Методология статистического исследования структурно-динамических изменений: На примере экономики Самарской области

Практически все процессы и явления в сфере промышленного, сельскохозяйственного производства, финансов, коммерции, демографии, в социальной и политической областях, как правило, характеризуются внутренней структурой, которая с течением времени может меняться. Динамика структуры отражает изменение внутреннего содержания исследуемых объектов и их экономической интерпретации, приводит к изменению установившихся причинно-следственных связей. Именно поэтому исследование структуры и структурных сдвигов занимает важное место в статистическом анализе.

Изучению структуры экономики принадлежит одно из центральных мест в науке. Решающим условием дальнейшего развития человеческого общества в современную эпоху стало не простое расширение, количественное возрастание его параметров (численности населения, объемов производства, потребления ресурсов), а структурное изменение — переход от ресурсопотребляющей к ресурсосберегающей стратегии. На смену экспоненциальному росту потребления невозобновляемых ресурсов приходит экологически ориентированное производство. Соответственно, возрастает роль методов и показателей статистики, характеризующих структуру социальных, производственных, технологических систем, ее изменений.

В настоящее время значительным эвристическим потенциалом обладает вопрос о количественной оценке структурных сдвигов с применением методов математики и статистики. Существующие показатели, наряду с очевидными достоинствами, имеют ряд недостатков, не позволяющих считать их единственно приемлемыми.

В учебной литературе по общей теории статистики до недавнего времени практически отсутствовала глава об изучении структуры и её изменений. В новых изданиях этой тематике уделяется большее внимание, однако не хватает системности в изложении материала. Это затрудняет восприятие многообразия показателей структурных сдвигов. Следовательно, перед теоретической статистикой стоит задача совершенствования, упорядочения методов статистического изучения структуры социальных, производственных, экономических и иных систем, её динамики.

В сложившихся условиях возрастает роль статистических исследований в познании структурных сдвигов. Различные аспекты данной проблематики в последние годы исследовались в работах Т. Н. Агаповой, А. Буз-галина, К. Гатева, М. Р. Ефимовой, В. К. Задорожного, JI. С. Казинца, А. Колганова, О. Ю. Красильникова, С. В. Курышевой, В. М. Рябцева, А. Салаи, М. М. Юзбашева и др.

ЦЕЛЬЮ данной диссертационной работы является исследование и совершенствование статистической методологии оценки структурно-динамических сдвигов.

Для реализации указанной цели поставлены и решены следующие ЗАДАЧИ:

— определение структуры и структурных сдвигов как предмета статистического исследования;

— характеристика основных типов структур;

— содержательный анализ основных тенденций реструктуризации мировой и отечественной экономики;

— систематизация основных методов количественной оценки структурных сдвигов;

— исследование влияния структурных сдвигов на эффективность региональной экономики;

— практическое применение указанных методов для характеристики структурных изменений в экономике Российской Федерации и Самарской области.

Предмет исследования — статистическая методология анализа структурных сдвигов.

Объект диссертационного исследования является универсальным, так как данная методология применима для анализа изменения любой структуры (экономической, социальной и др.) — В то же время в настоящей диссертации с целью локализации объекта рассмотрены структурные сдвиги в экономике России и Самарской области.

Методологической и теоретической основой исследования послужили:

— методологические Положения Госкомстата РФ;

— труды ведущих отечественных и зарубежных авторов в области статистического исследования структурных сдвигов.

В работе использовались данные Государственного комитета Российской Федерации по статистике, Самарского областного комитета государственной статистики и др.

В диссертационном исследовании применялись различные методы современной статистической науки: теория обобщающих статистических показателей, индексный метод, проверка статистических гипотез с помощью критериев согласия и др.

Практическая реализация указанных методов была осуществлена с помощью пакета прикладных вычислительных программ (ППП) «Statistica v. 5.5» [9].

Научная новизна диссертационной работы состоит в усовершенствовании методики использования качественных показателей для анализа структурных сдвигов. Исследована возможность применения методов математической статистики для измерения интенсивности структурных изменений.

На защиту выносятся следующие элементы научной новизны:

— представлены классификация и декомпозиция структур;

— осуществлена систематизация методов структурно-динамического анализа с рассмотрением особенностей каждого метода;

— адаптированы к анализу структурных сдвигов критерии согласия между выборочным и гипотетическим распределениями;

— внесены предложения по совершенствованию методологии расчета показателей структурных сдвигов J1. С. Казинца.

