Статистический анализ валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации (Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный федеральные округа) (стр. 7 из 8)
Проверку значимости коэффициентов регрессии осуществим с помощью t – критерия Стьюдента; для этого сравним фактические значения t – критерия с табличным значением t – критерия. При вероятности ошибки а = 0,05 и степени свободы v = n-k-1= 39-2-1=36, k – число факторов в модели, n – число наблюдений, tтабл = 1,68. Получим
t1 факт = 7,14 > tтабл. = 1,68
t2 факт = -4,67 > tтабл. = 1,68
Значит, статистически значимым являются первый и второй факторы. В этом случае модель пригодна для принятия решений, но не прогнозов.
Таблица 14.6 Описательная статистика
| У | Х1 | Х2 | |
| Среднее | 840,3615 | 565930 | 113525,7 |
| Стандартная ошибка | 94,95183 | 138158 | 16492,55 |
| Медиана | 714,6 | 368307 | 92039,1 |
| Мода | #Н/Д | #Н/Д | #Н/Д |
| Стандартное отклонение | 592,974 | 862796 | 102996 |
| Дисперсия выборки | 351618,1 | 7,4E+11 | 1,06E+10 |
| Эксцесс | -0,914121 | 27,3251 | 22,87771 |
| Асимметричность | 0,480141 | 4,88112 | 4,36911 |
| Интервал | 2055,3 | 5385754 | 630416 |
| Минимум | 38,5 | 19490 | 37856,2 |
| Максимум | 2093,8 | 5405244 | 668272,2 |
| Сумма | 32774,1 | 2,2E+07 | 4427504 |
| Счет | 39 | 39 | 39 |
Средние значения признаков, включённых в модель У = 840,4%;
х1 = 565930 млрд.руб.; х2 = 113525,7 тыс.руб.
Стандартные ошибки коэффициентов регрессии Sao = 351618,1; Sa1 = 7,4; Sa2 = 1.06
Средние квадратические отклонения признаков σУ = 592,97%; σх1 = 862796 млрд.руб.; σх2 = 102996 тыс.руб.
Зная средние значения и средние квадратические отклонения признаков, рассчитаем коэффициенты вариации для оценки однородности исходных данных
Вариация факторов, включённых в модель не превышает допустимых значений (33-35%), а уровень рентабельности характеризуется вариацией 0,7%. В данном случаи необходимо проверить исходную информацию и исключить те значения, которые значительно отличаются от средних значений.
Разные единицы измерения делают несопоставимыми коэффициенты регрессии, когда возникает вопрос о сравнительной силе воздействия на результативный признак каждого из факторов чистой регрессии. Выразим их в стандартизированной форме в виде бета – коэффициентов и коэффициентов эластичности.
Каждый из β – коэффициентов показывает, на сколько средних квадратических отклонений изменится среднегодовая численность занятых в экономике, если соответствующий фактор изменится на своё среднее квадратическое отклонение.
При увеличении основных фондов на 1 среднее квадратическое отклонение среднегодовая численность занятых в экономике увеличится на 1,3% своего среднего квадратического отклонения; при увеличении валового регионального продукта на 1 своё квадратическое отклонение среднегодовая численность занятых в экономике снизится на 0,87 своего квадратического отклонения.
Каждый из коэффициентов эластичности показывает, на сколько процентов изменится в среднем среднегодовая численность занятых в экономике, если соответствующий фактор изменится на 1%.
При увеличении основных фондов на душу населения на 1% среднегодовая численность занятых в экономике увеличится на 0,6%; при увеличении валового регионального продукта на 1% среднегодовая численность занятых в экономике снижается на 0,67%.
В таблице 1.7 приведены расчётные значения среднегодовой численности занятых в экономике и отклонения фактических значений от расчётных. Расчётные значения получены путём подстановки значений факторов среднегодовой численности занятых в экономике в уравнение регрессии.
Если расчётное значение среднегодовой численности занятых в экономике превышает фактическое значение (остатки отрицательные), то есть резервы повышения среднегодовой численности занятых в экономике за счёт факторов включённых в модель, в противном случаи 9остатки положительные) отсутствуют резервы повышения среднегодовой численности занятых в экономике за счёт факторов, включённых в модель.
