг результатов оценки структурных различий индикаторов с эталонным, описать тенденции приближения к эталонной структуре или расхождения с ней, охарактеризовать устойчивость этих тенденций, рассчитав оценки структурных сдвигов отобранных индикаторов;

2) многомерный структурно-динамический анализ вклада регионов в индикаторы экономики федеральных округов, размерность которого определяется числом включенных в объект исследования распределений индикаторов по регионам федеральных округов, числом распределений индикаторов по видам экономической деятельности, числами распределений индикаторов каким-либо иным признакам и числом субпериодов анализируемого временного интервала.

2 Дедов Л.А., Эйсснер Ю.Н. Выявление и анализ структурного цикла // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов, 1998.-№3.

По результатам его апробирования на примере четырех взаимосвязанных индикаторов: ВРП, число предприятий и организаций, средняя численность занятых, стоимость основных фондов, распределенных по регионам двух федеральных округов (Приволжского и Уральского) за два субпериода охарактеризованы степень постоянства долевого участия регионов и округов в пропорциональности развития индикаторов во времени; тенденции изменения структурных различий всех пар индикаторов как по округам, так и по регионам; устойчивость этих тенденций;

3) анализ специфики пропорциональности распределения взаимосвязанных региональных индикаторов: численность работающих, стоимость основных фондов, объем промышленной продукции, оборот розничной торговли, грузооборот автомобильного транспорта, перевозки грузов автомобильным транспортом, ввод в действие жилых домов, выбросы вредных веществ в атмосферу без очистки по муниципальным образованиям и районам (на примере Саратовской области), выявление среди взаимосвязанных индикаторов тех, у которых структурное распределение является наиболее близким к типичному (центральному).

Структура индикатора - численность работающих, для которого ве-

| п-1

личина Ьх =-^У х , где п - число индикаторов (в примере 8),

структуры которых попарно сопоставлялись за определенные периоды (2003, 2005, 2006 гг.), оказалась минимальной (0,16; 0,16; 0,24), является наиболее близкой к типичной (центральной) из всех сравниваемых. Поскольку такая ситуация ежегодно повторялась, можно говорить об устойчивой типичности структуры данного индикатора во времени;

4) сопоставление общих индексов цен Пааше и Ласпейреса в форме средних арифметических и гармонических из индивидуальных индексов цен отдельных однородных товаров, весами которых служат относительные величины структуры стоимости этих товаров в общей стоимости всей исследуемой массы товаров: в отчетном периоде - для индекса Пааше и в базисном - для индекса Ласпейреса, позволяет раскрыть «эффект Гершенкро-на», согласно которому индекс цен Ласпейреса, как правило, в макроэкономических расчетах превышает индекс Паше. В случае, когда индекс Ласпейреса больше индекса Пааше, можно сделать заключение о преимущественном снижении долей продукции с высокими индексами цен и одновременном повышении долей продукции с более низкими индексами цен. Чем значительнее разница в величинах индексов, больших 100%, тем выше инфляция и степень ее влияния на изменение структуры продукции.

Во второй главе «Теоретический подход к выявлению и статистическому анализу активных и пассивных изменений структуры экономических индикаторов» обоснована целесообразность выделения активной составляющей структурных сдвигов, обусловленной собственным изменением каждой части совокупности, и пассивной составляющей, вызванной движением каждого дополнения соответствующей ему части до целого.

В дальнейшем изложении использовались следующие обозначения:

^Готу , /Яу - совокупность и ее]-я часть (j = ] ,п)\ п - число частей

совокупности; /у - доля части совокупности; ту = т; ~шу - дополнение /-й части до целого.

Очевидно, что структурные сдвиги вызваны, прежде всего, активным изменением долей /у, в то время как пассивное их изменение является не чем иным, как адекватным, зеркально противоположным отражением активного изменения их дополнений до совокупности.

Каждую ] -го долю / можно рассматривать как функцию двух аргументов - части т и ее дополнения т : / = /(т,т*).

Так как закон изменения доли /, в зависимости от изменения аргументов т и т , носит нелинейный характер, то приращение доли за период в целом целесообразно аппроксимировать суммой линейных приращений / за достаточно малые промежутки времени исследуемого периода:

= = и.) + а,

к=1 А=1

где А/т , А/ . - активная и пассивная часть А/ за к-й промежуток вре-к т^

мени;

а - погрешность, зависящая от степени отличия закона изменения

доли / от линейного, приближающаяся к 0, с увеличением степени

дробления периода г на малые отрезки времени.

Расчеты приростов / за каждый к -й промежуток времени удобно производить следующим образом:

дГтк = 1) - /(тк~1'тк-\) =-----, - , (3)

щ + щ-1 щ-1 + т-\

д/т. =Лщ-1,щ)- АЩ-1>Щ-1) = -Еы—,----

к тк_{ + тк тк_х + тк_х

и в общем активном приросте целесообразно выделять положительную и

п п п

отрицательную составляющие: ^Г Л/^ + ^ А/~ .

;=1 ' 7=1 т> М Важным показателем «размаха активной части структурных сдвигов является агрегированная величина модулей положительной и отрицательной составляющих»: +|]Г Д/~| = - Д/~ .

Частные производные и можно рассчитывать на начало и

конец исследуемого периода и интерпретировать их как потенциально возможные скорости изменения доли / на начало и конец периода,

Af А/ *

сравнивать их значения с величинами средних скоростей ——, -и

Ат ат*

использовать для контроля, управления структурными сдвигами и их прогнозирования.

В третьей главе «Аспекты прикладного использования метода оценки активных и пассивных компонент структурных сдвигов в исследовании объемных индикаторов экономики» сформированы и методически раскрыты аспекты, приемы и способы применения теоретических разработок, изложенных во второй главе, в структурно-динамическом анализе объемных индикаторов экономики:

1) в качестве одного из аспектов прикладного использования метода оценки активных и пассивных компонент структурных сдвигов предложен метод расчета и анализа активных составляющих структурных сдвигов индикаторов экономики и их потенциальных скоростей, продемонстрированный на следующем примере (см. таблицу).

Аналитические показатели таблицы рассчитаны при дроблении годового периода на календарные месяцы (соответственно, их число

г -12) по подготовленной для расчетов на ПК программе; тк и тк -объемы инвестиций за астрономические годы, заканчивающиеся л--м месяцем.

