Конверсия и проблемы рыночной трансформации российской экономики

Объем строительно-монтажных работ и сумма оборота розничной и оптовой торговли (X1, X2) являются факторами в данном исследовании и их уровень тесноты связи может быть причиной мультиколлинеарности. Мультиколлинеарность мешает правильному определению взаимосвязи. Если в регрессионную модель включить два или более линейно-зависимых факторов, то это усложнит процесс выделения наиболее существенных факторов, исказит смысл коэффициентов регрессии при их экономической интерпретации. В нашем случае, согласно полученным результатам, он не превысил допустимое значение 0,8.Коэффициент корреляции проверяется путем нахождения t-критерия Стьюдента. Определим значение критерия tрасч. Затем проверим на нулевую гипотезу об отсутствии связи между факторами и ВРП с помощью t-критерия.tтабл. =1.8331 с уровнем вероятности 0.90Вычисленное по формуле значение сравнивается с , который получают по таблице Стьюдента. В случае если , то связь считают существенной. Регрессионный анализ является количественным методом определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между ВРП и факторами. Поэтому необходимо сделать прогноз результативного показателя, построением уравнения регрессии. Многофакторные модели обладают двумя достоинствами: простотой получения и достаточно ясной экономической интерпретацией. Линейное уравнение множественной регрессии имеет вид:где хi – факторные признаки;аi – неизвестные параметры уравнения (коэффициенты регрессии).Коэффициенты регрессии аi показывают, насколько изменяется значение ВРП (Y) при увеличении i-го факторного признака (Xi) на единицу при фиксированном положении остальных факторов. Свободный член уравнения а0 показывает усредненное влияние на результативный показатель всех неучтенных факторов. Для нашего исследования применим уравнения множественной регрессии с двумя факторами:Для нахождения коэффициентов линейной двухфакторной модели необходимо решить систему уравнений с тремя неизвестными параметрами (a0, a1 и a2) Для решения системы используют методы подстановок, сложения уравнений и др.:a1 и a2 являются коэффициентами регрессии, a0 – свободным членом уравнения. Получим значение коэффициентов:Дадим экономическую трактовку результатам построенной модели. Линейная регрессии выражает зависимость ВРП (Y) от объема строительно-монтажных работ (Х1), суммы оптовой и розничной торговли (Х2). Коэффициенты уравнения подтверждают наличие воздействия всех факторов на результативный показатель. Применим корреляционный анализ на многомерном случае. При изучении двумерной модели рассматривались только взаимосвязи парных коэффициентов корреляции, но этого недостаточно для многомерной модели. К. Пирсоном предложены множественные и частные коэффициенты, в которых отражено многообразие связей между переменными.Теснота связи между ВРП и всеми факторами измеряется при помощи коэффициента множественной корреляции:Коэффициент множественной корреляции по определению является положительным и принимает значения в интервале между нулем и единицей. Если ВРП не связан с исследуемыми факторами линейной корреляционной зависимостью, то коэффициент примет значение близкое к 0. Коэффициент стремящийся к единице свидетельствует о сильной зависимости между признаками.. Полученный нами коэффициент составил 0,765, это говорит нам о сильной тесноте связи между факторами и ВРП.Качество построенной модели проверяется, расчетом среднеквадратичной ошибки уравнения регрессии, предложенную Ф. И. Эджвортом:где m – число параметров в уравнении;Относительная ошибка уравнения регрессии коэффициент вариации:Достоинством коэффициента вариации является то, что он может служить мерой сравнения однородных по характеру величин, но имеющих существенную разницу в абсолютном значении. Если коэффициент вариации имеет значение менее 33 %, а в нашем случае так и есть, то построенным уравнением регрессии можно пользоваться для принятия управленческих решений.