Для реализации задачи прогнозирования и анализа временных рядов применялся модуль "Time Series/ /Forecasting" ППП STATISTICA 6.0.
Все коэффициенты моделей статистически значимы при уровне значимости а = 0,05.
Построенный среднесрочный прогноз основных региональных индикаторов необходим для планирования экономической ситуации в регионе и поддержки принятия правильных управленческих решений в области региональной политики.
2. Для анализа состояния и развития бюджетного процесса в таких дотационных регионах, как Республика Бурятия, по нашему мнению, необходимо рассмотреть влияние факторов на уровень и динамику важнейших бюджетных индикаторов (прежде всего, на уровень доходов). Это достигается путем их моделирования при помощи таких статистических методов, как индексный, регрессионный и корреляционный анализы.
Для построения индексной факторной модели на основе качественного экономического анализа были отобраны следующие факторы, находящиеся в функциональной зависимости и влияющие на уровень доходов республиканского бюджета [3, с. 351].
Результаты факторного анализа, определяющие динамику доходов бюджета Республики Бурятия за 2004-2006 гг.
Таким образом, проведенный анализ показал, что рассматриваемые факторы находятся в прямой функциональной зависимости с доходами регионального бюджета. Так, в 2005 г . по сравнению с 2004 г . положительное воздействие оказало только увеличение производительности труда (на 314,7%), за счет остальных факторов произошло уменьшение результирующего показателя: за счет снижения доли бюджета в ВВП – на 105,9%; доли занятых в составе экономически активного населения – на 76,3%; сокращения среднегодовой численности – на 17,9% и снижения доли экономически активного населения в среднегодовой численности наличного населения – на 14,7%.
В 2006 г . в сравнении с 2005 г . на прирост доходов республиканского бюджета существенно повлияло изменение доли бюджета в ВРП (на 63,9%), увеличение доли занятых в составе экономически активного населения (на 25,9%), а также повышение производительности труда занятых по ВРП (на 15,8%). Отрицательное незначительное воздействие оказали сокращение среднегодовой численности населения (-3,5%) и доли экономически активного населения (-1,4%).
Основной характеристикой регионального бюджета является показатель финансовой обеспеченности, моделирование которого позволит исследовать основные взаимосвязи в бюджетной сфере, выявить факторы управляемого и неуправляемого характера, определить степень их влияния на бюджетную обеспеченность региона.
В первую очередь, на наш взгляд, необходимо рассмотреть динамику средней финансовой обеспеченности в межтерриториальном (межрайонном) аспекте, вычисленной по совокупности административных районов Республики Бурятия. Для этого в работе построена система взаимосвязанных индексов, позволяющих проанализировать изменение средней величины индексируемого показателя (средняя финансовая обеспеченность) под влиянием изменения значения индексируемого показателя у отдельных территориальных объектов (показатель финансовой обеспеченности каждого района) и изменения структуры явления (территориальная структура населения).
Предварительно для снижения размерности задачи и устранения мультиколлинеарности был проведен компонентный анализ и получены три первые главные компоненты, объясняющие 77,4% суммарной дисперсии. Вклад каждой компоненты соответственно составил 40,8%, 21,4% и 15,2%. Итак, бюджетную обеспеченность районов определяют главные компоненты: f1 – обобщающий показатель развития сельского хозяйства и уровня доходов населения; f2 – уровень дотационности; f3 – уровень развития промышленного производства.
С использованием метода наименьших квадратов построено уравнение регрессии по главным компонентам.
Полученные результаты показали, что уровень развития реального сектора, в частности промышленности и сельского хозяйства, не позволяет в полной мере формировать собственные средства районов. Бюджеты муниципальных образований дотационны, то есть зависят от внешних средств.
3. Одной из задач регионального анализа является исследование взаимосвязей между основными показателями, характеризующими состояние и развитие экономики региона. Для этого в работе были построены эконометрические модели, характеризующие экономические процессы в регионе.
При анализе динамики основных макроэкономических показателей за период 1990-2005 гг. зачастую сталкиваются с недостаточным обеспечением информационной базы ввиду следующих причин:
– высокая инфляция в начале 90-х годов XX столетия и недостаток первичной информации;
– внедрение системы региональных счетов в практику статистических расчетов на уровне экономики регионов предоставляет информацию по основным счетам начиная с 1991 г .;
– поскольку валовой региональный продукт является важнейшим показателем, характеризующим конечный результат производственной деятельности, представительные временные ряды с включением данного показателя могут быть исследованы по Республике Бурятия за период 1991-2005 гг.
