Razlozi za pad bruto regionalnog proizvoda. Osnovno istraživanje
Opće karakteristike stanovništva. Ekonomska i statistička analiza razine i čimbenika proizvodnje bruto regionalnog proizvoda (GRP) u tipičnim skupinama regija. Analiza odnosa proizvodnih i faktorskih karakteristika, metoda analize indeksa.
Pošaljite svoje dobro djelo u bazu znanja je jednostavno. Upotrijebite donji obrazac
Studenti, diplomirani studenti, mladi znanstvenici koji koriste bazu znanja u svojim studijama i radu bit će vam vrlo zahvalni.
Objavljeno http://www.allbest.ru/
Tečajni rad
Na temu: „Ekonomsko-statistička analiza proizvodnje BDP-a u skupini regija“
Plan
Uvod
Poglavlje 1. Raspodjela tipičnih skupina poduzeća
1.1 opće karakteristike skupina
1.2 Analitičko grupiranje
Poglavlje 2. Ekonomska i statistička analiza razine i faktora proizvodnje BDP-a u tipičnim skupinama regija
2.1 analiza proizvodnje BDP-a u tipičnim skupinama
2.2 analiza proizvodnih resursa u tipičnim skupinama
2.3 Analiza proizvodnje BDP-a u tipičnim skupinama regija
Poglavlje 3. Analiza odnosa proizvodnih i faktorskih karakteristika
3.1 Kombinirano grupiranje
3.2. Korelacijska analiza
Zaključak
Popis korištenih izvora
primjena
Uvod
Glavna svrha ovog kolegija je provođenje statističke analize društvenih i ekonomskih pojava i procesa bruto regionalnog proizvoda centralnog, južnog i volgarskog federalnog okruga.
Socio-ekonomska statistika je društvena znanost i posebna grana praktične djelatnosti.
Središnji makroekonomski pokazatelj je bruto regionalni proizvod. To je najopćenitiji pokazatelj ekonomske aktivnosti i dobrobiti regija.
Bruto regionalni proizvod - opći pokazatelj ekonomske aktivnosti u regiji, koji karakterizira proces proizvodnje dobara i usluga. Bruto regionalni proizvod izračunava se u trenutnim osnovnim i tržišnim cijenama („nominalni volumen bruto regionalnog proizvoda“), kao i u usporedivim cijenama („stvarni volumen bruto regionalnog proizvoda“). Bruto regionalni proizvod je novostvorena vrijednost dobara i usluga proizvedenih u regiji, a definira se kao razlika između proizvodnje i intermedijarne potrošnje. Pokazatelj bruto regionalnog proizvoda je po svom ekonomskom sadržaju vrlo blizu pokazatelju bruto domaćeg proizvoda. Međutim, postoji značajna razlika između bruto domaćeg proizvoda (na saveznoj razini) i bruto regionalnog proizvoda (na regionalnoj razini). Količina bruto regionalnih proizvoda za Rusiju ne podudara se s bruto domaćim proizvodom, jer ne uključuje dodanu vrijednost netržišnih kolektivnih usluga (obrana, javna uprava) koje javne institucije pružaju društvu u cjelini. Trenutno, za izračun bruto regionalnog proizvoda subjekta Federacije potrebno je 28 mjeseci.
Cilj ovog tečaja je provođenje statističke analize bruto regionalnog proizvoda za skupinu regija.
Poglavlje 1. Identifikacija tipičnih skupina poduzeća
1.1 Opće karakteristike stanovništva
Bruto regionalni proizvod - opći pokazatelj ekonomske aktivnosti u regiji, koji karakterizira proces proizvodnje dobara i usluga.
Specifičnosti ruskih uvjeta, ogromna uloga teritorijalnog faktora u razvoju društveno-ekonomskih procesa, dosljedna politika jačanja federalizma u ruskoj državnosti zahtijevaju izgradnju razvijenog sustava statističkih pokazatelja na regionalnoj razini koji udovoljavaju zahtjevima tržišne ekonomije. Pokazatelji sustava koji karakteriziraju razvoj regija trebali bi biti metodološki uporedivi i u skladu s odgovarajućim pokazateljima na makro razini.
U Rusiji se izračunavanje regionalnih pokazatelja temelji na metodološkim principima SNP-a. Opći pokazatelj regionalnog razvoja je bruto regionalni proizvod (GRP). Ovaj je pokazatelj izgrađen na temelju jedinstvene metodologije razvijene na centralizirani način u FSGS-u. Rezultate izračuna nadgleda, odobrava i objavljuje u općenitom obliku FSGS.
Promatrati međugodišnju dinamiku razvoja gospodarstva regije, stopa promjene u količini proizvodnje osnovnih sektora gospodarstva (industrija, poljoprivreda, građevinarstvo, maloprodaja i ugostiteljstvo, transport), koji u strukturi proizvodnje regija čine od 60% do 80%.
Karakteristike ispitivanih regija.
Južni savezni okrug je na prvom mjestu u Rusiji po proizvodnji mineralnih voda, na drugom i trećem mjestu u proizvodnji volfram i cementnih sirovina. U rudarstvu ugljena (Donbass), distrikt je na trećem mjestu nakon sibirskih i dalekoistočnih regija. Ali glavni izgledi ekonomski razvoj Regija je povezana s vađenjem i proizvodnjom „crnog zlata“.
Rezerve nafte na dubinama od 5 do 6 kilometara procjenjuju se na 5 milijardi tona standardnog goriva. Bušenje prve istraživačke bušotine na kaspijskoj polici odmah je potvrdilo ozbiljan potencijal „goriva“ ovog odsjeka. Međutim, svi projekti zahtijevaju mnogo novca oko 15-20 milijardi dolara. Rezerve nafte koncentrirane su uglavnom u Volgogradskoj i Astrakhanskoj regiji, Krasnodaru.
Južni savezni okrug jedan je od najsiromašnijih šumski resursi područja Ruska Federacija, Jedinstveni su rekreacijski resursi federalni okrug. Blaga klima, obilje mineralnih izvora i ljekovitog blata, tople morske vode stvaraju najbogatije mogućnosti liječenja i opuštanja. Planinske regije sa svojim jedinstvenim krajolicima imaju sve potrebne uvjete za razvoj planinarstva i turizma, organizaciju skijališta od međunarodnog značaja.
Središnja regija odlikuje se vrlo povoljnim ekonomskim i geografskim položajem, koja se nalazi u središtu europskog dijela Rusije, na raskrižju najvažnijih
Gospodarski kompleks Središnje regije karakterizira složena kombinacija materijalnog i neproizvodnog sektora. Temelj regionalne ekonomske specijalizacije je inženjerstvo, kemijska, laka industrija, uzgoj lana, uzgoj krumpira i uzgoj mlijeka i govedine.
Dominantna pozicija u strukturi industrije regije je strojogradnja, posebno visokotehnološka, \u200b\u200bza potrebe kvalificiranog osoblja.
Područje se odlikuje prometnim inženjerstvom. Istaknuto mjesto zauzima i proizvodnja opreme za laganu, kemijsku, energetsku i ostale industrije.
Kemijska industrija regije specijalizirana je za proizvodnju plastike, kemijskih vlakana, sintetičke gume i guma, mineralnih gnojiva, lakova, boja, deterdženata itd.
Laka je industrija najstarija u regiji i najveća u državi. Posebno se izdvajaju tekstilna proizvodnja: pamuk (Ivanovo, Moskva, Tver itd.), Lan (Kostroma, Nerekhta, Vyazma, itd.), Svila (Moskva, Tver, Naro-Fominsk), vuna (Moskva, Klintsy itd.). Također su razvijene industrije šivanja, pletenja, kože i obuće, krzna, tiskara.
Gorivno-energetski kompleks izdvaja se iz uslužne industrije regije, posebno u proizvodnji električne energije (Kostroma, Konakovskaya, Ryazanski državni elektrani i nuklearne elektrane - Smolenskaya, Kalininskaya). Proizvodnja smeđeg ugljena u slivu Moskovske regije naglo se smanjila. Poduzeća željeza i čelika (Tula, Elektrostal, Moskva) samo djelomično zadovoljavaju metalne potrebe regije.
Vodeća vrsta poljoprivrede u regiji je prigradska, s pretežom proizvodnjom povrća, krumpira, mlijeka i mesa. U sjevernim područjima regije mljekarstvo je od komercijalnog značaja. Uzgoj žitarica (sivi kruh, proljetna pšenica, heljda) ima pomoćnu vrijednost. Smolensk, Kostroma i Tver specijalizirani su za uzgoj lana. Razvita je uzgoj svinja i peradi.
Istaknuta je visoka razina razvijenosti i ogromna razina prijevoza transportni kompleks okrug. Postoji vrlo gusta mreža željeznica, automobila i cjevovoda. Uloga unutarnjeg vodnog i zračnog prometa je velika.
Volga Federalni okrug. Ozbiljan nedostatak je nedostatak pristupa moru. Od minerala izdvajaju se najveće rezerve kalijeve soli u zemlji (Solikamsk-Bereznyaki), nafta i obojeni metali. U šumsko-stepskoj traci - veliki trakti s plodnim crnozemnim tlima.
Strojarska i metaloprerađivačka industrija najveća je grana industrijske specijalizacije Volga Federalnog distrikta. Ovo je glavno područje prometnog inženjerstva u Rusiji. Najrazvijenija zrakoplovna industrija, a u njoj proizvodnja vojno-industrijskog kompleksa. Glavna poduzeća ove industrije nalaze se u Samara, Kazan, Nižni Novgorod, Saratov, Ufa, Kumertau, Perm i Votkinsk. A njihovi brojni saveznici raštrkani su po cijelom okrugu.
Od posebnog je značaja proizvodnja opreme za industriju za preradu nafte i plina i organsku kemiju. Položaj ovih industrija uvelike je blizu najvećih gradova okruga i regionalnih središta (Samara, Kazan, Nižnji Novgorod, Ufa, Perm, Saratov).
Naftna industrija. Sve do kraja 70-ih. VFD je bilo glavno područje za proizvodnju nafte u Rusiji.
Danas se, u vezi s velikim razvojem naftnih resursa regije Tjumen, preselio na drugo mjesto u zemlji po ukupnoj proizvodnji nafte. Proizvodnja nafte uglavnom se odvija na teritorijama republika Tatarstan i Baškirija, au znatno manjem obimu u Kuibiševu, Orenburgu i Permskom teritoriju.
Grupirajte regije prema zajedničkim značajkama. Grupiranje je podjela proučenog društvenog fenomena u jedinstvene kvalitativne skupine prema nizu bitnih značajki.
Tablica 1.1. Opće karakteristike stanovništva
Broj domaćinstava |
Naziv područja |
Bruto regionalni proizvod po 1 zaposlenom, tisuću rubalja |
Prosječna mjesečna plaća, rub |
Omjer kapitala, tisuća rubalja |
Razina zaposlenosti |
Visoko i srednje obrazovanje,% |
|
Tula |
|||||||
Bryansk |
|||||||
Moskva |
|||||||
Vladimirskaja |
|||||||
Ivanovo |
|||||||
Kaluga |
|||||||
Kostroma |
|||||||
Oryol |
|||||||
Ryazan |
|||||||
Smolenskaya |
|||||||
Tverskaya |
|||||||
Moskva |
|||||||
Jaroslavska |
|||||||
Republika Adygea |
|||||||
Republika Kalmykia |
|||||||
Krasnodarska regija |
|||||||
Astraganski |
|||||||
Volgograd |
|||||||
Rostov |
|||||||
Kirovskaja |
|||||||
Nižnji Novgorod |
|||||||
Orenburg |
|||||||
Penza |
|||||||
Permska regija |
|||||||
Krilati plod |
Bruto regionalni proizvod po zaposlenom, tisuću rubalja izračunava se kao omjer pokazatelja bruto regionalnog proizvoda, milijuna rubalja. broj zaposlenih u gospodarstvu, tisuće ljudi:
GRP na 1 zanimanju \u003d GRP / H
Bruto regionalni proizvod (GRP) - općeniti pokazatelj ekonomske aktivnosti regije, koji karakterizira proizvodni proces robe i usluge.
Omjer kapitala i rada izračunava se kao omjer stalnih sredstava u gospodarstvu, milijuna rubalja. broju ljudi zaposlenih u gospodarstvu, tisuću ljudi:
Omjer kapitala - trošak stalnih sredstava koji pada na jednog zaposlenog.
Stopa zaposlenosti izračunava se kao omjer broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu, tisuća ljudi. ekonomski aktivnom stanovništvu, tisuću ljudi:
Taj koeficijent pokazuje ovisnost zaposlenosti o demografskim čimbenicima, tj. od nataliteta, smrtnosti i rasta stanovništva. Taj koeficijent daje jednu od karakteristika dobrobiti društva.
Udio visokog i srednjeg obrazovanja izračunava se kao omjer broja visokog i srednjeg obrazovanja prema broju ljudi zaposlenih u gospodarstvu, tisuća ljudi
HIGH + Chred / H * 100%
Na temelju tablice možemo zaključiti: bruto regionalni proizvod po 1 zaposlenom u gospodarstvu varira od 491,1 do 209,5 tisuća. rubalja, najviše stope zabilježene su u južnom i Volga saveznom okrugu, što je povezano s aktivnom proizvodnjom nafte u tim regijama. Visok omjer kapitala i rada u Vladimiru, Penzi, Volgogradskoj regiji, Republici Kalmykia pokazuje tehničku opremljenost osoblja poduzeća, visoke prosječne godišnje troškove nekretnina po radniku. nizak omjer kapitala u regijama Oryol, Smolensk i Yaroslavl mogu značiti zaostajanje poduzeća u korištenju naprednih tehnologija zasnovanih na uvođenju nove tehnologije, što u konačnici može dovesti do gubitka konkurentnosti. Visoka stopa zaposlenosti u svim proučavanim regijama ukazuje na visoku razinu socijalne skrbi. Udio obrazovanog stanovništva ni na koji način nije povezan s razinom prosječne plaće, što ukazuje na potražnju ne samo stručnjaka, već i radnika bez posebnog obrazovanja. Najviši plaća 17.438,3 RUR zabilježeno u regiji Volgograd, a najmanji udio obrazovanog stanovništva je 2,4 u moskovskoj regiji.
1.2 Analitičko grupiranje
Za označavanje tipičnih skupina iz karakteristika prikazanih u tablici 1 potrebno je odabrati najznačajniju. Većina karakteristika karakterizira uvjete proizvodnje, a o rezultatima aktivnosti može se prosuditi pokazatelj bruto regionalne proizvodnje proizvoda. Međutim, izravna podjela regija na skupine na toj osnovi može dovesti do mješavine različitih vrsta, jer se, na primjer, može dobiti velik obujam bruto proizvoda, kako zbog velikog broja stanovništva i drugih resursa s lošom uporabom, tako i kroz učinkovito korištenje relativno malih resursa. Kako apsolutni pokazatelji bruto proizvoda nisu usporedivi, preporučljivo je koristiti relativni pokazatelj - GRP po zaposlenom u gospodarstvu. Vrijednost ove osobine, dobivena dijeljenjem bruto regionalnog proizvoda, u milijunima rubalja broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu, tisuće ljudi
Grupiranje bi trebalo započeti proučavanjem prirode promjena karakteristika grupiranja, za to bi trebalo konstruirati rangirani niz raspodjele regija po bruto regionalnom proizvodu (GRP) po 1 zaposlenom u gospodarstvu (tablica 2) i prikazati ga kao Ogiva Galton (sl. 1).
Tablica 1.2. - Rangirani niz raspodjele farmi po GRP-u po 1 zaposlenom u gospodarstvu
GRP po 1 zaposlenom u gospodarstvu, tisuća rubalja |
||
Slika 1.1 - Ogiva raspodjela farmi po GRP-u po 1 zaposlenom u gospodarstvu
U analizi rangirane serije procjenjuje se intenzitet promjene vrijednosti atributa grupiranja iz jedne jedinice stanovništva u drugu. Iz tablice 1.2 vidi se da postoje nagle promjene i veliko odvajanje broja jedinica od cjelokupne populacije. Mogu se vidjeti razlike između regija, jer one krajnje dosežu dvostruku vrijednost. Ali znak u seriji mijenja se postupno, glatko, nema oštrih odstupanja. i nemoguće je istaknuti skupine
U nedostatku visokokvalitetnih prijelaza u rangiranom retku konstruira se intervalni razdjelni red. Da bismo ga izgradili, stanovništvo dijelimo na 6 skupina (K \u003d 6). Da bismo odredili granice intervala, pronalazimo korak intervala (h) po formuli:
h \u003d x max -x min / K \u003d 491.1-209.5 / 6 \u003d 47 tisuća. trljati,
gdje je x max maksimalna vrijednost znaka u rangiranom retku, x min je minimalna vrijednost znaka u rangiranom retku.
Tablica 1.3. - Interni varijacijski nizi raspodjele regija po GRP-u po 1 zaposlenom u gospodarstvu
Intervalne granice |
Broj gospodarstava u intervalima |
||
11(2,13,8,19.10,22,9,11,14,17,25) |
|||
7(1,24,7,6,4,5,16) |
|||
Slika 1.2 - Histogram raspodjele regija po bruto regionalnom proizvodu po 1 zaposlenom u gospodarstvu
Kao što se može vidjeti iz tablice 1.3 i slike 1.2, raspodjela regija po skupinama je neujednačena. Prevladavaju regije s veličinom GRP-a po 1 zaposlenom od 209,5 do 303,3 tisuće. trljati. Grupe s višim GRP-om su malobrojne. Potrebno ih je kombinirati.
Tablica 1.4. I Srednje analitičko grupiranje
GRP grupe po 1 zaposlenom u gospodarstvu, tisuća rubalja |
Broj domaćinstava |
Prosječna mjesečna plaća, rub |
Omjer kapitala, tisuće trljati |
Razina zaposlenosti |
Visoko i srednje obrazovanje |
|
prosječan |
Da bismo procijenili kvalitativne karakteristike skupina, uspoređujemo ih međusobno prema dobivenim pokazateljima. Prva skupina, koja je poprilično velika, značajno se razlikuje od svih ostalih po stupnju obrazovanja stanovništva, ovdje mnogostruko prelazi razinu obrazovanja u drugim skupinama. Ostali pokazatelji: prosječna mjesečna plaća, stopa zaposlenosti, omjer kapitala i rada manji je nego u ostalim skupinama. Stoga ga treba izdvojiti kao najnižu skupinu u pogledu produktivnosti i učinkovitosti. Grupe 4,5,6 s višom prosječnom mjesečnom plaćom, većim omjerom kapitala i rada i velikim koeficijentom zaposlenosti malo je. Preporučljivo je te skupine kombinirati u najvišu tipičnu, najproduktivniju i najučinkovitiju grupu. Grupe 2 i 3 zauzimaju međuprostorni položaj između najnižih i najviših tipičnih skupina u gotovo svim pokazateljima; njihove su karakteristike bliske jedna drugoj. Treba ih kombinirati u srednju tipičnu skupinu.
