Статистический анализ развития строительства в регионе тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Статистический анализ развития строительства в регионе"

На правах рукописи

Зеленцов Денис Геннадьевич

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ СТРОИТЕЛЬСТВА В РЕГИОНЕ (НА ПРИМЕРЕ ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ)

08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

7 ФЕВ 2013

Оренбург - 2013

005049476

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет»

Буреш Ольга Викторовна,

доктор экономических наук, профессор

Френкель Александр Адольфович,

доктор экономических наук, профессор, ФГБУН «Институт экономики Российской академии наук», заведующий центром макроэкономического анализа и прогнозов

Прокофьев Владимир Анатольевич,

доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный социально-экономический университет», профессор кафедры статистики

ФГБОУ ВПО «Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарева»

Защита состоится «20» февраля 2013 г. в 12.00 на заседании диссертационного совета Д 212.181.08 на базе федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет» по адресу: 460018, г. Оренбург, пр. Победы, 13, аудитория 170215.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет» (ОГУ).

Автореферат диссертации размещен на сайте Высшей аттестационной комиссии при Министерстве образования и науки Российской Федерации vak.ed.gov.ru и на сайте ОГУ www.osu.ru.

Научный руководитель -Официальные оппоненты:

Ведущая организация -

Автореферат разослан «19» января 2013 г.

Ученый секретарь (Ь

диссертационного совета ММ — Е.М. Крипак

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Строительство играет особую роль в экономике, обеспечивая расширенное воспроизводство основных фондов. Развитие строительства после перехода России к рыночным отношениям не было равномерным. Первоначальный спад к 2000-м годам был преодолен: возрос вклад отрасли в ВВП, увеличилось количество строительных организаций, что было связано с рядом причин: общий рост экономики, повышение спроса на продукцию строительства, развитие государственных программ поддержки жилищного строительства, ипотечного кредитования и др. В то же время для развития строительства в этот период характерно то, что материально-техническая база строительных организаций продолжает изнашиваться, цены на продукцию строительства растут ускоренными темпами, а удовлетворения социальных потребностей общества в конечной продукции отрасли не происходит. Тем не менее, несмотря на влияние мирового экономического кризиса, в настоящее время доля вида экономической деятельности (ВЭД) «Строительство» в ВВП РФ составляет 7%, что соответствует уровню в развитых странах.

«Повсеместность» развития этого вида экономической деятельности и территориальная закрепленность продукции строительства предопределяет необходимость выработки регионально дифференцированной политики в области строительства, в основе которой должны лежать реальные представления о масштабах, структуре и остроте имеющихся проблем. Формирование таких представлений невозможно без привлечения аппарата статистического анализа и моделирования. Тем более это касается таких регионов, которые характеризуются существенными различиями в климате, природных условиях (рельеф местности, наличие и удаленность основных строительных материалов), культурных и национальных традициях, и наконец, экономическом благополучии.

Степень разработанности темы исследования. Вопросам теории и практики статистического изучения строительства были посвящены многочисленные работы ученых советского и постсоветского периода. В советский период развитию статистики строительства способствовали работы

таких ученых как М. Дьячков, А. Гольдберг, Н. Яковлева, А. Устинов, Д. Лингарт и др.

В постсоветский период методологии статистического анализа строительного комплекса были посвящены исследования отечественных ученых А. Асаула, Л. Бариновой, В. Бузырёва, Н. Власенко, М. Каменецкого, Н. Китаевой, И. Кузовлевой, С. Мельниковой, В. Рабдановой, Н. Садовниковой, А. Темирова, и др. Авторы, используя традиционные методы статистического анализа, проводят исследования в основном касающиеся функционирования строительных организаций. При этом в исследованиях не акцентировалось внимания на таком немаловажном моменте как территориальная дифференциация. В исследованиях не затронуты вопросы анализа структуры строительных затрат в динамике, а при построении многофакторных зависимостей исследователями, как правило, не учитывалась нестационарность данных, их пространственная и временная неоднородность.

Исследования, посвященные развитию жилищного строительства, изложены в работах Л. Белоусовой, М. Викторова, А. Джамалова, Ю. Катаевой, Д. Лепилина, В. Смирнова. Однако этим работам присущи некоторые недостатки, например, некорректное применение обычного корреляционного анализа к показателям, измеренным во времени.

Статистическое исследование и прогнозирование рынка жилой недвижимости составили основу работ О. Мамаевой, Т. Самофеевой, О. Стебуновой, А. Харламова и др. Авторы используют современные подходы для выявления и учета неоднородности в пространстве, основанные на применении методов многомерной классификации, многомерного шкалирования и географически взвешенной регрессии. Основной акцент в работах был сделан больше на его ценовую составляющую.

Таким образом, статистическое изучение развития строительства требует полного учета всех показателей, что невозможно сделать без решения вопроса формирования системы показателей, комплексно характеризующих развитие строительства и без учета территориальной и временной неоднородности.

Сказанное выше обосновывает актуальность темы исследования и определяет его цель и задачи.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка новых подходов при формировании методики

комплексного статистического анализа и прогнозирования развития строительства в регионе. В соответствии с указанной целью в работе поставлены и решены следующие задачи:

- изучить теоретические аспекты статистического исследования строительства и сформировать систему статистических показателей, характеризующих развитие строительства;

- провести статистический анализ структуры, динамики и взаимосвязи основных показателей, характеризующих развитие строительства в регионе;

- построить модели для краткосрочного прогнозирования основных показателей развития строительства в регионе;

- выполнить многомерную классификацию городов и районов региона по показателям развития строительства;

- построить многофакторные модели для прогнозирования развития строительства.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются процессы развития строительства в регионе. Предметом исследования -методики выявления количественных закономерностей развития строительства в регионе.

Область исследования. Диссертационная работа соответствует требованиям Паспорта специальности ВАК 08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика (экономические науки), п. 4.11. «Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, вьивления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов»; п. 4.16. «Прикладные статистические исследования воспроизводства населения, сфер общественной, экономической, финансовой жизни общества, направленные на выявление, измерение, анализ, прогнозирование, моделирование складывающейся конъюнктуры и разработки перспективных вариантов развития предприятий, организаций, отраслей экономики России и других стран».

Личный вклад автора. Все результаты диссертации, составляющие научную новизну исследования и выносимые на защиту, получены автором лично или при его непосредственном участии. Лично автором сформулирована

цель и поставлены задачи исследования, обработаны статистические данные, сформулированы выводы и рекомендации по результатам работы.

Информационное обеспечение работы составили официально опубликованные данные Территориального органа Федеральной службы государственной статистки по Оренбургской области и г. Оренбургу, информационные ресурсы сети Интернет.

