ESTIMATION OF TRANSPORT FACTORS INFLUENCE ON THE ECONOMY OF THE FAR EASTERN CAPITAL TERRITORIES
Authors:
1.
Economic Research Institute of the Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences
Type:
Article
Pages:
from 123
to 132
Status:
Published
Received:
05.12.2016
Accepted:
25.12.2016
Published:
25.12.2016
Subject area:
VAC 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством
VAC 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
UDK 330.43 (571.6)
GRNTI 06.52 Экономическое развитие и рост. Прогнозир-ние и планирование экономики. Экономич. циклы и кризисы
GRNTI 06.61 Территориальная структура экономики. Региональная и городская экономика
GRNTI 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
GRNTI 65.01 Общие вопросы пищевой промышленности
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
GRNTI 83.01 Общие вопросы статистики
VAC 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
UDK 330.43 (571.6)
GRNTI 06.52 Экономическое развитие и рост. Прогнозир-ние и планирование экономики. Экономич. циклы и кризисы
GRNTI 06.61 Территориальная структура экономики. Региональная и городская экономика
GRNTI 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
GRNTI 65.01 Общие вопросы пищевой промышленности
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
GRNTI 83.01 Общие вопросы статистики
Language:
Russian
Keywords:
Far Eastern capital territories, transport factors, region economy, econometric model
Abstract (English):
The indices of socio-economic development of the regions and indicators of the activity of railway transport for constructing a model of the functioning of economic system are determined. A system of econometric equations that reflects the interdependence of social and economic development of the region and regional transport infrastructure by the example of railway and road transport modes is designed. As a platform for testing models, the regions of the Far Eastern Federal District were taken; the parameters of the model were empirically estimated. Statistical significance of some of the most important indicators of transport in economic development in the region is confirmed.
The indices of socio-economic development of the regions and indicators of the activity of railway transport for constructing a model of the functioning of economic system are determined. A system of econometric equations that reflects the interdependence of social and economic development of the region and regional transport infrastructure by the example of railway and road transport modes is designed. As a platform for testing models, the regions of the Far Eastern Federal District were taken; the parameters of the model were empirically estimated. Statistical significance of some of the most important indicators of transport in economic development in the region is confirmed.
Keywords:
Far Eastern capital territories, transport factors, region economy, econometric model
Far Eastern capital territories, transport factors, region economy, econometric model
Введение Важнейшая задача современного этапа социально-экономического развития российских регионов заключается в обеспечении устойчивого экономического роста как основы повышения уровня и качества жизни населения. Данная задача требует динамичного и сбалансированного развития всех структурных составляющих региональной системы, включая транспортную инфраструктуру, которая играет значительную роль в расширении перспектив социально-экономического развития регионов. Региональная транспортная инфраструктура имеет отличительные особенности: ее отрасли функционируют в общенациональном масштабе как единая система, и одновременно ее деятельность характеризуется четко выраженным региональным аспектом; наблюдается значительное влияние результатов ее функционирования на общие показатели жизнедеятельности региона; наблюдается тесная взаимосвязь и взаимозависимость транспортной инфраструктуры с другими составляющими региональной системы [1]. В ходе исследований влияния состояния автомобильных и железных дорог других стран на экономику было установлено, что развитие инфраструктуры снижает издержки внутренней и внешней торговли, однако