Исследования динамики макроэкономических показателей свидетельствуют о том, что большинство из них относятся к интегрированным процессам [2]. Для адекватной спецификации моделей и оценки параметров следует исходить из предпосылок регрессионного анализа.
На экономику региона оказывают влияние такие факторы, как масштабы и темпы производства, развитие отдельных видов экономической деятельности, объем инвестиций, изменения в структуре экономики региона. При этом статистическое наблюдение должно выявлять не только общие черты, но и новые тенденции в развитии региональных экономических процессов.
Особый интерес представляют показатели, характеризующиеся временным лагом по отношению к динамике эндогенных переменных развития экономики региона.
Эконометрическая модель развития экономики региона будет реализована как система одновременных уравнений в виде рекурсивной модели, отражающей причинно-следственную связь основных экономических индикаторов развития региональной экономики. Система одновременных уравнений представляет собой набор взаимосвязанных регрессионных моделей, в которых одни и те же независимые переменные одновременно играют роль (в различных уравнениях системы) результирующих показателей (объясняемых переменных) и предикторов (объясняющих переменных) [1, с. 907].
В нашем исследовании модель отражает взаимосвязь между основными показателями экономического развития региона за период 1991-2005 гг.: цепные годовые темпы роста промышленности, валового регионального продукта и инвестиций в основной капитал в сопоставимых ценах. Промышленность является основным источником роста ВРП. При расчете ВРП методом конечного использования суммируются следующие компоненты: конечное потребление товаров и услуг, валовое накопление, сальдо экспорта-импорта товаров и услуг, то есть упрощенно можно предположить, что ВРП распределяется на потребительские расходы и прибыль (в конечном счете – инвестиции). Поэтому логично взять в качестве эндогенных переменных в момент времени t следующие переменные: y1.t – цепной темп роста промышленной продукции в сопоставимых ценах, в % ; у2, t – цепной темп роста валового регионального продукта в сопоставимых ценах, в %; у3,1 – цепной темп роста инвестиций в основной капитал в сопоставимых ценах, в %.
Совокупность этих переменных в целом дает адекватную взаимоувязанную модель экономического развития региона. Значения указанных переменных в каждый момент времени в свою очередь можно охарактеризовать с помощью следующих экзогенных переменных на момент времени t : х 1, t – цепной темп роста товарооборота в сопоставимых ценах, в %; х2, t – цепной темп роста занятого населения, в %; x3, t – цепной темп роста обобщающего критерия JR структурных сдвигов экономики региона.
Предполагается, что регрессионные уравнения носят мультипликативный характер, то есть средние значения результативного показателя являются произведением факторных признаков.
В результате реализации при помощи модуля Multiple Regression системы STATISTICA алгоритма пошагового регрессионного анализа с учетом мультиколлинеарности факторов и автокорреляции остатков построена рекурсивная модель развития экономики региона.
Анализ статистических характеристик адекватности модели показал, что все уравнения значимы.
Параметры регрессионных уравнений показывают, на сколько процентов в среднем изменятся результативные показатели, если соответствующая независимая переменная увеличится на 1%. В первом уравнении положительное влияние на рост промышленной продукции оказал рост занятого населения (на 2,13%) и отрицательное воздействие – происшедшие структурные изменения в экономике региона с временным лагом в один год (-0,18%). Во втором уравнении на рост ВРП повлияли рост объема промышленной продукции (0,55%) и рост товарооборота (0,20%). В третьем уравнении на увеличение инвестиций положительно повлиял рост валового регионального продукта (2,83%).
Далее в работе по данным за период 1991-2005 гг. построены регрессионные уравнения для следующих эндогенных переменных, характеризующих развитие экономики региона: y – цепной темп роста товарооборота в сопоставимых ценах, в %; y2, t – цепной темп роста промышленной продукции в сопоставимых ценах, в %; у3, t – цепной темп роста валового регионального продукта в сопоставимых ценах, в %.
В уравнения включены следующие экзогенные переменные: x 1, t – цепной темп роста инвестиций в основной капитал в сопоставимых ценах, в %; х2, t – цепной темп роста занятого населения, в %; х3, t – цепной темп роста обобщающего критерия JR структурных сдвигов экономики региона.
Так же, как и в предыдущем случае, была принята гипотеза о подчинении результативных показателей логарифмическому нормальному закону распределения.