Методология и методы исследования. Теоретической и методологической базой исследования послужили труды известных российских и зарубежных ученых. Инструментарий исследования составили такие статистические методы, как табличный, графический и индексный методы, многомерные статистические методы, эконометрические методы и методы анализа и прогнозирования временных рядов. Обработка данных проводилась с использованием Microsoft Excel, статистических пакетов Statistica 6.0, Stata 11, Eviews 6.0, Gretl 1.8.7.

Научная новизна диссертационной работы заключается в разработке новых подходов при формировании методики комплексного статистического исследования состояния и динамики развития строительства. Наиболее существенные научные результаты:

- уточнено понятие «развитие строительства» под которым понимается количественный и качественный рост продукции строительства, в том числе снижение цен на готовую строительную продукцию, появление новых и расширение существующих строительных организаций, темпы роста объемов и цен материальных ресурсов для строительства, что позволило сформировать систему характеризующих его статистических показателей;

- модели с интервенцией, позволяющие оценивать влияние экономического кризиса на ряд показателей развития строительства;

- процедура, позволяющая анализировать структуру взаимосвязей сезонной динамики показателей развития строотельства. На первом этапе проводится сезонная декомпозиция рядов динамики показателей развития строительства. На втором этапе рассчитывается ранговый коэффициент корреляции Спирмена для рангов индексов сезонности каждой пары показателей. На третьем этапе на основе анализа соответствий строится специальная карта, позволяющая выявить показатели развития строительства с близкой внутригодовой колеблемостью;

- карта взаимного расположения городов и районов региона в пространстве выявленных латентных показателей, характеризующих уровень развития строительства, полученных на основе метода неметрического многомерного шкалирования и интегральный показатель развития строительства, позволяющий выделять группы городов и районов области с различным уровнем развития строительства;

- модели влияния инвестиций в жилищное строительство на показатели развития строительства в виде функций регрессии со случайными коэффициентами на панельных данных, позволяющие выделять группы городов и районов с разным уровнем отдачи от инвестиций.

Практическая значимость. Разработанная в диссертации методика комплексного анализа развития строительства представляет практический интерес для органов государственной статистики и государственного управления при оценке состояния и прогнозирования процессов, происходящих в строительстве. Положения работы могут быть использованы в высших учебных заведениях в курсах: «Основы прикладной статистики»; «Эконометрическое моделирование».

Апробация результатов работы. Основные теоретические и практические положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях:

- VI Международная научно-практическая конференция «Теоретические и методологические проблемы современных наук» (г. Новосибирск, ЦСРНИ, 2012 г.);

- Международная научная конференция «Проблемы и тенденции развития экономики и управления в современном мире» (г. София, Science and economy, 2012 г.).

Положения диссертации приняты к внедрению в Министерстве строительства, жилищно-коммунального хозяйства Оренбургской области, в Территориальном органе Федеральной службы государственной статистики.

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

Публикации. Основные положения диссертационной работы нашли отражение в 10 научных публикациях общим объемом 3,61 п.л., в том числе 2,65 п.л. автора.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, дана характеристика степени изученности темы исследования, определены цель, задачи и методы исследования, раскрыты научная новизна и практическая значимость результатов исследования.

В первой главе изучены теоретические аспекты статистического исследования строительства, выделены особенности статистического анализа развития строительства в регионе, уточнено понятие «развитие строительства» и сформирована система статистических показателей, характеризующих развитие строительства.

Во второй главе проведен статистический анализ структуры, динамики и взаимосвязи основных показателей, характеризующих развитие строительства в регионе. Осуществлено краткосрочное прогнозирование основных показателей развития строительства в регионе на основе построенных адаптивных моделей, в том числе с интервенцией. Разработана процедура, позволяющая анализировать структуру взаимосвязей сезонной динамики показателей развития строительства.

В третьей главе выполнена многомерная классификация муниципальных образований региона по показателям развития строительства методами кластерного анализа и неметрического многомерного шкалирования, на основе последнего построена карта взаимного расположения административно-территориальных образований региона в пространстве выявленных латентных показателей. Построен интегральный показатель развития строительства, позволяющий выделить группы городов и районов области с различным уровнем развития строительства. Разработаны многофакторные модели для прогнозирования развития строительства на основе панельных данных. В заключении представлены научные и практические результаты проведенного исследования.

ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ 1. Уточненное определение понятия «развитие строительства» и система статистических показателей развития строительства

Под развитием строительства будет пониматься количественный и качественный рост продукции строительства, в том числе снижение цен на готовую строительную продукцию, появление новых и расширение существующих строительных организаций, темпы роста объемов и цен

материальных ресурсов для строительства. В ранее проводившихся исследованиях предлагаемые системы показателей не позволяли комплексно оценить развитие строительства, так как включали в себя показатели в основном касающиеся эффективности строительного комплекса, а также показатели, характеризующие готовую продукцию строительства или цены на жилье. Для характеристики развития строительства предлагается использовать ряд показателей, которые можно условно разделить на блоки (рисунок 1).

Рисунок 1 - Показатели развития строительства

Уровень и динамика этих показателей комплексно отражают развитие строительства в регионе: за счет всесторонней характеристики деятельности строительных организаций, включая анализ показателей деловой активности; включения в анализ показателей обеспеченности жильем; показателей

производства основных материалов для строительства и цен на них. При этом, в рамках единого трехблочного подхода к анализу развития строительства, состав показателей для исследования на уровне области в целом и в разрезе муниципальных образований (городов и районов) будет различаться.

2. Модели с интервенцией оценки влияния экономического кризиса на ряд показателей развития строительства

В регионе в 2011 году действовало 2108 строительных организаций. По сравнению с 2008 годом количество строительных организаций сократилось на 12%. В 2000 году на 1520 строительных организаций приходилось 1359 малых предприятий, а в 2011 году из 2108 организаций 2035 имели малую форму хозяйствования: разница между числом малых и крупных/средних организаций возросла почти в 1,6 раза.

Всего в регионе в 2011 году объем работ, выполненных по ВЭД «Строительство» составил 35025 млн. руб. За рассматриваемый период, за исключением 2009 года, происходил рост объемов работ по ВЭД «Строительство» по всем формам собственности, происходили изменения в распределении объема работ по формам собственности. Расчет индексов Салаи, Гатева и Рябцева показал, что структурные сдвиги в структуре объема работ по ВЭД «Строительство» по сравнению с 2000 годом стали значительными в 2007 году, умеренные изменения происходили в середине рассматриваемого периода (рисунок 2).