Таблица 14.7 Остатки
| Наблюдение | Предсказанное У | Остатки |
| 1 | -346,5332771 | 385,0332771 |
| 2 | 550,2069329 | -470,4069329 |
| 3 | 690,574439 | -605,674439 |
| 4 | 167,2487007 | -73,4487007 |
| 5 | 715,5607952 | -611,2607952 |
| 6 | 511,2190356 | -330,3190356 |
| 7 | 606,198028 | -362,098028 |
| 8 | -97,92013983 | 375,7201398 |
| 9 | 777,9102084 | -443,5102084 |
| 10 | 700,4655634 | -313,8655634 |
| 11 | 801,1335239 | -402,0335239 |
| 12 | 607,0256551 | -182,8256551 |
| 13 | 831,2316119 | -396,9316119 |
| 14 | 320,3533398 | 148,7466602 |
| 15 | 396,0356826 | 82,86431738 |
| 16 | 874,2950193 | -392,4950193 |
| 17 | 856,091577 | -258,591577 |
| 18 | 804,6609681 | -199,7609681 |
| 19 | 869,7702539 | -193,5702539 |
| 20 | 914,4024079 | -199,8024079 |
| 21 | 856,6993563 | -135,3993563 |
| 22 | 773,1824245 | -8,38242446 |
| 23 | 670,4381776 | 268,6618224 |
| 24 | 736,0029521 | 244,1970479 |
| 25 | 832,5893181 | 187,7106819 |
| 26 | 980,3488304 | 124,7511696 |
| 27 | 982,1744744 | 155,5255256 |
| 28 | 1081,638398 | 87,86160193 |
| 29 | 997,917685 | 223,782315 |
| 30 | 951,3697062 | 351,3302938 |
| 31 | 1189,29396 | 129,6060404 |
| 32 | 890,7347492 | 534,0652508 |
| 33 | 1241,618178 | 337,3818223 |
| 34 | 1226,563428 | 447,8365718 |
| 35 | 1091,772283 | 657,1277172 |
| 36 | 1261,626924 | 516,3730764 |
| 37 | 1229,902257 | 567,6977433 |
| 38 | 2545,203812 | -654,6038121 |
| 39 | 1685,092762 | 408,7072385 |
Так в регионах № 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 38 имеют резервы повышения среднегодовой численности занятых в экономике. Полученную модель используем для расчёта резервов роста среднегодовой численности занятых в экономике. Разделим хозяйства на две группы: первая – регионы, где среднегодовая численность занятых в экономике ниже, чем в среднем по совокупности, а вторая – регионы, где среднегодовая численность занятых в экономике выше, чем в среднем по совокупности. Заполним таблицу 1.8
Таблица 14.8 Расчёт резервов повышения среднегодовой численности занятых в экономике
| Фактор | Среднее значение фактора | Разность между группами | Коэффициент среднегодовой численности занятых в экономике | Влияние факторов на среднегодовую численность занятых в экономике | ||||
| 1 | 2 | по совокупности | 1 | 2 | 1 | 2 | ||
| А | 1 | 2 | 3 | 4=3-1 | 5=3-2 | 6 | 7=6*4 | 8=6*5 |
| Основные фонды на душу населения, млрд.руб. | 258644,7 | 1257322 | 565930 | 307285,3 | -691392 | 0,0001 | 30,7 | -69,1 |
| Валовой региональный продукт на душу населения, тыс.руб. | 67248,5 | 2183515,3 | 113525,7 | 46277,2 | -2069989,6 | 0,001 | 46,3 | -2070 |
| Среднегодовая численность занятых в экономике, тыс.чел. | 435 | 2846,2 | 840,36 | 405,36 | -2005,84 | х | 77 | -2139,1 |
Анализируя результаты таблицы 1.8 видим, что в 1 группе регионов есть резерв повышения среднегодовой численности занятых в экономике на 77% за счёт рассматриваемых факторов. Так, если основные фонды на душу населения 1 млрд.руб. увеличить с 258644,7 млрд.руб. до среднего по совокупности ( 565930 млрд.руб.), то среднегодовая численность занятых в экономике увеличится на 30,7%; при снижении валового регионального продукта с 1 тыс.руб. до 113525,7 тыс.руб. среднегодовая численность занятых в экономике увеличится на 46,3%.
Суммарный резерв повышения среднегодовой численности занятых в экономике составляет 77%. Во второй группе резерв повышения среднегодовой численности занятых в экономике за счёт рассматриваемых факторов исчерпан.
Заключение
В данной работе рассматривались основные цели и задачи валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации (Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный федеральные округа) и методы его расчета.
Валовой региональный продукт – обобщающий показатель экономической деятельности региона, характеризующий процесс производства товаров и услуг. Валовой региональный продукт рассчитывается в текущих основных и рыночных ценах («номинальный объём валового регионального продукта»), а также в сопоставимых ценах («реальный объём валового регионального продукта»). Валовой региональный продукт представляет собой вновь созданную стоимость товаров и услуг, произведённых на территории региона, и определяется как разница между выпуском и промежуточным потреблением. Показатель валового регионально продукта является по своему экономическому содержанию весьма близким к показателю валового внутреннего продукта. Однако между показателями валового внутреннего продукта (на федеральном уровне) и валового регионального продукта (на региональном уровне) есть существенная разница. Сумма валовых региональных продуктов по России не совпадает с валовым внутренним продуктом, поскольку не включает добавленную стоимость по нерыночным коллективным услугам (оборона, государственное управление), оказываемым государственными учреждениями обществу в целом. В настоящий момент подсчёт валового регионального продукта субъекта федерации занимает 28 месяцев.
В России расчет региональных показателей, основан на методологических принципах СНС. Обобщающим показателем развития регионов является валовой региональный продукт (ВРП). Этот показатель строится на основе единой методологии, разработанной в централизованном порядке в ФСГС. Результаты расчетов контролируются, утверждаются и в обобщенном виде публикуются ФСГС.
По своему экономическому содержанию ВРП примерно соответствует показателю ВВП, рассчитанному производственным методом на федеральном уровне. ВРП определяется как сумма добавленной стоимости единиц-резидентов данного региона. Резидентные единицы в данном случае определяются, исходя из тех же принципов, что и на федеральном уровне.