исследований комплексного влияния транспортной инфраструктуры на региональное развитие в целом практически нет. Главная проблема заключается в сложности установления причинно-следственных связей данного влияния. Объектом нашего исследования является транспортная инфраструктура как структурный элемент региональной системы. Предмет исследования - социально-экономические отношения, обусловленные взаимодействием транспортной инфраструктуры и региональной системы. Цель исследования состоит в определении характера и направлений причинно-следственных связей между транспортной инфраструктурой и показателями социально-экономического развития региона, а также в подтверждении научной гипотезы о взаимовлиянии между инфраструктурными транспортными показателями и экономикой региона (т. е. изменение инфраструктурных транспортных показателей ведет к изменению показателей социально-экономического развития региона, и наоборот, изменение показателей социально-экономического развития региона ведет к изменению инфраструктурных транспортных показателей). Для достижения цели были поставлены следующие задачи: 1. Построить модель одновременных эконометрических уравнений функционирования экономической системы региона, отражающую взаимозависимости между показателями экономики региона, в том числе транспортными показателями. 2. Подтвердить или опровергнуть статистическую значимость важнейших транспортных показателей в полученной модели. 3. Объяснить некоторые парадоксальные взаимозависимости в построенной модели. Многообразие методических подходов к формированию индикаторов оценки социально-экономического развития экономических субъектов (регионов, областей, краев, муниципальных образований) можно, в соответствии с классификацией, предложенной А. Г. Гранбергом, рассмотреть в рамках 3-х основных подходов [2]: - сравнение по одному индикатору, выделенному в качестве главного; - сравнение по нескольким индикаторам, выделенным в качестве приоритетных, оценивающим социально-экономическое развитие региона; - построение системы сводных социально-экономических индикаторов. В рамках первого подхода, как правило, в качестве главного показателя уровня социально-экономического развития региона выделяют валовой региональный продукт (ВРП). ВРП представляет собой конечный результат экономической деятельности институциональных единиц. ВРП соизмерим с валовым внутренним продуктом (ВВП) страны, т. к. является частью ВВП. Некоторые авторы считают, что ВРП является мерой дифференциации экономического развития регионов [3]. Второй подход дополняет анализ социально-экономического развития изучением темпов роста ВРП, уровня доходов в регионе, анализом отраслевой структуры региона и т. п. [4]. Третий подход реализуется в методике комплексной оценки уровня социально-экономического развития субъектов РФ. Эта методика применяется с 2002 г. для анализа различий в социально-экономическом развитии регионов и с целью реализации политики сокращения дифференциации регионов. Методы, используемые для измерения количественной оценки влияния транспортной инфраструктуры на показатели регионального развития, могут быть разные в зависимости от целей анализа и доступности статистических данных [5]. Методы первой группы позволяют выделить общие факторы или компоненты явлений, выявить доминирующие взаимосвязи корреляционных параметров и их интерпретации, обнаружить латентные, но объективно существующие закономерности и факторы влияния; обеспечить анализ и прогнозирование развития объекта на основе регрессионных уравнений. Методы второй группы сводятся к выделению связанных групп признаков на основе исследования их взаимосвязей и к выбору в качестве представителей групп соответствующих исходных факторов. Методы третьей группы позволяют решать задачи оценки и группировки регионов по различным признакам. Построение модели функционирования экономической системы дальневосточного межстоличья в 1995-2014 гг. В нашем исследовании будет использован корреляционно-регрессионный анализ. Для измерения количественной оценки влияния показателей транспортной инфраструктуры на показатели регионального развития построим модель в виде системы одновременных эконометрических