Матрица динамики ВРП и факторов, влияющих на него
реклама
15 Àíàëèç ìíîãîìåðíîé ôàêòîðíîé ìîäåëè ÂÐÏ è îòðàñëåâûõ ìîäåëåé çàâèñèìîñòè ÂÐÏ è ôèíàíñîâûõ ðåçóëüòàòîâ îò èíâåñòèöèîííîé è ïðîèçâîäñòâåííîé àêòèâíîñòè В.В. Михайлов д-р экон. наук, профессор кафедры финансов и кредита КГТУ В.В. Саркисян аспирант КГУ Валовой региональный продукт (ВРП) – ключевой показатель системы национальных счетов на областном уровне, рассчитываемый к ак сумма валовых добавленных стоимостей всех отраслей экономики [3, с. 17]. Валовая добавленная стоимость есть разность объемов выпуска товаров, услуг и промежуточного потребления в процессе производства. Абсолютный размер ВРП является объективным показателем вклада области в экономику страны. Как комплексный показатель он характеризует уровень экономического развития и результаты экономической деятельности всех хозяйствующих субъектов области. Значение ВРП служит также основным индикатором продуктивности экономической системы региона. Проведем многомерный факторный анализ ВРП Кемеровской области за 1995 – 2002 гг. Матрица динамики ВРП и факторов, влияющих на него, согласно информации Кемеровского облкомстата, выглядит как VRP = f(x) (табл. 1). На следующей стадии построения модели произведем сравнительную оценку и отсев части факторов. Проанализируем парные коэффициенты и оценим их значимость, ускорив процедуру расчета на компьютере с помощью пакета Statistica 5.5a. В качестве статистически значимых с высокой корреляцией из 11 факторов в модель будут включены 6. Многомерная факторная модель ВРП для Кемеровской области выглядит следующим образом: у = –3716,17 + 0,839596x10 + 0,340951x11 + 0,214012x6+ + 0,114501x1+ + 0,03719x2 – 0,517733x8. (1) Коэффициент регрессии при факторе производства промышленной продукции (x10) говорит о том, что на каждый 1 млн руб. стоимости производства промышленной продукции ВРП отзывается увеличением примерно на 839,596 тыс. руб. Этот самый весомый фактор в нашей модели еще раз подтверждает высокую значимость промышленного сектора для региональной экономики. Второй по значимости фактор – инвестиции в основной капитал (x11). На 1 млн руб. инвестиций в основной капитал Таблица 1 Матрица динамики ВРП и факторов, влияющих на него Показатели 1995 г. 1996 г. 1997 г. 1998 г. 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. у x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 36 372 47 094 45 554 46 157 67 441 93 774 93 774 146 453 95 300 263 800 253 331 290 423 301 184 332 002 332 002 391 000 46,5 48,6 49,7 52,4 53,3 52,2 52,2 56 1349,9 1341,8 1377,3 1249,2 1235,9 1235,9 1235,9 1192,8 4749 7307 –5058 16 949 –2228 31 124 –4383 40 362 3000 50 142 4476 61687 4476 61 687 –344 73 300 1130,6 1566,8 1845,8 2379,3 2232,5 4693 4693 13 092 6816,3 8157 10 197 8476,1 14 842 20 984 20 984 26 783 8638 11 841 11 384 9901 11 753 17 538 17 538 19 000 4466,2 2888,2 5399,4 4273,6 4241,3 5721,8 5721,8 6281 35 559 7531 44 506 10 225 41 392 9686 40 300 6528 65 100 9560 103 500 15 396 103 500 15 396 140 300 18 434 Здесь y – ВРП, млн руб.; x1– основные фонды, млн руб.; x2 – износ основных фондов в промышленности, %; x3 – численность, занятых в экономике, тыс. чел.; x4 – балансовая прибыль организаций отраслей экономики, млн руб.; x5 – превышение кредиторской задолженности над дебиторской, млн руб.; x6 – кредитные вложения в экономику (задолженность по ссудам), млн руб.; x7 – денежная эмиссия, млн руб.; x8 – инвестиции в нефинансовые активы, млн руб.; x9 – бюджетное финансирование отраслей экономики, млн руб.; x10 – производство промышленной продукции, млн руб.; x11 – инвестиции в основной капитал (без учета субъектов малого предпринимательства), млн руб. 16 ВРП в среднем возрастает на 340,951 тыс. руб. Это говорит в целом об эффективности инвестиций в основной капитал и дополнительном важном резерве роста ВРП. Кредитные вложения в экономику (x8), как правило, в большей степени носят краткосрочный характер. Выход на средне- и долгосрочный уровни значительно увеличил бы влияние этого фактора на формирование ВРП. Но и сейчас при всех минусах регионального ссудного рынка на 1 млн руб., вложенных в экономику области, прирост