Nadalje, da bi se okarakterizirale tri istaknute tipične skupine, potrebno je izračunati prosječne pokazatelje za svaku od njih.
2. Poglavlje. Ekonomska i statistička analiza razine i faktora proizvodnje BPP u tipičnim skupinama regija
2.1 Analizaproizvodnja GRP-a u tipičnim skupinama
Dostupni podaci prema regijama: GRP po zaposlenom, omjer kapitala i rada, stopa zaposlenosti i stanovništva, stopa nezaposlenosti, prosječna mjesečna plaća Izračunavamo prosjek tih pokazatelja i analiziramo ih u tipičnim skupinama.
Tablica 2.1. Razina i faktori proizvodnje GRP-a
pokazatelji |
Tipične skupine |
prosječan |
|||
Broj regija |
11(2,13,8,19,10,22,9,11,14,17,25) |
8(1,24,7,6,4,5,16,20) |
6(12,3,23,21,18,15) |
||
Proizvodnja GRP-a po 1 zaposlenom u gospodarstvu, tisuća rubalja |
|||||
Omjer kapitala, tisuća rubalja |
|||||
Koeficijent ekonomske aktivnosti stanovništva |
|||||
Razina zaposlenosti,% |
|||||
Stopa nezaposlenosti u% |
|||||
Prosječna mjesečna plaća, rub |
Koeficijent ekonomske aktivnosti izračunava se formulom:
Kak.akt \u003d Chak. Zakon / H
gdje je ček. čin-broj ekonomski aktivnog stanovništva, H-stanovništva.
Prema tablici 2.1., Vidi se da je prosječno BDP po zaposlenom u gospodarstvu u višoj skupini veći za 402,1-226,4 \u003d 175,7 tisuća. rubalja ili 175,7 / 226,4 * 100% \u003d 77,6%, dok je omjer kapital-rad veći za 1131,0-771,3 \u003d 359,7 tisuća rubalja, prosječna mjesečna plaća veća je za 16529,2- 12633,6 \u003d 3895,6 rubalja. Stopa nezaposlenosti u gornjoj skupini niža je za 2,5%, a stopa zaposlenosti 4,5% viša nego u nižoj skupini. Te razlike u proizvodnim rezultatima i situaciji na tržištu rada nastaju zbog utjecaja kompleksa čimbenika, ekonomskih i prirodnih. Može se zaključiti da se u regijama koje pripadaju najvišoj skupini provodi intenzivna proizvodnja, unatoč prosječnom koeficijentu ekonomski aktivnog stanovništva od 0,53. Pokazatelji srednje skupine koji zauzimaju srednji položaj bliži su nižoj skupini nego najvišoj. Najviša skupina se najviše razlikuje od najniže u smislu proizvodnje BDP-a po 1 zaposlenom u gospodarstvu, gotovo 2 puta, a omjeru kapitala i rada za 359,7 tisuća. rubalja .. Prema tome, visoki rezultati najviše tipične skupine postignuti su kako zbog veće upotrebe radnih resursa, tako i zbog boljeg naoružanja osnovnih proizvodnih sredstava, što je osiguralo visoku proizvodnju bruto proizvodnje i povećanje životnog standarda stanovništva, o čemu svjedoči visoka stopa zaposlenosti.
2.2 analiza proizvodnih resursa u tipičnim skupinama
Glavna proizvodna sredstva su materijalna i tehnička osnova društvene proizvodnje. Proizvodni kapacitet poduzeća i razina tehničke opremljenosti rada ovise o njihovoj obujmu. Akumulacija osnovnih sredstava i povećanje tehničke opremljenosti rada obogaćuju proces rada, daju radu kreativan karakter i povećavaju kulturnu i tehničku razinu društva.
S pojavom tržišnog gospodarstva, dugotrajna imovina glavni je preduvjet za daljnji gospodarski rast zbog svih faktora intenziviranja proizvodnje.
Ekonomska i statistička analiza osnovnih sredstava usmjerena je na proučavanje promjena u njihovom obujmu, sastavu vrsta i strukturi za pojedine sektore i vrste proizvoda, regije i vrste poduzeća.
Tablica 2.2. - Struktura osnovnih sredstava prema djelatnostima i vrsti gospodarske aktivnosti
pokazatelji |
Tipične skupine |
prosječan |
|||
Specifična težina%,%: |
|||||
poljoprivreda |
|||||
ekstraktivne industrije |
|||||
Prerađivačke industrije |
|||||
Proizvodnja i distribucija energije, plina i vode |
|||||
zgrada |
|||||
prometne veze |
|||||
druge industrije |
|||||
Ukupno OF milijuna rubalja |
Nakon analize ove tablice, možete vidjeti da su regije više skupine imaju veliku prednost u odnosu na regije najniža skupina u pogledu opskrbljenosti osnovnom proizvodnom imovinom (za 5524991 milijuna rubalja). Kao što se može vidjeti u sastavu prevladavajućeg OF prometnih veza, njihova specifična težina u svim skupinama prosječno je 28,9%, najmanji udio čine fondovi građevinskih radova koji se odnose na izgradnju i poljoprivreda , u sve tri tipične skupine blizu je prosjeka - 1,3% i 5,4%, respektivno , RP cijena ekstraktivne industrije više skupine dosežu 9%, što je 9 puta više od pokazatelja niže skupine, a prerađivačka industrija u nižoj skupini iznosila je 5,8% u usporedbi s najvišom -14%. To se može dogoditi zbog okolišnih uvjeta. pruža mogućnost za razvoj rudarske industrije. Proizvodnja i distribucija energije, plina i vode bliski su proporciji s gornjim i donjim skupinama - 6,6% i 5,2%, a značajno se razlikuju u srednjoj skupini - 10,3%. Preostali pokazatelji srednje skupine blizu su prosječne žlice posta. Najveći udio, u prosjeku 42,6%, imaju javni fondovi ostalih industrija. To može biti: trgovina, ugostiteljstvo, auto posao komunikacije, turizam, visoke tehnologije itd.
Analizirajmo pokazatelje radnih resursa.
Tablica 2.3 - Pokazatelji strukture zaposlenih u gospodarstvu po djelatnostima
Prema tablici 2.3, udio zaposlenih u tri prikazana sektora ne razlikuje se mnogo u tipičnim skupinama. Dakle, pokazatelji zaposlenih u poljoprivredi u svim skupinama su blizu prosjeka od 50,3%. Udio zaposlenih u građevinarstvu u višoj skupini premašuje brojku u najnižoj, iznosi 28%, a u nižoj - 22%, promet i veze u višoj skupini zauzimaju 25,9%, u nižoj 22%. Pokazatelji u srednjoj skupini stabilno su slični prosjeku. Viši pokazatelji u višoj skupini mogu biti posljedica i velikog broja radnih mjesta i radno intenzivnije vrste proizvodnje u ovim regijama.
Analizirajmo strukturu ljudi zaposlenih u gospodarstvu prema vlasništvu.
bruto regionalna proizvodnja proizvoda
Tablica 2.4. - struktura zaposlenih u gospodarstvu prema vlasništvu,%
Tablica 2.4 pokazuje da većina ljudi zaposlenih u gospodarstvu radi u privatnim poduzećima, a u svim skupinama regija situacija je ista. U najvišoj tipičnoj skupini privatna poduzeća zapošljavaju 69% zaposlenog stanovništva, dok državna i općinska poduzeća čine 16% i 15%. Otprilike ista situacija razvija se u regijama srednje i niže skupine. Ovo ukazuje da je trećina stanovništva zaposlena u državnim i općinskim poduzećima i da joj je osigurana stabilna zarada.
Tablica 2.5 - pokazatelji kvalitete rada
Analizirajući pokazatelje kvalitete radne snage zaposlene u gospodarstvu, možemo reći da otprilike isti broj posto zauzimaju ljudi sa srednjim stručnim obrazovanjem i visokim obrazovanjem, što je u prosjeku 26%, broj ljudi s visokim obrazovanjem je 0,5% više, s prosječnom dobi od 38 godina ,5 godina.
Pokazatelji stanja dugotrajne imovine uključuju koeficijente amortizacije, obnovu i dotrajala sredstva.
Tablica 2.6 - Pokazatelji dugotrajne imovine
Koeficijent obnove dugotrajne imovine.
Prikazuje stupanj ažuriranja osnovnih sredstava:
DO oko \u003d F novi / Ž protiv ,
gdje DO oko - koeficijent obnove dugotrajne imovine;
F novi - trošak novih osnovnih sredstava koja su stupila na snagu u razdoblju, tisuću rubalja;
F protiv -- vrijednost osnovnih sredstava na kraju razdoblja.
Koeficijent obnove osnovnih sredstava u višoj skupini niži je za 1% u donjoj skupini, amortizacijski omjer javne imovine najniži je u najvišoj skupini regija, iznosi 21,7%. Udio istrošenih sredstava u sve tri skupine blizu je prosjeka - 47%. Na temelju onoga što zaključujemo da su osnovna sredstva dovoljno istrošena, a stupanj obnove javnih sredstava prenizak.
2.3 Analiza proizvodnje BDP-a u tipičnim skupinama regija
U sadašnjoj fazi gospodarskog razvoja problem povećanja produktivnosti rada i učinkovite uporabe radnih resursa u poduzećima je od velikog značaja, budući da u uvjetima tržišni odnosi neizbježna je jaka konkurencija između tvrtki, što ih tjera da stalno poboljšavaju kvalitetu svojih proizvoda i smanjuju troškove proizvodnje. Ova okolnost u konačnici mijenja zahtjeve za osobljem u smjeru povećanja njihove profesionalnosti i kreativnog stava prema poslu. Bez obzira na to koje se tehničke mogućnosti otvaraju za poduzeće, neće raditi učinkovito bez kvalificiranih stručnjaka. Ispravno odabrano osoblje osnova je uspjeha poduzeća.
Kako bi se procijenila produktivnost rada, a samim tim i kvaliteta radnih resursa, koristi se ekonomska i statistička analiza koja identificira neiskorištene rezerve i razvija prijedloge za poboljšanje učinkovitosti proizvodnje.
Tablica 2.7 - Indikatori životnog standarda stanovništva ovisno o produktivnosti rada
pokazatelji |
Tipične skupine |
prosječan |
|||
Bruto regionalni proizvod po 1 zaposlenom u gospodarstvu |
|||||
prosječni novčani prihod po glavi stanovnika, tisuća rubalja |
|||||
potrošnja potrošača po glavi stanovnika, tisuća rubalja |
|||||
prosječna mjesečna plaća, tisuću rubalja |
GRP po zaposlenom u gospodarstvu u višoj skupini viši je za 402,1-226,4 \u003d 175,7 tisuća. rub. nego u donjem. Prosječni novčani dohodak po glavi stanovnika u najvišoj skupini veći je za 6101 tisuću rubalja. nego u nižoj tipičnoj skupini. Potrošnja potrošnje po stanovniku u višoj skupini veća je za 5386 tisuća rubalja nego u nižoj skupini. Možete prepoznati ovisnost: što je veća produktivnost rada, veća je plaća i veći je životni standard stanovništva.
U Građanskom zakoniku Ruske Federacije glavni pravni oblici su poslovna partnerstva, trgovačka društva, proizvodne zadruge, državna i općinska unitarna poduzeća.
Pravni oblik poduzeća ovisi o brojnim značajkama: postupku formiranja i minimalnoj veličini temeljnog kapitala, odgovornosti za obveze poduzeća, popisu i pravima osnivača i sudionika itd.
Tablica 2.8 - struktura poduzeća prema organizacijskim i pravnim oblicima,%
AO ili LLP prevladavaju u nižoj tipičnoj skupini, čine 60,7%. Pokazatelji srednje skupine su blizu prosjeka, prevladavaju i AO ili LLP - 70,8%. U najvišoj skupini najmanji broj zauzimaju unitarna poduzeća - 0,8%, a najveći AO ili LLP - 73,7%.
Sektorska struktura nacionalnog gospodarstva shvaća se kao ukupnost njegovih dijelova (grana i podsektora) koji se povijesno razvijao kao rezultat društvene podjele rada. Karakteriziraju ga frakcijski postoci u odnosu na zaposlenost ekonomski aktivnog stanovništva ili proizvedenog BDP-a. Razina društveno-ekonomskog razvoja regije određena je strukturom gospodarstva i ima izravan utjecaj na prevladavanje određenog sektora. Bruto regionalni proizvod (GRP) tradicionalno se koristi kao osnovni pokazatelj društveno-ekonomskog razvoja pojedinih regija Ruske Federacije, kao i Rusije u cjelini, karakterizirajući strukturne i ekonomske proporcije i kvantitativni rezultat proizvodnje dobara i usluga.
Tablica 2.9 - Sastav i struktura BDP-a prema industriji i vrsti gospodarske aktivnosti,%
pokazatelji |
Tipične skupine |
prosječan |
|||
Specifična težina u GRP-u,% |
|||||
poljoprivreda |
|||||
maloprodaja |
|||||
prehrambeni proizvodi |
|||||
neprehrambeni proizvodi |
|||||
plaćene usluge |
|||||
Ukupno, tisuću rubalja |
Tablica 2.9 pokazuje da je udio poljoprivrede u BDP-u najmanji udio. U gornjoj skupini - 9%, u srednjoj skupini - 10,3%, u donjoj - 14,2%. Najveći udio ima maloprodaja. U prosjeku je to 38,3%. Udio trgovine prehrambenim i neprehrambenim proizvodima približno je jednak u sve tri skupine i iznosi oko 20%. Plaćene usluge u gornjoj skupini čine 12%, što je 0,4% više nego u donjoj skupini.
Kao što pokazuje analiza statističkih podataka, regije trenutno imaju gorivno-sirovinsku bazu, izvozno orijentiranu industriju, s prilično razvijenom infrastrukturom i financijski sustav, Regije sa značajnim udjelom u poljoprivrednom, lakoj i prehrambenoj industriji pretrpjele su više nego druge. Budući da je gospodarski prostor Rusije izuzetno raznolik, proizvodnja GRP-a također je neravnomjerno raspoređena po cijeloj zemlji. Za strukturu industrije nacionalna ekonomija Tijekom posljednjih osam godina zabilježena je tendencija povećanja udjela industrija koje pružaju usluge i smanjenja udjela industrija koje proizvode robu. Mnogi ekonomisti smatraju takvu promjenu strukture BDP-a progresivnom pojavom, jer se ruska ekonomija približava ekonomiji razvijenih zemalja.
2.4 Metoda analize indeksa
Razina produktivnosti rada karakterizira omjer obujma proizvedenih proizvoda ili izvedenih radova i troškova rada. Stopa razvoja industrijske proizvodnje, povećanje plaća i dohotka te veličina smanjenja troškova proizvodnje ovise o razini produktivnosti rada.
Pod rastom produktivnosti rada podrazumijeva se ušteda troškova rada (radnog vremena) na proizvodnji jedinice proizvodnje ili dodatnog iznosa proizvodnje po jedinici vremena, što izravno utječe na povećanje proizvodne učinkovitosti, jer se u jednom slučaju tekući troškovi izrade jedinice proizvodnje smanjuju pod naslovom glavni proizvodni radnici ", a u drugom se proizvodi više proizvoda po jedinici vremena.
U dinamičkoj analizi prosječnih pokazatelja koristi se sustav indeksa koji se sastoji od indeksa varijabilnog sastava, indeksa fiksnog (konstantnog sastava) i indeksa strukturnih promjena.
Ovaj indeksni sustav omogućuje vam da riješite problem promjene strukture iz promjena u pokazateljima kvalitete, a također vam omogućuje prepoznavanje utjecaja faktora na indeksirane vrijednosti. Indeksni sustav koristi se kada se usporedivi proizvodi proizvode u različitim područjima.
Indeks varijabilnog sastava relativna je vrijednost koja karakterizira dinamiku dva prosječna pokazatelja za homogene populacije. Ovaj indeks odražava utjecaj dva faktora:
- promjena indeksiranog pokazatelja pojedinih objekata (dijelova cjeline);
- promjena specifične težine ovih dijelova u općoj strukturi stanovništva.
Indeks fiksnog sastava - karakterizira dinamiku dviju prosječnih vrijednosti s istom fiksnom strukturom stanovništva u izvještajnom razdoblju.
Indeks strukturnog pomaka je omjer dviju prosječnih vrijednosti izračunatih za različitu strukturu stanovništva, ali s konstantnom vrijednošću indeksiranog pokazatelja u baznom razdoblju.
Postoji odnos između indeksa varijabilnog, fiksnog sastava. Indeks varijabilnog sastava uvijek će biti jednak proizvodu indeksa fiksnog sastava i strukturnih pomaka
Tablica 2.10 - Podaci za metodu analize indeksa
Yn s / x \u003d (GRP s / x / H s / x) / GRP u 1
gdje je Y ns / x masa proizvodnje po zaposlenom u poljoprivredi u nižoj skupini;
dn-specifičnu težinu GRP-a u poljoprivredi u nižoj skupini, uzimamo iz tablice 2.9;
Y produktivnost rada \u003d Y produktivnost rada Y struktura varijabilnog sastava indeksa konstantnog sastava pokazuje. da je produktivnost rada u višoj tipičnoj skupini za 7% veća nego u nižoj skupini. Indeks varijabilnog sastava ovisi o proizvodnji po 1 zaposlenom u određenim sektorima i strukturi GRP-a. Zbog toga dolazi do promjene jednog pokazatelja zbog promjene u drugom.
\u003d 0,009 + 0,819 / 0,017 + 0,757 \u003d 0,828 / 0,774 \u003d 1,07 ili 7%,
Poglavlje 3. Analiza odnosa proizvodnih i faktorskih karakteristika
3.1 Kombinirano grupiranje
Kombinirana skupina postiže se podjelom svih jedinica stanovništva prema jednoj faktorskoj osnovi, a zatim se podskupine prema osnovi drugog faktora razlikuju u dobivenim skupinama.
Omjer kapitala i rada pokazatelj je koji karakterizira stupanj naoružanja regija s osnovnom proizvodnom imovinom.
Faktor omjera kapital-rad predstavljen je kvantitativnim atributom koji se stalno mijenja. Na njegovoj razini ne postoje vidljivi kvalitativni prijelazi. Izgradnja i rangiranje serije pokazalo je da se svojstvo mijenja iz jedne regije u drugu glatko, postepeno, bez oštrih skokova u rasponu od x min \u003d 716,5 tisuća trljati u x maksimum \u003d 1403,4 tisuće trljati. Razlikujemo tri skupine s niskim. srednja i relativno visoka grupiranje znak.
Definirajte intervalni korak h \u003d 1403,4-716,5 / 3 \u003d 229 tisuća. trljati. Tada će prva skupina obuhvatiti regije u rasponu od 716,5 do 716,5 + 229 \u003d 945,5 uključivo, druga grupa - od 945,5 do 945,5 + 229 \u003d 1174,5 tisuća. rubalja, a u trećem - od 1174,5 do 1403,5 tisuća. trljati.