уравнений, которая отражает взаимозависимость показателей экономического развития региона и региональной транспортной инфраструктуры на примере железнодорожного и автомобильного транспорта. Для построения модели, описывающей влияние показателей наличия и использования транспортной инфраструктуры на показатели социально- экономического развития региона используем модель, характеризующую регрессионную зависимость результирующих зависимых показателей от независимых показателей, выбранных для анализа. Пусть предполагаемый вид функции регрессии - линейная, y = a + bx. Для построения модели было отобрано 43 показателя экономического развития муниципальных образований (из них 17 - показатели транспортной инфраструктуры), которые представлены в табл. 1. Таблица 1 Экономические показатели, отобранные для построения модели № п/п Показатель Обозначение Ед. изм. 1 Валовой региональный продукт ВРП млн руб. 2 Инвестиции в основной капитал И млн руб. 3 Основные фонды в экономике ОФ млн руб. 4 Сальдированные доходы бюджета Д млн руб. 5 Среднедушевые доходы населения СрД руб. 6 Густота железнодорожных путей общего пользования ГустЖД км/10 тыс. км2 7 Густота автомобильных дорог с твердым покрытием ГустАвт км/1 тыс. км2 8 Отправлено пассажиров железнодорожным транспортом ПасЖД тыс. чел. 9 Индексы цен на пассажирские перевозки ИндПас % Продолжение табл. 1 Экономические показатели, отобранные для построения модели № п/п Показатель Обозначение Ед. изм. 10 Объем инновационных товаров, работ, услуг Иннов млн руб. 11 Число предприятий Предпр шт. 12 Отправлено грузов железнодорожным транспортом ГрузЖД млн т 13 Отправлено грузов автомобильным транспортом ГрузАвт млн т 14 Отправлено пассажиров автомобильным транспортом ПасАвт млн чел. 15 Сальдированный финансовый результат предприятий ФинР млн руб. 16 Численность населения ЧисленНас тыс. чел. 17 Индексы цен на грузовые перевозки ИндГруз % 18 Численность занятых в экономике ЧисленЗан тыс. чел. 19 Начисленная номинальная заработная плата Зарплата руб. 20 Средние расходы на душу населения СрРасх руб. 21 Количество автомобилей, находящихся в собственности у населения СобАвт шт./1 тыс. чел. 22 Число общеобразовательных учреждений ОбрУчр шт. 23 Количество зарегистрированных преступлений Преступл шт./100 тыс. чел. 24 Средний валовой региональный продукт на душу населения СрВРП руб. 25 Индекс валового регионального продукта ИндВРП % 26 Валовой региональный продукт транспорта ВРПТрансп млн руб. 27 Степень износа основных фондов в экономике Износ % 28 Основные фонды транспорта ОФТрансп млн руб. 29 Степень износа основных фондов транспорта ИзносТрансп % 30 Число предприятий транспорта ПредпрТрансп шт. 31 Индекс промышленного производства ИндПП % 32 Промышленное производство ПП млн руб. 33 Продукция сельского хозяйства СХ млн руб. 34 Ввод жилых домов ВЖилДом тыс. м2 35 Грузооборот автомобильного транспорта ГрузооборАвт млн т-км 36 Пассажирооборот автомобильного транспорта ПассоборАвт млн пасс.-км 37 Оборот розничной торговли РознТорг млн руб. 38 Объем оказанных услуг населению ОбУсл млн руб. 39 Сальдированные расходы бюджета Расх млн руб. 40 Инвестиции в основной капитал транспорта ИТрансп млн руб. 41 Величина потребительской корзины ПотрКорз руб. 42 Индексы цен пассажирских перевозок железнодорожным транспортом ИндПасЖД % 43 Индексы цен пассажирских перевозок автомобильным транспортом ИндПасЖД % Выбор показателей в качестве результирующих переменных объясняется, прежде всего, своим экономическим содержанием (т. е. это основные комплексные экономические показатели), а также подтверждающими это обстоятельство высокими коэффициентами детерминации (R2 больше 0,8) множественных линейных регрессий, в которых поочередно в качестве результирующей переменной выступал каждый из этих показателей, от всех других рассматриваемых факторов. В результате была сформирована модель функционирования экономической системы, состоящая из 31 показателя, из которых 15 эндогенных (в том числе 9 показателей транспортной инфраструктуры) и 16 экзогенных переменных (в том числе 4 показателя транспортной инфраструктуры) (табл. 2, 3). Таблица 2 Результирующие (зависимые) переменные модели № п/п Показатель