Публикации. Основные положения диссертации представлены в 6 работах общим объёмом 1,3 печ. л., опубликованных в материалах всероссийских и международных конференций, в сборниках научных трудов.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, библиографического списка и приложений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В результате проведённого исследования получены следующие выводы.

1. Признано многообразие подходов к термину «структура». Учитывая специфику настоящего исследования, мы выделили приоритетность статистического подхода: структура — это совокупность элементов социально-экономических явлений, обладающих определённой устойчивостью внутригрупповых связей при сохранении основных свойств, характеризующих эту совокупность как целое.

Иными словами, структура есть состав изучаемого целого, выраженный в относительных величинах. Из этого следует, что для её характеристики используются относительные показатели, определяющие долю (или удельный вес) части в целой совокупности.

2. Многообразие структурируемых объектов и классификационных признаков является камнем преткновения для решения весьма важного вопроса о классификации структур. Кроме того, возникает вопрос ранжиро-ванности структур, то есть их приоритетности в анализе, например, изменений в экономике страны. В настоящее время наиболее значимой признана секторная классификация. Некоторые структуры (в частности, социальная) сейчас проходят период трансформации, когда прежние градации отмирают, а новые ещё не сформированы.

3. Изучение структурных сдвигов — одна из важнейших задач современной науки. В статистическом аспекте структурные сдвиги понимаются как изменение долей отдельных групп в совокупности. Методология статистического исследования изменений в структуре социально-экономических явлений универсальна и применяется на различных уровнях.

4. Сравнивая структурную динамику мирового хозяйства и хозяйства России за послевоенные годы, мы пришли к выводу, что между ними имеются как сходства, так и различия. Так, мировой и отечественной экономической системам свойственно движение в сторону постиндустриального общества, в котором доминирующий удельный вес в ВВП занимает сфера услуг.

В то же время характерная для развитых стран тенденция приоритетного развития наукоёмких, высокотехнологичных отраслей в Российской Федерации в настоящее время отсутствует. В нашей стране основное внимание сконцентрировано на сырьевых отраслях, что фактически ставит Россию в один ряд с развивающимися странами.

5. Для статистической оценки структурных сдвигов используется ряд методов, описанных в статистической литературе. Наиболее простым и распространённым является метод частных показателей — абсолютных приростов, темпов роста и прироста. На основе их расчёта можно сделать вывод, что структурные сдвиги суть следствие неравномерной интенсивности изменения объёма отдельных частей совокупности, то есть различий в темпах роста этих частей. Данные показатели весьма ограниченны в анализе структурных сдвигов, так как позволяют осветить изменение только отдельных частей совокупности и не дают обобщающей характеристики изменений во всей структуре.

6. Одним из первых предложил систему показателей структурных сдвигов Л. С. Казинец: линейный и квадратический коэффициенты абсолютных и относительных структурных сдвигов — представляющие собой модифицированные варианты классических показателей вариации. Они позволяют в ходе исследования решать достаточно большой спектр задач, как-то: сравнивать степень резкости структурных сдвигов за несколько периодов, характеризовать силу структурных различий по территориям и др. На основе оценки положительных и отрицательных сторон данных показателей мы сделали вывод, что наибольший интерес представляют коэффициенты относительных структурных сдвигов, так как именно они, будучи сводными показателями структурных сдвигов, вместе с тем оценивают равномерность изменения отдельных частей целого в динамике.

7. С учётом недостатков показателей J1. С. Казинца, мы предложили их модифицированный вариант. В отличие от рассмотренных коэффициентов, они имеют нормированный диапазон изменений: от 0 (тождественность структур) до 1 (полная противоположность структур).

8. В статистике используется также система обобщающих показателей структурных сдвигов, в разработке которой приняли участие К. Га-тев, А. Салаи, С. В. Курышева, В. М. Рябцев и др. Сравнительный анализ особенностей каждого индекса привёл к выводу, что наиболее удобным в статистическом исследовании является индекс проф. В. М. Рябцева (IR), одним из достоинств которого является наличие шкалы значений.