Рассчитаем коэффициент детерминации, который показывает, какую часть вариации результативного признака объясняет построенная модель:Долю дисперсии результативного признака Y, вызванную влиянием остальных не учтенных в модели факторов характеризует величина (1 – ). Следовательно факторы X1 и X2 объясняют, вариацию доходов на 99,9 %, а оставшийся 0,1 % является дисперсией результативного признака вызванного влиянием других, не учтенных в модели, факторов.Результаты корреляции могут доказать существование связи между ВРП и объемом промышленности, сельского хозяйства, производства и суммой оборота розничной и оптовой торговли. Также может быть построена модель регрессии, найдены коэффициенты регрессии и установлен уровень зависимости между переменными.2.3. Показатели для оценки эффективности экономики регионаДля получения объективной оценки ситуации и развития в регионе используются методы социологического моделирования, включая экспертное мнение представителей региона. Самыми перспективными из них являются имитационные модели, которые показывают возможные варианты развития экономики и социальной сферы региона. В этих моделях обычно представлены 3 гипотезы развития:1. оптимистический; 2. реалистический 3. пессимистический. Для изучения различных явлений используют разные критерии. Часто регионы делят на четыре группы в зависимости от уровня доходов на человека:- неблагополучные регионы (менее 1,5 прожиточных минимума),- низкообеспеченные (получающие дотации) регионы (2 прожиточных минимума), регионы среднего благополучия (3 прожиточных минимума),- богатые регионы (доноры) (в среднем на одного человека приходится более 5 прожиточных минимума).Имитационное моделирование используется для оценки эффективности распределения функций и финансовых ресурсов между федеральным центром и региональными органами власти, которые обслуживают население. Анализ распределения доходов по регионам является основой для экспертов при определении будущего развития. Интегральный показатель экономической эффективности региона (Эр) вычисляется как отношение объема ВРП к затратам, включающим материальные затраты (М), амортизационные расходы (А) и заработную плату (З):ЭР= ВРП/(М+А+З) При сопоставлении показателей эффективности по различным регионам применяются территориальные индексы фиксированного состава, элиминирующие различия в структуре производства. Уровень открытости экономики региона определяется соотношением объема торговли с другими регионами и зарубежными странами к общему ВРП. Для изучения открытости экономики в отдельных секторах и категориях товаров используются специальные показатели (импорта, экспорта, торговли).Частные показатели - это индикаторы, которые позволяют изучать эффективность использования производственных возможностей территорий. Они включают в себя экономию основных и оборотных фондов, материальных затрат, повышение производительности труда и эффективного использования ресурсов. Эти показатели включают в себя производительность труда, а также материало-, трудо- и фондоемкость продукции. Анализ изменения частных показателей во времени и влияющих на них факторов позволяет оценить эффективность производственного процесса в регионе. Важно разработать новые критерии и показатели эффективности региональной экономики, которые будут отражать современный потенциал регионов и их связи с мировой экономикой.Региональная экономика и управление является важным компонентом экономических знаний и тесно взаимодействует с другими научными дисциплинами, такими как основы экономических учений, экономическая история, статистика, отраслевые экономики, экономика и социология труда, экономическая география и другие. Она использует методы и выводы этих дисциплин для своего собственного развития, а также вносит свой вклад в обогащение их знаний своими данными.Использованные методы могут служить эффективным инструментарием для региональной власти при разработке и реализации стратегии развития региона, а так же для федеральных и региональных органов управления. Достаточная степень конкретности и достоверности показателей позволят: дать однозначную оценку фактическому состоянию региона; распределить бюджет, основываясь на результатах; обоснованно отстаивать точку зрения региона на федеральном уровне.