Нормированные значения компонент и размаха активной части структурных сдвигов составили:

ЛД/+ = -(0,8209 + 0,6063 + 0,0486 ) = 0,3648 ; 4

Структура инвестиций в основной капитал группы предприятий машиностроения Саратовской области

и аналитические показатели структурных сдвигов

Направления инвестиций

№ Показатели жилища здания и сооружения машины и оборудование прочие итого

А Б 1 2 3 4 S

1 Инвестиции, тыс. руб. (m) 2005 г. 10745 23391 148216 1647 183999

2 Инвестиции, тыс. руб. (m) 2006 г. 1949 1692696 2581012 68038 4343695

3 Дополнения частей совокупности, тыс. руб. (и* = £ m -m) 2005 Г. 173254 160608 35783 182352 X

4 Дополнения частей совокупности, тыс. руб. (m* = m) 2006 г. 4341746 2650999 1762683 4275657 X

5 Дm = /Л|2 - т0 , ТЫС. руб. -8796 1669305 2432796 66391 4159696

6 Д/л* = т*2 - т'о, ТЫС. руб. 4168492 2490391 1726900 4093305 X

7 / = 2005 г. Lm 0,058397 0,1271256 0,8055261 0,0089511 1,000000

8 Lm 0,0004486 0,3896903 0,5941973 0,0156636 1,000000

9 f'm = , доли единицы на 1 млрд руб., 2005 г. 2> 5,1174 4,7439 1,0569 5,3861 X

10 1 _ f f'n, - , доли единицы на 1 млрд руб., 2006 г. Лт 0,2301 0,1405 0,0934 0,2266 X

И f. = Zj—, доли единицы на 1 млрд руб., 2005 г. т 2> -0,3173 -0,6909 -4,3777 -0,0486 X

12 _ f Г. = W—, доли единицы на 1 млрд руб., 2006 г. т -0,0001 -0,0897 -0,1367 -0,0036 X

со

А Б 1 2 3 4 5

13 — -0,0088 0,9314 0,5526 0,0668 1,5420

14 ^ =1 тк-\ + тк тк-)+тк-\ -0,0527 -0,4992 -0,9055 -0,0329 -1,4903

15 Г - Г Г ч/ --/12 -70 -0,0579 0,2625 -0,2113 0,0067 0,0000

16 а = ДГ-<Ут-ДГв. 0,0036 -0,1697 0,1416 -0,0272 -0,0517

17 а„. = а-1—¡-!-г 0,0005 -0,1105 0,0537 -0,0182 -0,0745

18 аи.=а-а„ 0,0031 -0,0592 0,0879 -0,0090 0,0228

19 -0,0083 0,8209 0,6063 0,0486 1,4675

20 = . + а . т т 1л -0,0496 -0,5584 -0,8176 -0,0419 -1,4675

21 ^скирр -, доли единицы на 1 млрд. руб., Ат 0,9436 0,4918 0,2492 0,7320 X

22 уск»РР —" , доли единицы на 1 млрд. руб., Ат* -0,0119 -0,2242 -0,4734 -0,0102 X

RAf~ =-(-0,0083) ==-0,0021, RAfm = 0,3648 + |-0,002ij = 0,3669.

Доля положительной составляющей в размахе значительно близка к 1 и составила (0,3648/0,3669=0,9943), а доля отрицательной составляющей несущественна (1 - 0,9943 = 0,0057).

Самая высокая средняя скорость (долей единицы на 1 млрд. руб.) снижения доли активной части инвестиций соответствовала направлению «жилища» (0,9436) со снижением потенциальной скорости от 5,1174 - в начале периода до 0,2301 - на его конец (см. таблицу, графа 1). В прочих направлениях инвестиций наблюдался наиболее высокий рост активной составляющей их доли в среднем за период 0,7320, с наиболее высоким уровнем потенциальной скорости в начале периода 5,3861 и 0,2266 - в конце периода (см. таблицу, графа 4). Заметно, что на конец 2006 г. произошло значительное выравнивание потенциальных скоростей активной составляющей роста долей инвестиций в здания и сооружения (графа 2), машины и оборудование (графа 3), прочие (графа 4).

Полученные результаты, оценивающие сложившуюся в течение года композицию структурных сдвигов, их направление (как общее, так и по каждой части совокупности), значения потенциальных скоростей изменения активной составляющей долей на конец периода, позволяют составить представление о дальнейшей трансформации структуры совокупности;

2) межрегиональный сравнительный анализ инерционной и структурных составляющих общих индексов объемных показателей по видам экономической деятельности, базирующийся на последовательном применении двух нетрадиционных подходов к пофакгорному дезагрегированию общих индексов: сначала на инерционную и структурную составляющие (2), затем разложение структурной составляющей на активные и пассивные отрицательные и положительные компоненты следующим образом.

Принимая во внимание только эффект расширения структурных долей, то есть те ситуации, при которых А/ = /j - /0 > 0 , и агрегируя по отдельности отрицательные и положительные активные и пассивные приращения долей за к -е промежутки времени (3), (4), получим разложение общего структурного изменения:

1=+2Ж +2>/\ +S . о

где »/i ), - положительная и отрицательная

активные (пассивные) составляющие структурных сдвигов.

Тогда разложение общего индекса экономического индикатора примет вид:

у=(1 -1\]+х д/т +2>/«./ +ЕАС.у+Е / -

где - структурные компоненты

индекса 3, обусловленные положительными и отрицательными активными и пассивными сдвигами.

Прикладными аспектами предмета исследования методами разложения коэффициента структурных сдвигов (5) и индекса экономического индикатора (6) могут быть различные структурные распределения объемных индикаторов экономики, например, по административно-территориальному делению, видам экономической деятельности, направлениям потребления (использования), уровням качества продукции потребительского или производственного и многим другим признакам.