Tablica 3.1 - Rangirani niz raspodjele poljoprivrednih gospodarstava prema omjeru kapitala i rada zaposlenih u gospodarstvu
Omjer kapitala, tisuća rubalja |
|||
Na isti način dvije se podskupine mogu razlikovati prema udjelu propadanja sredstava. Minimalna vrijednost je 29,4, maksimalna 60%. Intervalni korak je 60-29,4 / 2 \u003d 15,3%. Prva podskupina uključuje regije s specifičnom amortizacijom sredstava do 29,4 + 15,3 \u003d 44,7%, a druga podskupina - od 44,7 do 60%.
Tablica 3.2. - Rangirani niz raspodjele prema udjelu u potpunosti istrošenih sredstava
Slični dokumenti
Korištenje bruto regionalnog proizvoda i njegova uloga u procjeni razvoja regije. Statistička analiza GRP-a na primjeru Dalekoistočnog federalnog okruga. Ekonomsko i matematičko modeliranje glavnih čimbenika koji utječu na količinu BDP-a.
zbornik radova, dodan 24.02.2013
Upoznavanje s metodama izračunavanja bruto domaćeg proizvoda i metodama dovođenja u uporedivu formu za analizu dinamike. Istraživanje i analiza procesa formiranja bruto regionalnog proizvoda prema izvorima prihoda (u tekućim tržišnim cijenama).
pojam o radu dodan 14.11.2017
Pojam i suština bruto regionalnog proizvoda. Metode njenog izračuna, analiza GRP-a Republike Bugarske. Usporedba pokazatelja proizvodnje BDP-a Buryatia s pokazateljima GRP-a Sibirskog federalnog okruga i BDP-a Rusije, dinamikom prosječne potrošnje po stanovniku.
referat, dodan 11.10.2009
Ekonomski pokazatelji uvjeti i rezultati poljoprivrednih poduzeća. Procjena parametara i prirode distribucije statističke populacije. Ekonomska i statistička analiza odnosa između obilježja proučavane pojave.
pojam, dodan 03.03.2015
Pojam i glavni ciljevi regionalne politike. Analiza pokazatelja regionalnog razvoja Republike Kazahstan, naime bruto regionalni proizvod regija, prihodi i rashodi stanovništva i investicijska atraktivnost regija.
seminarski rad, dodato 25.11.2010
Statistička analiza čimbenika koji određuju učinkovitost proizvodnje i prodaje poljoprivrednih proizvoda. Grupiranje i povezanost u istraživanju faktora rasta u proizvodnji mlijeka. Faze povezanosti i regresijske ekonomske analize.
pojam, dodan 02.06.2014
Opis i tipološka skupina ukupnosti regija. Statistička analiza ekonomske aktivnosti kretanja i reprodukcije stanovništva, zapošljavanja i korištenja radnih resursa, nezaposlenosti, prihoda i rashoda stanovništva.
pojam, dodano 6.8.2013
Dinamika bruto regionalnog proizvoda u Irkutskoj regiji u razdoblju 1999-2007 u tekućim i usporedivim cijenama. Dva smjera statističke analize strukture: određivanje neravnomjerne raspodjele jedinica stanovništva u skupinama i procjena promjena.
laboratorijski rad, dodano 27.05.2009
Ekonomski razvoj po industriji, integrirana ekologija regije. Sirovina i baza resursa, uključujući zemljopisni položaj. Dinamika bruto regionalnog proizvoda regije Gomel. Metode višedimenzionalne analize i skaliranja.
seminarski rad, dodan 21.02.2010
Ekonomski pokazatelji stanja i rezultata poduzeća. Obrazloženje količine i procjene parametara statističke populacije. Ekonomska i statistička analiza odnosa između obilježja proučavane pojave. Metoda analitičkog grupiranja.
Pregled
Na tečajnom projektu o statistici na temu: Statistička analiza bruto regionalnog proizvoda saveznih okruga Ruske Federacije (Volga, Ural, Sibir, Daleki Istočni savezni okrug)
Projekt kolegija u cjelini (ne) odgovara metodologiji za provedbu projekata tečaja iz statistike.
Projekt kursa završen (ne) u cijelosti.
Dostupni su sljedeći komentari:
Dizajn je (nije) u skladu s organizacijskim standardima.
Teorijsko utemeljenje teme istraživanja ____________________
Statistički sažeci i grupiranje ___________________________
Statistički studij dinamike __________________________
Analiza indeksa __________________________________________
Korelacijska i regresijska analiza __________________________
Ostali ____________________________________________________
Projekt tečaja nakon završetka dopušteno je braniti pred komisijom.
Dr. Sc., Izvanredni profesor A.M. Ableeva __________
FSEI HPE „Državno agrarno sveučilište Baškira“
Ekonomski fakultet
Odjel za statistiku i informacijske sustave u ekonomiji
na tečajnom projektu o statistici
Tema projekta: Statistička analiza bruto regionalnog proizvoda saveznih okruga Ruske Federacije (Volga, Ural, Sibir, Daleki Istočni savezni okrug).
Statistički sažetak i grupiranje. Utjecaj vrijednosti osnovnih sredstava po glavi stanovnika na bruto regionalni proizvod po stanovniku (podaci za 2005).
Karakteristika grupiranja: Trošak osnovnih sredstava po glavi stanovnika u 2005
Broj grupa: pet
Niz dinamika: Bruto regionalni proizvod Uralskog federalnog okruga u 2000. - 2006 u usporedivim cijenama.
Indeksna analiza.
a) Teoretsko pitanje. Futures indeks budućnosti.
b) Utvrditi promjenu bruto regionalnog proizvoda saveznog okruga Ural u 2006. godini u usporedbi s 2005. godinom, zbog promjena vrijednosti osnovnih sredstava i korištenjem osnovnih sredstava (povrat na aktivu).
c) Utvrditi promjenu vrijednosti osnovnih sredstava Uralskog federalnog okruga u 2006. godini u odnosu na 2005. godinu zbog promjena u BDP-u i intenzitetu kapitala.
Korelacijska i regresijska analiza: utjecaj vrijednosti osnovnih sredstava po glavi stanovnika i prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu na bruto regionalni proizvod po stanovniku (svi pokazatelji za 2005. godinu).
Rok za završetak projekta je 37 akademskih tjedana.
Voditelj: doktor znanosti, izvanredni profesor A.M. Ableeva __________
Zadatak prihvaćen za izvršenje: ____________________
Uvod
1 Sustav pokazatelja i metoda bruto regionalnog proizvoda
2 Statistički sažetak i grupiranje bruto regionalnog proizvoda
3 Statističko istraživanje dinamike bruto regionalnog proizvoda
3.2 Identifikacija trendova razvoja za brojne dinamike primjenom metoda mehaničkog usklađivanja, prosječne razine, analitičkog usklađivanja
4.2 Indeksna analiza utjecaja različitih čimbenika na socio-ekonomske pojave i procese
5 Korelacijska i regresijska analiza utjecaja čimbenika
Zaključci i ponude
Prijave
Uvod
Glavna svrha ovog kolegija je provođenje statističke analize društveno-ekonomskih pojava i procesa bruto regionalnog proizvoda saveznih okruga Ruske Federacije (Volga, Ural, Sibir, Daleki istočni savezni okrug).
Socio-ekonomska statistika je društvena znanost i posebna grana praktične djelatnosti.
Središnji makroekonomski pokazatelj je bruto regionalni proizvod. To je najopćenitiji pokazatelj ekonomske aktivnosti i dobrobiti regija.
Cilj ovog tečaja je provođenje statističke analize bruto regionalnog proizvoda saveznih okruga Ruske Federacije (Volga, Ural, Sibir, Daleki Istočni savezni okrug).
1 Pokazatelji i metode bruto regionalnog proizvoda saveznih okruga Ruske Federacije
Bruto regionalni proizvod - opći pokazatelj ekonomske aktivnosti u regiji, koji karakterizira proces proizvodnje dobara i usluga.
Specifičnosti ruskih uvjeta, ogromna uloga teritorijalnog faktora u razvoju društveno-ekonomskih procesa, dosljedna politika jačanja federalizma u ruskoj državnosti zahtijevaju izgradnju razvijenog sustava statističkih pokazatelja na regionalnoj razini koji udovoljavaju zahtjevima tržišne ekonomije. Pokazatelji sustava koji karakteriziraju razvoj regija trebali bi biti metodološki uporedivi i u skladu s odgovarajućim pokazateljima na makro razini.
Na regionalnoj razini ne gradi se cijeli sustav računa, već samo njegovi pojedinačni elementi. Metodologija za izgradnju regionalnih makroekonomskih pokazatelja razlikuje se od metodologije za izgradnju sličnih pokazatelja na saveznoj razini do stupnja razlika u institucionalnoj prirodi i bazi podataka. Iz tih razloga, zbroj regionalnih pokazatelja ne podudara se uvijek s vrijednošću odgovarajućeg pokazatelja na saveznoj razini.
GRP po svom ekonomskom sadržaju otprilike odgovara pokazatelju BDP-a izračunatog proizvodnom metodom na saveznoj razini. GRP se definira kao zbroj dodane vrijednosti rezidencijalnih jedinica u određenoj regiji. Rezidencijalne jedinice u ovom slučaju određuju se na temelju istih principa kao i na saveznoj razini. Odnosno, stanovnicima regionalne ekonomije pripadaju sve korporacije, kvazi korporacije ili kućanstva koja imaju središte ekonomskog interesa na gospodarskom području ove regije. Ako je poduzeće koje se bavi gospodarskom djelatnošću na području određene regije podružnica matične korporacije koja se nalazi u drugoj regiji, tada je to stanovnik ove regije.
Prvi put su izračuni na regionalnoj razini proizvodnom metodom provedeni prema podacima iz 1991. godine za 21 teritorij, temeljeni na metodi prijelaznog ključa od izračunavanja neto materijalnog proizvoda do bruto dodane vrijednosti. U 1993. godini, prema podacima iz 1992., sva su teritorijalna tijela državne statistike sudjelovala u eksperimentalnim proračunima bruto regionalnog proizvoda. Ovi su proračuni uglavnom provedeni s ciljem upoznavanja teritorijalnih statističkih vlasti s prijelazom iz izračuna pokazatelja s glavnim odredbama ravnoteže nacionalnog gospodarstva u izračune prema SNR-u. Od 1995. godine bruto regionalni izračuni proizvoda uključeni su u plan provedbe. Savezni program statistički rad i obavezni su za sve regije Rusije. Trenutno imamo odobrene konačne rezultate izračuna GRP-a od 1994. do 2002. U 1998. se prvi put izračunao rast (smanjenje) BDP-a prema podacima iz 1997. do 1996. Trenutno imamo dinamiku rasta (smanjenja) od 1997.
Informacijska baza, na kojoj se temelji proračun bruto regionalnog proizvoda, gotovo je identična informacijskoj bazi savezne razine, budući da je sažetak statističko izvještavanje Formira se na temelju podataka dobivenih iz regija. U tom pogledu, algoritam za izračun bruto regionalnog proizvoda (GRP) podudara se s algoritmom za izračun bruto domaćeg proizvoda.
Što se tiče prve točke, konceptualno bi računovodstvo tih usluga trebalo provoditi na mjestu njihove proizvodnje (pružanja), a njihova vrijednost treba biti uključena u obujam GRP-a odgovarajuće regije. Obim ovih kolektivnih usluga utvrđuje se u visini odgovarajućih rashoda državnog proračuna, odraženih u izvještaju o izvršenju federalnog proračuna. Svi izdaci saveznog proračuna u regionalnom kontekstu trebaju se uzeti u obzir i odražavati u sustavu regionalnih riznica u skladu s postojećim jedinstvenim proračunska klasifikacija, Ali praksa obračuna nekih troškova federalnog proračuna u cjelini u cijeloj zemlji i dalje se nastavlja, bez raščlanjivanja po pojedinim regijama, što je uglavnom zbog nemogućnosti utvrđivanja kojoj se regiji mogu pripisati provedeni troškovi (na primjer, proračunski troškovi za međunarodnu suradnju, javne usluge duga itd.), kao i stalne slabosti financijsko računovodstvo ili neka politička razmatranja (potrošnja na odbranu, agencije za unutarnje poslove itd.). Dakle, prisutnost problema povezanih s raspodjelom dijela državnih izdataka po regijama zemlje, kao i prevazilaženje nedostataka regionalnog računovodstva (nepotpuno odražavanje podataka u izvješćima trezora) trenutno ih prisiljavaju da budu odbačeni na regionalnoj razini.
Uz to, potrebno je uzeti u obzir i niz pozicija koje određuju odstupanje između bruto domaćeg proizvoda u cjelini i zbroja bruto regionalnih proizvoda za sva područja. To ponajprije uključuje pokazatelje koji odražavaju financijsko i vanjskotrgovinsko posredovanje.
Proizvodnja usluga financijskog posredovanja u moderni uvjeti vrlo je teško ispravno uzeti u obzir po regijama. Zbog specifičnosti bankarstva, problematično je povezati njegov volumen s jednom regijom u kojoj je banka registrirana. Banka se može registrirati, na primjer, u Moskvi ili imati ovdje samo podružnicu koja obično vodi velik obim poslovanja, ali istodobno, moskovska banka ili moskovska podružnica pokrajinske banke stvarno mogu pružiti financijsko posredovanje praktički u cijeloj Rusiji. Kao rezultat toga, teritorijalne statističke vlasti praktički nemaju podatke kako bi se precizno procijenila proizvodnja financijskih usluga u regiji.
Drugi način je procijeniti ovaj obujam kao cjeline za Rusiju, a zatim izračunati raspodjelu po regijama. Ali ovaj način, prvo, zahtijeva znatno detaljnije i pouzdanije podatke za konsolidirani proračun, a drugo, problem je potrebno riješiti, srazmjerno onome što stvarno postoji pokazatelj da bi bilo moguće pouzdano distribuirati te usluge i, sukladno tome, dodanu vrijednost banaka od strane pojedine regije.
Takav element izračunavanja BDP-a kao "neizravno mjerene usluge financijskih posrednika" također nije moguće distribuirati na određenim teritorijima. Kao što je poznato, prema SNA metodologiji, trošak ovih usluga uključen je u međupotrošnju njihovih korisnika. Ali pitanje raspodjele troškova financijskog posredničkog servisa na intermedijarnu potrošnju određenih potrošača tih usluga još nije teoretski riješeno, njihov se obujam mjeri neizravno kao cjelina te se, prema tome, ne raspodjeljuje ni po industriji ni po teritoriju.
Trenutno, računovodstvo međuregionalne razmjene dobara i usluga predstavlja veliki problem u regionalnim proračunima, zbog čega nije moguće zabilježiti dodanu vrijednost vanjske trgovine u regiji s zadovoljavajućim stupnjem pouzdanosti.
Također je očito da se obujam neto poreza na uvoz u postojećim uvjetima može procijeniti samo u cijelom gospodarstvu bez raspodjele po regijama. Praktično je nemoguće odrediti teritorijalnu strukturu ni poreza ni uvoznih subvencija, jer nema podataka o teritorijalnoj raspodjeli samog uvoza robe.
Ništa manje problema nije povezano s regionalnim računovodstvom neto poreza na proizvode. Oni su zbog nedostatka informacija u proračunu. Konkretno, kako bi se izračunali neto porezi po regijama, potrebno je predstaviti regionalnu raspodjelu subvencija za proizvode plaćene iz saveznog proračuna. U cjelini, ne postoje takvi podaci ne samo u regionalnoj statistici, već i na saveznoj razini, jer određeni dio subvencija za proizvode Ministarstvo financija Rusije raspodjeljuje ne regijama, već se prebacuje na ministarstva i odjele za razvoj relevantne industrije i tek onda prelazi na poduzeća putem odjeljenja , Praktično je nemoguće pratiti čitav put takvih subvencija prema regijama, pa je za određeni dio neto poreza na proizvode moguće dati samo opću procjenu gospodarstva u cjelini.
Dakle, iz brojnih metodoloških i organizacijskih razloga, broj važnih pozicija BDP-a može se izračunati samo na saveznoj razini za gospodarstvo u cjelini, a iznos GRP-a širom Rusije objektivno je manji od BDP-a. Objektivno utemeljena razlika između BDP-a i BDP-a iznosila je 12,6 posto u 2002.
Pokazatelj GRP kao glavni složeni pokazatelj osigurava koordinaciju dobivenih podataka za sve sektore gospodarstva.
Izračun GRP-a provodi se u nekoliko faza. U prvoj fazi teritorijalna tijela državne statistike procjenjuju njegov obujam na temelju godišnjih statističkih izvještaja poduzeća, izvještaja o izvršenju proračuna i drugih dostupnih informacija. Drugu procjenu provodi ruski Goskomstat nakon provjere izračuna na saveznoj razini i dogovora o podacima o BDP-u i BDP-u. Odnos između apsolutnog volumena i stope rasta (smanjenja) ukupnog GRP-a s podacima o ruskom bruto domaćem proizvodu je kritično stanje formiranje ovog pokazatelja.
Provjerom i analizom pokazatelja proizvodnje, intermedijarne potrošnje i dodane vrijednosti u stvarnim cijenama i cijenama prethodne godine, koje je provela Federalna služba za statistiku, otkriva se značajan broj pogrešaka teritorijalnih tijela državne statistike. Uz to, analiza kvalitete početnih informacija potrebnih za obavljanje izračuna dodane vrijednosti gospodarskih sektora otkriva velik broj pogrešaka i zahtijeva promjene u metodologiji izračuna pojedinih gospodarskih sektora. S obzirom na postojeću organizaciju naselja, kada je bruto domaći proizvod potpuno nemoguće raspodijeliti na cijelom području Ruske Federacije, izračunavanje bruto regionalnog proizvoda je evaluacijske prirode. BDP u Rusiji kao cjelini izračunava se po tri metode i pretpostavlja se, prema Uredbi o razvoju i prezentaciji podataka o bruto domaćem proizvodu, 4 faze usavršavanja, od kojih posljednja uključuje prilagodbe uzrokovane usavršavanjima u razvoju međusektorske bilance. Na regionalnoj razini postupak izdavanja izračuna GRP-a zajedno s međuindustrijskim bilansom nije moguć, što dovodi do prisutnosti određenih pogrešaka u formiranju rezultata GRP-a.
U ruskom Goskomstatu godišnje izračune GRP-a koordinira Ured za nacionalne račune. Zajedno s sektorskim odjelima razvija metodologiju za izračun DS-a ekonomskih sektora. Izračun DS industrija koje ne upravljaju pojedine strukturne jedinice provodi Ured za nacionalne račune.
Prikupljanje i obrada izračuna provodi se na GMC-u pomoću softvera. Istodobno, u regijama je osigurana kompatibilnost softvera koji koristi GMC i središnji aparat GCS-a. Prema proračunu DS-a niza industrija, stvoreni su kompleksi za elektroničku obradu podataka. Izgledi su proračunske tablice, predlošci u koje se unose informacije i automatski se dobiva rezultat.