Обозначение Ед. изм. 1 Валовой региональный продукт ВРП млн руб. 2 Валовой региональный продукт транспорта ВРПТрансп млн руб. 3 Средний валовой региональный продукт на душу населения СрВРП руб. 4 Основные фонды в экономике ОФ млн руб. 5 Основные фонды транспорта ОФТрансп млн руб. 6 Инвестиции в основной капитал транспорта ИТрансп млн руб. 7 Среднедушевые доходы населения СрД руб. 8 Отправлено грузов железнодорожным транспортом ГрузЖД млн т 9 Отправлено грузов автомобильным транспортом ГрузАвт млн т 10 Отправлено пассажиров железнодорожным транспортом ПасЖД тыс. чел. 11 Грузооборот автомобильного транспорта ГрузооборАвт млн т-км 12 Пассажирооборот автомобильного транспорта ПассоборАвт млн пасс.-км 13 Число предприятий Предпр шт. 14 Число предприятий транспорта ПредпрТрансп шт. 15 Ввод жилых домов ВЖилДом тыс. м2 Таблица 3 Независимые переменные модели № п/п Показатель Обозначение Ед. изм. 1 Инвестиции в основной капитал И млн руб. 2 Сальдированный финансовый результат предприятий ФинР млн руб. 3 Объем инновационных товаров, работ, услуг Иннов млн руб. 4 Промышленное производство ПП млн руб. 5 Оборот розничной торговли РознТорг млн руб. 6 Средние расходы на душу населения СрРасх руб. 7 Численность населения ЧисленНас тыс. чел. 8 Численность занятых в экономике ЧисленЗан тыс. чел. 9 Число общеобразовательных учреждений ОбрУчр шт. 10 Количество зарегистрированных преступлений Преступл шт./100 тыс. чел. 11 Отправлено пассажиров автомобильным транспортом ПасАвт млн чел. 12 Густота автомобильных дорог с твердым покрытием ГустАвт км/1 тыс. км2 13 Индекс валового регионального продукта ИндВРП % 14 Степень износа основных фондов в экономике Износ % 15 Степень износа основных фондов транспорта ИзносТрансп % 16 Индексы цен пассажирских перевозок железнодорожным транспортом ИндПасЖД % Оценка влияния транспортных факторов на экономическое развитие выполнена на примере дальневосточного межстоличья, т. е. территории, расположенной между городами Хабаровск и Владивосток - столицами Дальневосточного региона. Анализ данных проведен на примере железнодорожного и автомобильного транспорта. Исходные количественные данные для анализа имеют панельную структуру за период наблюдения 1995-2014 гг., т. е. за 20 лет с интервалом наблюдения в 1 год по 17 муниципальным образованиям дальневосточного межстоличья [6]. На основании статистических данных была построена матрица парных коэффициентов корреляции результирующих переменных yi и независимых переменных xi с целью устранения мультиколлинеарности в полученных уравнениях регрессии [7]. С помощью метода пошагового исключения статистически незначимых факторов были построены уравнения регрессии для результирующих факторов, отражающих экономическое развитие региона [8]. Была получена система эконометрических уравнений, которая описывает структуру связей между взаимосвязанными переменными: y1 = b115y13 + a13x3 + a114x14; y2 = c20 + a23x3 + a25x5 + a216x16; y3 = b310y10 + a34x4 + a310x10 + a313x13; y4 = b41y1 + a410x10 + a412x12; y5 = b54y4 + a53x3; y6 = a61x1 + a63x3; y7 = b715y13 + a73x3 + a76x6 + a710x10 + a715x15; y8 = b811y11 + a82x2; y9 = a92x2 + a97x7 + a912x12 + a913x13 + a916x16; y10 = c100 + a109x9 + a1012x12; y11 = a118x8 + a1110x10; y12 = a1210x10 + a1211x11 + a1212x12 + a1213x13 + a1215x15 + a1216x16; y13 = a152x2 + a158x8 + a1510x10 + a1512x12 + a1516x16; y14 = b1615y13 + a1612x12 + a1613x13 + a1614x14 + a1616x16; y15 = b172y2 + a1713x13 + a1714x14 + a1716x16. Согласно необходимому условию идентифицируемости, число исключенных экзогенных (независимых) переменных плюс единица должно быть не меньше числа включенных эндогенных (зависимых) переменных в каждом уравнении. Если данное условие выполняется, то уравнение идентифицируемо в случае равенства, в другом случае сверхидентифицируемо. В данном случае каждое уравнение системы сверхидентифицируемо, следовательно, модель в целом сверхидентифицируема. В соответствии с достаточным условием идентифицируемости ранг матрицы коэффициентов при переменных, не входящих в исследуемое уравнение, должен быть на единицу меньше числа эндогенных переменных всей модели. В нашем случае 15 - 1 = 14. Ранг матрицы равен максимальному