2001/2000 2002/2000 2003/2000 2(ХМ/2000 2005/2000 2006/2000 2007/2000 2008/2000 2009/2000 2010/2000 2011/2000

годы

• Индекс Салаи О Индекс Гатева Индекс Рябцева

Рисунок 2 - Значения индексов структурных сдвигов Салаи, Гатева и Рябцева для объема работ по ВЭД «Строительство» по Оренбургской области за2000-2011 гг.

Сопоставление структуры числа организаций по формам собственности со структурой объема выполняемых ими работ по ВЭД «Строительство» показало, что на 1% государственных строительных организаций приходится более 10% от общего объема выполненных работ, в то время как на 1% частных - в среднем только 0,74%, что объясняется в основном малой формой хозяйствования последних.

В 2000-2011 годах основной статьей затрат на производство строительных работ в регионе являлись материальные затраты. Доля материальных затрат постоянно возрастала и достигла к 2011 году уровня 73%, то есть составляла более двух третей всех затрат на производство строительных работ. Доли затрат на амортизацию основных фондов и единый социальный налог постепенно снижались и составили к 2011 году менее 5% каждая.

За рассматриваемый период в целом до 2008 года происходил рост ввода в действия жилых домов, а с 2008 года наблюдалось снижение на 35,8 тыс.кв.м., что объясняется кризисными явлениями. Доля индивидуальных застройщиков в общем объеме вводимого жилья в среднем за рассматриваемый период составила 64,7%, достигнув максимального значения в 2005 году, когда индивидуальными застройщиками было введено 72,2% всего вводимого жилья, в 2009 году этот показатель составил всего 57,2%, в 2011 году - 64%.

Индекс цен строительной продукции в 2011 году характеризовался ростом, в основном за счет удорожания строительно-монтажных работ, прочих капитальных работ и затрат. Наибольший рост отмечен в июле (102,5%) и октябре (101,7%).

В 2009 году отмечен минимальный уровень индекса цен строительной продукции. Наибольший уровень сводного индекса цен строительной продукции характерен для 2000-2001 гг., когда он составил более 130%, при этом индекс цен на прочие капитальные работы и затраты достиг уровня 147%.

Для построения прогнозов показателей развития строительства, с учетом характерной для этого вида деятельности ярко выраженной сезонности, использованы адаптивные модели, основанные на экспоненциальном сглаживании, и сезонные модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего (SARIMA-модели), в том числе с интервенцией. Информационной базой являлись помесячные данные о значениях показателей

с января 2000 года по декабрь 2010 года, данные 2011 года использовались для верификации прогнозов. Прогнозировались следующие показатели: из блока 1 -объем выполненных работ по виду деятельности «Строительство», млн. руб.; доля убыточных организаций в строительстве; из блока 2 - ввод в действие жилых домов по всем источникам финансирования, тыс.кв.м., ввод в действие жилых домов за счет индивидуального строительства, тыс. кв. м; из блока 3 -цена приобретения кирпича керамического, руб.; цена приобретения кирпича силикатного, руб.; цена приобретения краски, руб.; цена приобретения цемента, руб.; производство кирпича, млн. шт. условного кирпича; производство цемента, тыс. куб.м.; производство щебня, тыс. куб.м.; производство ЖБК, тыс. куб.м.; сводный индекс цен строительной продукции и индекс цен производителей в строительстве (строительно-монтажные работы).

Так, для ряда динамики доли убыточных организаций в строительстве идентифицирована и оценена сезонная модель АК1МА с устойчивым постепенным воздействием кризиса:

Лу, = 0.6744У,.,., - 0.359г,_, + 7.03/,; (1)

Л =|1. = • (2)

[0,735/,.,,

где у, - ряд динамики доли убыточных организаций в строительстве; е, -остаточная компонента; э - период сезонности (12 месяцев); (^щд. - момент

начала кризиса.

Идентификация модели осуществлялась на основе анализа выборочных автокорреляционной функции (АКФ) и частной автокорреляционной функции (ЧАКФ), информационных критериев Акаике и Шварца. Момент начала кризиса определялся на основе графического и содержательного анализа. Согласно модели, вследствие кризиса доля убыточных организаций в строительстве увеличилась в среднем на 26,53%.

Для моделирования и прогнозирования ряда динамики ввода в действие жилых домов из всех источников финансирования использовали сезонную адаптивную модель с линейным трендом и аддитивной сезонностью (оценка представлена в работе) и модель БАЩМА(0,1,1)(1,0,1):

А у, =0,925+0,9384',-, + 0,374^.,, 1=13,... 120, (3)

где у, - ряд динамики ввода в действие жилых домов из всех источников финансирования; St - остаточная компонента; s - период сезонности (12 месяцев).

Верификация прогнозов осуществлялась прямым методом на основе U-статистики Тейла. Прогноз по модели экспоненциального сглаживания в целом дал более низкие значения, чем прогноз по модели SARIMA: 705 тыс.кв. м. за год против 755 тыс.кв. м. Для улучшения качества прогноза построен обобщенный прогноз (усредненный прогноз, где весовые коэффициенты определяются исходя из вклада каждого прогноза в общую дисперсию прогноза), результаты представлены на рисунке 3.

Адаптивная модвяъ мсттвм#|апного сглаживания ■ обобщения* прогноз_

Рисунок 3 - Прогноз ввода в действие жилых домов в Оренбургской области на 2011 -2012 гг.

Согласно обобщенному прогнозу на 2012 год - введено в действие жилых домов в объеме 730 тыс.кв.м. Аналогичным образом построены прогнозы по показателям всех трех блоков.

3. Процедура анализа структуры взаимосвязей сезонной динамики показателей развития строительства

При рассмотрении строительства в динамике традиционно требуется исследовать сезонную волну каждого из характеризующих его показателей. Для более глубокого понимания структуры взаимосвязей, на наш взгляд, необходимо также выявить взаимосвязь и между сезонными волнами каждого из трех блоков рассматриваемых показателей, выделить среди них группы со сходным характером сезонности.

На первом шаге предлагаемой нами процедуры проводится сезонная

декомпозиция в рамках мультипликативной модели. Выявлены следующие особенности показателей развития строительства:

1. Объем выполненных работ по ВЭД «Строительство»: характерно наличие «низкого» и «высокого» сезона, в существенной степени определяемых природно-климатическими особенностями выполнения строительных работ в РФ.

2. Ввод в действие жилых домов: наибольший рост характерен для последнего месяца года (в 2,9 раза больше, чем в среднем за год).

3. Объемы производства кирпича и цемента: «низкий» сезон длится с ноября по март с минимумом в январе, а «высокий» - с апреля по октябрь с пиком в августе.