Глава 3. Расчет конверсии рыночной трансформации в регионе3.1. Расчет конверсии экономики региона на примере Курской областиДля расчета экономического развития Курской области были использованы такие показатели, как ВРП региона, объем промышленности, а также объем розничной и оптовой торговли и сельского хозяйства. Данные представлены в таблице 3.Таблица 3 - Экономические показатели Курской областиПоказателиВВПОбъем строительно-монтажных работОборот розничной и оптовой торговлиСельское хозяйство2019495,8523,11228,6158,872020523556,50227,9193,342021683,8567,86260,4217,42022620,4531,70285,2258,872023796,5574,2302,312225Анализ корреляции показал следующие результаты (таблица 4).Таблица 4 - Корреляционный анализ экономический показателейКорреляцииСтолбец 1Столбец 2Столбец 3Столбец 11Столбец 20,739302546898591Столбец 30,888726263445350,4037901619040471Таким образом, можно сделать вывод о наличии статистически значимых зависимостей между уровне ВРП региона и показателями как объема промышленности, так и торговли и сельского хозяйства. Также проводился анализ регрессии по каждому из показателей. При этом сравнивалось влияние промышленности и торговли на показатели ВРП региона. В рамках настоящего исследования была расчитана линейная регрессия по следующей формуле:Y = a0 + a1x1 + … + anxnгде Y — зависимая переменная,x — независимые переменные, влияющие на нее,a — коэффициенты регрессии.Данные по сравнению ВРП и промышленности представлены в таблице 5.Таблица 5 — Статистика регрессииСтатистика регрессииДанныеR^20,546Стандартная ошибка95,214Число переменных X1Наблюдения5Скорректированный R^20,395Таблица 6 - Регрессионный анализ влияния промышленности на ВРП регионаКоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-значениеНижний 95%Верхний 95%Пересечение-1603,3521172,974-1,3660,265-5336,2792129,574X14,0442,1281,90,153-2,72910,818Также проводилась оценка влияния торговли на ВРП (таблица 6).Таблица 7 - Статистика регрессииСтатистика регрессииДанныеR^20,789Стандартная ошибка64,822Число переменных X1Наблюдения5Скорректированный R^20,719Таблица 8 - Регрессионный анализ влияния торговли на ВРП регионаКоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-значениеНижний 95%Верхний 95%Пересечение-228,47255,501-0,89420,4371-1041,591584,65X13,2670,97303,3570,04380,176,3639В таблице 9 представлены данные статистики регрессии в отношении сельского хозяйства Курской области.Таблица 9 — Статистика регрессииСтатистика регрессииДанныеR^20,37Стандартная ошибка112,31Число переменных X1Наблюдения5Скорректированный R^20,16Таблица 10 - Регрессионный анализ влияния сельского хозяйства на ВРП регионаКоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-значениеНижний 95%Верхний 95%Пересечение203,38321,380,630,57-819,411226,16X121,511,320,28-2,86,79Также рассчитывался коэффициент эластичности по каждой из выделенных сфер. Данные представлены в таблице 11.Таблица 11 — Расчет коэффициента эластичностиСфераЗначенияСтроительно-монтажные работы0,48Розничная и оптовая торговля0,33Сельское хозяйство0,12На основании полученных данных можно сделать вывод о том, что при увеличении объема строительно-монтажных работ на 1% может быть увеличено ВРП региона на 0,48%.В случае увеличения оборота розничной и оптовой торговли на 1% произойдет увеличение ВРП на 0,33%.При увеличении доходов от сельского хозяйства, ВРП региона увеличится на 0,12%.Таким образом, на основании полученных в ходе исследования результатов можно сделать вывод, что торговая деятельность оказывает большее влияние на ВРП региона, чем промышленность. Однако при расчете коэффициента эластичности было выявлено, что наибольшее внимание следует уделять объему строительно-монтажных работа, так как увеличение показателей по данному направлению имеет наибольшее влияние на ВРП региона. 3.2. Расчет экономической эффективности развития регионовКроме того, в рамках настоящего исследования был проведен анализ экономического развития в зависимости от уровня доходов на человека, а также на основании расходов. Данные для расчета представлены в таблице 12.