порядку минора матрицы, отличного от нуля. Минор - это частный определитель матрицы. Очевидно, что максимальный порядок миноров, отличных от нуля, всех этих матриц равен 14. Следовательно, выполняется и достаточное условие идентифицируемости. Так как модель сверхидентифицируема, то для оценки структурных коэффициентов каждого уравнения используем двухшаговый метод наименьших квадратов. Полученная система эконометрических уравнений, которая описывает структуру связей между факторами yi и xi, имеет вид: y1 = 6,779 5y13 + 1,836x3 - 1 448,319 8x14; y2 = -22 535,99 - 0,056 5х3 + 0,469 4х5 + 192,480 6x16; y3 = -8,515 5y10 + 1,922 2x4 - 40,117 3x10 + 1 747,728 9х13; y4 = 2,627 3y1 - 34,642 9x10 + 4 954,095x12; y5 = 0,380 8y4 - 0,958 9x3; y6 = 0,401 5х1 - 0,138 9х3; y7 = -0,015y13 - 0,006 5x3 + 1,494 8x6 + 0,333 4x10 - 29,166 3x15; y8 = 0,012 5y11 + 0,000 1x2; y9 = -0,000 4х2 + 0,027 4x7 - 0,240 6х12 - 0,218 6х13 + 0,294 2х16; y10 = -4 759,701 1 + 23,209х9 + 65,734 3x12; y11 = 1,159 5х8 + 0,041 7х10; y12 = -0,286 6х10 + 9,215 8х11 + 9,183 2х12 + 8,128 6х13 + 3,769 1х15 - 5,2947х16; y13 = 0,229 8х2 + 54,078 7х8 + 3,131 3х10 + 150,096 7х12 - 146,536 7х16; y14 = 0,100 4y13 +22,036 4х12 + 13,706 4х13 - 31,259 4х14 - 15,435х16; y15 = 0,004 5y2 - 1,746х13 + 3,301 6х14 + 1,389 1х16. В ходе исследования статистической значимости параметров полученной системы эконометрических уравнений статистически значимыми показателями транспортной инфраструктуры оказались следующие показатели: - y2 - «Валовой региональный продукт транспорта»; - y5 - « Основные фонды транспорта»; - y6 - «Инвестиции в основной капитал транспорта»; - y8 - «Отправлено грузов железнодорожным транспортом»; - y9 - «Отправлено грузов автомобильным транспортом»; - y10 - «Отправлено пассажиров железнодорожным транспортом»; - y11 - «Грузооборот автомобильного транспорта»; - y12 - «Пассажирооборот автомобильного транспорта»; - y14 - «Число предприятий транспорта»; - x11 - «Отправлено пассажиров автомобильным транспортом»; - x12 - «Густота автомобильных дорог с твердым покрытием»; - x15 - «Степень износа основных фондов транспорта»; - x16 - «Индексы цен пассажирских перевозок железнодорожным транспортом». Степень влияния всех показателей модели по убыванию при увеличении показателя на 1 % представлена в табл. 4. Таблица 4 Степень влияния всех показателей модели по убыванию при увеличении показателя на 1 % № п/п yi xi Степень влияния 1 % по убыванию, % Коэффициент влияния 1 % Характер влияния 1 ПасЖД ОбрУчр 1,481 7 88,797 6 Прямое 2 ПредпрТрансп Предпр 1,376 4 24,242 5 Прямое 3 ПассоборАвт ПасАвт 1,241 8,481 2 Прямое 4 ПассоборАвт ИндВРП 1,221 1 8,344 7 Прямое 5 ИТрансп И 1,166 1 211,780 7 Прямое 6 ПассоборАвт Преступл -1,125 1 -7,689 1 Обратное 7 Предпр ЧисленЗан 1,103 266,323 5 Прямое 8 ГрузАвт ИндПасЖД 1,100 4 0,327 4 Прямое 9 ВРПТрансп РознТорг 1,081 4 259,885 1 Прямое 10 ОФТрансп ОФ 1,062 5 1 779,864 5 Прямое 11 СрД СрРасх 1,030 3 109,850 2 Прямое 12 ВРП Предпр 1,025 5 1 636,970 6 Прямое 13 ГрузЖД ГрузооборАвт 0,976 7 0,085 2 Прямое 14 ПредпрТрансп ИндПасЖД -0,975 3 -17,177 8 Обратное 15 ВЖилДом ИндВРП -0,955 4 -1,792 4 Обратное 16 ГрузАвт ЧисленНас 0,946 4 0,281 6 Прямое 17 СрВРП ИндВРП 0,936 4 1 794,183 5 Прямое 18 ОФ ВРП 0,897 2 4 193,989 8 Прямое 19 ВРПТрансп ИндПасЖД 0,891 3 214,213 4 Прямое 20 СрВРП ПП 0,888 9 1 703,138 6 Прямое 21 ПассоборАвт ИндПасЖД -0,862 2 -5,892 5 Обратное 22 ГрузооборАвт ЧисленЗан 0,837 4 5,710 2 Прямое 23 ВЖилДом ИндПасЖД 0,824 1 1,545 9 Прямое 24 ПредпрТрансп ИндВРП 0,798 9 14,070 7 Прямое 25 ГрузАвт ИндВРП -0,754 2 -0,224 4 Обратное 26 Предпр ИндПасЖД -0,675 4 -163,082 Обратное 27 ВЖилДом ВРПТрансп 0,576 5 1,081 5 Прямое 28 СрВРП Преступл -0,561 7 -1 076,295 Обратное 29 ПредпрТрансп Износ -0,557 7 -9,823 Обратное 30 ВЖилДом Износ 0,553 1,037 5 Прямое 31 ПассоборАвт ГустАвт 0,382 9 2,616 5 Прямое 32 ПредпрТрансп ГустАвт 0,356 5 6,278 6 Прямое 33 Предпр Преступл 0,347 9 84,008 7 Прямое 34 ПасЖД ГустАвт 0,312 5 18,729 Прямое 35 ОФ ГустАвт 0,302 1 411,520 7 Прямое 36 ВРП Износ -0,285 1 -455,12 Обратное 37 СрВРП ПасЖД -0,266 3 -510,331 4 Обратное 38 ГрузАвт ГустАвт -0,230 4 -0,068 6 Обратное 39 ОФ Преступл -0,198 8 -929,424 Обратное 40 Предпр ГустАвт 0,177 1 42,765 6 Прямое 41 ВРП Иннов 0,170 9 272,769 1 Прямое 42 ГрузооборАвт Преступл 0,164 1 1,118 8 Прямое 43 ПассоборАвт ИзносТрансп 0,141 2 0,965 2 Прямое 44 ИТрансп Иннов -0,113 6 -20,636 Обратное 45 ОФТрансп Иннов -0,085 -142,467 3 Обратное 46 СрД Преступл 0,083 9 8,944 7 Прямое 47 СрД ИзносТрансп -0,070 1 -7,469 2 Обратное 48 ГрузАвт ФинР -0,064 8 -0,019 3 Обратное 49 ГрузЖД ФинР 0,055 2 0,004 8 Прямое 50 Предпр ФинР 0,045 9 11,077 3 Прямое 51 ВРПТрансп Иннов -0,034 9 -8,394 Обратное 52 СрД Предпр -0,033 97 -3,621 9 Обратное 53 СрД Иннов -0,009 06 -0,965 7 Обратное Из данных табл. 4 следует, что 11 показателей, в том числе 2 транспортных (объем отправления пассажиров автомобильным транспортом и индексы цен на пассажирские перевозки железнодорожным транспортом), имеют средний отклик результирующего фактора более процента. В табл. 5 представлены взаимозависимости транспортных факторов и экономических показателей, требующие более подробного обоснования. Таблица 5 Парадоксальные и наиболее значимые взаимозависимости Номер yi xi Степень влияния 1 % по убыванию, % Коэффициент влияния 1 % Характер влияния Наиболее значимые взаимозависимости 1 ПассоборАвт ИндВРП 1,2211 8,344 7 Прямое 2 ИТрансп И 1,1661 211,780 7 Прямое 3 ПредпрТрансп ИндВРП 0,7989 14,070 7 Прямое 4 ОФ ГустАвт 0,302 1 411,520 7 Прямое 5 СрВРП ПасЖД -0,2663 -510,331 4 Обратное 6 СрД ИзносТрансп -0,0701 -7,469 2 Обратное Парадоксальные взаимозависимости 1 ГрузЖД ГрузооборАвт 0,9767 0,085 2 Прямое 2 ПредпрТрансп ИндПасЖД -0,9753 -17,177 8 Обратное 3 ГрузАвт ИндВРП -0,7542 -0,224 4 Обратное 4 Предпр ИндПасЖД -0,6754 -163,082 Обратное 5 ПасЖД ГустАвт 0,3125 18,729 Прямое 6 ГрузАвт ГустАвт -0,2304 -0,068 6 Обратное Наиболее значимыми показателями экономического развития региона являются следующие: 1. Валовой региональный продукт. 2. Индекс валового регионального продукта. 3. Инвестиции в основной капитал. 4. Величина основных фондов в экономике. 5. Средний ВРП на душу населения. 6. Среднедушевые доходы населения. Вполне закономерно, что все эти 6 показателей должны выступать в качестве результирующих переменных в модели. Но в условиях функционирования экономической системы дальневосточного межстоличья совокупность рассматриваемых экономических показателей не могут качественно и в полной мере объяснить динамику индекса валового регионального продукта и инвестиций в основной капитал, поэтому они выступают в качестве независимых переменных модели. Но это не значит, что связи между ними и транспортными показателями нет. Так, инвестиции в основной капитал также максимально положительно влияют на величину инвестиций в основной капитал транспорта. При их увеличении на 1 млн руб. инвестиции транспорта увеличиваются на 401,5 тыс. руб., или в среднем на 0,002 2 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 1,17 %. Индекс ВРП оказывает значительное положительное влияние на пассажирооборот автомобильного транспорта. При его увеличении на 1 % пассажирооборот автомобильного транспорта увеличивается на 8,1 млн пасс.-км, или в среднем на 1,19 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 1,22 %. Также индекс ВРП оказывает положительное влияние на число предприятий транспорта. При его увеличении на 1 % число предприятий транспорта увеличивается на 14 шт., или в среднем на 0,78 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 0,8 %. Индекс ВРП отрицательно влияет на отправление грузов автомобильным транспортом. При его увеличении на 1 % объем грузовых автомобильных перевозок сокращается на 220 тыс. т, или в среднем на 0,73 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 0,75 %. Это может говорить о том, что при экономическом росте в регионе наиболее предпочтительным для грузовых перевозок является не автомобильный транспорт, (что опять же может говорить о неудовлетворительном состоянии автомобильных дорог в регионе), а другие виды транспорта и, прежде всего, железнодорожный транспорт. Прямой связи между величиной валового регионального продукта и транспортными показателями в дальневосточном межстоличье не выявлено, зато выявлены взаимосвязи между величиной основных фондов в