ВРП составляет 214,012 тыс. руб. Зависимость ВРП от инвестиций в нефинансовые активы ( x 8), как ни парадоксально, оказалась отрицательной для области. Согласно модели, при осуществлении инвестиций в нефинансовые активы на 1 млн руб. ВРП уменьшается на 517,733 тыс. руб. Ситуация весьма неординарная. Если следовать экономической логике, увеличение инвестиций должно вести к увеличению производства и, соответственно, ВРП. Можно предположить, что происходит инвестирование неконкурентоспособных или убыточных производств, нецеленаправленное использование выделенных средств, крайне низка эффективность использования средств, а также высоки риски, с которыми сопряжена инвестиционная деятельность в регионе, некачествен менеджмент и т.д. Целесообразно пересмотреть принципиальные позиции по бюджетному инвестированию отраслей экономики с целью более эффективного использования средств, усовершенствовать институт банкротства, создать максимально благоприятный инвестиционный климат. Однако здесь необходимо сделать следующую оговорку. При выявлении зависимостей в модели мы опирались на информацию, предоставленную областным комитетом статистики. Эта информация во многом искажена: от сборника к сборнику приходится сталкиваться с противоречивыми данными за один и тот же период, в частности, уточнение показателей в каждом следующем издании может существенно отличаться от того же показателя, но уточненного по другим схемам. Поэтому пришлось исключить из анализа факторы, показатели которых выглядели более чем сомнительно. Нужно еще учесть, что органы статистики по объективным причинам могут выдавать значения пок азателей, отдаленно относящихся к действительности, то есть они собирают и обрабатывают информацию, которую им предоставляют, а эта информация может быть неполной, частично искаженной и в сумме приводить к значительным отклонениям. Такую ситуацию мы наблюдаем и сейчас. Зависимости ВРП от инвестиций в нефинансовые активы и основной капитал, несмотря на то, что последние учитываются без субъектов малого предпринимательства, должны быть, по сути, одинаковой направленности (например, в 2002 г. инвестиции в основной капитал составляли 94,2 % от инвестиций в нефинансовые активы) или разнонаправлены, но не в значительной степени. В нашей модели они получились существенно разнонаправленными, что вполне можно отнести на недочеты в работе органов статистики, которым необходимо обратить пристальное внимание на процедуру агрегирования крупных показателей, повысить качество сбора информации и процедур подсчета. Увеличение основных фондов ( x1) в экономике на 1 млн руб. приводит к увеличению ВРП в среднем на 114,501 тыс. руб. Это говорит о низком эффекте в краткосрочном плане, что вполне логично для основных фондов с длительным периодом окупаемости. Однако, именно основные фонды создают базу для формирования ВРП и промышленного производства в долгосрочном плане, и неудивительно, что в процессе моделирования данный фактор не отсеялся, как некоторые другие. Для нашего региона этот фактор крайне важен еще и в силу того, что базовые отрасли экономики области отличаются высокой фондоемкостью. Последний фактор, включенный в модель, – износ основных фондов в промышленности ( x2). На первый взгляд, ситуация может показаться противоречивой, так как между значением ВРП и износом основных фондов в промышленности модель установила положительную связь. Согласно уравнению, увеличение износа основных средств в промышленности на 1 % способствует увеличению ВРП на 37,19 тыс. руб. В действительности это отражает сегодняшнюю ситуацию во многих отраслях промышленности, где наблюдаются значительные простои оборудования, которые отяжеляют балансы предприятий, негативно влияя на рентабельность производств и на увеличение налоговых отчислений. Отметим и значительный фактический износ оборудования на многих предприятиях, которые официально не списывают это оборудование по причине нехватки средств на приобретение нового. Результатом становится производство нерентабельной продукции низкого качества, которая не выдерживает конкуренции. Списание изношенного оборудования способствует обновлению основных