Таблица 12- Данные для расчета экономической эффективности регионаПоказателиВВПРасходы консолидированногобюджетаСреднедушевые доходы населенияЧисленность населенияПрожиточных минимум2019495,8754,329148,6 110410156 2020523831,929791,2 1096,510748 2021683,8101,432714,861078,211206 2022620,4123,137600,02 106713200 2023796,5135,537860,6110413632 Далее проводился расчет зависимости доходов населения от прожиточного минимума. Данные по годам представлены в таблице 13.Таблица 13 — Соотношение дохода населения и прожиточного минимумаПоказателиСоотношение20192,920202,820212,920222,820232,8На основании полученных данных можно сделать вывод о том, что регион относится к регионам среднего благополучия, так как значения максимально приближены к 3 баллам. При этом также следует отметить, что отсутствуют какие-то существенные изменения в течение рассматриваемого периода. Также был проведен анализ экономической эффективности региона. Данные представлены в таблице 12.Таблица 12 — Экономическая эффективность регионаГодЭр20190,65720200,62920216,74420225,04020235,878На основании полученных данных можно сделать вывод о том, что в последние годы эффективность региона с экономической точки зрения стала выше, чем 5 лет назад. 3.3. Рекомендации по улучшению государственного регулирования конверсииВ условиях перехода к рыночной экономике важным аспектом становится государственное регулирование конверсии. Ряд исследований и экспертов подчеркивают необходимость улучшения этого процесса для повышения эффективности управления и развития экономики.Рекомендации по улучшению государственного регулирования конверсии включают в себя несколько ключевых моментов. Во-первых, важно повысить качество управления в целом. Это означает разработку и внедрение эффективных стратегий, а также улучшение механизмов контроля и мониторинга. Только при наличии качественного управления можно гарантировать успешное проведение процесса конверсии и его соответствие целям развития экономики. Основные направления для регулирования представлены на рисунке 7.Рисунок 7 — Инструменты государственного регулированияВо-вторых, необходимо работать над формированием теоретических основ государственного регулирования конверсии. Это позволит лучше понимать особенности процесса, выявлять потенциальные проблемы и находить оптимальные пути их решения. Теоретическая база является основой для разработки практических механизмов и инструментов регулирования (рисунок 8). Рисунок 8 — Компоненты государственного регулированияВ-третьих, важно создать эффективную регулирующую систему, которая охватывает различные секторы экономики. Государственное регулирование конверсии должно быть комплексным и охватывать все аспекты, связанные с процессом преобразования оборонных предприятий и технологий в мирные цели (рисунок 9).Рисунок 9 — Механизмы государственного регулирования экономикиТолько такой подход позволит добиться устойчивых и положительных результатов в переходе к рыночной экономике. Таким образом, улучшение государственного регулирования конверсии требует комплексного подхода, включающего в себя работу над качеством управления, разработку теоретических основ и формирование эффективной регулирующей системы. Реализация этих рекомендаций способствует успешному переходу к рыночной экономике и развитию экономического потенциала страны.ЗаключениеСовременные экономики в переходе сталкиваются с тремя основными проблемами, которые проявляются во всех странах, переходящих от плановой к рыночной системе. Первая проблема - это осуществление либерализации экономики и обеспечение стабильности макроэкономической ситуации. Вторая проблема - это создание условий для функционирования рыночной системы, включая проведение институциональных реформ и установление частной собственности. Третья проблема - это достижение экономического роста, который затрудняется необходимостью изменения хозяйственной структуры. Решение этих проблем требует принятия жестких мер, таких как ограничения бюджета и денежно-кредитной политики, регулирование обменного курса и создание системы частной собственности. Кроме того, необходимо адаптироваться к требованиям постиндустриального общества и догнать развитые страны по уровню экономического развития.