Статья: Дифференциация муниципальных образований и влияние предприятий-флагманов на уровень их социально-экономического развития

1. Определение факторов и временного периода для регрессионного уравнения в региональном разрезе и расчет коэффициентов а и Я:

где Kpt - значение фактора капитала в момент времени t; Lpt - значение фактора труда в момент времени t; A - константа.

2. Определение весовых коэффициентов р:

где KMi - значение фактора капитала для 7-го МО в момент времени t; LMi - значение фактора труда для 7-го муниципального образования в момент времени t.

3. Расчет ВМП для 7-го муниципального образования в момент времени t:

Оценка производилась также по трем регионам СФО (Кемеровской, Томской и Новосибирской областям) на основе региональных показателей, используя временные периоды 2002- 2016 гг. (48 наблюдений). В качестве основных факторов были взяты два индикатора: инвестиции в основной капитал и среднегодовая численность занятых в экономике. Используя результаты полученного регрессионного уравнения согласно вышеуказанным шагам, был произведен расчет аналогичным способом показателей ВМП для муниципальных образований по итогам 2015 г. (2016 г. произведен в предыдущем исследовании "Оценка эффективности развития муниципалитета: валовый продукт и предприятия-флагманы") [1].

Для тестирования гипотезы 2 и гипотезы 3 используем модель регрессионного уравнения. Объектами исследования будут являться муниципалитеты трех регионов (Кемеровской, Томской и Новосибирской областей), имеющие предприятия-флагманы. В качестве предприятий-флагманов были выбраны от 200 до 1 000 (в зависимости от субъекта Российской Федерации) крупнейших (по объему выручки) предприятий, которые вели деятельность в том или ином муниципальном образовании. Период исследования 2015-2016 гг. В выборку попали 32 МО в 2015 г., и 31 в 2016 г.:

- в Томской области 3 МО (г. Томск, Томский р-н, г. Стрежевой);

- в Новосибирской области 6 МО: 3 МР (Искитимский, Коченевский, Новосибирский), 3 ГО (г. Новосибирск, г. Искитим, г. Обь.);

- в Кемеровской области 23 МО (в 2016 г. - 22 МР): 9 МР (в 2016 г. - 8 МР) и 14 ГО.

Таким образом, общее количество наблюдений для проведения регрессионного анализа составляет 63. В качестве зависимой переменной авторы взяли натуральный логарифм показателя ВМП. Расчетная оценка ВМП была произведена авторами самостоятельно согласно вышеуказанной методике (подробное описание в работе "Оценка эффективности развития муниципалитета: валовый продукт и предприятия-флагманы") [1]. Основным источником информации объясняющих переменных являются данные, собираемые органами статистики, полученные с официального сайта Росстата "База данных показателей муниципальных образований", а также из статистических региональных сборников, дополненных базой данных системы СПАРК [12; 13; 14]. Тестируемые в заданной регрессионной модели объясняющие (независимые) переменные также подвергаются логарифмированию по основанию e (математическая константа) и представлены в таблице 2.

Для проведения исследования корреляционных связей между объясняющими переменными необходимо провести тестирование на нормальность распределения данных. Для этого используются критерии Шапиро - Уилка (SW) и Колмогорова - Смирнова (KS). Для подтверждения гипотезы нормальности распределения необходимо чтобы достигнутый уровень значимости был не менее 0,05 (p > 0,05) по Шапиро - Уилка и не менее 0,2 (p > 0,2) по Колмогорову - Смирнову. Для всех переменных критерий по KS не выполняется, а по SW - наоборот - выполняется. Учитывая, что набор исследуемых данных относится скорее к малым выборкам (63 наблюдения), допустим, что распределение данных имеет нормальных характер, так как в данном случае рекомендовано руководствоваться критерием Шапиро - Уилка.

Таблица 2

Особенности расчета и описательная статистика объясняющих переменных

* В трех случаях фактический отрицательный прирост населения был заменен на 0,0001 для возможности применения логарифмирования в регрессионной модели.

** Согласно общероссийскому классификатору видов экономической деятельности ОК 029-2007 (КДЕС Ред. 1.1), действовавшему до 2017 г., разделы С, D, E: добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства, производство и распределение электроэнергии, газа и воды.

Составлено авторами по материалам исследования

Также авторами был проведен расчет корреляционной матрицы объясняющих переменных по критерию Пирсона (R), используемому для нормальных выборок. Согласно шкале Чеддока между двумя парами показателей в нашем случае присутствует средняя степень корреляции (от 0,5 до 0,7): рост доходов населения и производительность труда (2 и 4), уровень предпринимательства и выручка (3 и 5). Остальные показатели имеют очень слабую корреляцию.

Далее непосредственно остановимся на описании результатов регрессионного анализа, сформированном по заданным в исследовании показателям. Зависимая переменная - натуральный логарифм показателя ВМП, независимые указаны в таблице 3, описывающей результаты оценки регрессионной модели.