средств, что повышает рентабельность производства, производительность труда и повышает к ачество продукции. Кроме того, списание изношенного оборудования облегчает баланс предприятия и избавляет его от лишних затрат, в том числе на уплату налога на имущество. Данная многомерная модель позволяет с большой вероятностью спрогнозировать будущий объем ВРП. Модель хороша еще и тем, что зависимой переменной может стать любая независимая переменная и при заданных остальных значениях можно спрогнозировать значение определенной нами переменной в качестве результирующей. Например, если нужно определить необходимый для региона объем кредитных вложений в экономику при заданных остальных значениях, то х6 мы переносим в левую часть, а правую часть делим на значение параметра при данной переменной с противоположным знаком. После факторного анализа ВРП Кемеровской области целесообразно перейти к анализу его ядра – основной составляющей производства (как это видно по модели) реального сектора области. Реальный сектор служит материальной базой для производства ВРП и экономического роста в целом и заслуживает отдельного, более углубленного анализа. Как видно из модели, в наибольшей степени объем ВРП зависит от производства промышленной продукции, поэтому перейдем к анализу этой ключевой для Кемеровской области отрасли. Необходимо учитывать неоднородность данной отрасли, состоящей из ряда отраслей с разной степенью их влияния на ВРП, с разными уровнями развития, инвестиционной отдачей, влиянием на общий финансовый результат производства промышленности и массой других нюансов, отражающих отраслевую специфику. Все это необходимо для определения приоритетных отраслей с точки зрения их влияния на рост ВРП, экономической эффективности, восприимчивости к инвестициям и др. 17 Для отраслевого анализа нам необходимо установить следующие две пары зависимостей: – зависимость ВРП от прироста промышленного производства по отраслям, – зависимость сальдированного финансового результата (прибыль минус убытки) по промышленности от прироста промышленного производства по отраслям; – зависимость ВРП от инвестиций в основной капитал по отраслям промышленности; – зависимость сальдированного финансового результата по промышленности от инвестиций в основной капитал по отраслям промышленности. Сокращенно эти зависимости можно представить так: VRP = f (V), Fprom = f (V), VRP = f (I), Fprom = f (I), где VRP – объем валового регионального продукта; Fp ro m – саль дированный финанс овый результат по промышленности; I – инвестиции в основной к апитал по отрас лям промышленности; V – прирос т промышленной продукции по отрас лям экономики. Итак, используя методы регрессионного моделирования, выведем уравнения аналогично предыдущим примерам. Матрица с отраслевыми показателями дана в табл. 2. и 3. В основу построения моделей войдет информация по приросту отраслевого производства в 12 отраслях промышленности и по инвестициям в основной капитал в 9 отраслях. Функции – сальдированный финансовый результат отраслей промышленности и ВРП. Минуя промежуточные этапы моделирования и проверок, представим его результаты: VRP, Fprom = f (V), VRP = 116 031,461 – V1 + + 0,245 · V7 – 0,16 · V6, Fprom = – 3314,601247 + 0,749 · V12 + + 0,581 · V10 + 0,115 · V7. VRP, Fprom = f (I), VRP = 5320,4137027 + 0,729 · I2 + + 0,181 · I7 + 0,188 · I8, Fprom = – 10 586,87838 + 2,07 · I3 – – 8,4 · I9 + 7,12 · I5. (2.1) (2.2) (3.1) (3.2) Рассмотрим первую пару моделей. В первую модель (уравнение 2.1) вошли электроэнергетика, лесная и деревообрабатывающая промышленность, машиностроение и металлообработка. Это три отрасли, прирост производства в которых оказывает наибольшее влияние на объем ВРП. Остальные Таблица 2 Матрица прироста промышленной продукции по отраслям промышленности Показатели 1998 г. 