Nakon obrade podataka, stručnjaci ruskog Goskomstata sažimaju rezultate izračuna, povezuju ih s odgovarajućim pokazateljima izračunatim na saveznoj razini. U ovoj fazi pročišćavamo i usklađujemo izračune baznog razdoblja u metodološku sukladnost s proračunima tekuće godine. Analiza kvalitete početnih podataka potrebnih za obavljanje izračuna DS-a ekonomskih sektora otkriva pojedinačne pogreške i zahtijeva promjenu metodologije izračuna za neke grane proizvodnog računa.
Nakon dovršetka izračuna podaci se šalju TOGS-u na odobrenje. U roku od dva tjedna TOGS-u se pruža mogućnost da izvrše potrebna prilagođavanja, argumentirajući svoju valjanost pred Državnim odborom za statistiku Rusije. Nakon tog vremena, promjene se ne prihvaćaju, a indikatori poprimaju status odobrenih.
Potreba odgovornog odnosa prema proračunima GRP-a uzrokovana je važnošću ovog pokazatelja, jer se GRP trenutno koristi kao glavni agregat za raspodjelu sredstava iz Fonda za financijsku potporu konstitutivnih entiteta Ruske Federacije. Na temelju ovog pokazatelja provodi se izračun bruto poreznih resursa (VNR) (nakon izoliranja zatvorene imovine, množenja s indeksom cijena, prilagođavanjem činjenice naplate poreza).
Svi navedeni radovi obavljaju se na godišnjoj osnovi. Učestalost razvijanja i predstavljanja podataka o GRP-u utvrđena je u Pravilnicima koje su usvojili Goskomstat Rusije, Ministarstvo ekonomije Rusije i Ministarstvo financija Rusije.
Za promatranje međugodišnje dinamike regionalnog gospodarstva, izračunava se stopa promjene u količinama proizvodnje osnovnih sektora gospodarstva (industrije, poljoprivrede, građevinarstva, trgovine na malo i javnog ugostiteljstva, prometa), koji u strukturi proizvodnje regija kreću se od 60% do 80%.
Najvažniji u industriji Volge su visoko raznoliki inženjering i petrokemijski kompleks. Voditelj agro-industrijski kompleks Okrug je Saratovska regija. U pogledu bruto proizvodnje stoke među regijama savezne Volge, Saratovska regija treća je u proizvodnji mlijeka i mesa. Nacionalni projekt razvoja poljoprivrede može ukloniti dio rizičnih ulaganja, koji su tradicionalno visoki u poljoprivredi. Važan trend je i proširenje proizvodnih kompleksa - formiraju se nova poljoprivredna gazdinstva koja uključuju ne samo proizvodnju, već i komplekse za preradu proizvoda, proizvodnju krme, te visoki udio zrna u sastavu hrane i visoke cijene za to dovode do uključivanja poljoprivrednih gospodarstava na tržište žitarica.
Sibirski savezni okrug obuhvaća gotovo sve regije zapadno-sibirske i istočno-sibirske gospodarske regije, s izuzetkom regije Tjumen. Sibirski savezni okrug poznat je po čvrstim mineralima. Drugi ekonomski „konj“ regije je razvoj teritorija smještenih u BAM zoni. Na ovom mjestu nalazi se zlato, rijetki metali, bakar, ugljen. Ukupna investicijska sposobnost ovih projekata je 7-10 milijardi dolara.
Uralski federalni okrug uključuje četiri regije: Kurgan, Sverdlovsk, Čeljabinsk i Tjumen, s autonomnim okruzima Khanty - Mansi i Yamalo-Nenets. Ural je osebujna ekonomska regija unutar Rusije.
Uralski savezni okrug je najbogatiji. Ovdje je koncentrirano oko 27% manganovih ruda, velike rezerve srebrene, zlatne i željezne rude. Naravno, lider u ekonomiji regije je 92% plina.
Osnove gospodarskog razvoja Sverdlovsk u protekla tri stoljeća prirodno bogatstvo. Poljoprivreda radi na domaćem tržištu s jedne strane, zadovoljavajući potrebe stanovništva industrijskih centara, s druge strane, individualno vrtlarstvo i vrtlarstvo izuzetno su razvijeni. U usjevima prevladavaju žitarice i stočna hrana; stoka: mliječni proizvodi - meso, svinja, perad.
U gospodarskom pogledu, Tjumenjska regija jedna je od glavnih regija - donatora saveznog proračuna. Izvor ekonomske snage regije su rezerve ugljikovodika od svjetskog značaja glavnih strateških i izvoznih sirovina Rusije.
Struktura industrijske proizvodnje Khanty-Mansiyska autonomni okrug vrlo neobično: 85% ukupne proizvodnje pada na gorivnu industriju, 12% na industriju električne energije. Najveća industrijska središta: Surgut, Nizhnevartovsk, Nefteyugansk, Megion, Langepas, Urai su centri za proizvodnju nafte; Berezovo je centar za proizvodnju plina.
Gotovo 90% industrije u Yamalo - Nenetskom autonomnom okrugu je u industriji goriva. Poljoprivreda je primitivna. Od velike važnosti je ribolov i trgovina krznom uzgojem krzna.
Po količini proizvoda koji se mogu prodati, Čeljabinska regija spada među prvih deset regija. U strukturi industrijske proizvodnje dominiraju grane teške industrije: crna metalurgija; strojarstvo i obrada metala; obojena metalurgija; elektroenergetska industrija. Regija je među deset najboljih u peradarstvu, "prva" prva desetka u žetvi, proizvodnji mesa i bruto poljoprivrednoj proizvodnji.
Dalekoistočni savezni okrug je najveći okrug u Rusiji. Zauzima 36% zemlje. Udio stanovništva je samo 5%. Razvoj Rusije na Dalekom Istoku počeo je 50-ih godina. 19. stoljeća, otprilike u isto vrijeme kao i područja Dalekog zapada Sjedinjenih Država.
2 Statistički sažetak i grupiranje bruto regionalnog proizvoda saveznih okruga Ruske Federacije
Grupiranje je podjela proučenog društvenog fenomena u jedinstvene kvalitativne skupine prema nizu bitnih značajki.
Naziv regije | bruto regija, proizvod, tisuće / rub. | prosječan godina. num. broj stanovnika, tisuca / osoba | ||
Republika Baškortostan | 381646,5 | 1797,6 | 4071,1 | 868425 |
Mari El Republika | 33350,7 | 334,4 | 714,2 | 133723 |
Republika Mordovia | 44267 | 399,1 | 861,8 | 183836 |
Republika Tatarstan | 482759,2 | 1778 | 3765 | 1090879 |
Udmurtska republika | 139995,3 | 764,8 | 1548,6 | 368307 |
Čuvaška republika | 69391,6 | 597,5 | 1295,8 | 253775 |
Permska regija | 327273,3 | 1318,9 | 2759 | 961938 |
Kirov regija | 79800,6 | 714,6 | 1452,1 | 322973 |
Regija Nižnji Novgorod | 299723,7 | 1748,9 | 3428,2 | 688092 |
Regija Orenburg | 213138,2 | 1020,3 | 2144,1 | 480330 |
Penza regija | 74362,7 | 676,2 | 1415,4 | 262655 |
Samara regija | 401812,2 | 1579 | 3195,1 | 1056262 |
Saratovska regija | 170930,5 | 1169,5 | 2617 | 556180 |
Ulyanovsk regija | 80584,4 | 604,9 | 1343,3 | 234805 |
Kurganska regija | 50245,8 | 434,3 | 986 | 213335 |
Sverdlovsk | 475575,5 | 2093,8 | 4419 | 1424665 |
Tyumen regija | 2215584,4 | 1890,6 | 3315,4 | 5405244 |
Čeljabinska regija | 349957,2 | 1674,4 | 3541,3 | 892723 |
Altajska Republika | 8805,8 | 84,9 | 204,2 | 22026 |
Republika Buryatia | 74912,9 | 386,6 | 966,2 | 221056 |
Tyva Republika | 11662,5 | 104,3 | 308,1 | 19490 |
Republika Khakassia | 41727,5 | 244,1 | 539,6 | 120518 |
Altajska regija | 135686,4 | 1105,1 | 2554,4 | 382472 |
Regija Krasnojarsk | 439736,9 | 1424,8 | 2915,7 | 823467 |
Irkutska regija | 258095,5 | 1137,7 | 2536,1 | 651069 |
Regija Kemerovo | 295378,4 | 1302,7 | 2846,8 | 629492 |
Novosibirska regija | 235381,8 | 1221,7 | 2656,1 | 595609 |
Omska regija | 220686,1 | 939,1 | 2040,6 | 357195 |
Regija Tomsk | 159578,5 | 478,9 | 1035,4 | 319795 |
Regija Chita | 69647,1 | 481,8 | 1132 | 316690 |
Republika Saha (Yakutia) | 183027 | 469,1 | 950,3 | 450823 |
Primorski kraj | 186623,3 | 180,9 | 350,7 | 100939 |
Khabarovska regija | 161194,4 | 980,2 | 2027,7 | 457446 |
Amur regija | 76861,2 | 721,3 | 1416,3 | 437286 |
Regija Kamčatka | 43974,3 | 424,2 | 884,3 | 384833 |
Magadanska regija | 27167,8 | 93,8 | 173,1 | 93758 |
Sahalinska oblast | 121014,1 | 277,8 | 529,3 | 207065 |
Židovska autonomna regija | 14204,2 | 79,8 | 187,7 | 52480 |
Čukotka autonomni okrug | 12355,4 | 38,5 | 50,6 | 29615 |
Grupiranje bi trebalo započeti proučavanjem prirode promjena obilježja grupiranja; za to bi se trebao izgraditi rangirani niz raspodjele regija po troškovima osnovnih sredstava po glavi stanovnika (tablica 2) i prikazati kao Ogiva Galton (slika 1).
Tablica 2. Rangirani niz raspodjele regija po vrijednosti osnovnih sredstava po glavi stanovnika
Naziv regije | |
Tyva Republika | 19490 |
Altajska Republika | 22026 |
Čukotka autonomni okrug | 29615 |
Židovska autonomna regija | 52480 |
Magadanska regija | 93758 |
Primorski kraj | 100939 |
Republika Khakassia | 120518 |
Mari El Republika | 133723 |
Republika Mordovia | 183836 |
Sahalinska oblast | 207065 |
Kurganska regija | 213335 |
Republika Buryatia | 221056 |
Ulyanovsk regija | 234805 |
Čuvaška republika | 253775 |
Penza regija | 262655 |
Regija Chita | 316690 |
Regija Tomsk | 319795 |
Kirov regija | 322973 |
Omska regija | 357195 |
Udmurtska republika | 368307 |
Altajska regija | 382472 |
Regija Kamčatka | 384833 |
Amur regija | 437286 |
Republika Saha (Yakutia) | 450823 |
Khabarovska regija | 457446 |
Regija Orenburg | 480330 |
Saratovska regija | 556180 |
Novosibirska regija | 595609 |
Regija Kemerovo | 629492 |
Irkutska regija | 651069 |
Regija Nižnji Novgorod | 688092 |
Regija Krasnojarsk | 823467 |
Republika Baškortostan | 868425 |
Čeljabinska regija | 892723 |
Permska regija | 961938 |
Samara regija | 1056262 |
Republika Tatarstan | 1090879 |
Sverdlovsk | 1424665 |
Tyumen regija | 5405244 |
Grafikon 1 Raspodjela regija Ruske Federacije prema vrijednosti osnovnih sredstava
Prema rasporedu rangiranih serija odredite vrijednost jednakog ili nejednakog intervala.
Vrijednost jednakog intervala grupiranja određena je formulom:
19490+1077150,8 = 1096640,8
1096640,8+1077150,8=2173791,6
2173791,6+1077150,8=3250942,4
3250942,4+1077150,8=4328093,2
4328093,2+1077150,8=5405244
Rezultirajući niz distribucije predstavljen je u obliku tablice.
Tablica 3. Intervalni niz raspodjele regija Ruske Federacije prema vrijednosti osnovnih sredstava
Intervalni niz raspodjele regija Ruske Federacije prema vrijednosti osnovnih sredstava ima neravnomjernu raspodjelu po broju regija.
Stoga je potrebno regije podijeliti u skupine s intervalima s otvorenim granicama prema sljedećoj shemi (tablica 4).
Tablica 4. Intervalna serija raspodjele regija Ruske Federacije prema vrijednosti osnovnih sredstava
Grafikon 2 Histogram raspodjele regija po vrijednosti osnovnih sredstava
Sastavite radni list koji je potreban za izračunavanje prosječnih troškova osnovnih sredstava (tablica 5).
Tablica 5 radnog lista jednostavno analitičko grupiranje
Skupine regija Ruske Federacije prema vrijednosti osnovnih sredstava | Naziv regije | Bruto regionalni proizvod, tisuću rubalja | Trošak osnovnih sredstava, milijuna rubalja | Prosječna godina stanovništva, tisuću ljudi | Bruto regija. proizvoda po glavi stanovnika od nas, tisuću rubalja | Trošak osnovnih sredstava po glavi stanovnika, milijarda rubalja. |
1 grupa do 130.000 | Tyva Republika | 11662,5 | 19490 | 308,1 | 37,8 | 63,3 |
Altajska Republika | 8805,8 | 22026 | 204,2 | 43,1 | 107,9 | |
Čukotka autonomni okrug | 12355,4 | 29615 | 50,6 | 244,2 | 585,3 | |
Židovska autonomna regija | 14204,2 | 52480 | 187,7 | 75,7 | 279,6 | |
Magadanska regija | 27167,8 | 93758 | 173,1 | 156,9 | 541,6 | |
Primorski kraj | 186623,3 | 100939 | 350,7 | 532,1 | 287,8 | |
Republika Khakassia | 41727,5 | 120518 | 539,6 | 77,3 | 223,3 | |
Ukupno za 1 grupu | 302546,5 | 438826 | 1814 | 166,8 | 241,9 | |
2 grupe 130.000 - 260.000 | Mari El Republika | 33350,7 | 133723 | 714,2 | 46,7 | 155,2 |
Republika Mordovia | 44267 | 183836 | 861,8 | 51,4 | 213,3 | |
Sahalinska oblast | 121014,1 | 207065 | 529,3 | 228,6 | 391,2 | |
Kurganska regija | 50245,8 | 213335 | 986 | 5,1 | 216,4 | |
Republika Buryatia | 74912,9 | 221056 | 966,2 | 77,5 | 228,8 | |
Ulyanovsk regija | 80584,4 | 234805 | 1343,3 | 60 | 174,8 | |
Čuvaška republika | 69391,6 | 253775 | 1295,8 | 53,5 | 195,8 | |
Ukupno za grupu 2 | 473766,5 | 1447595 | 6696,6 | 70,7 | 216,2 | |
3 grupe 260.000 - 383.000 | Penza regija | 74362,7 | 262655 | 1415,4 | 52,5 | 158,6 |
Regija Chita | 69647,1 | 316690 | 1132 | 61,5 | 279,8 | |
Regija Tomsk | 159578,5 | 319795 | 1035,4 | 154,1 | 308,9 | |
Kirov regija | 79800,6 | 322973 | 1452,1 | 55 | 222,4 | |
Omska regija | 220686,1 | 357195 | 2040,6 | 108,1 | 175 | |
Udmurtska republika | 139995,3 | 368307 | 1548,6 | 90,4 | 237,8 | |
Altajska regija | 135686,4 | 382472 | 2554,4 | 53,1 | 149,7 | |
Ukupno za grupu 3 | 879756,7 | 2330087 | 11178,5 | 78,7 | 208,4 | |
4 grupa 383000 - 600000 | Regija Kamčatka | 43974,3 | 384833 | 884,3 | 49,7 | 435,2 |
Amur regija | 76861,2 | 437286 | 1416,3 | 5,5 | 308,7 | |
Republika Saha (Yakutia) | 183027 | 450823 | 950,3 | 192,6 | 474,4 | |
Khabarovska regija | 161194,4 | 457446 | 2027,7 | 79,5 | 225,6 | |
Regija Orenburg | 213138,2 | 480330 | 2144,1 | 99,4 | 224 | |
Saratovska regija | 170930,5 | 556180 | 2617 | 65,3 | 212,5 | |
Novosibirska regija | 235381,8 | 595609 | 2656,1 | 88,6 | 224,2 | |
Ukupno za grupu 4 | 1084507,4 | 3362507 | 12695,8 | 85,4 | 264,8 | |
5. grupa Preko 600 000 | Regija Kemerovo | 295378,4 | 629492 | 2846,8 | 103,7 | 221,1 |
Irkutska regija | 258095,5 | 651069 | 2536,1 | 101,8 | 256,7 | |
Regija Nižnji Novgorod | 299723,7 | 688092 | 3428,2 | 87,4 | 200,7 | |
Regija Krasnojarsk | 439736,9 | 823467 | 2915,7 | 150,8 | 282,4 | |
Republika Baškortostan | 381646,5 | 868425 | 4071,1 | 93,7 | 213,3 | |
Čeljabinska regija | 349957,2 | 892723 | 3541,3 | 98,8 | 252 | |
Permska regija | 327273,3 | 961938 | 2759 | 118,6 | 348,6 | |
Samara regija | 401812,2 | 1056262 | 3195,1 | 125,7 | 330,6 | |
Republika Tatarstan | 482759,2 | 1090879 | 3765 | 128,2 | 289,7 | |
Sverdlovsk | 475575,5 | 1424665 | 4419 | 107,6 | 322,4 | |
Tyumen regija | 2215584,4 | 5405244 | 3315,4 | 668,3 | 163 | |
Ukupno za grupu 5 | 5927542,8 | 14492256 | 36792,5 | 161,1 | 393,9 | |
ukupno: | 8668119,9 | 22071271 | 69177,4 | 562,7 | 1284,6 |
Napravite okretnu tablicu (tablica 6).
Tablica 6. Grupiranje regija prema vrijednosti osnovnih sredstava po glavi stanovnika
Otkrivena je izravna ovisnost vrijednosti osnovnih sredstava po glavi stanovnika od bruto regionalnog proizvoda po glavi stanovnika. Što je bruto regionalni proizvod po glavi stanovnika veći, to su i troškovi osnovnih sredstava.
3 Statistička studija dinamike bruto regionalnog proizvoda Uralskog federalnog okruga u 2000. - 2006. u usporedivim cijenama
3.1 Izračun pokazatelja dinamike (apsolutni rast, stopa rasta, stopa rasta, apsolutni sadržaj 1% rasta)
Postoje podaci o bruto regionalnom proizvodu saveznog okruga Ural u razdoblju od 2000. do 2006. godine. u usporedivim cijenama. Izračunati i analizirati uspješnost niza dinamika.