9. В попытках найти наиболее точный критерий оценки силы структурных сдвигов мы обратились к приёмам и методам математической статистики, в частности, к критериям согласия. Нами были рассмотрены возможности адаптации к анализу структурных сдвигов таких показателей, как критерии % К. Пирсона, В. И. Романовского, А. Н. Колмогорова. Адаптация их оказалась вполне возможнарезультаты расчётов показали идентичность результатам по ранее рассмотренным коэффициентам. Однако мы признаём, что данное направление статистического анализа ещё нуждается в теоретической доработке.

10. Методы корреляционно-регрессионного анализа нашли применение в исследовании влияния сдвигов в отраслевой структуре промышленности в регионах России на те или иные региональные показатели: ВРП (на душу населения), рентабельность промышленного производства, соотношение доходов и прожиточного минимума (индикатор уровня жизни). На основе построенных многофакторных моделей мы можем сделать общий вывод: приоритетное влияние на вариацию рассмотренных социально-экономических показателей оказывают изменения в доле продукции муко-мольно-крупяной промышленности и промышленности строительных материалов, причём эта зависимость носит обратный характер. Данное обстоятельство мы можем объяснить низкой доходностью и низкой рентабельностью указанных отраслей, вследствие чего в регионах с высоким удельным весом их продукции ниже уровень жизни и уровень рентабельности производства.

11. Проведённый анализ отраслевой структуры экономики Самарской области показал, что в структуре производства ВРП произошли небольшие изменения. Как и в целом по России, имело место снижение доли отраслей по производству товаров и, соответственно, рост доли отраслей, оказывающих услуги.

Заметные структурные сдвиги имели место в рамках производства промышленной продукции. В 1999 г. в Самарской области значительно возросла доля машиностроения и металлообработки, и, напротив, резко сократилась доля топливной промышленности, несмотря на то, что в 1995 г. эта отрасль была второй по значению в Самарской области.

Сравнение структур промышленного производства Самарской области и России показало существенный уровень различий между ними. Несомненно, основная причина этого кроется в специализации области, связанной с машиностроением. Наоборот, доля чёрной металлургии по России больше аналогичного показателя Самарской области более чем в 40 раз, лесной, деревообрабатывающей и целлюлозно-бумажной промышленности — в 16 раз.

12. Анализ инвестиционной структуры показал, что основные различия между Россией и Самарской областью наблюдаются по инвестициям в отрасль заготовок (в области их доля меньше общероссийского значения на 95%), в лесное хозяйство (на 80%) и в строительство (больше на 72%).

Такие результаты в целом характеризуют уровень развития соответствующих отраслей в Самарской области.

Если по России чётко видна доминирующая позиция топливной промышленности, которая является основным потребителем инвестиций (20,8% в общей структуре инвестиций), то в Самарской области имеются «три кита»: машиностроение, топливная промышленность и нефтехимия. В целом результаты сравнения отраслевой структуры инвестиций совпадают с результатами сравнения отраслевой структуры промышленной продукции.

13. В составе доходов населения Самарской области произошли весьма заметные структурные сдвиги по сравнению с Российской Федерацией. Эти различия проявились прежде всего в заметном сокращении доли доходов от собственности и официальной оплаты труда работников, которая в основном перешла в теневую сферу экономики региона.

В отличие от Самарской области, в Российской Федерации не было существенных сдвигов в структуре доходов. Кроме того, в структуре расходов по указанным территориям существенных различий также не наблюдалось.

Мы сделали вывод о более динамичном характере развития экономической и социальной сферы Самарской области в отличие от РФ, что связано с опережающими темпами роста предпринимательской деятельности в данном регионе.

14. Актуальной для переходной экономики является анализ структурных сдвигов в институциональной сфере. По численности предприятий в Самарской области лидирует частная форма собственности, однако по объёму промышленной продукции и численности работников на первый план выходят предприятия иных форм собственности — смешанной, иностранной, совместной. Для Российской Федерации характерны аналогичные изменения.

Несмотря на возрастание удельного веса инвестиций в частный сектор в Самарской области, он всё-равно является более пассивным по сравнению с общероссийскими показателями, а в некоторых аспектах уступает сектору государственному.

15. С помощью индексного метода мы провели анализ динамики среднего уровня показателя региональной затратной эффективности и выявили влияние на неё факторов. Наибольше влияние оказывает изменение в структуре промежуточного потребления по отраслям, в то время как сама указанная структура изменилась незначительно. Мы модем сделать вывод, что с 1995 г. стабильно возрастает доля наиболее эффективных отраслейопераций с недвижимостью, страхования, информационно-вычислительного обслуживания.