Анализ российских регионов при помощи пространственных выборов в контексте эконометрического анализа индикаторов социально-экономического развития субъектов РФ

Выявление взаимосвязей между ключевыми индикаторами социально-экономического развития регионов. Теоретическая значимость эконометрического анализа в контексте мониторинга и диагностики регионального развития. Анализ показателей развития субъектов РФ.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 11.12.2024
Размер файла 24,7 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

АНАЛИЗ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ ПРИ ПОМОЩИ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ВЫБОРОВ В КОНТЕКСТЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ИНДИКАТОРОВ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ СУБЪЕКТОВ РФ

Ишмухаметова Алия Радиковна,

Гнатенко Юлия Ахнафовна

Аннотация

социальный экономический развитие регион

Статья посвящена анализу выявления взаимосвязей между ключевыми индикаторами социально-экономического развития регионов. В ходе исследования обосновывается теоретическая значимость эконометрического анализа в контексте мониторинга и диагностики регионального развития. Объектом исследования стали регионы УФО, СФО и ДВФО, а предметом выступили ключевые показатели развития субъектов РФ. В рамках проведённого исследования при помощи программного комплекса Microsoft Excel проводилось составление корреляционной матрицы. В ходе изучения можно отметить наличие тесно связи между рядом индикаторов, что свидетельствует о синергетическом характере применения инструментов регионального развития.

Ключевые слова: эконометрический анализ; корреляционная матрица; социально-экономическое развитие региона; региональное развитие; пространственная выборка.

Abstract

The article is devoted to the analysis of the identification of interrelations between key indicators of socio-economic development of regions. The study substantiates the theoretical significance of econometric analysis in the context of monitoring and diagnostics of regional development. The object of the study was the regions of the Ufa, SFD and Far Eastern Federal District, and the subject was the key indicators of the development of the subjects of the Russian Federation. As part of the study, a correlation matrix was compiled using the Microsoft Excel software package. During the study, it can be noted that there is a close relationship between a number of indicators, which indicates the synergetic nature of the use of regional development tools.

Keywords: econometric analysis; correlation matrix; socio-economic development of the region; regional development; spatial sampling.

Основная часть

Анализ российских регионов с помощью пространственных выборок в контексте эконометрического анализа индикаторов социально-экономического развития субъектов Российской Федерации представляет собой важное инструмент исследования для определения факторов, влияющих на развитие различных регионов страны. В данном эссе рассмотрим основные принципы такого анализа и его практическое значение [1, с. 288; 2, с. 68].

Один из основных подходов к анализу регионального развития с помощью пространственных выборок - это моделирование пространственной авторегрессии (Spatial Autoregressive Models). Эти модели позволяют выявить взаимосвязи между показателями социально-экономического развития различных регионов, учитывая пространственные зависимости между ними. Такой подход позволяет учитывать причинно-следственные связи между различными переменными и оценить их влияние на развитие регионов [3, с. 314].

Основными индикаторами, которые обычно используются при анализе регионального развития, являются экономические показатели (ВВП, безработица, инвестиции), социальные показатели (образование, здравоохранение, уровень бедности) и демографические показатели (население, миграция). Анализ этих показателей в разрезе различных регионов позволяет определить основные факторы, влияющие на уровень развития каждого из них [4, с. 770].

Такой анализ является важным инструментом для разработки и мониторинга региональной политики и позволяет выявить проблемные области и потенциальные возможности для развития каждого региона. Например, на основе результатов анализа можно разработать целевые программы поддержки отстающих регионов, привлечь инвестиции в перспективные отрасли или области, повысить качество жизни населения [5, с. 23; 6, с. 21].

Рассмотрим возможности эконометрического анализа на конкретных кейсах.

Пространственная выборка составлена по 2020 году на основе данных сборника «Регионы России» по УФО, ДВФО и СФО.

Исходные данные представлены в таблице 1:

Таблица 1

Исходные данные

Субъект РФ

ВРП, млн.руб.

Инвестици и в

основной капитал, млн.руб.

Стоимость основных фондов, млн.руб.

Численнос ть рабочей силы, тыс.чел.

Среднегодовая численность занятых, тыс.чел.

Затраты на

инновационную деятельность органзаций, млн.руб.