Godine | GRP. milijardu rubalja | Apsolutno povećanje | Brzina rasta, % | Stopa porasta | ||||
Baz | Lanac | Baz | Lanac | Baz | Lanac | |||
886133,4 | - | - | - | - | - | - | - | |
2001 | 1120819,8 | 234686,4 | 234686,4 | 126 | 126 | 1,26 | 1,26 | 186259 |
2002 | 1335976,0 | 449842,6 | 215156,2 | 151 | 119 | 1,51 | 1,19 | 180803,5 |
2003 | 1659322,1 | 773188,7 | 323346,1 | 187 | 124 | 1,87 | 1,24 | 260763 |
2004 | 2234753,0 | 1348619,6 | 575430,9 | 252 | 135 | 2,52 | 1,35 | 426245,1 |
2005 | 3091362,9 | 2205229,5 | 856609,9 | 349 | 138 | 3,49 | 1,38 | 620731,8 |
2006 | 3772730,5 | 2886597,1 | 681367,6 | 426 | 122 | 4,26 | 1,22 | 558498 |
prosječno | 2014442,5 | 48109,5 | 481099,5 | 114,7 | 114,7 | 1,15 | 1,15 | - |
Apsolutni dobici - razlika između jednadžbi niza dinamika, koja pokazuje koliko je jedna razina veća ili manja od druge.
Stopa rasta - pokazatelj omjera razina. Koeficijent pokazuje koliko puta je 1 razina\u003e ili< другого.
Stopa rasta pokazuje koliko je% na razini 1 u odnosu na drugu.
Stopa rasta pokazuje koliko% jedna razina\u003e ili< другого.
Apsolutni sadržaj povećanja od 1% - pokazuje 1/100 apsolutne razine predmetnog razdoblja.
3.2 Identifikacija trendova razvoja niza dinamika primjenom metoda mehaničkog usklađivanja, prosječne razine, analitičkog usklađivanja
Metoda mehaničkog usklađivanja (bruto regionalni proizvod Uralskog okruga 2000-2006 u usporedivim cijenama).
Tablica 8 Metoda mehaničkog poravnanja
Godine | Bruto regionalni proizvod, milijarda rubalja | Intervalna eskalacija | Metoda trogodišnjeg pomičnog prosjeka | ||||
Produktivnost rada | Produktivnost rada | ||||||
Razdoblje | Iznos | Prosječno | Razdoblje | Iznos | Prosječno | ||
2000 | 866133,4 | ||||||
2001 | 1120819,8 | 2000-2002 | 3322929,2 | 1107643 | 2000-2002 | 3322929,2 | 1107643 |
2002 | 1335976 | 2001-2003 | 4116117,9 | 1372039,3 | |||
2003 | 1659322,1 | 2002-2004 | 5230051,1 | 1743350 | |||
2004 | 2234753 | 2003-2006 | 10758168,5 | 2689542,1 | 2003-2005 | 6985439 | 2328479,7 |
2005 | 3091362,9 | 2004-2006 | 9098846,4 | 3032948,8 | |||
2006 | 3772730,5 |
Grafikon 3 Mehaničko usklađivanje
Metoda prosječne razine (prosječna stopa rasta, prosječni apsolutni rast)
Tablica 9. Prosječna razina metoda prilagodbe
Godine | GRP, milijarda rubalja | Serijski broj | Usklađivanje vrijednosti | |
Prema prosječnim koeficijentima. rast Yt \u003d 866133,4 * 144,7t | U prosjeku aps. rast Yt \u003d 866133,4 + 1,15t | |||
866133,4 | 1 | 99345501 | 866134,5 | |
2001 | 1120819,8 | 2 | 198691002 | 866135,7 |
2002 | 1335976 | 3 | 298036503 | 866136,8 |
2003 | 1659322,1 | 4 | 397382004 | 866138 |
2004 | 2234753 | 5 | 496727505 | 866139,2 |
2005 | 3091362,9 | 6 | 596073005,9 | 866140,3 |
2006 | 3772730,5 | 7 | 695418506,9 | 866141,4 |
Grafikon 4 Metoda srednje razine
Metoda analitičkog poravnanja (prema jednadžbi ravne linije metodom najmanje kvadrata)
Tablica 10 Metoda analitičkog poravnanja
Godine | GRP, milijarda rubalja | t | t * 2 | yt | Prosjek | Odstupanje trenda | |
(Y-prosjek) | (y prosjek) * 2 | ||||||
2000 | 866133,4 | -3 | 9 | -2598400,2 | 558765,2 | 307368,2 | 94475210371 |
2001 | 1120819,8 | -2 | 4 | -2241639,6 | 1043038,6 | 77781,2 | 6049915073 |
2002 | 1335976 | -1 | 1 | -1335976 | 1527312 | -191336 | 36609464896 |
2003 | 1659322,1 | 0 | 0 | 0 | 2011585,4 | -352263,3 | 12408943252 |
2004 | 2234753 | 1 | 1 | 2234753 | 2495858,8 | -261105,8 | 68176238794 |
2005 | 3091362,9 | 2 | 4 | 6182725,8 | 2980132,2 | 111230,7 | 12372268622 |
2006 | 3772730,5 | 3 | 9 | 11318191,5 | 3464405,6 | 308324,9 | 95064243960 |
ukupno | 14081097,7 | 0 | 28 | 13559654,6 | 14081097,8 | - | 3,25156 |
Grafikon 5 Analitičko poravnavanje
3.3 analiza pokazatelja oscilacija niza dinamika
1. Raspon ljuljanja
R \u003d (Y-Yt) max- (Y-Yt) min
R \u003d 308324,9 - 111230,7 \u003d 197094,2 milijarde rubalja.
2. Standardno odstupanje od trenda
yt \u003d milijardu rubalja
3. Koeficijent oscilacije
Vyt \u003d = 0.0001%
4. Koeficijent stabilnosti
Grm. \u003d 100% - Vyt
Grm. \u003d 100% - 0,0001% \u003d 99,9%
Ako koeficijent oscilacije ne prelazi 33%, tada je ovaj niz dinamike stabilan i podložan je daljnjoj ekonomskoj analizi.
3.4 Prognoza za budućnost
Prognoziranje - određivanje budućih dimenzija razine ekonomskog fenomena ili procesa. Temelji se na identifikaciji i karakteristikama glavnog razvojnog trenda i modela odnosa.
Dostupne su sljedeće metode predviđanja:
na temelju prosječnog, apsolutnog rasta;
prosječna stopa rasta;
koristeći trend analitičkog usklađivanja.
Izračunajte predviđanje bodova:
Prognoza za 2007. godinu:
Yt \u003d 2011585,4 + 484273,4t
Y2007 \u003d t \u003d 4
Y2007g.t \u003d 3948679 milijardi rubalja.
U usporedbi s 2006. godinom, bruto regionalni proizvod povećan je za 175948,5 milijardi rubalja.
Prognoza za 2008. godinu:
Yt \u003d 2011585,4 + 484273,4t
Y2008 \u003d t \u003d 5
Y2008g.t \u003d 4432952,4 milijarde rubalja.
U odnosu na 2006 bruto regionalni proizvod porastao je za 660,221,9 milijardi rubalja, u usporedbi s 2007. povećan za 484273,4 milijarde rubalja.
Muck 2007 \u003d milijardu rubalja
Srpnja 2008. \u003d milijardu rubalja
1 = 2.08 * 2.7 = 5,6
2 = 2.08 * 0.9 = 1,9
1 \u003d Y2008-2.8
3.5 Identifikacija trendova razvoja u dinamičkim redovima pomoću Excel IFR-a
Postoje podaci o bruto regionalnom proizvodu saveznog okruga Ural u razdoblju od 2000. do 2006. godine. u usporedivim cijenama.
Tablica 11 izvornih podataka
Grafikon 6 Usklađivanje niza dinamika
Grafikon 7 Linearna funkcija
Grafikon 8 Logaritamska funkcija
Grafikon 9 Poravnavanje polinoma 2 stupnja
Slika 10 Funkcija napajanja
Slika 11 Eksponencijalna funkcija
y \u003d 69581x * 2 - 72378x + 909470
Y \u003d 69581 * 49 - 72378 * 7 + 909470 \u003d 3812293
Y \u003d 69581 * 64 - 72378 * 8 + 909470 \u003d 4783630
Bruto regionalni proizvod u odnosu na 2006 u 2007. godini povećao za 39562,5 milijardi rubalja. 2008. godine povećan za 1010899,5 milijardi rubalja.
4.1 Teoretski aspekti metode analize indeksa
Futures je standardni devizni fjučers ugovor, prema kojem strane u njemu obvezuju isporučiti i primiti potrebnu količinu burzovnih roba ili financijskih instrumenata u određenom vremenu u budućnosti po fiksnoj cijeni. Terminske transakcije razlikuju se po njihovoj bezličnoj prirodi. Prodavači i kupci ugovora u pravilu ne komuniciraju jedan s drugim, već preko svojih brokerskih kuća. Odnosno, u ovoj situaciji sustav prodavač-kupac ne radi, a sustav kupca (plus njegov ured za posredovanje) su razmjena (klirinška kuća) i prodavatelj (a na burzi djeluje njegov bankovni ured). Postupak obavljanja futurnih transakcija propisan je pravilima razmjene.Za kupca terminskog ugovora burza djeluje kao njegov prodavač, a za prodavatelja ugovora kao njegov kupac. U isto vrijeme, klirinška kuća djeluje kao jamac izvršenja futures ugovora. U praksi se razlikuju roba i financijska budućnost. Robne terminske akcije su trgovina terminskim ugovorima za poljoprivredne proizvode, energetiku, metale itd. Financijske budućnosti su terminske ugovore koji se temelje na državnim financijskim instrumentima i drugim vrijednosnim papirima, indeksima dionica, kamatama na bankarske stopekao i konvertibilna valuta i zlato. Terminski ugovori su snažno tipizirani i standardizirani. U kontekstu pojedinih robnih skupina i vrsta financijskih instrumenata, predviđena je njihova količina, kvaliteta, rok isporuke, mjesto isporuke itd. Futures ugovor u početku ne označava samo cijenu standardne pošiljke robe (financijskog instrumenta) koja je predmet razmjene trgovine, a nadalje također mijenja se. Formalno, futures ugovor je ugovor o opskrbi. Istodobno, njegov prodavač djeluje kao dobavljač, a kupac budući kupac robe (financijskog instrumenta). No terminski ugovori obično se sklapaju ne u svrhu fizičke kupovine ili prodaje predmetne imovine, već u svrhu osiguranja (zaštite) stvarnih transakcija robom, kao i radi stjecanja špekulativne dobiti tijekom preprodaje budućih ili likvidacije transakcije. Dakle, u nekim terminima, na primjer, po kamatnim stopama banaka, umjesto da kupuju - primaju proizvod (financijski instrument) ili prodaju i isporučuju, može se osigurati novčana nadoknada za njegovu vrijednost. Radi potpunije definicije pojma budućnosti, uspoređujemo ga s takvim izvedenicama hartije od vrijednosti kao naprijed i mogućnost. Napredni ugovori terminski su ugovori za isporuku fizičke robe na vrijeme, uz određenu cijenu u budućnosti. Forward ugovori, za razliku od futures-a, sklapaju se izvan burze i samo na stvarnom proizvodu. To dovodi do smanjenja pouzdanosti forwardsa zbog nepostojanja treće strane u sustavu trgovanja unaprijed koja djeluje kao kontrolor i jamac. Možete sudjelovati u razmjeni trgovanja terminima, čak i bez toga da imate ovaj proizvod u svojim rukama, što dovodi do većeg širenja futures a ne forward transakcija. Veća atraktivnost futursa objašnjava se i činjenicom da su terminski ugovori standardni, a to olakšava postupak kupnje i prodaje ugovora. Prilikom sklapanja forward ugovora svaki put je potrebno voditi pregovore o terminima forward, što dovodi do dodatnih troškova vremena i novca. A otplatiti forward ugovor prije isteka važenja moguće je samo dodatnim pregovorima. U isto vrijeme, futures se može otplatiti otvaranjem suprotne pozicije na burzi. Sposobnost brzog zatvaranja futurne transakcije dovodi do činjenice da se manje od 5% terminskih ugovora završava isporukom stvarne robe.
Sama riječ indeks znači pokazatelj. Ovaj se pojam obično koristi za neke generalizirajuće karakteristike promjena.
Prvo, indeksi mjere promjenu složenih pojava. Na primjer, trebate utvrditi kako su se troškovi stanovnika Moskve na gradski prijevoz mijenjali tijekom godine. Da biste odgovorili na to pitanje, morate imati broj prevezenih putnika godišnje po pojedinim vrstama gradskog prijevoza, izračunati prosječni mjesečni broj putnika ili uzeti točne podatke iz mjesečnih izvještaja, pomnožiti broj s tarifom za prijevoz i dobiti ukupne vrijednosti. Isto je potrebno učiniti prema prošloj godini. Zatim usporedite iznos rashoda za prošlu godinu s iznosom za prošlu godinu. To jest, ovo nije samo usporedba brojeva, kao kad se izračunava dinamika ili stopa rasta, već dobivanje i usporedba nekih agregiranih vrijednosti.
Drugo, indeksi vam omogućuju analizu promjene - otkrit će ulogu pojedinih čimbenika. Na primjer, možete odrediti kako se količina prihoda gradskog prijevoza promijenila zbog promjena u broju putnika i tarifa, i na kraju, zbog omjera u količini prometa po različitim vrstama prijevoza.
Treće, indeksi su pokazatelji usporedbe ne samo s prethodnim razdobljem, već i s drugim teritorijom, kao i sa standardima.
Indeks je pokazatelj usporedbe dva stanja iste pojave (jednostavnog ili složenog, koji se sastoji od proporcionalnih ili odvojenih elemenata).
4.2 Indeksna analiza utjecaja različitih čimbenika na socio-ekonomske pojave i procese
A) Utvrdite promjenu bruto regionalnog proizvoda Uralskog federalnog okruga u 2006. godini u usporedbi s 2005. godinom zbog promjena vrijednosti osnovnih sredstava i korištenjem osnovnih sredstava (povrat na aktivu).
1. Promjena obujma proizvodnje
relativna:
Ivrp \u003d Q1 / Q0 \u003d 3772730.5 / 3091362.9 \u003d 1,22 \u003d 122%
apsolutna:
Δ Q \u003d Q1 - Q0 \u003d 681 367.6
2. Promjena obujma proizvodnje uslijed promjena kapitalne produktivnosti:
Ivrp / fde \u003d fde1 * F1 / fde * F1
Ivrp / fotd \u003d 0,4 * 9209054 / 0,39 * 9209054 \u003d 1 \u003d 100%
ΔQ / fdec \u003d (fdec1 - fdec0) * F1
ΔQ / fdeq \u003d (0.409676 - 0.389538) * 9209054 \u003d 185451.9
GRP 2006. godine u odnosu na 2005 zbog promjena kapitalne produktivnosti porasla je za 10%, što je iznosilo 185.451,9
3. Promjena obujma proizvodnje uslijed promjena vrijednosti osnovnih sredstava.
Ivrp / f¯ \u003d F1 * fde0 / F0 * fde0
Ivrp / f¯ \u003d 9209054 * 0,39 / 7935967 * 0,39 \u003d 1,160419 \u003d 120%
ΔQ / f¯ \u003d (F1 - F0) * fdec0
ΔQ / f¯ \u003d (9209054 - 7935967) * 0,39 \u003d 496503,93
Ivrp \u003d Ivrp / fot * Ivrp / f¯
Tablica 12. Promjena bruto regionalnog proizvoda zbog promjena vrijednosti osnovnih sredstava i korištenjem osnovnih sredstava (povrat na imovinu)
GRP 2006. godine u odnosu na 2005 zbog promjena vrijednosti osnovnih sredstava povećao se za 20%, što je iznosilo 496503,93 tisuća rubalja.
B) Utvrditi promjenu vrijednosti osnovnih sredstava Uralskog federalnog okruga u 2006. godini u odnosu na 2005. godinu zbog promjena u BDP-u i intenzitetu kapitala.
1. Promjena vrijednosti osnovnih sredstava
Iph¯ \u003d F1 / F0 \u003d 9209054/7935967 \u003d 1,16 \u003d 116%
ΔF¯ \u003d F1 - F0 \u003d 9209054 - 7935967 \u003d 1273087
Trošak osnovnih sredstava u 2006 u odnosu na 2005 porasla za 16%, što je iznosilo 1273087
2. Promjena vrijednosti osnovnih sredstava zbog promjene intenziteta kapitala
Iph¯ / femc \u003d f capac1 * Q1 / femc0 * Q1
IF / f \u003d 2,4 * 3772730,5 / 2,6 * 3772730,5
ΔF¯ / f`vol \u003d (fem1 - fem0) * Q1
Kapacitet ΔF¯ / f` \u003d -377273,05
Trošak osnovnih sredstava u 2006 u odnosu na 2005 zbog promjena u intenzitetu kapitala smanjen je za 8%, što je -377273,05 tisuća rubalja.
3. Promjena vrijednosti osnovnih sredstava zbog promjena u količini proizvodnje
Iph¯ / Q \u003d Q1 * fv0 / Q0 * fv0
Ako je / Q \u003d 3772730.5 * 2.6 / 3091362.9 * 2.6 \u003d 1.220410098 \u003d 122%
ΔF¯ / Q \u003d (Q1 - Q0) * fv0
ΔF¯ / Q \u003d 1771555,76
If¯ \u003d If¯ / fem * If¯ / Q
1,16 = 0,92*1,22
Tablica 13. Promjena vrijednosti osnovnih sredstava zbog promjena u BDP-u i intenzitetu kapitala
Trošak osnovnih sredstava u 2006 u odnosu na 2005 zbog promjena u količini proizvodnje porasla je za 22%, što je iznosilo 1771555,76 tisuća rubalja.
5 Korelacija - regresijska analiza utjecaja čimbenika
Postoje podaci o utjecaju vrijednosti osnovnih sredstava po glavi stanovnika i prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu na bruto regionalni proizvod po stanovniku (svi pokazatelji za 2005. godinu).