4. Объем производства ЖБК: «низкий» сезон начинается уже в ноябре и длится до мая включительно. В это время уровень производства падает на 5-10%% в феврале - мае, октябре, ноябре.

5. Объем производства щебня не имеет ярко выраженных «низкого» и «высокого» сезонов. Его пики ежегодно приходятся на март и апрель, когда производство вырастает на Ю-12%%, а минимум - на ноябрь, когда производство падает на 12%.

На втором шаге процедуры, полученные сезонные индексы для каждого показателя ранжируются, начиная с равного единице ранга для месяца с наименьшим сезонным индексом. Затем для каждой пары ранжировок оценивается коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

Выявлено, что оценки коэффициента ранговой корреляции Спирмена между сезонностью доли убыточных предприятий в строительстве и всеми остальными показателями отрицательны, что говорит о противоположности их сезонных волн: в те месяцы года, когда доля убыточных предприятий уменьшается по сравнению со средним уровнем, все остальные показатели строительства находятся на подъеме. Наибольшие различия соответствуют сезонным волнам доли убыточных предприятий и цены краски.

В первом блоке (деятельность строительных организаций) наблюдаются очень тесные связи между всеми показателями. Положительные значения оценок говорят о существенном совпадении сезонных волн объема выполненных работ, численности занятых и средней заработной платы в строительстве.

В третьем блоке (цены и объемы производства строительных материалов) наблюдаются прямые связи между индексами сезонности цен на строительные материалы, а также между индексами сезонности объемов их производства. И среди цен, и среди объемов производства наиболее сходными являются сезонные волны для кирпича и цемента. В то же время между сезонностями цен и объемов производства имеют место обратные связи.

Сезонность ввода в действие жилых домов, основного показателя из блока, характеризующего готовую продукцию строительства, тесно связана со всеми показателями блока, характеризующего деятельность строительных организаций.

На третьем шаге процедуры для повышения наглядности обнаруженных закономерностей нами впервые предлагается на основе анализа соответствий построить специальную карту, на которой группы показателей развития строительства с близкой внутригодовой колеблемостью располагались бы ближе друг к другу, а с непохожей колеблемостью располагались бы дальше.

Выделение двух осей позволило сохранить 94% общей инерции. Расположение показателей развития строительства и месяцев года в новом пространстве представлено на рисунке 4 (получено в 81аизиса).

ОП цемента

ОП.ИР™« ^ Объем работ свит я б „ ОПЖвК/в™.

ст»врьи5^ зп м.я ноябрь

ОП щебня апРвл

декабрь Ввод ЖД Цена цемента Цена «раски п „ Цена кирпича »лай феврал Убы т янва^

' чные п.п

-О 5 -0 4 -0.3 -0.2 -О ! 0.0 0 1 0.2

Ось 1 »73 49'Х, оои|вм инерции) о месяцы года а Сезом**>ш волны

Рисунок 4 - Расположение показателей месяцев и сезонных волн, характеризующих строительство показателей, в новом пространстве

Чем дальше от нуля по первой оси располагается соответствующая показателю точка, тем больше амплитуда сезонности этого показателя. Чем выше по второй оси располагается точка, представляющая показатель, тем

ближе пик его сезонной волны смещен к летним месяцам, а чем ниже - к зимним. Максимальная амплитуда сезонности характерна для ввода в действие жилых домов, следующая по величине - для показателя объема работ по ВЭД «Строительство», доли убыточных предприятий в строительстве и т.д. При этом пики ввода в действие жилых домов и объема работ приходятся на декабрь, доли убыточных предприятий - на январь, объема производства цемента, кирпича, ЖБК - на июль и август. Сравнительно близки по характеру сезонной волны все ценовые показатели, объем производства щебня и численность занятых в строительстве.

Таким образом, выделены группы показателей со сходным характером сезонной волны.

4. Карта взаимного расположения муниципальных образований региона в пространстве латентных показателей, характеризующих уровень развития строительства, и интегральный показатель развития строительства

В диссертационном исследовании выявлено наличие существенной внутрирегиональной неоднородности Оренбуржья по показателям развития строительства.

С целью выделения в пределах Оренбургской области однородных по значениям показателей развития строительства групп был проведен кластерный анализ, и выделено пять классов. Однако только одному из построенных классов удалось дать четкую интерпретацию класса с высоким уровнем развития строительства. Поэтому для классификации городов и районов области в работе использован метод неметрического многомерного шкалирования, в результате применения которого получена карта взаимного расположения муниципальных образований региона в пространстве некоторых латентных признаков. Анализ взаимного расположения объектов на карте позволил определить, что расположение объектов по горизонтальной оси соответствует их расположению в зависимости от различий в текущей активности в сфере строительства, а различия в их расположении по вертикальной оси соответствуют различиям в достигнутых результатах функционирования строительства. Именно эти два фактора лежат в основе территориальной дифференциации развития строительства Оренбургской области (рисунок 5).

тоцкий

г.медн

о ясненски кувандын0 кваякенс ° ьугурус о курмана светлинс<3>

соль и. —

- новоорскС^

северный' о дом6ар

АСЕКЕЕВ(?0|еяБРЬС ОАД«МОВСК

^ЕКСАНД ОТДУЛИ фДУЛИНС

'кАсн поноЙлг с*™»™*

соиочинс н

сьуЙакс

ШАРЛЫ&К

САР АКТ АШ

ташлимск

-1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Текущая активность в сфере строительства

3,0

3,5

Рисунок 5 - Карта взаимного расположения городов и районов области в новом пространстве (после исключения Оренбурга, Оренбургского и Первомайского районов)

Чем правее по горизонтальной оси располагается объект, тем выше ег текущий уровень активности в сфере строительства, на левом конце ос располагаются города и районы со сравнительно низким уровнем активности сфере строительства. Чем ниже по вертикальной оси находится соответствуют; административно-территориальному образованию точка, тем выше в не уровень достигнутых (накопленных) результатов функционировав строительства.

При реализации многомерного шкалирования для решения зада1 классификации выяснено, что допустимым и содержательно интерпретируемы является также решение в пространстве размерности один (значения функщ стресса составили 0,096 и 0,18 для 2000 и 2011 года соответственно). Э1 означает, что средствами шкалирования удалось построить интегральнь показатель развития строительства. На основе интегрального показателя в( города и районы Оренбургской области разделены на три группы: с низки! средним и высоким уровнем развития строительства.

В группу муниципальных образований с низким уровнем развил строительства и в 2000, и в 2011 годах входили город Ясный и Ясненский райо районы Александровский, Кваркенский и др. В 2011 году улучшило! положение Тоцкого, Северного, Новоорского и Асекеевского районов.