Исходя из обобщения теоретических положений, можно предложить комплексный подход к изучению экономической системы. Это означает, что необходимо рассматривать ее как совокупность различных элементов, включая участников экономических отношений, мотивационную структуру, правила и порядки функционирования, реально-хозяйственную подсистему и природные и материальные ресурсы. Важно учитывать все эти аспекты, чтобы получить полное представление о функционировании экономики.Изучение фактических данных позволило выявить следующие процессы, которые происходят после проведения реформ: приватизация государственной собственности и создание новых коммерческих структур способствуют развитию разнообразия экономических субъектов; изменение экономической системы приводит к снижению производства; высокая занятость в централизованно-управляемой экономике и кризис государственности приводят к увеличению безработицы в переходный период; сочетание кризиса государственности и криминогенных форм предпринимательства приводит к усилению криминогенной ситуации в экономике, а также объединению государственных структур и теневого капитала, что требует укрепления внутренней и внешней экономической безопасности; высокий дефицит государственных бюджетов, который приводит к увеличению денежной и кредитной эмиссии, является причиной инфляции; налоговое давление также оказывает влияние; кроме того, наблюдается кризис в инвестициях.Государственное регулирование конверсии в российской экономике является ключевым фактором успешного перехода к рыночной системе. Необходимо разработать эффективные методы регулирования, учитывающие специфику отечественного рынка и мировые тенденции. Оптимизация конверсии требует комплексного подхода, включающего в себя не только экономические, но и социальные и политические аспекты. Исходя из проведенного анализа, можно сделать вывод, что для успешной рыночной трансформации российской экономики необходимо уделить особое внимание развитию инноваций, улучшению инвестиционного климата, совершенствованию правовой базы и стимулированию мотивации сотрудников. Рекомендации по улучшению государственного регулирования конверсии должны быть направлены на создание благоприятной среды для развития бизнеса, инноваций и технологий, что позволит ускорить процесс перехода к рыночной экономике и повысить конкурентоспособность страны на мировой арене.Системный анализ помогает раскрыть взаимосвязи между различными характеристиками региональной социально-экономической системы и определить факторы, влияющие на достижение целей. Также он позволяет оценить общий потенциал развития в различных областях региональной деятельности и обеспечить достижение поставленных целей. В процессе анализа выявляются слабые стороны региональной системы, определяется ее уровень социально-экономического развития и прогнозируются тенденции развития.Для изучения экономического развития Курской области были использованы показатели ВРП региона, объема промышленности и объема торговли. Исследование показало наличие статистически значимых связей между уровнем ВРП региона и объемом промышленности, а также торговли. Был проведен анализ регрессии для каждого из показателей, сравнивая влияние промышленности и торговли на ВРП региона. Результаты показали, что торговая деятельность оказывает большее влияние на ВРП региона, чем промышленность.Список использованной литературыБайдаров Д.Ю., Полосин А.В., Файков Д.Ю. Формирование новой модели отечественной экономики в контексте технологического суверенитета: принципы и механизмы // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – №13(2). – С. 669-688Бодрунов С.Д. Новое индустриальное общество: истоки, реальность, грядущее // Ноономика: VI-й том (Избранные материалы семинаров, публикаций и мероприятий Института нового индустриального развития (ИНИР) им. С.Ю. Витте по тематике концепции нового индустриального общества второго поколения и нооиндустриального развития общества) / Под общ. ред. С.Д. Бодрунова. Сб. науч. трудов. – СПб: ИНИР им. С.Ю. Витте. Санкт-Петербург, 2022. – С. 347.Военно-экономический анализ : учебник для военных академий и университетов / С. Ф. Викулов, Г. П. Жуков, В. Н. Ткачев, В. Я. Ушаков ; под ред. С. Ф. Викулова ; Министерство обороны Российской Федерации. – Москва : Воениздат, 2001. – 349 с.Гасанов, Э.