экономике, средним ВРП на душу населения и среднедушевыми доходами населения. Индексы цен на пассажирские перевозки железнодорожным транспортом имеют наибольшее влияние на отправление грузов автомобильным транспортом. При их увеличении на 1 % отправление грузов автомобильным транспортом увеличивается почти на треть млн т - на 294,2 тыс. т, или в среднем почти на 1 % - (0,99 %), а при увеличении в среднем на 1 % - на 1,1 %. Данное влияние может объясняться тем, что потребители транспортных услуг, наблюдая повышение тарифов на пассажирские железнодорожные перевозки, ожидают и повышения тарифов на грузовые железнодорожные перевозки, поэтому увеличивают перевозки грузов автомобильным транспортом. Грузооборот автомобильного транспорта имеет наибольшее влияние на отправление грузов железнодорожным транспортом. При его увеличении на 1 млн т-км отправление грузов железнодорожным транспортом увеличивается на 12,5 тыс. т, или в среднем на 0,14 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 0,98 %. Это может свидетельствовать об очень тесной взаимосвязи между деятельностью автомобильного и железнодорожного транспорта в дальневосточном межстоличье. Изменение объема перевозок одного вида транспорта вызывает соответствующее изменение другого. При увеличении индексов цен на пассажирские перевозки железнодорожным транспортом на 1 % число предприятий транспорта уменьшается на 15 шт., или в среднем на 0,88 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 0,98 %. Индексы цен на пассажирские перевозки железнодорожным транспортом также отрицательно влияют на общее число предприятий. При их увеличении на 1 % число предприятий уменьшается на 146 шт., или в среднем на 0,61 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 0,68 %. Сокращение числа предприятий подтверждает монополистическую роль предприятий железнодорожного транспорта и уменьшение числа предприятий именно за счет предприятий других видов транспорта. ВРП транспорта значительно влияет на ввод жилых домов. При увеличении ВРП транспорта на 1 млн руб. ввод жилых домов увеличивается на 4,5 м2, или в среднем на 0,002 4 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 0,58 %. Густота автомобильных дорог с твердым покрытием имеет положительное влияние на отправление пассажиров железнодорожным транспортом. При ее увеличении на 1 км/1 тыс. км2 объем отправления пассажиров железнодорожным транспортом увеличивается на 65,73 тыс. чел., или в среднем на 1,1 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 0,31 %. Данное влияние можно объяснить строительством автомобильных дорог, ведущих к железнодорожным маршрутам, в результате чего увеличивается доступность пассажирских железнодорожных перевозок. И, несмотря на повышение тарифов на пассажирские железнодорожные перевозки, для населения, проживающего в дальневосточном межстоличье, они являются более предпочтительными по сравнению с автомобильными пассажирскими перевозками. Это говорит о целесообразности повышения качества строительства новых автомобильных дорог в регионе, а также улучшения сервиса предоставляемых услуг в области автомобильных пассажирских перевозок. Густота автомобильных дорог с твердым покрытием имеет положительное влияние на величину основных фондов в экономике. При увеличении густоты на 1 км/1 тыс. км2 основные фонды увеличиваются почти на 5 млрд руб. - на 4 954,1 млн руб., или в среднем на 1,06 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 0,3 %. Отправление пассажиров железнодорожным транспортом, хоть и незначительно, но отрицательно влияет на уровень валового регионального продукта на душу населения. При увеличении объема отправления пассажиров на 1 тыс. чел. ВРП на душу населения уменьшается на 8,52 руб., или в среднем на 0,004 4 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 0,27 %. Это говорит о том, что пассажирские перевозки продолжают оставаться убыточными в регионе. Наблюдается довольно парадоксальная ситуация. Густота автомобильных дорог отрицательно влияет на отправление грузов автомобильным транспортом. При ее увеличении на 1 км/1 тыс. км2 объем отправления грузов автомобильным транспортом уменьшается на 240,6 тыс. т, или в среднем на 0,81 