Стабильно высоким уровнем развития строительства характеризуются пя-муниципальных образований: города Бугуруслан, Оренбург, Соль-Илей Сорочинск и Оренбургский район. По сравнению с 2000 годом положительну динамику в развитии строительства показывают Матвеевский, Новоорски Новосергиевский и Сорочинский районы, а также город Абдулино. Существен! ухудшил свои позиции Первомайский район. Смещение позиций Сакмарского Ташлинского районов, города Бузулук обусловлено улучшением позиций друп муниципальных образований.

5. Модели регрессии со случайными коэффициентами 1 панельных данных, позволяющие выделять группы муниципальнь образований с разным уровнем отдачи от инвестиций в жилищи строительство

Не вызывает сомнения, что одним из основных инструментов развит: жилищного строительства выступают направляемые в него инвестиции. П] этом сильная территориальная дифференциация Оренбургской облас

обусловливает необходимость использования для учета неоднородности моделей панельных данных. Поскольку нет никаких оснований предполагать, что, например, эффект изменения ввода в действие жилых домов от увеличения объема инвестиций в жилищное строительство для областного центра не будет отличаться от эффекта для района области с низким уровнем развития строительства, для оценки влияния инвестиций нами предлагается использовать модель регрессии со случайными коэффициентами следующего вида;

' = •.....ЛГ. ( = 1.....Т, (4)

где Ма. = 0, Их,,а,= 0, Мае, =0, Ма,а, = ' ' ~ У , Ме,е', 1т' '~У. (5) ' ' ' ' (0,1*1 [0, I* у

В этой модели векторы коэффициентов р,=р+а, трактуются как случайные с общим средним р. Наилучшую линейную несмещенную оценку для вектора /? дает обобщенный метод наименьших квадратов. В ППП 81а1а получены следующие оценки моделей, характеризующих усредненные результаты по выборке:

1) для площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя

ЯГ"""" =18,297 + 0,00059л""'"™; (6)

2) для ввода в действие жилых домов

¿7""™ = 146,048 + 0,034 х""'; (7)

3) для объема работ по ВЭД «Строительство»

=87,966 + 0,313 x™""". (8)

Все модели оказались адекватны выборочным данным, так как гипотеза о незначимости модели отвергнута. Получаем, что в среднем по области при увеличении инвестиций в жилищное строительство на 1 тыс.руб. на душу населения произойдет увеличение общей площади жилищ, приходящихся на одного жителя, в среднем на 0,59 кв.м., ввода в действие жилых домов на 34 кв.м. на 1000 человек населения, объема работ по ВЭД «Строительство» на 313 руб. надушу населения.

На основании оценок индивидуальных коэффициентов осуществлено ранжирование городов и районов области по степени реакции каждого из анализируемых показателей на изменение инвестиций в жилищное

строительство. Так, например, модель зависимости ввода в действие жилых домов для Ясненского района имеет вид:

ЯГ* - 68,223 + 0,018 , (9)

в то время как для города Оренбурга:

= 221,397 +0,052 х"'*"", (10)

то есть реакция на одинаковый прирост инвестиций отличается почти в 3 раза.

Группу районов, в которых влияние инвестиций на ввод в действие жилых домов по сравнению с другими городами и районами незначительно, составили Новосергиевский, Соль-Илецкий, Ясненский, Тюльганский, Оренбургский, Сорочинский и Ташлинский районы.

Группу районов с наиболее сильной реакцией ввода в действие жилых домов на изменение инвестиций в жилищное строительство составили Акбулакский район и города Бузулук, Орск, Гай, Кувавдык, Оренбург. С вероятностью 0,95 увеличение инвестиций в жилищное строительство на тысячу рублей на человека приводит к увеличению ввода в действие жилых домов не менее чем на 41 кв.м. Вошедшие в эту группу города характеризуются разным уровнем текущей активности в сфере строительства, но всегда сравнительно высоким уровнем достигнутых результатов функционирования строительства.

Несмотря на то, что в среднем по области было доказано влияние инвестиций в жилищное строительство на объем работ по ВЭД «Строительство», группа городов и районов, для которых связь не подтвердилась, весьма существенна: Адамовский, Акбулакский, Беляевский и др. районы, а также города Абдулино, Бузулук, Гай, Кувандык, Медногорск и Сорочинск. В большинстве перечисленных муниципальных образований низок уровень инвестиций, направляемых в жилищное строительство, ниже среднего уровень текущей активности в строительстве.

Группу районов, в которых влияние инвестиций в жилищное строительство на объем работ по ВЭД «Строительство» по сравнению с другими городами и районами незначительно, составили Пономаревский, Кувандыкский, Ташлинский, Тоцкий, Асеекеевский, Шарлыкский и Абдулинский районы. Попадание в данную группу связано с общим невысоким развитием строительства в городе/районе.

Группу районов с наиболее сильной реакцией объема работ по ВЭД «Строительство» на изменение инвестиций в жилищное строительство составили

Сорочинский, Оренбургский и Матвеевский районы и город Оренбург. В течение всего исследуемого периода эти административно-территориальные образования характеризуются высоким уровнем текущей активности в сфере строительства.

При моделировании динамики на уровне муниципальных образований в случае малой длины соответствующих временных рядов нами предлагается использовать систему моделей авторегрессии (¡=1,...,47), которые можно рассматривать как динамические модели на панельных данных. Методом инструментальных переменных получены следующие оценки моделей:

1) для общей площади жилых помещений

у™"*"* = 5,820 + 0,717дСТ"""; (11)

2) для ввода в действие газовых сетей

= 11,378 + 0,232 хГ,"""; (12)

3) для ввода в действие жилых домов

= 110,999 + 0,531 у"^""" ; (13)

4) для ввода в действие жилых домов, построенных населением за свой счет и с помощью кредитов

у"°">=98,270 + 0,381 х"?+ 0,124 ; (14)

5) для объема работ по ВЭД «Строительство»

у^ =474,234 + 0,664у^Т \ (15)

6) для инвестиций в жилищное строительство

уГ =593,967 + 0,829у^+ОЛПу"^. (16)

Построенные модели используются для прогнозирования показателей развития строительства на микроуровне.

Таким образом, предлагаемая методика, схема которой приведена на рисунке 6, позволяет проводить комплексное статистическое исследование развития строительства региона.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Цель диссертационного исследования заключалась в разработке новых подходов при формировании методики комплексного статистического анализа и прогнозирования развития строительства в регионе.