Tablica 14.1 Izvori podataka
Naziv regije | |||
Y | X1 | X2 | |
Republika Baškortostan | 1797,6 | 868425 | 93745,1 |
Mari El Republika | 334,4 | 133723 | 46696,9 |
Republika Mordovia | 399,1 | 183836 | 51369,8 |
Republika Tatarstan | 1778,0 | 1090879 | 128222,0 |
Udmurtska republika | 764,8 | 368307 | 90401,7 |
Čuvaška republika | 597,5 | 253775 | 53552,4 |
Permska regija | 1318,9 | 961938 | 118619,4 |
Kirov regija | 714,6 | 322973 | 54954,6 |
Regija Nižnji Novgorod | 1748,9 | 688092 | 87429,3 |
Regija Orenburg | 1020,3 | 480330 | 99405,5 |
Penza regija | 676,2 | 262655 | 52540,0 |
Samara regija | 1579,0 | 1056262 | 125757,4 |
Saratovska regija | 1169,5 | 556180 | 65314,9 |
Ulyanovsk regija | 604,9 | 234805 | 59989,2 |
Kurganska regija | 434,3 | 213335 | 50959,1 |
Sverdlovsk | 2093,8 | 1424665 | 107621,1 |
Tyumen regija | 1890,6 | 5405244 | 668272,2 |
Čeljabinska regija | 1674,4 | 892723 | 98820,3 |
Altajska Republika | 84,9 | 22026 | 43127,3 |
Republika Buryatia | 386,6 | 221056 | 77532,7 |
Tyva Republika | 104,3 | 19490 | 37856,2 |
Republika Khakassia | 244,1 | 120518 | 77332,8 |
Altajska regija | 1105,1 | 382472 | 53118,0 |
Regija Krasnojarsk | 1424,8 | 823467 | 150814,0 |
Irkutska regija | 1137,7 | 651069 | 101766,6 |
Regija Kemerovo | 1302,7 | 629492 | 103758,5 |
Novosibirska regija | 1221,7 | 595609 | 88619,4 |
Omska regija | 939,1 | 357195 | 108147,0 |
Regija Tomsk | 478,9 | 319795 | 154131,1 |
Regija Chita | 481,8 | 316690 | 61526,8 |
Republika Saha (Yakutia) | 469,1 | 450823 | 192599,0 |
Kamčatski kraj | 180,9 | 100939 | 92039,1 |
Primorski kraj | 980,2 | 457446 | 113818,2 |
Khabarovska regija | 721,3 | 437286 | 86913,2 |
Amur regija | 424,2 | 384833 | 125392,3 |
Magadanska regija | 93,8 | 93758 | 156923,9 |
Sahalinska oblast | 277,8 | 207065 | 228624,4 |
Židovska autonomna regija | 79,8 | 52480 | 75695,8 |
Čukotka autonomni okrug | 38,5 | 29615 | 244096,3 |
Tablica 14.2. Korelacijska matrica
Na | X1 | X2 | |
na | 1 | ||
X1 | 0,617107 | 1 | |
X2 | 0,262244 | 0,844487 | 1 |
Korelacijska matrica sadrži djelomične koeficijente korelacije. Koeficijenti drugog stupca matrice karakteriziraju stupanj nepropusnosti odnosa između rezultirajućeg (y) i faktorskih znakova (x1, x2). Odnos između prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu i vrijednosti osnovnih sredstava (r1 \u003d 0,617) je izravan, slab; odnos između prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu i bruto regionalnog proizvoda po glavi stanovnika (ryx2 \u003d 0,262) je izravan i slab.
Tablica 14.3 Regresna statistika
Koeficijent više korelacije R \u003d 0,783 pokazuje da je čvrstoća odnosa između prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu i faktora uključenih u model snažna. Višestruki koeficijent određivanja (R - kvadrat) D \u003d 0,614, tj. 61,4% varijacije u razini profitabilnosti objašnjava se varijacijom proučavanih faktora
Tablica 14.4. Analiza varijance
df | SS | ms | F | Značaj F | |
Regresija | 2 | 8210529,993 | 4105264,996 | 28,69165325 | 3,5367Е-08 |
Podsjetnik | 36 | 5150959,36 | 143082,2044 | ||
ukupno | 38 | 13361489,35 |
Provjerite značajnost koeficijenta više korelacije, za to koristimo F - kriterij, za koji uspoređujemo stvarnu vrijednost F s tabličnom vrijednošću Ftable. S vjerojatnošću pogreške a \u003d 0,05 i stupnjevima slobode v1 \u003d k-1 \u003d 2-1 \u003d 1, v2 \u003d nk \u003d 39-2 \u003d 37, gdje je k broj faktora u modelu, n je broj opažanja, Ftab. \u003d 4 08. Budući da je Fact \u003d 28.69\u003e Ftable \u003d 4.08, koeficijent korelacije znači, dakle, izgrađeni model u cjelini odgovara.
Tablica 14.5. Koeficijenti regresije
Pomoću tablice 1.5 sastavljamo regresijsku jednadžbu:
Y \u003d 893,79 + 0,0009X1 - 0,005X2
Tumačenje dobivenih parametara je sljedeće:
a0 \u003d 893,79 - slobodan izraz jednadžbe regresije, smisleno tumačenje nije podložno;
a1 \u003d 0.0009 - neto koeficijent regresije na prvi faktor ukazuje na to da s povećanjem stalnih sredstava po glavi stanovnika za milijardu rubalja. prosječna godišnja populacija zaposlenih u gospodarstvu povećat će se za 0,0009%, pod uvjetom da ostali faktori ostanu stalni;
a2 \u003d -0,005 - neto koeficijent regresije za drugi faktor ukazuje na to da s povećanjem bruto regionalnog proizvoda s tisuću rubalja. za tisuću ljudi prosječni godišnji broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu smanjit će se za 0,005%, pod uvjetom da faktori ostanu stalni.
Provjerite značaj koeficijenata regresije provodi se pomoću t - kriterija učenika; za to uspoređujemo stvarne vrijednosti t - kriterija s tabelarnom vrijednošću t - kriterija. Kada je vjerojatnost pogreške pogreška a \u003d 0,05, a stupanj slobode v \u003d n-k-1 \u003d 39-2-1 \u003d 36, k je broj faktora u modelu, n je broj opažanja, ttable \u003d 1,68. Dobivamo
t1 činjenica \u003d 7,14\u003e t \u003d 1,68
t2 činjenica \u003d -4.67\u003e t \u003d 1,68
Dakle, prvi i drugi čimbenici su statistički značajni. U ovom je slučaju model prikladan za donošenje odluka, ali ne i za prognozu.
Tablica 14.6. Opisna statistika
Na | X1 | X2 | |
Prosječno | 840,3615 | 565930 | 113525,7 |
Standardna pogreška | 94,95183 | 138158 | 16492,55 |
srednja | 714,6 | 368307 | 92039,1 |
Moda | # N / A | # N / A | # N / A |
Standardno odstupanje | 592,974 | 862796 | 102996 |
Varijanta uzorka | 351618,1 | 7.4E + 11 | 1,06E + 10 |
Višak | -0,914121 | 27,3251 | 22,87771 |
Asimetrija | 0,480141 | 4,88112 | 4,36911 |
Interval | 2055,3 | 5385754 | 630416 |
Minimum | 38,5 | 19490 | 37856,2 |
Maksimum | 2093,8 | 5405244 | 668272,2 |
Iznos | 32774,1 | 2,2E + 07 | 4427504 |
Postići | 39 | 39 | 39 |
Prosječne vrijednosti atributa uključenih u model Y \u003d 840,4%;
x1 \u003d 565930 milijardi rubalja; x2 \u003d 113525,7 tisuća rubalja.
Standardne pogreške regresijskih koeficijenata Sao \u003d 351618.1; Sa1 \u003d 7,4; Sa2 \u003d 1,06
Srednja kvadratna odstupanja znakova σY \u003d 592,97%; σx1 \u003d 862796 milijardi rubalja; σx2 \u003d 102996 tisuća rubalja.
Znajući prosječne vrijednosti i srednja kvadratna odstupanja znakova, izračunavamo koeficijente varijacije za procjenu homogenosti izvornih podataka
Varijacija faktora uključenih u model ne prelazi dopuštene vrijednosti (33-35%), a razina profitabilnosti karakterizira varijacija od 0,7%. U ovom je slučaju potrebno provjeriti početne podatke i isključiti one vrijednosti koje se značajno razlikuju od prosječnih.
Različite mjerne jedinice čine regresijske koeficijente neusporedivim kada se postavlja pitanje relativne jačine učinka na efektivni znak svakog od faktora čiste regresije. Izražavamo ih u standardiziranom obliku u obliku beta - koeficijenata i koeficijenta elastičnosti.
Svaki od β-koeficijenata pokazuje za koliko će se srednja kvadratna odstupanja promijeniti prosječni godišnji broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu ako se odgovarajući faktor promijeni sa srednjim kvadratnim odstupanjem.
S povećanjem osnovnih sredstava za 1 standardnu \u200b\u200bdevijaciju, prosječni godišnji broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu povećat će se za 1,3% njihove srednje kvadratne devijacije; s povećanjem bruto regionalnog proizvoda za 1 kvadratnu devijaciju, prosječni godišnji broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu smanjit će se za 0,87 njihove kvadratne devijacije.
Svaki koeficijent elastičnosti pokazuje za koliko posto će se promijeniti prosječni godišnji broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu ako se odgovarajući faktor promijeni za 1%.
S povećanjem stalne imovine po glavi stanovnika za 1%, prosječni godišnji broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu povećat će se za 0,6%; s povećanjem bruto regionalnog proizvoda za 1%, prosječni godišnji broj zaposlenih ljudi u gospodarstvu smanjuje se za 0,67%.
Tablica 1.7 prikazuje procijenjene vrijednosti prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu i odstupanja stvarnih vrijednosti od izračunatih. Izračunate vrijednosti dobivaju se zamjenom vrijednosti faktora prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu u regresijsku jednadžbu.
Ako izračunata vrijednost prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu premašuje stvarnu vrijednost (negativne bilance), odnosno rezerve za povećanje prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu zbog faktora uključenih u model, inače je 9 ostataka pozitivno) nema rezerve za povećanje prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu zbog faktora uključeni u model.
Tablica 14.7 Ostaci
zapažanje | Predviđeno u | ostaci |
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 |
Tako u regijama broj 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 38 imaju rezerve za povećanje prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu. Na osnovu dobivenog modela izračunavamo rezerve rasta prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu. Farme ćemo podijeliti u dvije skupine: prva su regije u kojima je prosječni godišnji broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu niži od prosjeka za agregat, a druga su regije u kojima je prosječni godišnji broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu veći od prosjeka za ukupno. Ispunite tablicu 1.8
Tablica 14.8. Izračunavanje rezervi povećava prosječni broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu
Faktor | Prosječna vrijednost faktora | Razlika među skupinama | Koeficijent prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu | Utjecaj faktora na prosječni godišnji broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu | ||||
1 | 2 | u zbiru | 1 | 2 | 1 | 2 | ||
I | 1 | 2 | 3 | 4=3-1 | 5=3-2 | 6 | 7=6*4 | 8=6*5 |
Dugotrajna imovina po glavi stanovnika, milijarda rubalja | 258644,7 | 1257322 | 565930 | 307285,3 | -691392 | 0,0001 | 30,7 | -69,1 |
Bruto regionalni proizvod po glavi stanovnika, tisuća rubalja | 67248,5 | 2183515,3 | 113525,7 | 46277,2 | -2069989,6 | 0,001 | 46,3 | -2070 |
Prosječni godišnji broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu, tisuće ljudi | 435 | 2846,2 | 840,36 | 405,36 | -2005,84 | x | 77 | -2139,1 |
Analizirajući rezultate tablice 1.8, vidimo da u 1 skupini regija postoji rezerva za povećanje prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu za 77% zbog uzetih faktora. Dakle, ako su osnovna sredstva po glavi stanovnika 1 milijarda rubalja. povećanje od 258644,7 milijardi rubalja. na prosječni agregat (565930 milijardi rubalja) prosječni godišnji broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu povećat će se za 30,7%; uz smanjenje bruto regionalnog proizvoda s tisuću rubalja. do 113525,7 tisuća rubalja. prosječni godišnji broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu povećat će se za 46,3%.
Ukupna rezerva za povećanje prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu iznosi 77%. U drugoj skupini, rezerve za povećanje prosječnog godišnjeg broja zaposlenih ljudi u gospodarstvu zbog razmatranih faktora su iscrpljene.
Zaključak
U ovom smo radu razmotrili glavne ciljeve i ciljeve bruto regionalnog proizvoda saveznih okruga Ruske Federacije (Volga, Ural, Sibir, Daleki Istočni savezni okrug) i metode za njegovo izračunavanje.
Bruto regionalni proizvod - opći pokazatelj ekonomske aktivnosti u regiji, koji karakterizira proces proizvodnje dobara i usluga. Bruto regionalni proizvod izračunava se u trenutnim osnovnim i tržišnim cijenama („nominalni volumen bruto regionalnog proizvoda“), kao i u usporedivim cijenama („stvarni volumen bruto regionalnog proizvoda“). Bruto regionalni proizvod je novostvorena vrijednost dobara i usluga proizvedenih u regiji, a definira se kao razlika između proizvodnje i intermedijarne potrošnje. Pokazatelj bruto regionalnog proizvoda je po svom ekonomskom sadržaju vrlo blizu pokazatelju bruto domaćeg proizvoda. Međutim, postoji značajna razlika između bruto domaćeg proizvoda (na saveznoj razini) i bruto regionalnog proizvoda (na regionalnoj razini). Količina bruto regionalnih proizvoda za Rusiju ne podudara se s bruto domaćim proizvodom, jer ne uključuje dodanu vrijednost netržišnih kolektivnih usluga (obrana, javna uprava) koje javne institucije pružaju društvu u cjelini. Trenutno, za izračun bruto regionalnog proizvoda subjekta Federacije potrebno je 28 mjeseci.
U Rusiji se izračunavanje regionalnih pokazatelja temelji na metodološkim principima SNP-a. Opći pokazatelj regionalnog razvoja je bruto regionalni proizvod (GRP). Ovaj je pokazatelj izgrađen na temelju jedinstvene metodologije razvijene na centralizirani način u FSGS-u. Rezultate izračuna nadgleda, odobrava i objavljuje u općenitom obliku FSGS.
GRP po svom ekonomskom sadržaju otprilike odgovara pokazatelju BDP-a izračunatog proizvodnom metodom na saveznoj razini. GRP se definira kao zbroj dodane vrijednosti rezidencijalnih jedinica u određenoj regiji. Rezidencijalne jedinice u ovom slučaju određuju se na temelju istih principa kao i na saveznoj razini.
U isto vrijeme, metodologija izračuna GRP-a razlikuje se od metodologije izračunavanja BDP-a. Prilikom izračunavanja BDP-a, broj elemenata koji uključuju BDP ne uzima se u obzir, tako da je ukupni GRP svih regija Rusije manji od BDP-a države. Ti elementi su:
1. Dodana vrijednost industrija koje pružaju kolektivne netržišne usluge društvu u cjelini (javna uprava, obrana, međunarodne aktivnosti itd.);
2. Dodana vrijednost usluga financijskih posrednika (prvenstveno banaka), čije su aktivnosti rijetko strogo ograničene na pojedine regije;
3. Dodana vrijednost vanjskotrgovinskih usluga, koja se u mnogim slučajevima može dobiti samo na saveznoj razini;
4. Posebno dio poreza (porezi na uvoz i izvoz), koji se ne mogu uzeti u obzir na regionalnoj razini.
Popis referenci
1 Osnove statistike: Udžbenik. džeparac. - M .: Financije i statistika, 2005. - 352 str ..: ill.
2 Radionica o statistici / A. P. Zinchenko, A. E. Shibalkin, O. B. Tarasova, E. V. Shaykina; Ed. A. P. Zinchenko. - M .: Kolos, 2001. - 392 .: - (Udžbenici i priručnici za studente visokih učilišta).
3 Sergejev I.V. Poslovna ekonomija: udžbenik. džeparac. - 2. izd., Izmijenjeno. i dodajte. - M .: Financije i statistika, 2005. - 304 str .: Ill.