Оценки составляющих разложений (5), (6) рассчитаны и проанализированы применительно к индикаторам регионов Приволжского и Уральского федеральных округов, распределенным по трем видам промышленной деятельности. Их мониторинг позволяет определять и прогнозировать тенденции и факторы их изменения, разрабатывать превентивные меры по управлению ими;

3) завершающим в данной работе прикладным аспектом исследования активных и пассивных компонент структурных сдвигов явилось проведение корреляционно-регрессионного анализа взаимосвязи региональных показателей инновационного развития и активных компонент структурного перераспределения индикаторов экономики по видам промышленной деятельности, конкретизированного в рамках выполненного исследования анализом взаимосвязи региональных объемов инновационной продукции и их доли в общем объеме отгруженной продукции (уУ, затрат на технологические инновации и их доли в инвестициях в основной капитал (*]); показателей активного структурного перераспределения индикаторов: объема отгруженных товаров, работ и услуг (Х2 );инвестиций в основной капитал (х3 ^среднегодовой численности занятых ( ); стоимости основных фондов (х5).

На первом этапе для исследования были отобраны четыре федеральных округа Российской Федерации из семи - Центральный, СевероЗападный, Приволжский, Уральский, удельный вес объема инновационной продукции которых в объеме Российской Федерации составил в 2007 г. 91%, а удельный вес затрат на технологические инновации в российском уровне - 83%.

Показатели активного структурного перераспределения за 2006 -2007 гг. по видам промышленной деятельности х2, х3, х4, х5 оценивались величиной У^\tsfm + У .

Оценка значений коэффициентов корреляции по силе влияния выбранных признаков х\, х:>, х3, х'4 , х'5 на результативный показатель у осуществлялась на основе шкалы Чеддока3.

В пределах отобранных четырех федеральных округов в среде всех шести признаков чаще всего проявлялась значимая корреляционная зависимость признаков у, х\,

Это дало основание для проведения второго этапа исследования из представленного набора кластеризации регионов всех четырех федеральных округов по наиболее взаимосвязанным признакам с целью выделения регионов с типичными особенностями взаимосвязи индикаторов инновационного развития экономики с показателями активности ее реструктуризации.

Из полученных шестнадцати кластеров по пяти различным наборам признаков (у,х!,хз,х5) в семи кластерах проявилась значимая корреляционная зависимость у от определенных наборов факторных признаков (хл-д^).

В каждом из этих семи кластеров была определена конкретная, наиболее распространенная по его регионам, мажорантность факторных значений.

В результате каждый обследованный регион охарактеризован занимаемым им местом в определенном кластере, соответствием собственной мажо-рантности активной реструктуризации исследуемых индикаторов по видам прэмышленной де:ггельности наиболее распространенной мажорашности в кластере, оценками степени приоритетности видов деятельности в стожившейся мажорангности активной реструктуризации индикаторов.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, определенных ВАК

1. Насибулик Р.Р. Оценка инерционной и структурных составляющих индекса стоимости продукции и услуг видов экономической деятельности // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2009. №4 (54). С. 51-56.-0,66 печ.л.

3 Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой информации: учеб. / под ред. A.A. Спирина, О.Э. Башиной. М. Финансы и статистика, 1994, с. 296.

2. Насибулин P.P. Анализ направлений внутренней изменчивости структурной системы // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2009. №3 (27). С. 203 - 206,- 0,22 печ.л.

Публикации в других изданиях

3. Насибулин P.P. Применение общих индексов цен в структурно-динамическом анализе общественного производства // Современные проблемы социально-экономического развития России: Сборник научных трудов по итогам Всероссийской студенческой научно-практической конференции в 2006 году. Саратовский государственный социально-экономический университет. Саратов, 2006. - 0,08 печл.

4. Насибулин Р.Р., Саломатина Т.В. Метод многомерного структурно-динамического анализа развития экономики регионов // Актуальные вопросы статистики и экономического анализа: Материалы Межвузовской научно-практической конференции посвященной 15-летию кафедры статистики и экономического анализа Оренбургского государственного аграрного университета. Оренбург, 2007. - 0,2/ 0,12 печл.)

5. Насибулин P.P. Аспекты статистической оценки структурных изменений финансового состояния организации // Современные проблемы и тенденции развития внутренней и внешней торговли / Международная научная конференция. Сборник научных статей. Том 2. Саратов. Саратовский институт РГТЭУ. 2008. - 0,26 печл.

6. Насибулин PP., Прокофьев В.А. Познавательные аспекты структурного фактора в экономическом анализе // Статистика в диалоге общества и власти: Материалы Международной научно-практической конференции (Санкт-Петербург, 27-30 января 2008 г.). Санкт-Петербург, 2008. - 0,08/0,05 печл.

7. Насибулин PP. Анализ пропорциональности территориального распределения индикаторов социально-экономического развития // Реформы в России и проблемы управления. Материалы 23-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. Выпуск 2. Государственный университет управления. Москва. 2008. -0,12 печл.

8. Насибулин P.P. Методы статистического исследования структурных факторов экономического развития. Индикатор влияния инфляции на структурные сдвиги в общественном производстве // Статистические метода анализа социально-экономического развития административно-территоригшьных образований. Под редакцией д.э.н., профессора В.А. Прокофьева. Саратов. 2008. - 1,51 печл.

9. Насибулин Р.Р., Прокофьев В.А. Содержание ¡категории «структурный фактор» и аспекты исследования. Социально-экономическое развитие России. Проблемы, поиски, решения // Сборник научных трудов по итогам НИР СГСЭУ в 2007 году. Часть 1. Саратов. 2008. - 0,19/0,10 печл.

10. Насибулин Р.Р. Методы дифференциации составляющих структурных сдвигов в экономике // Проблемы экономики и статистики в общегосударственном и региональном масштабах. / V Всероссийская научно-практическая конференция: сборник статей. - Пенза: РИО ПГСХА, 2008. - 0,15 печл.

11. Насибулин Р.Р., Саломатана Т.В. О совершенствовании статистического анализа инновационной деятельности // Многопрофильный университет как регио-

нальпый центр образования и науки / Всероссийская научно-практическая конференция: электронный сборник статей. - Оренбург: ГОУ ВПО "Оренбургский государственный университет", 2009. - 0,12/0,05 печл.

12. Насибулин P.P. Методы дифференциации составляющих структурных сдвигов в экономике / Роль статистики в мониторинге социально-экономического развития регионов РФ // Сборник материалов интернет-конференции. Саратовский государственный социально-экономический университет, Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. Саратов, 18.08.-18.09.2008 г. Саратов. 2009. - 0,13 печл.

