Теоретическая часть (методологические пояснения)

Валовой региональный продукт (ВРП) – базовый индикатор социально-экономического развития субъектов РФ, характеризующий результат производства товаров и услуг за определенный период. ВРП – определяется как совокупность валовой добавленной стоимости, произведенной всеми единицами-резидентами региональной экономики, плюс величина чистых налогов на продукты: ВВ-ПП+ЧН на продукты = ВРП

На национальном уровне ВРП соответствует валовому национальному продукту, который является одним из базовых показателей системы национальных счетов.

ВРП в основных ценах представляет собой сумму добавленных стоимостей в основных ценах по видам экономической деятельности. Основная цена - цена, получаемая производителем за единицу товара или услуги, без налогов на продукты, но включая субсидии на продукты.

      Переход к оценке ВРП в основных ценах обусловлен информационными проблемами при определении величины налогов на продукты. Схема обработки налоговой информации не позволяет учитывать налоги на продукты корректно, в соответствии с концепцией СНС как начисленные и подлежащие уплате в бюджет за отчетный период. Статистические органы располагают информацией о величине уплаченных в бюджет налогов за вычетом возмещений по налогу на добавленную стоимость, компенсирующих затраты предприятий по оплате НДС за сырье и материалы, использованные при производстве продукции, не облагаемой НДС (продукция с нулевой ставкой обложения по НДС, экспортная продукция). При этом в течение отчетного года могут быть возмещены налоги за предыдущие 2-3 года.

      Кроме того, предприятия, имеющие подразделения в двух и более регионах, уплачивают НДС по месту нахождения головной компании. Это существенно завышает величину ВРП в рыночных ценах, произведенного на территории местонахождения головной компании и одновременно занижает ВРП территорий, где расположены другие подразделения компании. Все это приводит к значительным искажениям объема и динамики ВРП в рыночных ценах по отдельным субъектам Федерации.

Для измерения экономического роста и характеристики инфляционных процессов, с целью отслеживания экономической конъюнктуру и краткосрочного прогнозирования макроэкономические показатели, выраженные в текущих ценах, необходимо перевести в постоянные, то есть измерить показатели в ценах года, принятого за базу сравнения. Это позволит элиминировать влияние цен, влияние которых может существенно искажать динамику реальных размеров экономических процессов.

Индексы физического объема ВВП (индексы количественных показателей) являются во всем мире наиболее важными показателями роста объема ВВП, колебаний экономической конъюнктуры. Для исчисления индексов физического объема ВВП и его компонентов показатели ВВП, первоначально оцененные в текущих ценах, также должны быть переведены в постоянные цены, в качестве которых обычно используются текущие цены периода, принятого за базу сравнения.

Теория расчетов показателей СНС в постоянных ценах рекомендует изменять базисный год, то есть сохранять постоянные цены в течение пяти лет. Для исчисления индекса физического объема ВВП за период, превышающий пять лет, в течение которого действуют другие постоянные цены используют метод цепных подстановок. Этот метод предполагает, что ВВП за год, когда происходит переход к новым постоянным ценам, оценен в двух видах постоянных цен: в старых и новых.

Метод экстраполяции предполагает исчисление показателей в постоянных ценах путем умножения стоимости в текущих ценах в базисном периоде на индекс физического объема, выражающий отношение физического объема в текущем периоде в цена базисного периода к физическому объему в базисном периоде:

Этот метод применяется, когда индексы цен менее точны, чем индексы физического объема, или когда индексы цен вообще невозможно исчислить. Например, невозможно исчислить индексы цен в отношении стоимости нерыночных услуг, в этом случае в качестве индекса физического объема используется индекс изменения численности занятых в соответствующих учреждениях государственного управления, оказывающих не рыночные услуги.

Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД) входит в состав Единой системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации (ЕСКК) Российской Федерации. ОКВЭД построен на основе гармонизации с официальной версией на русском языке Статистической классификации видов экономической деятельности в Европейском экономическом сообществе (далее - КДЕС Ред. 1) - Statistical classification of economic activities in the European Community (NACE Rev. 1) путем сохранения в ОКВЭД из КДЕС Ред. 1 кодов (до четырех знаков включительно) и наименований соответствующих позиций без изменения объемов понятий. Особенности, отражающие потребности российской экономики по детализации видов деятельности, учитываются в группировках ОКВЭД с пяти- и шестизначными кодами. ОКВЭД предназначен для классификации и кодирования видов экономической деятельности и информации о них.

Инвестиции в основной капитал - совокупность затрат, направленных на создание и воспроизводство основных средств (новое строительство, расширение, а также реконструкция и модернизация объектов, которые приводят к увеличению первоначальной стоимости объектов, приобретение машин, оборудования, транспортных средств, затраты на формирование основного стада, выращивание многолетних насаждений и т.д.). Начиная с 2001 г. инвестиции в основной капитал учитываются без налога на добавленную стоимость. Индекс физического объема инвестиций в основной капитал рассчитан в сопоставимых ценах.