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. VRP Fprom V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 46 157 –4434 9 3 –12 2 –19 –20 –14 –15 3 –1 –5 –4 67 441 2963 7 12 41 8 100,3 –23 –12 –6 45 2 –9 44 93 774 3755 2 6 15 2 30 15 –3 –4 21 8 3 31 115 881,8 2075 –2 9 2 0,2 2 1 –35 5 52 4 22 36 142 716,8 625 –2 3 –8 2 5 –2 25 –0,8 17 –4 29 42 Здесь VRP – ВРП, млн руб., Fprom – сальдированный финансовый результат отраслей промышленности, млн руб. V – прирост промышленной продукции за год по отраслям, %; V1 – электроэнергетика; V2 – топливная промышленность; V3 – черная металлургия; V4 – цветная металлургия; V5 – химическая и нефтехимическая промышленность; V6 – машиностроение и металлообработка; V7 – лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная; V8 – промышленность строительных материалов; V9 – легкая промышленность; V10 – пищевая промышленность; V11 – мукомольно-крупяная и комбикормовая промышленность; V12 – медицинская промышленность. 18 Таблица 3 Матрица инвестиций в основной капитал по отраслям промышленности Показатели 1998 г. 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. VRP Fprom I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 I9 46 157 –4434 618 2573 496 81,3 36,6 29,1 31,1 1,3 –4434 67 441 2963 916 3303 1179 136 60,8 16,2 104 0,3 2963 93 774 3755 1239 5404 1833 283 129 20,2 51,7 3,2 3755 115 881,8 2075 1173 6948 1719 275 146 4,9 94,2 2,4 2075 142 716,8 625 1496 8046 1588 187 184 12,3 107 5,4 625 Здесь I – инвестиции в основной капитал в промышленности по отраслям, млн руб.; I1 – электроэнергетика; I2 – топливная промышленность; I3 – металлургия; I4 – химическая и нефтехимическая промышленность; I5 – машиностроение и металлообработка; I6 – лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная промышленность; I7 – промышленность строительных материалов; I8 – легкая промышленность; I9 – пищевая промышленность. отрасли отсеялись, поскольку не удалось выявить устойчивую связь (то есть коэффициенты корреляции оказались гораздо ниже статистически значимых). Это, естественно, не означает, что прирост производства в других отраслях промышленности не оказывает влияния на объем ВРП; при большем количестве наблюдений, возможно, удалось бы обнаружить более устойчивые связи, которые бы соответствовали критерию статистической значимости. Итак, электроэнергетика имеет обратную связь с ВРП. С приростом на 1 % объема производства в данной отрасли ВРП уменьшается на 1 млн руб. Внушительность цифры объясняется огромной задолженностью других отраслей перед электроэнергетикой. Электричество – специфический товар. В отличие от обычного товара за него расплачиваются после потребления, а не до, и если у покупателя не оказалось денег, то продавец об этом узнает, когда товар уже потреблен и его нельзя вернуть. Таким положением вещей пользуются многие потребители электричества, и пока не найден реальный механизм разрешения этой проблемы. Электроэнергетика является нетто-кредитором, и, чтобы преломить эту тенденцию, необходима масштабная реформа отрасли. Следующая отрасль, прирост в которой оказывает существенное влияние на объем ВРП, – лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная. При приросте производства в данной отрасли на 1 % ВРП увеличивается на 245 тыс. руб., что говорит о ее высокой эффективности. Прирост производства на 1 % в машиностроении и металлообработке способствует сокращению объема ВРП на 160 тыс. руб. Это свидетельствует о крайне низкой эффективности отрасли. При таком положении вещей увеличение объема производства в ней привело бы только к убыткам и, в итоге, к сокращению объема ВРП. Причиной тому является значительный износ оборудования, основных фондов, в итоге производится продукция низкого качества, не выдерживающая конкуренции на рынке. Соответственно, увеличивать производство неконкурентоспособной продукции экономически нецелесообразно. Ситуация изменится только после масштабного обновления основных фондов в этой отрасли, а до тех пор тенденция будет сохраняться и наращивание производства будет способствовать росту убытков в отрасли. Вторая модель (уравнение 2.2) показывает, какая отрасль оказывает устойчивое влияние на сальдированный финансовый результат промышленности и в какой мере, то есть, какая отрасль наиболее рентабельна, если коэффициент корреляции положительный, или убыточна, если коэффициент корреляции отрицательный. В уравнении учтены медицинская, пищевая, лесная промышленность и деревообработка. Все три отрасли вошли в модель с положительным коэффициентом, следовательно, за счет прироста производства в этих отраслях сальдированный финансовый результат промышленности увеличивается. Наибольший эффект на финансовый результат промышленности, согласно модели, обеспечивает медицинская промышленность. Прирост на 1 % производства в этой отрасли способствует увеличению сальдированного финансового результата промышленности на 749 тыс. руб. Это говорит о высокой рентабельности производства данной отрасли, о высоком качестве продукции и т.