Таблица 3

Результаты оценки регрессионной модели для муниципальных образований Сибирского федерального округа

Составлено авторами по материалам исследования

По результатам представленной модели следует сказать, что все показатели имеют статистически значимые результаты за исключением X 1 "Прирост населения" (p > 0,05). X 2, X 4 имеют сильно значимое влияние (р < 0,01), X 5 - высоко значимое влияние (p < 0,001) и X 1 - статистически значимое (p < 0,05). Наиболее сильное влияние на индикатор ВМП в соответствии с коэффициентом при переменной имеет рост доходов населения (X 2), значительное влияние оказывает выручка предприятий (X 5), и к среднему уровню следует отнести уровень предпринимательства (X 3) и производительность труда (X 4). Все исследуемые переменные имеют прямой характер связи: с увеличением данных факторов, происходит увеличение ВМП. Интересным является факт, что с приростом численности населения увлечение ВМП муниципальных образований, имеющих флагманские предприятия, происходит несущественно, а вот увеличение среднего размера заработной платы, получаемой в данном муниципалитете, дает высокий рост показателя ВМП.

По результатам исследования можно сделать следующие выводы.

1. Выявлена значительная дифференциация показателей СЭР для муниципальных образований, принадлежащих к одному региону.

2. Построена регрессионная модель, которая объясняет существенную долю вариации зависимой переменной (рост доходов населения) на территориях с предприятиями-флагманами.

3. Гипотеза 2 подтверждается частично: наличие предприятий-флагманов характеризуется активизацией экономической деятельности через рост доходов населения, что, однако, не способствует приросту населения в муниципальные образования и говорит о продолжающейся негативной демографической тенденции.

4. Гипотеза 3 подтверждается средним влиянием на зависимую переменную ростом предпринимательства, что рассчитывается через прирост новых предприятий, что может говорить как о положительной тенденции, так и о развитии рынка в тех муниципалитетах, где наличествуют предприятия-флагманы, стимулируя при этом рост выручки компаний. Однако данные факторы хоть и обладают средней степенью значимости, но не объясняют значительный процент вариации переменных, для чего требуется введение дополнительных факторов в исследование социально-экономического развития МО. предпринимательский экономический муниципальный

В продолжение исследования предлагается рассмотреть вопрос о влиянии различных факторов на развитие пространственной концентрации по отдельным отраслям муниципальных образований, чтобы сделать выводы о подтверждении модели "центр-периферия", которая является ключевой в рамках новой экономической географии и влиянии рыночного потенциала соседних территорий.

Библиографический список

1. Антонова, И. С., Чистякова, Н. О., Татарникова, В.В. Оценка эффективности развития муниципалитета: валовый продукт и предприятия-флагманы // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. - 2020. - № 1 (57). - С. 7-13.

2. Амирова, Э.А. Условия и факторы социально-экономической дифференциации регионов СКФО // Региональные проблемы преобразования экономики. - 2015. - № 12 (62). - С. 160-165.

3. Бухвальд, Е. М., Ворошилов, Н.В. Актуальные вопросы развития муниципальных образований и реформирования института местного самоуправления // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. - 2018. - № 1. - С. 132-147.

4. Дадашев, А. З., Золотько, А.И. К вопросу о финансовой самостоятельности муниципальных образований и методах оценки ее уровня // Финансы и кредит. - 2018. - Т. 24. - № 9 (777). - С. 2017-2032.

5. Коломак, Е.А. Неравномерное пространственное развитие в России: объяснения новой экономической географии // Вопросы экономики. - 2013. - № 2. - С. 132-150. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2013-2-132-150

6. Малкина, М.Ю. Динамика и факторы внутрирегиональной и межрегиональной дифференциации доходов населения РФ // Пространственная экономика. - 2014. - № 3. - С. 44-66.

7. Маслихина, В.Ю. Количественная оценка экономического и социального пространственного неравенства в Приволжском федеральном округе // Вестник Евразийской науки. - 2013. - № 4 (17) [Электронный журнал]. - Режим доступа: https:// naukovedenie.ru/PDF/22evn413.pdf (дата обращения: 06.09.2020).

8. Морошкина, М.В. Пространственное развитие России: региональные диспропорции // Регионология. - 2018. -Т 26. - № 4. - С. 638-657.

9. Петрыкина, И. Н., Солосина, М. И., Щепина, И.Н. Применение кластерного анализа для типологизации муниципальных образований // Вестник Воронежского государственного университета. - 2017. - № 4. - С. 154-164.

10. Спицын, В. В., Спицына, Л. Ю., Чистякова, Н. О., Антонова, И. С., Анохин, С.А. Флагманские предприятия как драйверы социально-экономического развития муниципальных образований Сибирского федерального округа // Вестник науки Сибири. - 2018. - № 4 (31). - С. 189-202.

11. Тургель, И. Д., Власова, Н.Ю. Вторые города Урала: от города-завода к многофункциональным центрам // Региональные исследования. - 2016. - № 2. - С. 43-54.

12. Муниципальные образования Томской области (2010-2016 гг.): статистический сборник. - Томск: Томскстат, 2017. - 286 с.

13. Информационный ресурс СПАРК [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.spark-interfax.ru. (дата обращения: 06.09.2020).

14. База данных показателей муниципальных образований // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/munst.htm (дата обращения: 06.10.2020).