13. Насибулин PP. Анализ структурных распределений показателей функционирования предприятий по видам предпринимательской деятельности // Проблемы развития предприятий: теория и практика / Материалы 7-й Международной научно-практической конференции 27-28 ноября 2008 года, часть 2: организация и стратегия развития промышленных предприятий. Менеджмент промышленных компаний. Статистика. Экономика труда и управления персоналом. Самарский государственный экономический университет. 2009 г. - 0,15 печл.

14. Насибулин P.P., Прокофьев В.А. Метод оценки инерционной и структурных компонент инновационного развития экономических систем // Инновации как основа ускоренного развития экономики России / Материалы международной научно-практической конференции 23 апреля 2009 г. ГОУ ВПО СГСЭУ. Марксовский филиал. Саратов, 2009. - 0,15/0,08 печл.

15. Насибулин Р.Р., Прокофьев В.А., Саломатина Т.В. Статистические оценки результатов управления структурными сдвигами в экономических системах //' Социально-экономическое развитие России. Проблемы, поиски, решения / Сборник научных трудов по итогам НИР СГСЭУ в 2008 году. Часть 1. Саратов. 2009. - 0,31/ 0,14 печл.

Формат 60x84/16. Бум. писч. бел. Печать офсетная. Подписано в печать 26.02.2010. rapnnrypa"Times New Roman". Объем 1,0 печ. л.Тираж 150 экз. Заказ № 31. Отпечатано в типографии СГЭУ. Самара, ул. Советской Армии, 141.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Насибулин, Рустам Рушанович

Введение.

Глава 1. Основные направления применения традиционных методов измерения структурных сдвигов.

1.1. Критический анализ методов исследования структурных сдвигов.

1.2. Многомерный структурно-динамический анализ межтерриториального распределения взаимосвязанных индикаторов экономики.

1.3. Анализ пропорциональности территориального распределения индикаторов экономики.

1.4. Исследование влияния структурных сдвигов на интенсификацию экономических процессов индексным методом.

Глава 2. Теоретический подход к выявлению и статистическому анализу активных и пассивных изменений структуры экономических индикаторов.

2.1. Понятие и значение активной и пассивной составляющих структурных сдвигов в экономическом анализе.

2.2. Обоснование метода расчета положительной и отрицательной активной и пассивной компонент структурных сдвигов.

Глава 3. Аспекты прикладного использования метода оценки активных и пассивных компонент структурных сдвигов в исследовании объемных индикаторов экономики.

3.1. Метод анализа активных составляющих структурных сдвигов экономических индикаторов и их потенциальных скоростей.

3.2. Межрегиональный сравнительный анализ инерционной и структурных составляющих общих индексов объемных показателей по видам экономической деятельности.

3.3. Анализ межрегиональной дифференциации взаимосвязи показателей инновационного развития и активных компонент реструктуризации индикаторов экономики по видам деятельности.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методологические аспекты структурно-динамического анализа объемных индикаторов экономики"

Актуальность исследования. Общественные явления: социальные и экономические обладают внутренней структурой, изменение которой преобразует их качественное содержание.

С помощью относительных величин структуры устанавливается возрастная и национальная структура населения, структура общественного продукта, основных фондов в сфере промышленного, сельскохозяйственного производства; структура товарооборота и других общественных явлений.

Успешное развитие экономики России предопределено инновационным перевооружением производственных фондов, внедрением наукоемких технологических процессов, диверсификацией экономики, позитивными изменениями структуры ее индикаторов.

Современная же структура экономики России и ее составляющих оценивается практиками и учеными как глубоко диспропорциональная. Так в структуре промышленности установилась диспропорция между сырьевым и обрабатывающим секторами; в минерально-сырьевом комплексе — между темпами развития предприятий в обрабатывающих отраслях и сырьевой базой добывающих предприятий; в инвестиционной сфере - между инвестициями в основной капитал машиностроения и инвестициями в добычу топливно-энергетических ресурсов; в структуре экспорта промышленных предприятий преобладают энергоносители и сырьевые товары, а доля продукции обрабатывающих отраслей снижается и составляет в среднем 8-10%.

В связи с этими обстоятельствами возрастает потребность со стороны органов управления всех уровней и ученых в разработке и совершенствовании статистических методов анализа направлений, скорости, степени влияния различных элементов (компонент) структурных сдвигов и их факторов на развитие качественного содержания экономических процессов.

Отечественная статистика накопила значительный опыт в области структурно-динамического анализа экономических явлений, конструирования 3 показателей, оценивающих структурные изменения экономических индикаторов во времени и в пространстве, сфер применения различных методов оценки структурных сдвигов и структурных различий.

Значительный вклад в развитие теории структурных сдвигов внесли ученые А. Бузгалин, К. Гатев, JLA. Дедов, М.Р. Ефимова, Л.С. Казинец, А. Колганов, С.В. Курышева, Н.П. Перстенева, В.А. Прокофьев, В.М. Рябцев, А. Салаи, Ю.Н. Эйсснер, М.М. Юзбашев и другие.

В работах ученых-статистиков В.Н. Афанасьева, И.И. Елисеевой, Е.В. Заровой, B.C. Левина, Н.П. Масловой, Ю.В. Сажина, Е.И. Тихомировой, Г.И. Чудилина и других, методы оценки структурных сдвигов и структурных различий используются в качестве прикладного инструментария в структурно-динамическом анализе индикаторов социально-экономического развития регионов, их конкурентоспособности; экономической, продовольственной, экологической безопасности; социальной напряженности; инвестиционной привлекательности и других.

Однако, в статистических исследованиях до настоящего времени не было ясно сформированной постановки и, соответственно, методов решения вышеочерченных задач в пользу совершенствования управления структурными сдвигами в экономических процессах.

Цель и задачи исследования. Целью работы является расширение и углубление традиционных в статистике аспектов структурно-динамического анализа и разработка новых, основанных на исследовании покомпонентных оценок структурных сдвигов.

Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

• изучить традиционные и современные аспекты структурно-динамического анализа экономических явлений;

• выработать единообразный подход к оценке структурных сдвигов и различий;

• исследовать взаимосвязи структурных сдвигов индикаторов экономики; 4

• оценить размерность глубины структурно-динамического анализа;

• разработать методы анализа направлений, оценки активности структурных изменений индикаторов экономики;

• выявить межрегиональную специфику взаимообусловленности масштаба инновационного развития и активности структурного перераспределения экономических индикаторов по видам деятельности.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются структуры и структурные сдвиги экономических явлений на микро-, мезо- и макроуровне. Предметом исследования выступает статистическая методология структурно-динамического анализа.