Формирование системы статистических показателей, характеризующих развитие строительства (РС) в регионе

Отбор показателей, характеризующих РС на уровне региона в целом

Отбор показателей, характеризующих РС на уровне МО региона

Анализ структуры и динамики РС в муниципальных образованиях области и в регионе в целом

Исследование РС на основе одномерных временных рядов

Прогнозирование показателей РС на основе адаптивных методов, в том числе АШМА-моделей с интервенцией, учитывающих кризис

Прогнозирование РС в МО региона на основе моделей авторегрессии по панельным данным в условиях малой длины соответствующих временных рядов

Исследование взаимосвязей между показателями РС на основе многомерных временных рядов

Исследование взаимосвязи сезонности показателей РС методами ранговой корреляции и анализа соответствий для анализа структуры взаимосвязи и выделения групп показателей РС со сходным характером сезонности

Исследование и моделирование взаимосвязи очищенных от сезонности показателей РС на эснове:

- нетрадиционного корреляционного анализа;

- причинности по Грегокеру; -СОУ.

Исследование влияния инвестиций в жилищное строительство на показатели РС на основе моделей регрессии со случайными коэффициентами на панельных данных; выделение групп МО с разным уровнем отдачи от инвестиций

Классификация МО по уровню развития строительства

Снижение размерности признакового пространства РС методом неметрического многомерного шкалирования Метод кластерного анализа

Построение карты взаимного

расположения в пространстве выделенных латентных показателей и классификация МО по выделенным латентным показателям

Построение интегрального показателя и проведение ранжирования МО по уровню развития строительства

Рисунок 6 - Схема методики комплексного статистического исследования развития строительства в регионе

В результате проведенного исследования получены следующие результаты:

1) обоснована актуальность статистического анализа развития строительства в регионе;

2) для формирования статистических показателей под развитием строительства предложено понимать количественный и качественный рост продукции строительства, в том числе снижение цен на готовую строительную продукцию, появление новых и расширение существующих строительных организаций, темпы роста объемов и цен материальных ресурсов для строительства;

3) для оценки влияния экономического кризиса на ряд показателей развития строительства построены модели с интервенцией, осуществлено краткосрочное прогнозирование показателей развития строительства на основе адаптивных моделей;

4) выявлены взаимосвязи между основными показателями развития строительства, а также взаимосвязи их сезонных колебаний; проведен статистический анализ структуры и динамики основных показателей развития строительства;

5) для проведения классификации городов и районов региона по уровню развития строительства построены карта их взаимного расположения и интегральный показатель в пространстве латентных факторов с использованием метода неметрического многомерного шкалирования;

6) для выделения групп муниципальных образований с разным уровнем отдачи от инвестиций в жилищное строительство построены модели регрессии, со случайными коэффициентами на панельных данных. Для прогнозирования показателей развития строительства на уровне городов и районов в условиях малой длины соответствующих временных рядов построены динамические модели на панельных данных.

Предлагаемая в диссертационной работе методика комплексного статистического анализа и прогнозирования развития строительства в регионе рекомендуется к использованию органами управления при оценке состояния и прогнозирования процессов, происходящих в строительстве. Результаты проделанной работы могут представлять интерес для государственных органов статистики.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В изданиях, рекомендуемых ВАК Минобрнауки РФ:

1. Зеленцов, Д. Г. Статистический анализ показателе? характеризующих деятельность строительных организаций Оренбургско: области / О. В. Буреш, Д. Г. Зеленцов // Вестник экономической интеграции. ■ 2010. - №10. - С. 113-120. (0,5 пл., в т.ч. авт. 0,25)

2. Зеленцов, Д. Г. Статистический анализ взаимосвязи сезонносп показателей развития строительства / О. В. Буреш, Д. Г. Зеленцов // Вестни! экономической интеграции. - 2011. -№9. - С. 56-59. (0,25 пл., в т.ч. авт. 0,13)

3. Зеленцов, Д. Г. Статистический анализ влияния инвестиций н; основные показатели развития строительства/ Д. Г. Зеленцов и [др.] / Экономические науки: Научно-информационный журнал. - 2011. - №8 (81). -С. 179-184. (0,38 п.л., в т.ч. авт. 0,09)

4. Зеленцов, Д. Г. Многомерная классификация административно-территориальных образований региона по показателям развития строительства Д. Г. Зеленцов // Вестник ОГУ. - 2011. -№13. - С. 178-184. (0,44 пл.)

5. Зеленцов, Д. Г. Краткосрочное прогнозирование показателей развития строительства в регионе (на примере Оренбургской области) , Д. Г. Зеленцов [и др.] // Экономические науки: Научно-информационный журнал. - 2012. -№11 (96). - С. 164-169. (0,4 пл., в т.ч. авт. 0,1).

В других изданиях:

6. Зеленцов, Д. Г. Статистический анализ территориальной дифференциации Оренбургской области по уровню развития жилищного строительства / Д. Г. Зеленцов// Математические методы и инструментальные средства в информационных системах: сборник научных трудов. - Оренбург: ОГУ. - 2008. - С. 315-322. (0,5 п.л.)

7. Зеленцов, Д. Г. Краткосрочное прогнозирование ввода в действие жилых домов в Оренбургской области строительства / Д. Г. Зеленцов // Формирование рыночного хозяйства: теория и практика: сборник научных статей. - Оренбург: ОГУ. - 2010. - С. 320-323. (0,2 пл.)

8. Зеленцов, Д. Г. Статистический анализ данных с использованием ППП строительства / Д. Г. Зеленцов// Формирование рыночного хозяйства: теория и

практика: сборник научных статей. - Оренбург. - 2011. - Выпуск XI. - С. 82-84. (0,2 п.л.)

9. Зеленцов, Д. Г. Статистический анализ структурных изменений в развитии показателей строительства (на примере Оренбургской области) строительства / Д. Г. Зеленцов // Теоретические и методологические проблемы современных наук: материалы Международной научно-практической заочной конференции. - Новосибирск : ООО Агентство «СИБПРИНТ». - 2012. - С. 127133 (0,44 пл.)

10. Зеленцов, Д.Г. Моделирование динамики показателей развития строительства на уровне административно-территориальных образований региона (на примере Оренбургской области) строительства / Д. Г. Зеленцов // Проблемы и тенденции развития экономики и управления в современном мире : материалы международной научной конференции. - София (Болгария) : Наука и экономика. - 2012. - С. 32-36 (0,3 пл.)

Подписано в печать 18.01.13 г. Формат 60x84 */, бумага офсетная, гарнитура «Тайме». Усл. печ. листов 1,0. Тираж 130 экз. Заказ 12.

Участок оперативной полиграфии ОГУ 460018, г. Оренбург, пр-т Победы 13, Оренбургский государственный университет

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Зеленцов, Денис Геннадьевич

Введение.

