ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ФАКТОРОВ НА ЭКОНОМИКУ ДАЛЬНЕВОСТОЧНОГО МЕЖСТОЛИЧЬЯ
Авторы:
1.
Институт экономических исследований Дальневосточного отделения Российской Академии наук
Тип:
Статья
Страницы:
с 123
по 132
Статус:
Опубликован
Получено:
05.12.2016
Одобрено:
25.12.2016
Опубликовано:
25.12.2016
Классификаторы:
ВАК 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством
ВАК 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
УДК 330.43 (571.6)
ГРНТИ 06.52 Экономическое развитие и рост. Прогнозир-ние и планирование экономики. Экономич. циклы и кризисы
ГРНТИ 06.61 Территориальная структура экономики. Региональная и городская экономика
ГРНТИ 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
ГРНТИ 65.01 Общие вопросы пищевой промышленности
ГРНТИ 82.01 Общие вопросы организации и управления
ГРНТИ 83.01 Общие вопросы статистики
ВАК 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
УДК 330.43 (571.6)
ГРНТИ 06.52 Экономическое развитие и рост. Прогнозир-ние и планирование экономики. Экономич. циклы и кризисы
ГРНТИ 06.61 Территориальная структура экономики. Региональная и городская экономика
ГРНТИ 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
ГРНТИ 65.01 Общие вопросы пищевой промышленности
ГРНТИ 82.01 Общие вопросы организации и управления
ГРНТИ 83.01 Общие вопросы статистики
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
дальневосточное межстоличье, транспортные факторы, экономика региона, эконометрическая модель
Аннотация (русский):
Определены показатели социально-экономического развития регионов и показатели деятельности железнодорожного транспорта для построения модели функционирования экономической системы. Построена система эконометрических уравнений, которая отражает взаимозависимость показателей социально-экономического развития региона и региональной транспортной инфраструктуры на примере железнодорожного и автомобильного видов транспорта. Площадкой для апробации модели были выбраны регионы Дальневосточного федерального округа, эмпирически оценены параметры модели. Подтверждена статистическая значимость некоторых важнейших транспортных показателей в экономическом развитии региона.
Определены показатели социально-экономического развития регионов и показатели деятельности железнодорожного транспорта для построения модели функционирования экономической системы. Построена система эконометрических уравнений, которая отражает взаимозависимость показателей социально-экономического развития региона и региональной транспортной инфраструктуры на примере железнодорожного и автомобильного видов транспорта. Площадкой для апробации модели были выбраны регионы Дальневосточного федерального округа, эмпирически оценены параметры модели. Подтверждена статистическая значимость некоторых важнейших транспортных показателей в экономическом развитии региона.
Ключевые слова:
дальневосточное межстоличье, транспортные факторы, экономика региона, эконометрическая модель
дальневосточное межстоличье, транспортные факторы, экономика региона, эконометрическая модель
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. Гольская Ю. Н. Оценка влияния транспортной инфраструктуры на социально-экономическое развитие региона: дис. … канд. экон. наук. Екатеринбург, 2013. 198 с.
2. Гранберг А. Г. Основы региональной экономики. М.: ГУ ВШЭ, 2004. 494 с.
3. Баранов С. Анализ межрегиональной дифференциации и построение рейтингов субъектов Российской Федерации // Вопросы экономики. 2005. № 8. С. 54-75.
4. Васильева Е. М., Лившиц В. Н. Экономика транспорта. Программно-целевой аспект. М.: Моск. автом.-дорож. ин-т, 1982. 102 с.
5. Гаврилова А. И. Региональная экономика и управление. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. 239 с.
6. Кендалл М. Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. 736 с.
7. Регионы России. Социально-экономические показатели 2003-2015 гг. (Официальный сайт Росстата. Официальная статистика. Каталог публикаций). URL: http://www.gks.ru/ (дата обращения: 04.05.2016).
8. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980. 456 с.