Область исследования соответствует паспорту специальности ВАК РФ 08.00.12 "Бухгалтерский учет и статистика" пунктам 3.2. Методология построения статистических показателей, характеризующих социально-экономические совокупности; построения демографических таблиц; измерения уровня жизни населения; состояния окружающей среды; 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.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по экономической теории, региональной статистике, теории статистики, измерению структурных сдвигов в экономике, теории индексов. В качестве исследовательского аппарата применялись методы: графический и табличный, анализа структурных сдвигов, средних величин, индексный анализ, кластерный и корреляционнорегрессионный анализ, дифференциальное исчисление. Обработка исходной 5 информации и моделирование производились с использованием пакетов прикладных программ STATISTICA, MS Excel.

Информационную базу исследования составили официальные статистические данные ФСГС; информация опубликованная в периодической печати и научных изданиях, размещенная на официальных сайтах сети Internet, в электронных средствах массовой информации Отдела статистики Европейской экономической комиссии ООН - http://www.unece.org; ФСГС -http://www.gks.ru.

Научная новизна исследования заключается в разработке методологических рекомендаций и предложений по расширению и детализации сферы применения методов структурно-динамического анализа экономических явлений. К числу наиболее существенных результатов относятся следующие:

• сформированы требования к содержанию и построению показателя структурных сдвигов, в соответствии с которыми обоснована как наиболее предпочтительная из всех ныне известных в статистике конструкция коэффициента К.Гатева, адекватная используемой Европейской экономической комиссией при ООН;

• разработан метод выявления индикаторов социально-экономического развития с типической структурой распределения по административно-территориальным образованиям;

• обоснован индикатор влияния инфляции на направление структурных сдвигов в общественном производстве на макро-, мезо- и микроуровне экономики;

• сформировано методологическое направление выявления и построения системы показателей оценки активных и пассивных структурных изменений индикаторов экономики;

• разработана методика анализа компонент структурно-динамического дезагрегирования общих индексов на инерционную и структурные составляющие положительных и отрицательных активных и пассивных сдвигов;

• выделены межрегиональные особенности взаимовлияния структурного перераспределения экономических индикаторов по видам деятельности и показателей инновационного развития.

Практическая значимость работы. Разработанные в диссертации методы статистического анализа структурных сдвигов в экономических процессах, методики их практической реализации могут быть использованы органами государственного управления всех уровней, органами управления организациями научной сферы и предпринимательского сектора экономики в выработке и обосновании оперативных, тактических и стратегических мероприятий, способствующих развитию позитивных структурных изменений различных экономических процессов (инвестиционных, инновационных; численности занятых экономической деятельностью; объема основных фондов, продукции и услуг; оборота розничной торговли; грузооборота автотранспорта; ввода в действие жилых домов и другие), контроля и мониторинга структурных сдвигов, оценки качества управления ими.

Положения диссертации внедрены в Территориальном органе Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. Теоретические и практические выводы, полученные по результатам исследования, используются в ГОУ "Саратовский государственный социально-экономический университет" при преподавании учебных дисциплин "Теория статистики", "Статистика", "Микроэкономическая статистика", "Макроэкономическая статистика", "Региональная статистика".

Указанные аспекты практического использования результатов диссертационного исследования подтверждены справками о внедрении.

Апробация результатов работы. Основные положения диссертационной работы представлены автором на:

Международных научной и научно-практической конференциях: - "Статистика в диалоге общества и власти" (Санкт-Петербург, 27-30 января 2008 года);

- "Современные проблемы и тенденции развития внутренней и внешней торговли" (Саратовский институт РГТЭУ, 2008 г.);

Всероссийских научно-практических конференциях:

- "Современные проблемы социально-экономического развития России" (Саратовский государственный социально-экономический университет, 2006г.);

- "Реформы в России проблемы управления" (Москва. Выпуск 2, 2008 г.);

- "Проблемы экономики и статистики в общегосударственном и региональном масштабах" (Пенза: РИО ПГСХА, 2008);

- "Многопрофильный университет как региональный центр образования и науки" (Оренбургский государственный университет, 2009).

Публикации по теме диссертации. Автором опубликовано 15 работ общим объемом 5,33 п.л. (авторских 3,82), в том числе две работы в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, девяти параграфов, заключения и списка использованной литературы.

Диссертация: заключение по теме "Бухгалтерский учет, статистика", Насибулин, Рустам Рушанович

Выводы по содержанию главы 3:

1) в качестве одного из аспектов прикладного использования метода оценки активных и пассивных компонент структурных сдвигов предложен метод анализа активных составляющих структурных сдвигов индикаторов экономики и их потенциальных скоростей. На примерах структуры инвестиций в основной капитал группы предприятий машиностроения Саратовской области (см. табл. 3.1.1) и направлений инвестиций в развитие сельского хозяйства того же региона (см. табл. 3.1.2) представлен алгоритм методики определения показателей, характеризующих направления, скорость изменения составляющих структурных сдвигов, вклад положительной и отрицательной компонент активной составляющей в общую величину их размаха. Полученная этим методом аналитическая информация обогащает представление о структурных перераспределениях в динамике индикаторов экономики (в рассмотренных примерах - инвестиций) и повлиявших на структурные преобразования факторов;

2) разработан метод разложения общего индекса стоимости продукции на инерционную и структурную составляющие (см. формулу 3.2.6), сочетающий метод JI.A. Дедова (см. формулу 3.2.3) и предложенный в. нашей работе (см. формулу 3.2.5). Формула 3.2.6 предназначена для-структурно-динамического анализа общих индексов различных объемных индикаторов экономики, в том числе - инновационных, в частности перечисленных в параграфе 2.1.