Курганская область

242 305,00

42 642

954823

371

309,8

1673,6

Свердловская область

2 529

780,90

408 706

8183181

2109

1 954,90

45716,1

Тюменская область

7 287

696,10

2 298 102

34899529

1952

2 196,00

50578,6

Ханты-

Мансийский автономный округ Югра

3 353

302,70

1 006 037

15853191

912

1 066,10

35702,9

ЯмалоНенецкий автономный округ

2 768

191,30

991 794

14666506

309

417,2

1419,6

Тюменская область без

автономных округов

1 166

202,10

300 271

4379832

731

712,7

13456

Челябинская область

1 615

149,20

322 198

5810079

1855

1 717,00

22008,3

Республика Алтай

62 520,30

13 989

188994

99

80,6

330,6

Республика Тыва

82 810,70

19 304

220857

131

101,9

859,3

Республика

Хакасия

266

799,90

34 676

850248

241

207,6

106,7

Алтайский край

671

626,90

121 961

1392252

1099

976

8886,6

Красноярски й край

2 722

640,00

480 203

6591186

1461

1 363,90

53845,9

Иркутская область

1 505

151,10

389 990

4294407

1153

1 051,50

43279,5

Кемеровская область

1 038

086,70

275 045

4266709

1276

1 146,50

33979,5

Новосибирск ая область

1 356

861,50

265 706

4985873

1394

1 288,20

11311,1

Омская область

763

465,30

200 450

2034388

1021

876,6

14509,9

Томская область

556

941,90

101 399

1723120

537

479,1

13623

Республика Бурятия

303

155,80

65 157

1232213

427

352,8

7598,2

Республика Саха (Якутия)

1 141

265,20

259 087

3956647

502

492,4

6544,3

Забайкальски й край

425

378,20

126 880

1656340

524

452,5

509,7

Камчатский край

294

476,60

58 395

863987

182

167

1255,8

Приморский край

1 099

944,00

229 461

3657569

1002

924,7

4106,9

Хабаровский край

861

230,60

243 359

3079309

721

666,5

46298,4

Амурская область

449 059,20

343 412

2159954

403

381,2

1175,3

Магаданская область

284 070,70

47 193

497822

86

88,8

455,4

Сахалинская область

1 002

707,90

230 494

4032622

276

275,4

50419,7

Еврейская автономная область

63 014,40

16 373

360985

78

63,9

204,8

Чукотский автономный округ

119

992,40

31 476

248492

31

33,5

70

Итоги вычислений коэффициента корреляции представлены в таблице 2:

Таблица 2

Кореляционная матрица

Столбец 1

Столбец 2

Столбец 3

Столбец 4

Столбец 5

Столбец 6

Столбец 1

1

Столбец 2

0,968963707

1

Столбец 3

0,978611194

0,992265533

1

Столбец 4

0,658377572

0,512837285

0,541990192

1

Столбец 5

0,757583895

0,628184742

0,656129473

0,989209082

1

Столбец 6

0,620102208

0,501651067

0,512868284

0,658555085

0,67848081

1

Таким образом, можно отметить наличие тесной взаимосвязи ВРП, инвестиций в основной капитал и стоимостью основных фондов. Кроме того, тесно связаны величина рабочей силы и среднегодовая численность занятых. В свою очередь, другие зависимости менее выражены.

Таким образом, анализ российских регионов с помощью пространственных выборок в контексте эконометрического анализа является важным инструмент исследования и разработки региональной политики. Этот подход позволяет выявить основные факторы, влияющие на социально - экономическое развитие различных регионов и определить стратегии развития для каждого из них.

Использованные источники

1. Валентинов В. А Эконометрика: Учебник / В. А. Валентинов. 2-е изд. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2009. 448 с.

2. Камара, А. К. Эконометрический анализ социально -трудовой напряженности в регионах России / А. К. Камара, Т. А. Бурцева // Прикладные аспекты анализа и моделирования социально-экономических процессов и управления: сборник научных трудов, Москва, 17 мая 2023 года. Курск: ЗАО "Университетская книга", 2023. С. 65-72.

3. Эконометрика: учебник для вузов / И. И. Елисеева [и др.] ; под редакцией И. И. Елисеевой. Москва: Издательство Юрайт, 2023. 449 с. (Высшее образование). ISBN 978-5-534-00313-0. Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. URL: https://urait.ru/bcode/510472 (дата обращения: 19.04.2024).

4. Самусенко, С. А. Эконометрический анализ факторов роста производительности труда на уровне страны и региона / С. А. Самусенко // Экономика труда. 2021. Т. 8, № 8. С. 763-784.

5. Хайруллина, О.И. Эконометрика: базовый курс: учебник / О.И. Хайруллина, О.В. Баянова; Министерство сельского хозяйства Российской Федерации, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Пермский аграрно -технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова». Пермь: ИПЦ «Прокростъ», 2019 - 176 с ; 21 см - Библиогр.: с.168. 50 экз. ISBN 978-594279-464-4 - Текст: непосредственный.

6. Тусков, А. А. Эконометрический анализ экономической составляющей развития региона / А. А. Тусков, И. С. Пронякин, В. А. Толмачева // Московский экономический журнал. 2017. № 1. С. 21.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.