А. Устойчивое инновационное развитие : макрои мезоэкономические аспекты. – Хабаровск: РИЦ ХГУЭП, 2017. – 136 с. Гасанов, Э.А. Цифровая экономика в контексте неоиндустриального развития. – Хабаровск: Изд-во ТОГУ, 2020. – 203 с. Глазьев С.Ю. Регулирование инновационных процессов в новом технологическом и мирохозяйственном укладе // Экономическое возрождение России. – 2022. – № 2(72). – С.24-27.Городецкий А. Е., Караваева И. В., Лев М. Ю. Экономическая безопасность России в новой реальности. / Институт экономики РАН. - Москва: Институт экономики Российской академии наук, 2021. – 325 c.Зайцев Д.А., Зворыкина Ю.В., Писарева О.М. Трансформация модели российской экономики в условиях изменения миропорядка: предпосылки и принципы // Вестник университета. – 2023. – №(12). – С. 32-43Караваева И. В., Лев М.Ю. Результирующие проблемы экономической безопасности современной России (по итогам проведения Международной научно-практической конференции «VI Сенчаговские чтения: Экономическая безопасность России в новой реальности») // Экономическая безопасность. – 2022. – № 2. – c. 711-736.Кешелава, А.В. Введение в цифровую экономику / А.В. Кешелава, В.Г. Буданов, В.Ю. Румянцев [и др.] / под общ. ред. А.В. Кешелава. – М.: ВНИИГеосистем, 2017. – 28 с. Кочетков, С.В. Модель инновационного развития экономики / С.В. Кочетков, О.В. Кочеткова // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. – 2017. – № 2. – С. 19-24. Кучина, О. В. Проблемы функционирования компаний в эпоху цифровой трансформации экономики / О. В. Кучина, А. А. Костенко // Молодой ученый. — 2022. — № 13 (408). — С. 64-66.Мысаченко В.И. Методы и инструменты государственного регулирования структурных преобразований промышленности // Вестн. Том. гос. ун-та. – 2009. – №323. – С. 268-272Потенциальные возможности роста российской экономики: анализ и прогноз. Научный доклад // ИНП РАН. 19.07.2023. — URL: ecfor.ru/publication/potentsial-rosta-ekonomiki/ Спартак А.Н. Переход к новому мировому экономическому порядку: этапы, ключевые черты, вызовы и решения для России // Российский внешнеэкономический вестник. – 2022. – № 7. – С. 7-29.Троицкий М.А. Конкурирующие концепции справедливости в мировой политике. Полис. Политические исследования. 2022;2:99-114Упоров И.В. От плана к рынку: как «переворачивалась» российская экономика при распаде советского государства // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2024. – №2-2 (108). – С. 118-122Харченко, М.А. Корреляционный анализ: учебное пособие для вузов. – Воронеж: Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2008. – 31 с.Цедилин Л.И. Конверсия и коммерция: опыт преобразования и перспективы развития ОПК России // Вестник Института экономики // Российской академии наук. – 2021. – №2. – С. 84-96Чалик А.В. Корреляционно-регрессионный анализ валового регионального продукта Ярославской области / А.В. Чалик, А.Ю. Мудревский // Международный научно-исследовательский журнал. – 2017. – №6 (60). – URL: https://research-journal.org/archive/6-60-2017-june/korrelyacionno-regressionnyj-analiz-valovogo-regionalnogo-produkta-yaroslavskoj-oblastiШушунова Т.Н., Ситников Е.В. Трансформация отечественной экономической модели в целях обеспечения технологического суверенитета // Экономическая безопасность. – 2023. – Том 6. – № 3. – С. 925-940Экосистема в цифровой экономике: драйверы устойчивого развития / под ред. А.В. Бабкина. – СПб: Политех-пресс, 2021. – 778 с.Яковлев П.П. Экономика Российской Федерации на этапе трансформаций // Перспективы. Электронный журнал. – 2023. – №3 (34). – С. 7-20Яковлев П.П. Риски мировой рецессии в условиях кризиса глобализации // Мировая экономика и международные отношения. – 2020. – Т. 64. – № 2. – С. 5-14.Яковлев П.П. Российская экономика в условиях меняющегося мироустройства: вызовы и ответы // Перспективы. Электронный журнал. – 2022. – № 3. – С. 27-42.Яковлев П.П. С позиций френдшоринга: торговые отношения России с регионами глобального Юга // Международная торговля и торговая политика. – 2023. – Т. 9. – № 1 (33). – С. 136-152.Dickens C., Nhlengethwa S., Ndhlovu B. Mainstreaming the Sustainable Development Goals in developing countries. Colombo, Sri Lanka // International Water Management Institute (IWMI). – 2019. – 23 p.