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 0,23 %. Это также может говорить о низком качестве строящихся автомобильных дорог с твердым покрытием в регионе, что вызывает такую противоречивую ситуацию. Необходимо усилить контроль и усовершенствовать технологии вновь возводимых автомобильных дорог в регионе для улучшения качества обслуживания транспортировки грузов и экономических процессов в целом. Также важна не сама густота, а интенсивность использования дорог. Положительное влияние на пассажирооборот автомобильного транспорта имеет степень износа основных фондов транспорта. При его увеличении на 1 % пассажирооборот автомобильного транспорта увеличивается на 3,77 млн пасс.-км, или в среднем на 0,55 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 0,14 %. Поскольку основную долю величины основных фондов транспорта составляет железнодорожный транспорт, его вклад в степень износа основных фондов транспорта наиболее значительный, поэтому его увеличение положительно влияет на пассажирооборот автомобильного транспорта. В то же время степень износа основных фондов транспорта снижает среднедушевые доходы населения. При их увеличении на 1 % среднедушевые доходы населения уменьшаются на 29,17 руб., или в среднем на 0,27 %, а при увеличении в среднем на 1 % - на 0,07 %. Степень износа повышается, что влечет за собой необходимость обновления основных фондов и, следовательно, повышение тарифов на перевозки, что, в свою очередь, снижает среднедушевые доходы населения. Следует обращать внимание не на показатели увеличения физических элементов транспортной инфраструктуры, а в первую очередь на улучшение и эффективность использования существующих сетей, улучшение управления в транспортной инфраструктуре, а также заинтересованность региональных властей в повышении интенсивности их использования. Таким образом, результаты эконометрического анализа позволили определить характер взаимосвязей транспортной инфраструктуры и региональной системы и их количественные оценки. Заключение Построена система эконометрических уравнений, которая отражает взаимозависимость показателей социально-экономического развития региона и региональной транспортной инфраструктуры на примере железнодорожного и автомобильного транспорта для дальневосточного межстоличья. В условиях функционирования экономической системы дальневосточного межстоличья совокупность рассматриваемых экономических показателей не может качественно и в полной мере объяснить динамику индекса валового регионального продукта и инвестиций в основной капитал. Прямой связи между величиной валового регионального продукта и транспортными показателями в дальневосточном межстоличье не выявлено, но выявлены взаимосвязи между величиной основных фондов в экономике, средним ВРП на душу населения и среднедушевыми доходами населения. Проведенный анализ позволяет сделать вывод, что транспорт как многофункциональная система оказывает положительный комплексный эффект на социально-экономическое развитие регионов и его аспекты. В целях обеспечения социально-экономического развития региона необходимо определять приоритетные направления по развитию транспортной инфраструктуры в рамках региональной политики.
1. Gol'skaya Yu. N. Ocenka vliyaniya transportnoy infrastruktury na social'no-ekonomicheskoe razvitie regiona: dis. … kand. ekon. nauk. Ekaterinburg, 2013. 198 s.
2. Granberg A. G. Osnovy regional'noy ekonomiki. M.: GU VShE, 2004. 494 s.
3. Baranov S. Analiz mezhregional'noy differenciacii i postroenie reytingov sub'ektov Rossiyskoy Federacii // Voprosy ekonomiki. 2005. № 8. S. 54-75.
4. Vasil'eva E. M., Livshic V. N. Ekonomika transporta. Programmno-celevoy aspekt. M.: Mosk. avtom.-dorozh. in-t, 1982. 102 s.
5. Gavrilova A. I. Regional'naya ekonomika i upravlenie. M.: YuNITI-DANA, 2002. 239 s.
6. Kendall M. Dzh., St'yuart A. Mnogomernyy statisticheskiy analiz i vremennye ryady. M.: Nauka, 1976. 736 s.
7. Regiony Rossii. Social'no-ekonomicheskie pokazateli 2003-2015 gg. (Oficial'nyy sayt Rosstata. Oficial'naya statistika. Katalog publikaciy). URL: http://www.gks.ru/ (data obrascheniya: 04.05.2016).
8. Seber Dzh. Lineynyy regressionnyy analiz. M.: Mir, 1980. 456 s.