д. Прирост на 1 % производства в пищевой промышленности увеличивает сальдированный финансовый результат промышленности на 581 тыс. руб., что также свидетельствует о высокой рентабельности отрасли. Следующая по рентабельности – это лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная промышленность. Здесь при 1 %-ном приросте производства финансовый результат увеличивается на 115 тыс. руб. Прирост в этой отрасли оказывает существенное влияние и на финансовый результат промышленности, и на объем 19 ВРП, как видно из первой модели. Это лишний раз подтверждает высокую рентабельность отрасли. Не стоит еще забывать о том, что учитывается влияние прироста в отрасли не на финансовый результат в той же отрасли, а на общий финансовый результат по промышленности, который формируют также и отрасли с низкой производственной эффективностью и рентабельностью. Поэтому в действительности влияние этих отраслей на собственные финансовые результаты значительно выше. Вторая пара моделей отражает зависимость ВРП и сальдированного финансового результата промышленности от инвестиций в основной капитал по ее отраслям. В первую модель (уравнение 3.1) вошли: топливная промышленность, строительных материалов и легкая. Наибольший эффект в части роста объема ВРП Кемеровской области обеспечивают инвестиции в основной капитал в топливной промышленности, прежде всего, угольной. При увеличении инвестиций в основной капитал в данной отрасли на 1 млн руб. ВРП увеличивается на 729 тыс. руб. Это свидетельствует о крайней изношенности основных средств, что существенно тормозит производство отрасли, и о высокой ее зависимости от инвестиций в основной капитал, что, собственно, не является новостью. Данная корреляция свидетельствует и о высокой зависимости объема ВРП от масштабов инвестиций в основной капитал топливной отрасли. Прирост на 1 млн руб. инвестиций в основной капитал по промышленности строительных материалов увеличивает объем производства ВРП на 181 тыс. руб. Не особенно значительный эффект объясняется невысокой, но устойчивой потребностью в инвестициях в основной капитал. То же самое можно сказать и о легкой промышленности. При 1 млн руб. инвестиций в основной капитал в легкой промышленности объем ВРП возрастает на 188 тыс. руб. Легкая промышленность, как и промышленность строительных материалов, не обладает высокой фондоемкостью, она больше нуждается в оборотных средствах, чем в основных. Вторая модель (уравнение 3.2) показывает, какие отрасли отличаются наибольшей (при положительном коэффициенте) или наименьшей (при отрицательном коэффициенте) инвестиционной отдачей, то есть инвестиции в основной капитал каких именно отраслей оказывают наибольшее влияние на сальдированный финансовый результат промышленности. Итак, в модель вошли следующие отрасли: металлургия, пищевая промышленность, машиностроение и металлообработка. При увеличении на 1 млн руб. инвестиций в основной капитал металлургии сальдированный финансовый результат в целом по промышленности увеличивается на 2,07 млн руб. Это очень большой показатель, и он еще раз подтверждает сильную зависимость металлургии от инвестиций в основной капитал, что является следствием значительного износа основных средств при высокой фондоемкости производства. Рентабельность производства данной отрасли в первую очередь зависит от инвестиций в основной капитал. В то же время это свидетельствует о высокой инвестиционной отдаче, о высокой эффективности инвестиций в основные средства, об огромных резервах металлургической отрасли. Увеличение инвестиций в основной капитал пищевой промышленности на 1 млн руб. уменьшает сальдированный