Глава 1 Теоретические основы статистического анализа развития строительства

1.1 Особенности статистического исследования развития строительства в регионе.

1.2 Анализ существующих подходов к исследованию развития строительства.

1.3 Методы и модели статистического анализа строительства.

Глава 2 Статистический анализ основных показателей развития строительства в регионе

2.1 Статистический анализ структуры и динамики показателей развития строительства в Оренбургской области. ^

2.2 Моделирование и краткосрочное прогнозирование показателей развития строительства.

2.3 Статистический анализ взаимосвязи сезонных колебаний показателей развития строительства.

Глава 3 Моделирование внутрирегиональной дифференциации развития строительства Оренбургской области

3.1 Статистический анализ территориальной дифференциации по показателям развития строительства.

3.2 Многомерная классификация муниципальных образований региона по показателям развития строительства.

3.3 Моделирование взаимосвязей показателей развития строительства с учетом неоднородности данных.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистический анализ развития строительства в регионе"

Актуальность темы исследования. Строительство играет особую роль в экономике, обеспечивая расширенное воспроизводство основных фондов. Развитие строительства после перехода России к рыночным отношениям не было равномерным. Первоначальный спад к 2000-му году был преодолен: возрос вклад отрасли в ВВП, увеличилось количество строительных организаций, что было связано с рядом причин: общий рост экономики, повышение спроса на продукцию строительства, развитие государственных программ поддержки жилищного строительства, ипотечного кредитования и др. В то же время для развития строительства в этот период характерно то, что материально-техническая база строительных организаций продолжает изнашиваться, цены на продукцию строительства растут ускоренными темпами, а удовлетворения социальных потребностей общества в конечной продукции отрасли не происходит. Тем не менее, несмотря на влияние мирового экономического кризиса, в настоящее время доля вида экономической деятельности (ВЭД) «Строительство» в ВВП РФ составляет 7%, что соответствует уровню в развитых странах.

Повсеместность» развития этого вида экономической деятельности и территориальная закрепленность продукции строительства предопределяют необходимость выработки регионально дифференцированной политики в области строительства, в основе которой должны лежать реальные представления о масштабах, структуре и остроте имеющихся проблем. Формирование таких представлений невозможно без привлечения аппарата статистического анализа и моделирования. Тем более это касается таких регионов, которые характеризуются существенными различиями в климате, в природных условиях (рельеф местности, наличие и удаленность основных строительных материалов), в культурных и национальных традициях, и, наконец, экономическом благополучии.

Сказанное выше обосновывает актуальность темы исследования.

Степень разработанности темы исследования. Вопросам теории и практики статистического изучения строительства были посвящены многочисленные работы ученых советского и постсоветского периодов. В советский период развитию статистики строительства способствовали работы таких ученых, как М.Ф. Дьячков, A.M. Гольдберг, Д.А. Лингарт, В.А. Прокофьев,

A.Н. Устинов, A.A. Френкель, Н.И. Яковлева и др.

В постсоветский период методологии статистического анализа строительного комплекса были посвящены исследования отечественных ученых

B.В. Асаула, JI.C. Бариновой, В.В. Бузырёва, H.A. Власенко, М.И. Каменецкого, H.H. Китаевой, И.А. Кузовлевой, С.А. Мельниковой, В.В. Рабдановой, H.A. Садовниковой, A.A. Темирова и др. Авторы, используя традиционные методы статистического анализа, проводят исследования, в основном касающиеся функционирования строительных организаций. При этом в исследованиях не акцентировалось внимания на таком немаловажном моменте, как территориальная дифференциация, не затронуты вопросы анализа структуры строительных затрат в динамике, а при построении многофакторных зависимостей, как правило, не учитывалась нестационарность данных, их пространственная и временная неоднородность.

Исследования, посвященные развитию жилищного строительства, изложены в работах JT.C. Белоусовой, М.Ю. Викторова, A.C. Джамалова, Ю.В. Катаевой, Д.А. Лепилина, В.М. Смирнова. Однако этим работам присущи некоторые недостатки, например, некорректное применение обычного корреляционного анализа к показателям, измеренным во времени.

Статистические исследования и прогнозирование рынка жилой недвижимости составили основу работ O.A. Мамаевой, Т.А. Самофеевой, О.И. Стебуновой, A.B. Харламова и др. Авторы используют современные подходы для выявления и учета неоднородности в пространстве, основанные на применении методов многомерной классификации, многомерного шкалирования и географически взвешенной регрессией. Основной акцент в работах был сделан больше на его ценовую составляющую.

Таким образом, статистическое изучение развития строительства требует полного учета всех показателей, что невозможно сделать без решения вопроса формирования системы показателей, комплексно характеризующих развитие строительства и без учета территориальной и временной неоднородности.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка новых подходов при формировании методики комплексного статистического анализа и прогнозирования развития строительства в регионе. В соответствии с указанной целью в работе поставлены и решены следующие задачи:

- изучить теоретические аспекты статистического исследования строительства и сформировать систему статистических показателей, характеризующих развитие строительства;

- провести статистический анализ структуры, динамики и взаимосвязи основных показателей, характеризующих развитие строительства в регионе;

- построить модели для краткосрочного прогнозирования основных показателей развития строительства в регионе;

- выполнить многомерную классификацию городов и районов региона по показателям развития строительства;

- построить многофакторные модели для прогнозирования развития строительства.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются процессы развития строительства в регионе. Предмет исследования - методики выявления количественных закономерностей развития строительства в регионе.

Область исследования. Диссертационная работа соответствует требованиям паспорта специальности ВАК 08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика (экономические науки), п. 4.11. «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.4.16. «Прикладные статистические исследования воспроизводства населения, сфер общественной, экономической, финансовой жизни общества, направленные на выявление, измерение, анализ, прогнозирование, моделирование складывающейся конъюнктуры и разработки перспективных вариантов развития предприятий, организаций, отраслей экономики России и других стран».

Личный вклад автора. Все результаты диссертации, составляющие научную новизну исследования и выносимые на защиту, получены автором лично или при его непосредственном участии. Лично автором сформулирована цель и поставлены задачи исследования, обработаны статистические данные, сформулированы выводы и рекомендации по результатам работы.

Информационное обеспечение работы составили официально опубликованные данные Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Оренбургской области и г. Оренбургу, информационные ресурсы сети Internet.

Методология и методы исследования. Теоретической и методологической базой исследования послужили труды известных российских и зарубежных ученых. Инструментарий исследования составили такие статистические методы, как табличный, графический и индексный методы, многомерные статистические методы, эконометрические методы и методы анализа и прогнозирования временных рядов. Обработка данных проводилась с использованием Microsoft Excel, статистических пакетов Statistica 6.0, Stata 11, Eviews 6.0, Gretl 1.8.7.