4 Gusarov V.M. Teorija statistike. - M .: JEDINSTVO, 2005. - 448 str.
5 Edronova N.N. Opća teorija statistike. - M .: Financije i statistika, 2005. - 648 str.
6 Eliseeva I.I., Yuzbashev M.M. Opća teorija statistika. - M .: Financije i statistika, 2001. - 368 str.
7 Efimova M.R., Petrova E.V., Rumyantsev V.N. Opća teorija statistike. - M .: INFRA - M. 2000 .-- 414 str.
8 Teorija statistike / Uredio G. Gromyko - M .: INFRA - M, 2002 .-- 576s.
9 Predavanja na tečaju statistike
Prijave
Tablica 1. Početni podaci za 39 regija Ruske Federacije u 2005. godini
Naziv regije | Bruto regija, proizvod, tisuće / tr. | zaposleni u gospodarstvu, tisuću / osoba | prosječan godina. num. broj stanovnika, tisuca / osoba | sto osnovnih sredstava, milijuna rubalja |
Republika Baškortostan | 381646,5 | 1797,6 | 4071,1 | 868425 |
Mari El Republika | 33350,7 | 334,4 | 714,2 | 133723 |
Republika Mordovia | 44267 | 399,1 | 861,8 | 183836 |
Republika Tatarstan | 482759,2 | 1778 | 3765 | 1090879 |
Udmurtska republika | 139995,3 | 764,8 | 1548,6 | 368307 |
Čuvaška republika | 69391,6 | 597,5 | 1295,8 | 253775 |
Permska regija | 327273,3 | 1318,9 | 2759 | 961938 |
Kirov regija | 79800,6 | 714,6 | 1452,1 | 322973 |
Regija Nižnji Novgorod | 299723,7 | 1748,9 | 3428,2 | 688092 |
Regija Orenburg | 213138,2 | 1020,3 | 2144,1 | 480330 |
Penza regija | 74362,7 | 676,2 | 1415,4 | 262655 |
Samara regija | 401812,2 | 1579 | 3195,1 | 1056262 |
Saratovska regija | 170930,5 | 1169,5 | 2617 | 556180 |
Ulyanovsk regija | 80584,4 | 604,9 | 1343,3 | 234805 |
Kurganska regija | 50245,8 | 434,3 | 986 | 213335 |
Sverdlovsk | 475575,5 | 2093,8 | 4419 | 1424665 |
Tyumen regija | 2215584,4 | 1890,6 | 3315,4 | 5405244 |
Čeljabinska regija | 349957,2 | 1674,4 | 3541,3 | 892723 |
Altajska Republika | 8805,8 | 84,9 | 204,2 | 22026 |
Republika Buryatia | 74912,9 | 386,6 | 966,2 | 221056 |
Tyva Republika | 11662,5 | 104,3 | 308,1 | 19490 |
Republika Khakassia | 41727,5 | 244,1 | 539,6 | 120518 |
Altajska regija | 135686,4 | 1105,1 | 2554,4 | 382472 |
Regija Krasnojarsk | 439736,9 | 1424,8 | 2915,7 | 823467 |
Irkutska regija | 258095,5 | 1137,7 | 2536,1 | 651069 |
Regija Kemerovo | 295378,4 | 1302,7 | 2846,8 | 629492 |
Novosibirska regija | 235381,8 | 1221,7 | 2656,1 | 595609 |
Omska regija | 220686,1 | 939,1 | 2040,6 | 357195 |
Regija Tomsk | 159578,5 | 478,9 | 1035,4 | 319795 |
Regija Chita | 69647,1 | 481,8 | 1132 | 316690 |
Republika Saha (Yakutia) | 183027 | 469,1 | 950,3 | 450823 |
Primorski kraj | 186623,3 | 180,9 | 350,7 | 100939 |
Khabarovska regija | 161194,4 | 980,2 | 2027,7 | 457446 |
Amur regija | 76861,2 | 721,3 | 1416,3 | 437286 |
Regija Kamčatka | 43974,3 | 424,2 | 884,3 | 384833 |
Magadanska regija | 27167,8 | 93,8 | 173,1 | 93758 |
Sahalinska oblast | 121014,1 | 277,8 | 529,3 | 207065 |
Židovska autonomna regija | 14204,2 | 79,8 | 187,7 | 52480 |
Čukotka autonomni okrug | 12355,4 | 38,5 | 50,6 | 29615 |
Tablica 7. Izračun pokazatelja dinamike
Godine | GRP. milijardu rubalja | Apsolutno povećanje | Brzina rasta, % | Stopa porasta | Apsolutna. sadržaj 1% rasta | |||
Baz | Lanac | Baz | Lanac | Baz | Lanac | |||
2000 | 886133,4 | - | - | - | - | - | - | - |
2001 | 1120819,8 | 234686,4 | 234686,4 | 126 | 126 | 1,26 | 1,26 | 186259 |
2002 | 1335976,0 | 449842,6 | 215156,2 | 151 | 119 | 1,51 | 1,19 | 180803,5 |
2003 | 1659322,1 | 773188,7 | 323346,1 | 187 | 124 | 1,87 | 1,24 | 260763 |
2004 | 2234753,0 | 1348619,6 | 575430,9 | 252 | 135 | 2,52 | 1,35 | 426245,1 |
2005 | 3091362,9 | 2205229,5 | 856609,9 | 349 | 138 | 3,49 | 1,38 | 620731,8 |
2006 | 3772730,5 | 2886597,1 | 681367,6 | 426 | 122 | 4,26 | 1,22 | 558498 |
prosječno | 2014442,5 | 48109,5 | 481099,5 | 114,7 | 114,7 | 1,15 | 1,15 | - |
Tablica 11 izvornih podataka
Tablica 12.1 Izvori podataka
Naziv regije | Prosječni godišnji broj ljudi zaposlenih u gospodarstvu, tisuće ljudi | Dugotrajna imovina po glavi stanovnika, milijarda rubalja | Bruto regionalni proizvod po glavi stanovnika, tisuća rubalja |
Y | X1 | X2 | |
Republika Baškortostan | 1797,6 | 868425 | 93745,1 |
Mari El Republika | 334,4 | 133723 | 46696,9 |
Republika Mordovia | 399,1 | 183836 | 51369,8 |
Republika Tatarstan | 1778,0 | 1090879 | 128222,0 |
Udmurtska republika | 764,8 | 368307 | 90401,7 |
Čuvaška republika | 597,5 | 253775 | 53552,4 |
Permska regija | 1318,9 | 961938 | 118619,4 |
Kirov regija | 714,6 | 322973 | 54954,6 |
Regija Nižnji Novgorod | 1748,9 | 688092 | 87429,3 |
Regija Orenburg | 1020,3 | 480330 | 99405,5 |
Penza regija | 676,2 | 262655 | 52540,0 |
Samara regija | 1579,0 | 1056262 | 125757,4 |
Saratovska regija | 1169,5 | 556180 | 65314,9 |
Ulyanovsk regija | 604,9 | 234805 | 59989,2 |
Kurganska regija | 434,3 | 213335 | 50959,1 |
Sverdlovsk | 2093,8 | 1424665 | 107621,1 |
Tyumen regija | 1890,6 | 5405244 | 668272,2 |
Čeljabinska regija | 1674,4 | 892723 | 98820,3 |
Altajska Republika | 84,9 | 22026 | 43127,3 |
Republika Buryatia | 386,6 | 221056 | 77532,7 |
Tyva Republika | 104,3 | 19490 | 37856,2 |
Republika Khakassia | 244,1 | 120518 | 77332,8 |
Altajska regija | 1105,1 | 382472 | 53118,0 |
Regija Krasnojarsk | 1424,8 | 823467 | 150814,0 |
Irkutska regija | 1137,7 | 651069 | 101766,6 |
Regija Kemerovo | 1302,7 | 629492 | 103758,5 |
Novosibirska regija | 1221,7 | 595609 | 88619,4 |
Omska regija | 939,1 | 357195 | 108147,0 |
Regija Tomsk | 478,9 | 319795 | 154131,1 |
Regija Chita | 481,8 | 316690 | 61526,8 |
Republika Saha (Yakutia) | 469,1 | 450823 | 192599,0 |
Kamčatski kraj | 180,9 | 100939 | 92039,1 |
Primorski kraj | 980,2 | 457446 | 113818,2 |
Khabarovska regija | 721,3 | 437286 | 86913,2 |
Amur regija | 424,2 | 384833 | 125392,3 |
Magadanska regija | 93,8 | 93758 | 156923,9 |
Sahalinska oblast | 277,8 | 207065 | 228624,4 |
Židovska autonomna regija | 79,8 | 52480 | 75695,8 |
Čukotka autonomni okrug | 38,5 | 29615 | 244096,3 |
U radu se razmatra važnost teme istraživanja. Korištenjem mjehuroloških dijagrama istražena je ovisnost bruto regionalnog proizvoda saveznih okruga o osnovnim sredstvima i zaposlenosti u 2000. i 2012. godini. Pomoću proizvodnih funkcija izračunava se ovisnost bruto regionalnog proizvoda saveznih okruga o osnovnim sredstvima i zaposlenosti, investicijama i zapošljavanju, investicijama i troškovima tehnoloških inovacija. Izgrađena je grupa sastavnih entiteta Ruske Federacije po elastičnosti proizvodnje osnovnih sredstava. Izračunavaju se koeficijenti korelacije između GRP-a po glavi stanovnika i udjela određene vrste gospodarske aktivnosti u ukupnom GRP-u saveznih okruga. Provedena je korelacijska analiza između promjene broja zaposlenih u saveznim okruzima i promjene realnih plaća u njima. Navedeni su odgovarajući zaključci.
stvarne plaće
vrsta ekonomske aktivnosti
tuš GRP
koeficijent korelacije
troškovi tehnoloških inovacija
otpustiti elastičnost
proizvodne funkcije
zapošljavanje
investicije
1. Abazova R.Kh., Shamilev S.R., Shamilev R.V. Neki problemi urbanizacije subjekata Sjeverno-kavkaškog federalnog okruga // Suvremeni problemi znanosti i obrazovanja. - 2012. - br. 4. - URL: www..10.2014).
2. Abusheva H.K., Shamilev S.R. Brakovi i razvodi u Ruskoj Federaciji i načini njihovog smanjenja // Suvremeni problemi znanosti i obrazovanja. - 2013. - br. 4. - URL: www..10.2014).
3. Musaeva L.Z., Shamilev S.R. Migracije na moderna Rusija: potreba za kontrolom i optimizacijom // Suvremeni problemi znanosti i obrazovanja. - 2013. - br 5. - URL: www..10.2014).
4. Musaeva L.Z., Shamilev S.R., Shamilev R.V. Značajke raseljavanja ruralnog stanovništva ispitanika saveznog okruga Sjevernog Kavkaza // Suvremeni problemi znanosti i obrazovanja. - 2012. - br. 5; URL: 10. listopada 2014.).
5. Regije Rusije. Socio-ekonomski pokazatelji. 2013: stat. Sat / Rosstat. - M., 2013.. - 990 str.
6. Suleymanova A.Yu., Shamilev S.R. Procjena plodnosti u Ruskoj Federaciji i mjere za njeno povećanje // Suvremeni problemi znanosti i obrazovanja. - 2013. - br. 4. - URL: www..10.2014).
7. Shamilev R.V., Shamilev S.R. Analitička i ekonomska osnova za povećanje proizvodnje krumpira u Ruskoj Federaciji i saveznom okrugu // Suvremeni problemi znanosti i obrazovanja. - 2013. - br. 4. - URL: www..10.2014).
8. Shamilev S.R. Dinamika smrtnosti i faktori njenog smanjenja u Ruskoj Federaciji // Suvremeni problemi znanosti i obrazovanja. - 2013. - br 5. - URL: www..10.2014).
9. Shamilev S.R., Shamilev R.V. Analiza GRP po glavi stanovnika u subjektima Sjevernog Kavkaza Federalni okrug // Suvremeni problemi znanosti i obrazovanja. - 2011. - br. 6. - URL: www..10.2014).
10. Edisultanova L.A., Shamilev S.R., Shamilev R.V. Problemi optimizacije općina u ATD-u subjekata Sjeverno-kavkaškog federalnog okruga // Suvremeni problemi znanosti i obrazovanja. - 2012. - br 5. - URL: www..10.2014).
Trenutna situacija zahtijeva korištenje raznolikih i modernih alata za procjenu gospodarskog razvoja, financijske ravnoteže i konkurentskih uvjeta na domaćem i svjetskom tržištu.
S tog stajališta, pojedini znanstvenici koriste proizvodne funkcije (koje izražavaju ovisnost rezultata proizvodnje o troškovima resursa) kao osnovu za sveobuhvatnu analizu takvih makroekonomskih karakteristika tržišne ekonomije kao GRP. To objašnjava relevantnost ove teme.
Grafički prikazujemo ovisnost FD GRP-a o PF-u i zaposlenosti u 2000. i 2012. godini.
Sl. 1. Ovisnost FP GRP-a o osnovnoj imovini i zaposlenosti u 2000
Sl. 2. Ovisnost FD-a GRP o osnovnim sredstvima i zaposlenosti u 2012. godini
Iz podataka na slikama 1 i 2 vidi se da se od 2000. do 2012. godine jaz u vrijednostima GRF-a saveznog okruga povećao, došlo je do male promjene u broju zaposlenih u saveznom okrugu i značajnog nejednakog povećanja i saveznog proračuna i GRP-a. Konstruirane su proizvodne funkcije (gdje je Y GRP regija; K je osnovna imovina; L je prosječni godišnji broj PF-a; α, β su koeficijenti) koji nam omogućuju razmatranje učinkovitosti korištenja rada i PF-a, kako na razini saveznog proračuna, tako i na razini sastavnih entiteta Ruske Federacije. Pri konstruiranju proizvodnih funkcija ekonomije ruskih regija nastaju poteškoće: vremenski niz je kratak; dostupni podaci nisu dovoljno točni; netočnost mjerenja cijena - skokovi cijena u Ruskoj Federaciji su veličine veće od sporih promjena koje se događaju u razvijenim zapadnim zemljama; podaci o osnovnoj imovini ne odgovaraju njihovom stvarno korištenom dijelu.
Osim u nekim slučajevima, početni podaci korišteni za konstrukciju proizvodne funkcije mogu biti predstavljeni indeksima, tj. relativne vrijednosti, najmanje kako slijedi: , Cobb-Douglas funkcija definira izlazni indeks Y kao ponderiranu geometrijsku sredinu kapitalnih indeksa K i rada L s utezima α i β. Tradicionalni FS je funkcija prosječnih faktora ili se može svesti na takvu funkciju jednostavnom transformacijom izvornih podataka. Budući da je Y funkcija prosjeka, slijedi da na grafu vremenski niz izlaznog indeksa Y treba biti smješten između vremenske serije kapitala K i rada L.
Sl. 3. Ovisnost FP-a GRP o osnovnim sredstvima i zaposlenosti u 2000.-2012.
Iz grafikona se vidi da GRP ne može biti prosječna funkcija funkcije koja povezuje Y s K i L, tj. faktori K i L ne opisuju u potpunosti dinamiku izlaza Y.
stol 1
Proračun koeficijenata elastičnosti proizvodne funkcije za proračun
PF elastičnost |
Elastičnost za oslobađanje od radnog mjesta |
|
Proračuni pokazuju da je za sva FD-a potrebno smanjiti zaposlenost uz postojeću produktivnost rada ili je potrebno maksimalno povećanje produktivnosti rada (tablica 1). Jasno je da, u cjelini, u Rusiji također nije učinkovito povećati broj zaposlenih s postojećom produktivnošću rada.
Dakle, moguće je navesti neučinkovito korištenje radnih resursa ne samo u višku radne snage, već čak iu subjektima s nedostatkom radne snage.
tablica 2
Grupisanje subjekata Ruske Federacije po elastičnosti rezultata u OF
Učinkovitost izdavanja PF-a |
Broj predmeta |
3 (Moskva, uključujući Nenetski autonomni okrug, Yamalo-Nenetski autonomni okrug) |
|
2 (Vologdska oblast, Murmanska oblast) |
|
3 (Tjumenska oblast, Khanty-Mansijski autonomni okrug - Ugra, Primorski kraj) |
|
19 (KBR, SK) |
|
2 (regija Kursk, Republika Tuva) |
|
3 (RD, KCR, Mari El Republic) |
|
1 (Republika Adygea) |
|
Ukupni rezultat |
Za Češku Republiku u 2012. vrijednost koeficijenta elastičnosti GRP regija u RF znatno je manja od 1, što u budućnosti s ciljem povećanja učinkovitosti proizvodnje ili povećanja produktivnosti rada znači potrebu za povećanjem stope akumulacije i, sukladno tome, smanjenjem stope potrošnje.
Sve u svemu, u 9 konstitutivnih entiteta Ruske Federacije, učinkovitost izdavanja javnih sredstava je manja od 1, što znači pozitivnu elastičnost GRP-a u zaposlenosti. Samo je u ovih 9 predmeta opravdano povećati zaposlenost za povećanje GRP-a (tablica 2).
Jedno rješenje problema nedostatka ili neprimjerenosti podataka o osnovnoj imovini je uporaba podataka o ulaganjima u osnovna sredstva umjesto podataka o osnovnoj imovini.
Prednosti ovog pristupa objašnjavaju se visokom učinkovitošću ulaganja usmjerenih kako na privlačenje neispravnih sredstava u opticaj, tako i na pribavljanje novih sredstava, čime se povećava udio učinkovito korištenog kapitala.
Investicijsku privlačnost određuju mnogi uvjeti.
U nastavku razmatramo sljedeće uvjete: utjecaj ulaganja, kao i kombinirani učinak ulaganja i rada na BDP.
Sl. 4. Ovisnost FD-a GRP o osnovnoj imovini i zaposlenosti u razdoblju 2000.-2012.
Iz grafikona se vidi da Y može biti prosječna funkcija funkcije koja povezuje K i L s Y, tj. faktori K i L u potpunosti opisuju dinamiku izlaza Y (slika 4.).
Tablica 3
Izračun elastičnosti GRP ulaganja
Investicijska elastičnost GRP |
|
Budući da je investicijska elastičnost GRP veća od elastičnosti GRP-a za zapošljavanje (β \u003d 1-α), možemo zaključiti da se u promatranom razdoblju primjećuje rast (radno-štedni) rad. Najpovoljnije je povećati zaposlenost u Dalekom istočnom saveznom okrugu, Sibirskom saveznom okrugu i Sjevernom Kavkazu. Razmotrite ovisnost BDP-a od ulaganja i troškova tehnoloških inovacija.
Troškovi tehnološke inovacije (u milijunima rubalja) Tablica 4
Koeficijent elastičnosti produktivnosti rada od ulaganja |
Koeficijent elastičnosti produktivnosti rada od troškova tehnoloških inovacija |
|
Analiza ekonometrijske ovisnosti produktivnosti rada za gospodarstvo regija Ruske Federacije pokazuje da inovacijski čimbenici praktički ne predodređuju promjene u produktivnosti rada (intenzitet rada). Glavnu ulogu u povećanju produktivnosti rada još uvijek ima faktor ulaganja, a stvaranje inovacija ima potporu. U NWFD-u, Uralskom saveznom okrugu i Južnom saveznom okrugu troškovi tehnoloških inovacija su nerazumno visoki i ne mogu ih se povećati. Najveća učinkovitost su troškovi tehnoloških inovacija u saveznom okrugu Sjevernog Kavkaza, federalnom okrugu Volga, sibirskom saveznom okrugu, centralnom saveznom okrugu i krajnjem istočnom saveznom okrugu (u silaznom redoslijedu). Učinkovita proizvodnja u ekonomiji saveznog okruga može se poboljšati uz pomoć masovnih ulaganja u osnovna sredstva. Izračunavaju se koeficijenti korelacije između GRP-a po glavi stanovnika i udjela određene vrste gospodarske aktivnosti u ukupnom GRF-u saveznog okruga.
Tablica 5
Koeficijenti korelacije između GRP po glavi stanovnika i udjela ove vrste gospodarske aktivnosti u ukupnom GRF-u Saveznog okruga u 2011. godini
Vrste ekonomske aktivnosti |
Koeficijent korelacije između BDP-a po glavi stanovnika i udjela određene vrste gospodarske aktivnosti u ukupnom BDP-u |
Poljoprivreda, lov i šumarstvo |
|
Obrazovanje |
|
Zdravstvene i socijalne usluge |
|
Hoteli i restorani |
|
Javna uprava i vojna sigurnost; obvezno socijalno osiguranje |
|
zgrada |
|
Trgovina na veliko i malo; popravak motornih vozila, motocikala, proizvoda za kućanstvo i osobnih predmeta |
|
Proizvodnja i distribucija električne energije, plina i vode |
|
Proizvodnja |
|
Transport i komunikacija |
|
Pružanje ostalih komunalnih, socijalnih i osobnih usluga |
|
Financijske aktivnosti |
|
Ribarstvo, uzgoj riba |
|
Poslovanje nekretninama, najam i pružanje usluga |
|
Rudarstvo |
Visoke povratne informacije između BDP-a po glavi stanovnika i udjela poljoprivrede u ukupnom PRP-u se primjećuju u gotovo svim zemljama i regijama. Druga stvar, visoke povratne informacije između BDP-a po stanovniku i zdravstva i obrazovanja ukazuju samo na precijenjenu specifičnu gravitaciju u zaostajućim regijama (ostale vrste gospodarskih aktivnosti su izostale ili su slabo razvijene), tj. o deformaciji regionalne strukture tržišne ekonomije. Provodimo korelacijsku analizu između promjene u broju zaposlenih u saveznom dohotku i promjene realnih plaća u njima.
Tablica 6
Korelacijska analiza između promjene broja zaposlenih u saveznom proračunu i promjene realnih plaća u njima
Koeficijent korelacije između promjene u zaposlenosti i promjene realno obračunatih plaća |
|
Iz tablice proizlazi da je u razdoblju 2010-2012. plaće nisu poslužile kao stimulator rasta zaposlenosti, što je najvećim dijelom posljedica niskog udjela plaća u troškovima proizvodnje i nedovoljno visokih stopa rasta realnih raspoloživih novčanih dohodaka.
Na temelju prethodnog, izvodimo sljedeće zaključke.