Прикладными аспектами предмета исследования указанными методами полного разложения индекса (3.2.6) или только его структурной составляющей, могут быть различные структурные распределения объемных индикаторов экономики, например, по административно-территориальному делению, по видам экономической деятельности, по направлениям потребления (использования), по уровням качества продукции: потребительского или производственного и многим другим признакам;

3) продемонстрирована (см. табл. 3.2.1) целесообразность включения способа разложения коэффициента структурных сдвигов (I) на активные и пассивные составляющие (3.2.5) в формулу (3.2.6), игнорирование которого приведет к сокрытию ценной информации об оценках разнонаправленного, с разной силой воздействия на величину индекса объемного показателя факторов формирования структурных компонент при любой величине L, даже равной нулю;

4) произведена эмпирическим путем проверка возможности замены коэффициента К.Гатева при оценке структурных сдвигов в разложении индекса объемного индикатора (3.2.3) другим, из двух коэффициентов: А.Салаи (1.1.10) и В.М. Рябцева (1.1.11), наиболее часто встречающихся за последнее время в статистической литературе (см. табл. 3.2.2). Она не дала положительного результата в силу значительных расхождений значений этих коэффициентов для достаточно большого числа (20) наблюдений, в то время как зачастую их сравнивают в одном или двух, реже в трех наблюдениях, нередко не встречая противоречивых расхождений рангов значений этих коэффициентов;

5) реализован один из прикладных аспектов структурно-динамического анализа разложения общего индекса стоимости товаров и услуг на инерционную и структурные составляющие активных и пассивных сдвигов по видам экономической деятельности на региональных уровнях. Результаты межрегиональных сопоставлений служат источником информации о дифференцированных оценках развития административно-территориальных образований, их мониторинга и прогнозирования при разработке оперативных, тактических и стратегических аспектов изменения составляющих коэффициента структурных сдвигов;

6) завершающим в данной работе прикладным аспектом исследования активных и пассивных компонент структурных сдвигов явилось проведение корреляционно-регрессионного анализа взаимосвязи региональных показателей инновационного развития: объема инновационной продукции, ее доли в общем объеме отгруженных товаров, работ и услуг (у); затрат на технологические инновации, их доли в инвестициях в основной капитал (л:,) и активных компонент реструктуризации региональных индикаторов экономики: объема отгруженных товаров, работ и услуг (х2); инвестиций в основной капитал (х3); среднегодовой численности занятых (х4); стоимости основных фондов (х5) по видам промышленной деятельности: добыча полезных ископаемых; обрабатывающие производства; производство и распределение электроэнергии, газа и воды.

Для проведения структурно-динамического анализа в таком аспекте были выбраны регионы четырех федеральных округов, удельный вес объема инновационной продукции которых в объеме РФ составил в 2007 году - 91%.

В пределах исследуемых четырех федеральных округов в среде всех шести признаков чаще всего проявлялась взаимосвязь признаков у, х,, х3, х5. Это дало основание для проведения кластеризации регионов всех четырех федеральных округов по наиболее взаимосвязанным признакам из выше выделенных у, хи х3, х5 с целью выявить регионы с типичными особенностями взаимосвязи индикаторов инновационного развития экономики с показателями активности ее реструктуризации.

Из полученных по пяти различным наборам кластерообразующих признаков (у, Xj, х3, х5) получили шестнадцать кластеров, в семи из которых проявилась значимая корреляционная зависимость у от определенных наборов факторных признаков (х, - х5). В каждом из этих семи кластеров была определена конкретная, наиболее распространенная по его регионам, мажорантность факторных значений.

В результате каждый регион может быть охарактеризован занимаемым им местом в определенном кластере, соответствием собственной мажорантности активной реструктуризации исследуемых индикаторов по видам промышленной деятельности наиболее распространенной мажорантности в кластере, оценкой степени приоритетности видов деятельности в сложившейся мажорантности активной реструктуризации индикаторов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе исследования автором были сделаны следующие выводы и предложения.

В первой главе:

1. Качественное содержание общественных явлений во многом определяется их внутренней структурой. Структурные сдвиги совокупностей - важный фактор интенсификации экономических и социальных процессов.

Для сравнительной оценки структурных изменений во времени и структурных различий в пространстве из всех известных в статистической литературе, наиболее предпочтителен коэффициент К.Гатева, представляющий собой полусумму абсолютных отклонений долей частей одной совокупности, относящихся к разным периодам (моментам времени) или долей частей разных совокупностей.

2. На базе традиционных подходов к измерению структурных сдвигов можно выделить следующие направления использования методов их оценки в статистическом анализе:

- сравнение оценок попарных структурных различий взаимосвязанных индикаторов экономики для выявления степени схожести или различия структур разных индикаторов и оценки устойчивости (неустойчивости) таких сравнительных характеристик во времени;

- реализация многомерного структурно-динамического анализа вклада регионов в индикаторы экономики федеральных округов в целях установления и анализа изменения пропорций в развитии анализируемых индикаторов в регионах во времени; раскрытия специфики межтерриториальной по муниципальным образованиям и районам пропорциональности распределения региональных индикаторов; выявления среди взаимосвязанных индикаторов тех, у которых структурное распределение является наиболее близким к типичному (центральному); мониторинга тенденции изменения или устойчивости центра структуры индикаторов во времени. Полученная таким образом аналитическая информация является важной предпосылкой повышения эффективности управления социально- экономическим развитием регионов и составляющих их субъектов;

- представление общих индексов цен Пааше и Ласпейреса в форме средних арифметических и гармонических из индивидуальных индексов цен отдельных однородных товаров, весами которых служат относительные величины структуры стоимости этих товаров в общей стоимости всей исследуемой массы товаров: в отчетном периоде - для индекса Пааше и в базисном - для индекса Ласпейреса, позволяет раскрыть «эффект Гершенкрона», согласно которому индекс цен Ласпейреса, как правило, в макроэкономических расчетах превышает индекс Пааше.

Эффект Гершенкрона" свидетельствует о преимущественном росте долей продуктов тех видов, которые в меньшей степени оказались подвержены инфляции и, соответственно, - снижении долей продуктов тех видов, которые в большей степени претерпели влияние инфляции. Таким образом, выявлено, что соотношение индексов цен (или физического объема продукции) Ласпейреса и Пааше можно использовать в качестве индикатора (указателя) направлений структурных сдвигов в общественном производстве на макро-, мезо-, и микроуровне экономики.

Во второй главе:

1. Обоснована целесообразность выделения активной составляющей структурных сдвигов, обусловленной собственным изменением каждой части совокупности, и пассивной составляющей, вызванной движением каждого дополнения соответствующей ему части до целого.