Структура – это внутреннее строение множества, характеризуется с помощью относительных величин структуры, другими словами, удельного веса (доли) отдельных элементов в общей численности совокупности.

Статистический анализ структуры – проводится в двух направлениях: определение неравномерности распределения единиц совокупности по отдельным группам и оценка изменений в структуре.

Для оценки неравномерности распределения единиц совокупности по отдельным группам в статистике используют различные коэффициенты неравномерности распределения и показатели концентрации.

Коэффициент неравномерности распределения (предложен проф. С.В.Курышевой)²:

– число выделенных групп; - число доминантных (преобладающих) групп, в которых сосредоточено 60 и более процентов единиц совокупности; - удельный вес группы в общем объеме совокупности; - «теоретический» удельный вес при условии равномерно распределения единиц совокупности по группам

Коэффициент неравномерности распределения изменяется в пределах от 0 до 1. Равенство нулю свидетельствует о равномерном распределении, то есть о равной наполненности отдельных групп. Чем ближе значение коэффициента неравномерности к 1, тем более неравномерно распределение единиц по группам.

Уровень концентрации распределения можно оценить с помощью коэффициента концентрации:

Значение коэффициента концентрации находится в пределах от 0 до 1. Чем ближе значение к 1, тем выше концентрация единиц в одной или нескольких группах. Равенство нулю означает отсутствие концентрации и абсолютно равномерное распределение по группам.

Для анализа изменения структуры совокупности в динамике используют обобщающие показатели структурных сдвигов:

1. интегральный коэффициент структурных сдвигов К. Гатева:

– число выделяемых элементов (групп) в совокупности; - удельные веса отдельных элементов совокупности в отчетном и базисном периодах, %.

Коэффициент К. Гатева изменяется в пределах от 0 до 1, чем ближе к 1, тем сильнее изменение структуры.

2. линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов

,

модуль необходим для того, чтобы избежать взаимопогашения различных по знаку отклонений.

3. квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов:

Линейный и квадратический коэффициенты абсолютных структурных сдвигов показывают, на сколько процентных пунктов в среднем отклоняются друг от друга сравниваемые удельные веса. При отсутствии сдвигов в структуре совокупности эти показатели равны 0. Верхней границы изменения коэффициенты не имеют, то есть чем выше значения коэффициентов, тем больше изменения в структуре. Использование квадратического коэффициента предпочтительнее, так как он более чувствителен к слабым колебаниям структуры.

3. индекс различий

- удельные веса отдельных элементов совокупности в отчетном и базисном периодах, выраженные в долях.

Максимальная сумма модулей изменения долей может быть равна 2. Это возможно в ситуации, когда в одном периоде вся совокупность была сосредоточена в одной группе, а в следующем периоде в другой группе. Поэтому теоретически индекс различий может иметь верхнюю границу равную 1, но в действительности он всегда меньше 1. если изменений в структуре не происходило, то индекс различий будет равен 0. Чем ближе значение к 1, тем более существенны изменения структуры. Таким образом, .

Коэффициент опережения показывает во сколько раз один ряд динамики растет (уменьшается) быстрее другого, и определяется сопоставление коэффициентов роста (темпов прироста) двух рядов:

С помощью коэффициента эластичности можно оценить на сколько процентов изменится результативный признак при увеличении факторного на 1%.

Для определения степени тесноты парной линейной зависимости служит линейный коэффициент корреляции , при любой форме зависимости (линейной или криволинейной) рассчитывается эмпирическое корреляционное отношение . Формулы для расчета этих показателей в случае не сгруппированных данных имеют вид:

или или

- отклонения вариантов признака-фактора от их средней величины

- отклонения вариантов значений результативного признака от их средней величины

- число единиц в совокупности

- среднее квадратическое отклонение соответственно признака-фактора и результативного признака.

- межгрупповая дисперсия результативного признака, вызванная влиянием признака-фактора.

Линейный коэффициент корреляции может принимать значения в пределах от -1 до +1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь. Знак при этом указывает на направление связи: «+» - говорит о прямой связи, «-» об обратной. Эмпирическое корреляционное отношение изменяется в пределах от 0 до1, чем ближе значение к 1, тем теснее связь, направление связи он не показывает, но его можно установить по данным групповой таблицы.

Оценка существенности линейного коэффициента корреляции при большом объеме выборки проводится с использованием отношения коэффициента корреляции к его средней квадратической ошибке :

, где

если это отношение окажется больше значения t- критерия Стьюдента, определяемого по приложению 6 при числе степеней свободы и с вероятностью , то следует говорить о существенности коэффициента корреляции при уровне значимости 0,01 или 0,05.