финансовый результат (то есть заменяет прибыльный результат на убыточный) на 8,4 млн руб. Стало быть, направлять инвестиции в основной капитал пищевой промышленности – все равно что выбросить деньги на ветер. Пищевая промышленность не является фондоемкой отраслью и пока больше нуждается в оборотных средствах. Прирост инвестиций в основной капитал в машиностроении и металлообработке на 1 млн руб. увеличивает сальдированный финансовый результат промышленности на 7,12 млн руб. Это колоссальная инвестиционная отдача, почти в 3 раза больше, чем в металлургии. В первой модели первой группы (зависимость ВРП от прироста промышленной продукции по отраслям) прирост производства в этой отрасли отрицательно отражался на объеме ВРП, поскольку отрасль с каждым процентом прироста производства выпускает больше некачественной или бракованной продукции, ведь оборудование значительно устарело. Таким образом, наращивать объем производства в машиностроении и металлообработке не только не выгодно, а и убыточно. Но инвестиции в основные средства в корне меняют ситуацию – отрасль перестает быть неконкурентоспособной и становится высокорентабельной. При увеличении инвестиций в основной капитал данных отраслей значительно увеличится сальдированный финансовый результат промышленности и, как следствие, объем ВРП, а также может частично решиться вопрос с задолженностью перед электроэнергетикой и сгладиться отрицательное воздействие прироста производства в ней на объем ВРП. * * * Итак, мы рассмотрели две пары моделей, относящихся непосредственно к отраслям промышленности, и их влияние на ВРП. Попробуем включить в инвестиционные модели остальные отрасли экономики, то есть рассмотрим зависимости между ВРП и инвестициями в основной капитал всех отраслей народного хозяйства, а также между сальдированным финансовым результатом всех отраслей народного хозяйства и инвестициями. VRP, Fнархоз = f (I) (табл. 4). Таким образом, зависимости имеют следующий вид: VRP = – 5226,835716 + 1,2 · I2 + 0,148 · I7 – 0,31 · I14; Fнархоз = – 11 392,2597 + 2,21 · I3 – – 8,9 · I9 + 7,4 · I5. (4.1) (4.2) По первой формуле (уравнение 4.1) можно сказать, что влияние на ВРП с увеличением списка отраслей особенно не изменилось. Прибавилась с отрицательным коэффициентом отрасль торговли и общественного питания, оптовой торговли продукцией производственнотехнического назначения. По второй формуле (уравнение 4.2) мы можем наблюдать практическое сходство с моделью, отражающей влияние отраслей промышленности на сальдированный финансовый результат всех отраслей народного хозяйства, здесь даже коэффициенты совпадают при показателях инвестиций в основной капитал одних и тех же отраслей. То есть, становится очевидным основное влияние на финансовый результат именно отраслей 20 Таблица 4 Матрица инвестиций в основной капитал по отраслям народного хозяйства Показатели VRP Fнархоз I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 I9 I10 I11 I12 I13 I14 I15 I16 Здесь 1998 г. 46 157 –4387 618 2573 496 81,3 36,6 29,1 31,1 1,3 –4434 189 612 130 50,6 59,7 1999 г. 67 441 4270 916 3303 1179 136 60,8 16,2 104 0,3 2963 300 1035 197 97,4 174 2000 г. 93 774 4476 1239 5404 1833 283 129 20,2 51,7 3,2 3755 363 2423 219 243 279 2001 г. 115 881,8 2300 1173 6948 1719 275 146 4,9 94,2 2,4 2075 442 1831 332 176 575 2002 г. 142 716,8 –66,5 1496 8046 1588 187 184 12,3 107 5,4 625 473 1715 773 244 544 587 434 741 515 768 807 895 850 888 699 Fнархоз – сальдированный финансовый результат отраслей народного хозяйства, млн руб.; I – инвестиции в основной капитал в промышленности по отраслям, млн руб.; I1 – электроэнергетика; I2 – топливная промышленность; I3 – металлургия; I4 – химическая и нефтехимическая промышленность; I5 – машиностроение и металлообработка; I6 – лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная промышленность; I7 – промышленность строительных материалов; I8 – легкая промышленность; I9 – пищевая промышленность; I10 – сельское хозяйство; I11 – транспорт; I12 – связь; I13 – строительство; I14 – торговля и общественное питание, оптовая торговля продукцией производственно-технического назначения; I15 – жилищное хозяйство; I16 – коммунальное хозяйство. промышленности, на которых мы детально остановились в предыдущих двух парах моделей. Итак, мы можем сделать следующие основные выводы по шести моделям. 