Od 2000. do 2012. godine došlo je do beznačajne promjene u broju zaposlenih u saveznom okrugu i značajnog nejednakog povećanja kako u općem obliku, tako i u GRP-u. Izračuni pokazuju neučinkovito korištenje radnih resursa, što zahtijeva smanjenje zaposlenosti uz postojeću produktivnost rada u subjektima s nedostatkom radne snage i maksimalno moguće povećanje produktivnosti rada u subjektima s viškom radne snage. Od 2000. do 2012. godine primijećen je (intenzivni) rast štednje radne snage. Najpovoljnije je povećati zaposlenost u Dalekom istočnom saveznom okrugu, Sibirskom saveznom okrugu i Sjevernom Kavkazu. Osnovna imovina i zaposlenost ne opisuju u potpunosti dinamiku BDP-a. Ispravnije je koristiti ulaganja za opisivanje dinamike BDP-a. Ulaganja daju najveći učinak u Središnjem saveznom okrugu, zatim, kako se učinkovitost smanjuje, idu Uralski federalni okrug, Južni savezni okrug, Sjeverno-zapadni savezni okrug, Sjeverni savezni okrug, Sjeverni savezni okrug, Južni savezni okrug i Daleki istočni savezni okrug. Analiza ekonometrijske ovisnosti produktivnosti rada za gospodarstvo regija Ruske Federacije pokazuje da inovacijski čimbenici praktički ne predodređuju promjene u produktivnosti rada (intenzitet rada). Glavnu ulogu u povećanju produktivnosti rada još uvijek ima faktor ulaganja, a stvaranje inovacija ima potporu. U NWFD-u, Uralskom saveznom okrugu i Južnom saveznom okrugu troškovi tehnoloških inovacija su nerazumno visoki i ne mogu se povećati. Najučinkovitiji troškovi za tehnološku inovaciju su u Sjevernom Kavkazu Savezni okrug, Volga, federalni okrug Sibir, savezni federalni okrug i krajnji istočni savezni okrug (u silaznom redoslijedu). Učinkovita proizvodnja u ekonomiji saveznog okruga može se poboljšati uz pomoć masovnih ulaganja u osnovna sredstva. Visoka povratna sprega između BDP-a po glavi stanovnika i zdravstvene zaštite i obrazovanja ukazuje samo na njihove precijenjene specifične težine u zaostajućim regijama (ostale vrste gospodarskih aktivnosti su odsutne ili su nerazvijene), tj. o deformaciji regionalne strukture tržišne ekonomije. U 2010.-2012. plaće nisu obavljale funkciju stimulatora rasta zaposlenosti, što je povezano s niskim stopama rasta realnih novčanih dohodaka.
recenzenti:
Gezikhanov R.A., doktor ekonomije, profesor, predstojnik katedre za računovodstvo i reviziju, Čečensko državno sveučilište, Grozny;
Yusupova S.Y., doktor ekonomije, profesor, voditelj. Odjel za ekonomiju i upravljanje proizvodnjom, Čečensko državno sveučilište, Grozni.
Bibliografska referenca
Magomadov N.S., Shamilev S.R. ANALIZA DINAMIKE GRP REGIJA RUSKE FEDERACIJE PROIZVODNJIM FUNKCIJAMA // Suvremeni problemi znanosti i obrazovanja. - 2014. - br. 6;URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id\u003d15467 (pristupljeno: 15.01.2020.). Skrećemo vam časopise koje izdaje izdavačka kuća Akademija prirodnih znanosti
Stranica 2 od 2
Pokazatelj - bruto regionalni proizvod (GRP) - koristi se za karakterizaciju rezultata proizvodnje u regiji, za procjenu nivoa ekonomskog razvoja, stopa gospodarskog rasta i analize produktivnosti rada. Ukupni GRP - trošak svih finalnih proizvoda i usluga proizvedenih u regiji za godinu. Prema kejnzijanski model, ukupni GRP izračunava se sljedećom formulom:
GRP \u003d C + I + S + E - M, (1)
gdje, C - potrošnja; I - investicija; S - regionalni i općinski troškovi; E - izvoz; M - uvoz.
Formula (1) pokazuje od čega ovisi gospodarski rast zemlje i kako na nju može utjecati. Glavni izvori rasta BDP-a su potrošnja (C) i ulaganja (I). Kako bi se potaknula potrošačka potražnja i razine ulaganja, centralna banka snižava kamatne stope, a vlada smanjuje porez. Povećanje regionalne i općinske potrošnje (S) također dovodi do povećanja BDP-a. Za analizu produktivnosti rada i usporedbu regija koristi se BDP po glavi stanovnika koji se utvrđuje dijeljenjem ukupnog BDP-a s stanovništvom u regiji. Razmatrali smo 80 regija Rusije za razdoblje 2012-2013. ,
Kao rezultat korištenja metode glavnih komponenti, najveći utjecaj imaju specifični faktori: I, S, S, E, M, raspoređeni u reduciranom redoslijedu varijacija. Varijacija se odnosi na varijancu i standardno odstupanje. Čimbenici utjecaja - neovisni pokazatelji u jednadžbi na desnoj strani.
Za opći GRP konstruirana je sljedeća regresijska jednadžba koja je značajna na razini od 5%:
GRP \u003d exp (5,136 + 0,000001 INV_OK + 0,000076 UCH-0,000307 ACP + 0,0095 DOC-0,00008 Z_NIR + 0,000013 Z_TEHN) s koeficijentom korelacije R \u003d 0,82,
gdje je INV_OK obujam ulaganja u osnovna sredstva; UCH - broj osoblja uključenog u istraživanje; ACP - upis i pohađanje poslijediplomskog studija: DOC - upis i završetak doktorskog studija: Z_NIR - troškovi za znanstveno istraživanje; Z_TEHN - troškovi tehnoloških inovacija.
Pozitivan učinak daje povećanje INV_OK, UCH, DOC, Z_TEHN. Najveći učinak donosi povećanje broja doktora znanosti.
U članku su razmatrani određeni prihodi u regijama Rusije. Regije su bile podijeljene u grozdove. Sve regije bile su podijeljene u 4 razreda. Za svaki klaster izgrađene su značajne regresijske jednadžbe.
U radu je razmatran utjecaj potrošnje hrane po glavi stanovnika u regijama. U izgrađenoj regresijskoj jednadžbi faktori koji pozitivno utječu na GRP po glavi stanovnika su: prosječna godišnja potrošnja mesa, mlijeka, biljnog ulja, krumpira i povrća. Čimbenici koji negativno utječu na BDP su: konzumiranje jaja, šećera i kruha.
U članku je prikazana usporedba stanja obrazovanja i bruto regionalnog proizvoda. Prema izgrađenoj regresijskoj jednadžbi možemo izvući zaključke: s povećanjem broja učenika po 1 učenika od 10 tisuća ljudi, specifična vrijednost GRP po glavi stanovnika u regiji povećat će se za 11,5 rubalja .; s povećanjem ulaganja u obrazovanje za 1 rublje za svakog stanovnika regije, specifična vrijednost GRP-a povećat će se za 16,3 rubalja. Uz povećanje ulaganja u obrazovanje u regijama sa srednjim dohotkom za 1 rublje, GRP po glavi stanovnika raste za 11,69 rubalja.
U članku su dane jednadžbe demografskih pokazatelja ovisno o dohotku i BDP-u. Članak prikazuje grupiranje regija prema udjelu aktivnog stanovništva, nezaposlenih, udjelu zaposlenih i prihodu po stanovniku. Količina izvoza i uvoza u regijama malo utječe na BDP, što se može primijetiti koeficijentima izgrađene regresijske jednadžbe:
GRP \u003d exp (5.064-0.00323 IND_P + 0.0013 IND_CX + 0.000001 E-0.000002 M-0.0112 INF +0.0244 UEA) (2)
s koeficijentom korelacije R \u003d 0,75,
gdje je IND_P - indeks industrijske proizvodnje; IND_CX - indeks poljoprivredne proizvodnje; E - specifični izvoz; M specifični uvoz; INF - indeks inflacije; UEA - razina ekonomske aktivnosti stanovništva.
Jednadžba regresije (2) značajna je na razini 0,05, ali ostatak jednadžbe (razlika između vrijednosti jednadžbe i statističkih podataka) ne odgovara normalnom zakonu raspodjele.
Književnost
- Plotnitsky, M.I., Lobkovich E.I., Mutalimov M.G. i tako dalje. Makroekonomija: Vodič, M .: Nova saznanja, 2002.446 s.
- Regije Rusije. Socio-ekonomski pokazatelji. 2013: Stat. Sat // Rosstat. M., 2014.990 s.
- Magnus F.R., Katyshev P.K., Peresetskiy A.A. Ekonometrija: udžbenik. M .: Delo, 2005.504 s.
- Ignatiev V.M. Prihodi i demografski pokazatelji stanovništva u regijama // Ekonomija. Kontrolirati. Financije: sub članaka. Kijev: Ekonomist. 2013.S 68-72.
- Ignatiev V.M. Potrošnja hrane od strane stanovništva regija // Strategija održivog razvoja ruskih regija: Sat. članaka. Novosibirsk, 2015. br. 25. P. 132–137.
- Ignatiev V.M., Eroshina E.A., Zemkova A.S. Usporedba stanja obrazovanja i bruto regionalnog proizvoda / Razvoj znanstvene misli u suvremenom svijetu: aktualna pitanja, perspektive, inovacije: zbornik članaka. članaka. Rostov na Donu: SIC „Summa-Rerum“, 2014. str.78-83.
- Istomina K.S.
- Ignatiev V.M., Bakanova S.A. Polarizacija ruskih regija prema zaposlenosti i prihodima // Nauka i inowacja. Pezemysl: Nauka i studia. 2013. Vol. 3. P. 15-18.
- Ignatiev V.M., Borisova D.M. Predviđanje zaposlenosti u regiji // Znanost, tehnologija i obrazovanje. 2015. br. 3 (9) .C. 40-43.
- Ignatiev V.M., Chebotareva A.Yu. Inovacijski čimbenici i njegov dijagram Ishikawa // Znanost, tehnologija i obrazovanje. Ivanovo, 2014. br. 4. P.21-24.
- Istomina K.S. Utjecaj pokazatelja na stopu nataliteta u regijama // Bilten znanosti i obrazovanja. 2015. br. 2 (4). C. 60-64.
Gospodarski status svakog konstitutivnog entiteta Ruske Federacije čini relevantnim korištenje različitih alata za procjenu ekonomske dobrobiti, financijske ravnoteže i uvjeta konkurencije ne samo na domaćem, već i na svjetskom tržištu. Ti su alati ključni za provedbu učinkovite savezne politike koja ima za cilj uklanjanje neravnoteža međuregionalnog tipa i jačanje integriteta ekonomije i politike. Neovisnost regija dovodi do ažuriranja regionalne politike i do značaja takvog pokazatelja kao regionalnog bruto proizvoda.
Podrška informacijama putem GRP-a
Prosperitet postaje nagon za razvojem regionalnih upravljačkih odluka sa suvremenim pristupima informacijskoj podršci i ekonomskoj izvedivosti. Optimalna osnova za analizu karakteristika složene tržišne ekonomije jest sustav nacionalnih računa, odnosno SNP. Na regionalnoj razini, SNR je u obliku CDS (sustav regionalnih računa). Središnje mjesto u SNR-u pripada bruto domaćem proizvodu ili BDP-u. Regionalni ekvivalent BDP-a u SNR-u regionalni je bruto proizvod, odnosno RVP. Ovaj pokazatelj pokazuje razinu gospodarskog razvoja, svojevrsni je odraz rezultata ekonomske aktivnosti svakog poslovnog subjekta u regiji. GRP se koristi kao osnova za formiranje regionalnih računa.
Zašto se izračunava GRP?
Na teritoriju Rusije postoji oko 89 administrativno-teritorijalnih entiteta smještenih u različitim vremenskim zonama, koji se razlikuju po zemljopisnom položaju i stupnju gospodarskog i društvenog razvoja. BDP odražava samo opću situaciju u državi, ne dopuštajući da se jasno vidi kako su stvari u njezinim različitim uglovima, što isključuje mogućnost donošenja objektivnih odluka. Državu zanimaju podaci koji mogu sveobuhvatno okarakterizirati situaciju u svakom pojedinom kutku zemlje.
Diferencirani od regionalnog bruto proizvoda, omogućava vam razvijanje odgovarajuće ekonomske politike i procjenu učinkovitosti odluka ne na razini države, već na regionalnoj razini. Pomoću dinamike GRP-a, u kombinaciji s pokazateljima troškova i natura, moguće je uspostaviti smjer i intenzitet ekonomskih procesa koji mogu poslužiti kao snažan poticaj za razvoj na međuregionalnoj razini. GRP igra veliku ulogu u izračunavanju makroekonomskih pokazatelja i u reformi međuregionalnih odnosa. Pokazatelj služi kao smjernica u postupku dodjele sredstava iz „Fonda za financijsku potporu regijama Ruske Federacije“.
Pa što je GRP?
Regionalni bruto proizvod je, zapravo, generaliziran i karakterizira razinu ekonomskog razvoja regije. Odraz je i karakterizira proces proizvodnje dobara i usluga. Količina GRP-a ukazuje na vrijednost sve puštene robe i usluga u svim gospodarskim sektorima u određenoj regiji. U prvim fazama uvođenja pokazatelja u ekonomsku analizu objavljeni su podaci uzimajući u obzir tržišne cijene. Procjena GRP-a u obliku osnovnih cijena znatno se razlikuje od tržišne procjene točno količinom neto poreza na proizvode. Subvencije se ne uzimaju u obzir. GRP u dominantnim radionicama odražava količinu dodane vrijednosti u osnovnim cijenama s fokusom na određenu vrstu ekonomske aktivnosti.
GRP struktura ili ono što je uključeno u nju
Bruto regionalni proizvod izračunava se uzimajući u obzir osnovnu cijenu koja se izračunava po jedinici proizvoda ili usluge. Porez se ne uzima u obzir, već se uzimaju u obzir subvencije za proizvode. Bruto se izračunava u svakom pojedinom segmentu ekonomske aktivnosti kao razlika između proizvodnje proizvoda ili usluga i njihove intermedijarne potrošnje. Za ukupnu cijenu otpuštanja roba i usluga unutar jedne regije i iznosi volumen proizvodnje. Izdanje uključuje već prodanu robu s uslugama po tržišnoj vrijednosti. Za proračun se koristi prosječna vrijednost. računa se u bruto proizvodnji, ali samo po trošku. Umesna potrošnja uključuje troškove robe s uslugama koje se u potpunosti koriste u proizvodnji tijekom izvještajnog razdoblja. Fiksni kapital ne igra ulogu u izračunavanju intermedijarne potrošnje. Troškovi finalne upotrebe GRP-a uključuju izdatke za kućanstva, vladine agencije i kolektivne usluge. Procjenjujući obujam bruto regionalnog proizvoda i njegovu strukturu, moguće je utvrditi izvore financiranja finalne potrošnje.
Opcije izračuna
U uvjetima moderna ekonomija Uobičajeno je koristiti nekoliko opcija za izračunavanje GRP-a. Način proizvodnje za izračunavanje pokazatelja koristi se u fazi proizvodnje. To je, u stvari, zbroj bruto dodane vrijednosti koju formira svaka rezidencijalna institucionalna jedinica na ekonomskom području regije. Bruto regionalni proizvod, čije se izračunavanje temelji na razlici proizvodnje proizvoda i usluga i njihove intermedijarne potrošnje, formira se na temelju cijena roba i usluga koje se u potpunosti konzumiraju u proizvodnji, a provodi se na razini industrije i sektora gospodarstva regije. GRP se također može izračunati na temelju trenutnih tržišnih cijena uspoređujući ih.
Razlika između BDP-a i GRP-a
Bruto regionalni proizvod, koji se izračunava za svaku od regija, ima značajne razlike od BDP-a. Razlika između pokazatelja je količina dodane vrijednosti. To može uključivati:
- Netržne kolektivne usluge vladine agencije: obrana, upravljanje.
- Netržne usluge koje se financiraju iz proračuna, ali informacije o njima nisu dostupne na regionalnoj razini.
- Usluge financijskih institucija, čije djelovanje gotovo uvijek nadilazi okvire jedne regije.
- Usluge povezane s vanjskom trgovinom, podaci za koje se prikupljaju na saveznoj razini.
Bruto proizvod: Značajke pokazatelja
Razlika između BDP-a i BDP-a formirana je troškovima plaćanja poreza u vezi s uvozom i izvozom. Ovu je vrijednost vrlo teško izračunati zbog svoje specifičnosti i neujednačene integracije između pojedinih regija. Bruto regionalni proizvod po regijama izračunava se za razdoblje od 28 mjeseci. SAC tehnika omogućuje vam brži rezultat. Vlada koristi mnoge mehanizme za praćenje dinamike i rasta pokazatelja. Zanimljiva je činjenica da, sve u svemu, svi pokazatelji GRP-a ne odgovaraju BDP-u, što je određeno specifičnostima izračuna i isključenjem dodane vrijednosti.
Na temelju kojih podataka se izračunava GRP?
Višestruka struktura bruto regionalnog proizvoda određuje istodobnu upotrebu velikog broja izvora za izračunavanje vrijednosti parametara. Dakle, u zemljama ZND-a stručnjaci uzimaju u obzir poslovne registre i izvještaje o proizvodnji i prodaji robe s uslugama, izvještaje o troškovima proizvodnje. Uzoračke ankete i posebna izvješća na regionalnoj razini uzimaju se u obzir. Izračun se temelji na izvješćima o zaposlenosti i na osnovi istraživanja svakog pojedinog segmenta gospodarstva, a temelji se na istraživanju proračuna kućanstava. Snažni izvori podataka su podaci poreznih vlasti i bankarska statistika, izvješća javne organizacije te podatke o izvršavanju različitih vrsta proračuna.
GRP u praksi Rusije
Bruto regionalni proizvod za regije Rusije u potpunosti karakterizira razinu razvoja regije i uspoređuje se s pokazateljima na makrorazini. On igra ulogu teritorijalnog faktora u razvoju društvenih i ekonomskih procesa. Proračun vrijednosti koristi metodološka načela SNP-a, čiji je razvoj izveden u okviru FSGS-a. Objavljivanje rezultata nakon njihovog prethodnog odobrenja provodi se i na razini FSGS-a.
Predviđanje bruto regionalnog proizvoda temelji se na podacima prikupljenim od svih stanovnika regionalne ekonomije. To mogu biti korporacije, kvazi korporacije i kućanstva s središtem gospodarskog interesa smještena izravno u dotičnoj regiji. Prvi izračun i analiza bruto regionalnog proizvoda provedena je 1991. godine u 21 regiji. Od 1993. sve su regionalno-teritorijalne vlasti sudjelovale u proračunima. Od 1995. godine procjena i izračunavanje BDP-a su preduvjet za provedbu "Saveznog programa". Tek 1997. godine započela je procjena dinamike pokazatelja. Pruža osnovu za provedbu prava ekonomska politika u sferi proizvodnje i industrije, koja u gotovo svim regijama čini 60 do 80 posto ukupnog BDP-a.