2. Продемонстрированы разнополярность и равенство по абсолютной величине итогов активных и пассивных структурных изменений в величине объемного индикатора экономики.

3. Выявлена причина ограниченных возможностей структурно-динамического анализа, проводимого только на базе традиционных подходов сравнения базисных и конечных (изменившихся за период) долей структуры индикатора, скрывающих результаты полного поглощения одного из равнонаправленных движений: активного или пассивного, другим, соответственно - пассивным или активным каждой доли структуры индикатора и сохраняющих лишь эффект превосходства одного из этих движений над другим при полном безразличии к его природе.

4. Выведены и представлены математически формализованные показатели активной и пассивной компонент структурных сдвигов, разложение каждой из них на положительную и отрицательную составляющие, а также размах активной части структурных сдвигов равный сумме абсолютных величин его положительной и отрицательной компонент.

В третьей главе сформированы и методически раскрыты аспекты, приемы и способы применения теоретических разработок, изложенных во второй главе, в структурно-динамическом анализе объемных индикаторов экономики:

1. Выявление направлений структурных сдвигов взаимосвязанных индикаторов экономики - общего для структурного распределения каждого индикатора и для каждой его доли в отдельности:

- оценки активных и пассивных компонент структурных сдвигов с выделением их положительной и отрицательной частей;

- установление размаха активной части структурных сдвигов, оценка вклада положительной и отрицательной части активных сдвигов в его размере;

- определение и сравнение средней (сложившейся за текущий период) и потенциальной (сформировавшейся на конец периода), скорости изменения каждой доли структурной системы;

- получение на такой основе оперативного представления о сложившейся за анализируемый период композиции структурных сдвигов в индикаторах экономики и наметившейся ее дальнейшей трансформации, что может быть полезно менеджерам предприятий, корпораций, правительственным органам для разработки превентивных мероприятий для предотвращения нежелательных, грозящих занять устойчивое положение, тенденций структурных движений в экономических индикаторах вверенных им объектов.

2. Описание важнейших условий в разрешении одной из первоочередных глобальных задач статистики - совершенствовании имеющейся в настоящее время классификации показателей науки и инноваций: обеспечении полноты и сопоставимости этих показателей на федеральном, региональном и муниципальном уровнях; доступности и оперативности получения исходной информации об их величине органам управления, практическим и научным работникам. Пока эта задача не будет решена, органы власти не смогут обоснованно и эффективно контролировать и инициировать направления инновационных процессов; представители статистической науки будут лишены возможности в полной мере развивать и адаптировать к изменяющимся условиям методики анализа широты и глубины инновационных процессов, происходящих в них структурных изменений с выявлением направлений и силы воздействия вызывающих их факторов.

Если даже на региональном уровне есть серьезное препятствие в полноте разрешения этих вопросов, в частности, региональные объемы инновационной продукции и затраты на технологические инновации не представлены в разрезе видов экономической деятельности, то на муниципальном уровне информация о науке и инновациях в изданиях государственной статистики вообще не публикуется.

Органы федеральной и региональной власти не располагают статистическими критериями оценки качества политики подчиненных им органов в области внедрения результатов научной и инновационной деятельности в регионах, муниципальных образованиях и районах, выражаемой хотя бы в градациях порядковой шкалы по убыванию или возрастанию интенсивности качества этой политики: «эффективная», «среднеэффективная», «малоэффективная».

В то же время отдельные предпосылки формирования подобных критериальных оценок на различных уровнях управления экономикой административно-территориальных образований в научной литературе имеются и могут быть адаптированы учеными и практическими работниками как к региональному, так и к муниципальному аспекту управления. К их числу можно отнести наши предложения по использованию статистических методов оценивания активной и пассивной положительной и отрицательной компонент при анализе структурных сдвигов в экономических процессах, в частности, в создании стоимости продукции, в том числе инновационной, в разрезе видов экономической деятельности по административно-территориальным образованиям.

3. Разложение общих индексов: физического объема, стоимости продукции, инвестиций по их направлениям, затрат на инновации и других на инерционную и структурные составляющие.

В работах ряда ученых: JI.A. Дедова, Ю.Н. Эйсснера и других коэффициент структурных сдвигов К. Гатева (1.1.7) представлен как важнейший мультипликативный элемент в аддитивном разложении общего индекса физического объема продукции на инерционную и структурную составляющие. Мы показали, что подобное разложение выполняется и для других общих индексов и посчитали целесообразным дополнить его разложением структурной составляющей общего индекса на четыре компоненты: положительные и отрицательные активные и пассивные.

Отмечаем, что синтез двух таких разложений предполагает как совместное, так и изолированное их использование в структурно-динамическом анализе:

- каждое из этих разложений и каждую из их составляющих можно выявлять и анализировать как совместно, так и изолированно друг от друга;

- на примере анализа структурных сдвигов в стоимости произведенной продукции по видам экономической деятельности в регионах двух федеральных округов за 2001 - 2006 годы продемонстрированы источники возможных ошибочных заключений о стабильности структурной системы, сделанные только на основе значений коэффициента К. Гатева или любого другого, без выделения активных и пассивных компонент структурных сдвигов, раскрывающих представление о степени внутренней изменчивости структуры даже в ситуациях равенства нулю коэффициента структурных сдвигов К. Гатева;

- сочетание проведенного покомпонентного разложения структурных сдвигов с разложением общего индекса стоимости продукции за 2006 год в сравнении с 2000 годом на инерционную и структурную составляющие, предоставило возможность получения оценок вклада инерционной и структурных компонент по видам промышленной деятельности в регионах двух федеральных округов.

Результаты такого анализа могут послужить источником аналитической информации о дифференцированных оценках развития административно-территориальных образований, их мониторинга и прогнозирования при разработке оперативных, тактических и стратегических аспектов изменения структурных составляющих, характеризующих развитие качественного содержания объемных экономических индикаторов.