1. На объем ВРП Кемеровской области в наибольшей степени влияют: – объем промышленного производства (840 тыс. руб. прироста за счет увеличения объема промышленного производства на 1 млн руб.); – инвестиции в основной капитал (341 тыс. руб. на 1 млн руб. инвестиций), что свидетельствует о высокой степени изношенности основных средств и общей ориентации промышленности на фондоемкие производства; – неэффективная инвестиционная деятельность, о чем свидетельствует отрицательная зависимость между ВРП и инвестициями в нефинансовые активы (на 1 млн руб. прироста инвестиций в нефинансовые активы объем ВРП уменьшается на 518 тыс. руб.); – кредиты экономике (на каждый 1 млн руб. кредитов объем ВРП увеличивается на 214 тыс. руб.). 2. Самые рентабельные отрасли промышленности – медицинская, пищевая, лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная. Из них прирост производства в лесной и деревообрабатывающей промышленности оказывает наибольшее влияние на объем ВРП (245 тыс. руб. на 1 % прироста). 3. Отрицательное влияние на объем ВРП оказывает прирост в отраслях электроэнергетики (1 % прироста снижает объем ВРП на 1 млн руб.), машиностроении и металлообработке (1 % прироста снижает объем на 160 тыс. руб.). Отрицательное влияние прироста производства в первой отрасли объясняется высокой дебиторской задолженностью, что делает убыточным производство. Отрицательное влияние прироста во второй отрасли объясняется высокой долей изношенного оборудования, что не позволяет выпускать конкурентоспособную продукцию (конечно, есть и другие причины). 4. Наибольшее влияние на объем ВРП ок азывают инвестиции в основной капитал отраслей промышленности, особенно топливной, промышленности 21 строительных материалов и легкой. Например, на 1 млн руб. инвестиций в основной капитал топливной промышленности объем ВРП возрастает на 729 млн руб. Влияние на ВРП других отраслей народного хозяйства особенно не просматривается. Однако выявляется отрицательная зависимость инвестиций в торговлю и общественное питание, оптовую торговлю продукцией производственно-технического назначения. На 1 млн руб. инвестиций в основной капитал данной отрасли объем ВРП уменьшается на 310 млн руб. 5. Выделены отрасли с наибольшей инвестиционной отдачей, то есть отрасли, в которых прирост инвестиций в основной к апитал давал максимальный прирост сальдированного финансового результата по промышленности. Увеличение инвестиций в основной капитал на 1 млн руб. увеличивало сальдированный финансовый результат промышленности для металлургии на 2,07 млн руб., для машиностроения и металлообработки – на 7,12 млн руб. Машиностроение и металлообработка – самые высокорентабельные производства при условии масштабного инвестирования в основной капитал. Итак, инвестиции в основной капитал необходимо осуществлять в топливной промышленности, металлургии, в машиностроении и металлообработке, легкой промышленности, промышленности строительных материалов. В пищевой промышленности инвестиции в основной капитал необходимо максимально сократить. 6. Рост объема производства (например, за счет пополнения оборотных средств) в лесной, деревообрабатывающей и целлюлозно-бумажной промышленности, пищевой, медицинской приведет к значительному увеличению сальдированного финансового результата. Литература 1. Агеенко А., Петрова Л., Ценев А., Жильцов В. Опыт проведения региональных статистических наблюдений // Вопросы статистики. 2001. № 2. 2. Боровиков В. STATISTICA: Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. СПб.: Питер, 2001. 3. Кузбасс: Стат. ежегодник. / Кемеров. обл. к-т гос. статистики. Кемерово, 2002. 2001. Ч. 2. 4. Кузбасс: Стат. ежегодник. / Кемеров. обл. к-т гос. статистики. Кемерово, 1999. 1998. Ч. 2. 5. Леонтьев В. Межотраслевая экономика: Пер. с англ.; Под ред. А.Г. Гранберга. М.: Экономика, 1997. 6. Литвинцева Г. Продуктивность экономики России и структурные сдвиги в производстве товаров и услуг // Вопросы статистики. 2003. № 4.