Научная новизна диссертационной работы заключается в разработке новых подходов при формировании методики комплексного статистического исследования состояния и динамики развития строительства. Наиболее существенные научные результаты:

- уточнено понятие «развитие строительства», как статистической категории, под которой понимается количественный и качественный рост продукции строительства, в том числе снижение цен на готовую строительную продукцию, появление новых и расширение существующих строительных организаций, темпы роста объемов и цен материальных ресурсов для строительства, что позволило сформировать систему характеризующих его статистических показателей;

- статистические модели с интервенцией, позволяющие оценивать влияние экономического кризиса на ряд показателей развития строительства;

- статистический анализ структуры взаимосвязей сезонной динамики показателей развития строительства, включающий: сезонную декомпозицию рядов динамики показателей развития строительства; определение коэффициента корреляции Спирмена для рангов индексов сезонности каждой пары показателей; на основе проведения анализа соответствий строится специальная карта, позволяющая выявить показатели развития строительства с близкой внутригодовой колеблемостью;

- карта взаимного расположения городов и районов региона в пространстве, выявленных методом неметрического многомерного шкалирования, латентных показателей, характеризующих уровень развития строительства и интегральный показатель, позволивший провести многомерную классификацию;

- статистические модели влияния инвестиций в жилищное строительство на показатели развития строительства в виде уравнений регрессии со случайными коэффициентами, построенных по панельным данным, что позволяет выделять группы городов и районов с разным уровнем отдачи от инвестиций.

Практическая значимость. Разработанная в диссертации методика комплексного анализа развития строительства представляет практический интерес для органов государственной статистики и государственного управления при оценке состояния и прогнозирования процессов, происходящих в строительстве. Положения работы могут быть использованы в высших учебных заведениях в курсах: «Основы прикладной статистики», «Эконометрическое моделирование».

Апробация результатов работы. Основные теоретические и практические положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях:

- VI Международная научно-практическая конференция «Теоретические и методологические проблемы современных наук» (г. Новосибирск, ЦСРНИ, 2012 г.);

- Международная научная конференция «Проблемы и тенденции развития экономики и управления в современном мире» (г. София, Science and economy, 2012 г.).

- Положения диссертации приняты к внедрению в деятельность Министерства строительства, жилищно-коммунального и дорожного хозяйства Оренбургской области, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики.

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

Публикации. Основные положения диссертационной работы нашли отражение в 10 научных публикациях общим объемом 3,61 п.л., в том числе 2,65 п.л. автора.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений, в которых приведены информационно-справочные материалы, иллюстрирующие и дополняющие основное содержание исследования. Работа изложена на 153 страницах машинописного текста, содержит 38 рисунков и 36 таблиц. Список литературы включает 177 наименований. Приложения представлены на 60 страницах.

Диссертация: заключение по теме "Бухгалтерский учет, статистика", Зеленцов, Денис Геннадьевич

Заключение

Проведенный статистический анализ развития строительства в регионе позволил сделать следующее заключение:

- понятие «развитие строительства» является статистической категорией, имеет стохастический характер;

- для формирования статистических показателей уточнено понятие «развитие строительства», под которым предложено понимать количественный и качественный рост продукции строительства, в том числе снижение цен на готовую строительную продукцию, появление новых и расширение существующих строительных организаций, темпы роста объемов и цен материальных ресурсов для строительства. Сформированную систему статистических показателей можно условно разделить на блоки: показатели, характеризующие деятельность строительных организаций; показатели, характеризующие готовую продукцию строительства и объемы незавершенного строительства; показатели, отражающие производство и цены на важнейшие виды продукции для строительства;

- разработанные статистические модели с интервенцией позволили учесть влияние экономического кризиса на показатели развития строительства и осуществить их краткосрочное прогнозирование;

- применение индексов структурных сдвигов позволило установить изменения в структуре ввода в действие жилых домов, незавершенного строительства, объема работ по ВЭД «Строительство» по формам собственности. Исследование структуры затрат на строительные работы проведено на основе модели регрессии по стандартизованным данным с применением рекуррентного метода наименьших квадратов, что позволило отследить динамику структуры затрат; исследование рядов месячной динамики показателей развития строительства показало наличие тенденции и сезонности во всех исследуемых показателях. Доказано, что кризис 2008-2009 годов оказал воздействие на ряд показателей развития строительства - под воздействием кризиса доля убыточных организаций в строительстве увеличилась в среднем на 26%, а цены на строительные материалы значительно снизились;

- дополнение традиционного подхода к анализу сезонности возможностями методов ранговой корреляции и анализа соответствий позволило: а) получить дополнительную информацию о сходстве сезонных волн большого количества показателей; б) проанализировать взаимосвязь между сезонными волнами показателей, характеризующих развитие строительства; б) выделить группы показателей со сходным характером сезонной волны; в) повысить наглядность представляемых результатов;

- на основе нетрадиционного корреляционного анализа и проверки причинности по Гренжеру построена модель в форме системы одновременных уравнений, отражающая взаимосвязь между показателями развития строительства, позволяющая осуществлять сценарное прогнозирование;

- доказано наличие территориальной неоднородности Оренбургской области по показателям развития строительства, выявлены показатели, вносящие наиболее существенный вклад в дифференциацию, а также положительные и отрицательные тенденции в развитии строительства Оренбуржья;

- выявлены латентные факторы, лежащие в основе дифференциации административно-территориальных образований Оренбургской области, - это «достигнутые результаты функционирования строительства» и «уровень текущей активности в сфере строительства». Построена карта взаимного расположения городов и районов области в пространстве латентных факторов, позволяющая наглядно отображать информацию о состоянии и изменении развития строительства в области. Осуществлено ранжирование городов и районов по интегральному показателю «развитие строительства»;

- исследовано влияние инвестиций в жилищное строительство на показатели: общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя; ввода в действие жилых домов; объема работ по виду экономической деятельности «Строительство». Выделены группы административно-территориальных образований с разным уровнем отдачи от инвестиций; построены модели, позволяющие осуществлять прогнозирование основных показателей развития строительства для каждого административно-территориального образования Оренбургской области в условиях малой длины соответствующих временных рядов.

Предлагаемая в диссертационной работе методика комплексного статистического анализа и прогнозирования развития строительства в регионе рекомендуется к использованию органами управления при оценке состояния и прогнозирования процессов, происходящих в строительстве. Результаты проделанной работы могут представлять интерес для государственных органов статистики.

138