4. Исследование взаимосвязи региональных объемов инновационной продукции и их доли в общем объеме отгруженной продукции (>>); затрат на технологические инновации и их доли в инвестициях в основной капитал (х,); показателей активного структурного перераспределения индикаторов: объема отгруженных товаров, работ и услуг

- на первом этапе для исследования были отобраны четыре федеральных округа Российской Федерации из семи (ЦФО, С-ЗФО, ПФО, УФО), по которым удельный вес инновационной продукции в ее объеме по РФ составил в 2007 году 91%, а удельный вес затрат на технологические инновации в Российском уровне - 83%;

- выявлены специфические особенности проявления взаимосвязи индикаторов у, х,, х2, х3, х4, х5 за 2006 - 2007 годы в каждом отобранном федеральном округе;

- в большинстве регионов ЦФО увеличение объема инновационной продукции (у ) и затрат на технологические инновации ( х,) сопровождается ростом активности структурной перестройки численности занятых (х4), инвестиций в основной капитал (х3) и продукции видов промышленной деятельности (х2). Увеличение же доли инновационной продукции в общем объеме отгруженных товаров зависит от роста затрат на технологические инновации и в еще большей степени от повышения активности структурной перестройки инвестиций в основной капитал;

- в С-ЗФО для большинства регионов на рост объема инновационной продукции наиболее сильное положительное воздействие оказывает активность структурной перестройки основных фондов, в меньшей степени затраты на технологические инновации и отрицательное влияние оказывает активность структурной перестройки отгруженной продукции видов промышленной деятельности. Увеличение же доли инновационной продукции в общем объеме отгруженных товаров сопровождается повышением активности структурной перестройки основных фондов и снижением активности структурной перестройки инвестиций в основной капитал;

- в регионах ПФО объем инновационной продукции зачастую существенно зависит от затрат на технологические инновации и, в значительно меньшей степени, от активности структурной перестройки инвестиций в основной капитал и стоимости основных фондов. Доля же инновационной продукции в общем объеме отгруженных товаров (у) не коррелирует ни с одним из факторных индикаторов .г,, х2, х3, х4, х5;

- для регионов УФО самостоятельных выводов о наличии (отсутствии) корреляции между исследуемыми показателями сделать нельзя в силу недостаточности эмпирических данных по причине выбора только одного промежутка структурных изменений экономических индикаторов и их распространения по малому числу объектов (четырех регионов);

- в большинстве регионов всех четырех федеральных округов объем инновационной продукции в наибольшей степени зависит от затрат на технологические инновации и от активности структурной перестройки инвестиций в основной капитал. Доля же инновационной продукции в объеме всей отгруженной практически не коррелирует с другими обследуемыми индикаторами;

- в пределах обследуемых четырех федеральных округов (каждого отдельно и всех четырех вместе) в пространстве всех шести признаков чаще всего проявлялась взаимосвязь признаков у, х,, х3, х5, где у и х{ были представлены как объемные, так и долевые.

Это дало основание для проведения второго этапа исследования взаимосвязи индикаторов у, х,, х2, х3, х4, х5 - кластеризации регионов всех четырех федеральных округов по наиболее взаимосвязанным признакам с целью выделения регионов с типичными особенностями взаимосвязи индикаторов инновационного развития экономики и активности ее реструктуризации.

5. Кластеризация регионов всех четырех федеральных округов:

- по долевым у, х1 и х3, х5 позволила выделить 4 кластера (1.1, 1.2, 1.3, 1.4), из которых в кластере 1.1 выявлена корреляционная связь у с факторными признаками: прямая с i4, х3 и обратная с х,, ,х2, х3;

- по объемным у, х, и х2, х3 выделено 3 кластера (2.1, 2.2, 2.3). Из них кластер 2.1 характеризуется высокой теснотой корреляционной связи у с х3;

- по долевому у, объемному х, и х3, х5 выделено 3 кластера (3.1, 3.2, 3.3), которые совпали с предыдущими;

- по объемному у, долевому х1 и х3, х5 выделено 3 кластера (4.1, 4.2, 4.3). При этом в кластере 4.1 отмечена высокая и заметная корреляционная связь у с х, и х3, а в кластере 4.3 — высокая с х2, обратная умеренная с х4;

- по долевому у и х3 выделено 3 кластера (5.1, 5.2, 5.3). В кластере 5.1 отмечена обратная слабая связь у с хп обратная умеренная с х2, прямая умеренная с х5. В третьем кластере 5.3 выявлена прямая умеренная близкая к заметной связь у с х,, обратная умеренная с х2, прямая умеренная с х3; по другим различным наборам исследуемых показателей кластеризации не дали каких-либо иных, отличающихся от вышеприведенных результатов.

Таким образом, из полученных шестнадцати кластеров в семи из них проявилась корреляционная зависимость у от различного числа факторов х, -х5.

В каждом из этих семи кластеров выделена свойственная ему мажорантность факторных значений, что позволяет определить в какой последовательности подверглись за период 2006 - 2007 годы реструктуризации индикаторы большинства регионов данного кластера по степени ее активности.

Выявлено, что во всех кластерах наибольшей активностью реструктуризации обладали индикаторы х5 (стоимость основных фондов) и х3 (инвестиции в основной капитал), меньшей - х2 (объем отгруженных товаров, работ и услуг) и совершенно незначительной - х4 (среднегодовая численность занятых).

Так, наиболее успешной в инновационном развитии экономики промышленности за 2006 - 2007 годы представляется Самарская область, занимающая первое место среди всех регионов по доле инновационной продукции и доле затрат на технологические инновации. Она входит в кластеры 2.1 и 5.3 с мажорантностью активности реструктуризации индикаторов: инвестиции в основной капитал, стоимость основных фондов, объем отгруженной продукции, численность занятых. Однако, хотя в Самарском регионе и наблюдалась высокая активность реструктуризации инвестиций в основной капитал и реструктуризации основных фондов, но в основном она относилась к первому виду деятельности - добыче полезных ископаемых в ущерб двум другим видам: обрабатывающему производству и распределению электроэнергии, газа и воды, что нельзя признать положительным процессом в перспективе. В республике же Татарстан в отличие от Самарского региона, превалирующая активность реструктуризации инвестиций в основной капитал и реструктуризации основных фондов реализовалась в пользу вида деятельности «обрабатывающие производства», а не «добычи полезных ископаемых», что можно расценивать как положительный аспект сопровождения инновационного процесса.

Таким образом, каждый регион по результатам представленной аналитической информации может быть охарактеризован с позиции его принадлежности к определенному кластеру с конкретной мажорантностью активности реструктуризации исследуемых индикаторов по видам промышленной деятельности и оценке полезности сложившихся направлений такой реструктуризации для инновационного развития экономики.