Статья: Роль стратегического планирования в обеспечении межрегионального экономического сотрудничества

Источник: авторская разработка

Анализируя данные, представленные в таблице 2, можно сделать вывод, что лидером по величине индексов, и, соответственно, по объему ввозных операций по всем категориям является Центральный федеральный округ, а по объему вывозных операций - Приволжский федеральный округ. При этом следует отметить, что структура полученных индикаторов, которые представляют собой усредненную величину, не учитывает полное отсутствие отдельной категории в структуре операций ввоза-вывоза, таковым является, например, Северо-Кавказский федеральный округ, имеющий нулевые показатели по операциям ввоза труб стальных, угля и т.д., что объясняется сложившейся исторически специализацией региональной экономики.

Однако более показательными являются данные, характеризующие баланс операций по ввозу-вывозу, которые представляется возможным определить, как разницу между индикаторами вывоза и ввоза. Исчисленная подобным образом величина может быть использована в том числе и для определения или подтверждения промышленной специализации региона. Вывод о наличии собственного производства и, соответственно, более низкой зависимости от внешней среды, делается в случае, если указанный выше баланс положителен, т.е. вывоз продукции преобладает над ввозом.

Вычисленный баланс по операциям представлен в таблице 3.

Таблица 3. Баланс ресурсообменых операций

Источник: авторская разработка

Из данных таблицы следует, что, судя по положительной величине баланса, продукция автомобильной сферы производится в Северо-Западном, Северо-Кавказском и Приволжском федеральных округах; продукция топливно-энергетического комплекса в Северо-Кавказском и Приволжском, а также Сибирском федеральном округах; продукция перерабатывающей промышленности - в Северо-Западном, Южном, Сибирском и Дальневосточном федеральных округах.

Полученные показатели могут служить базой для прогнозирования развития регионов, традиционным показателем оценки которого принимается валовой региональный продукт. Для построения модели был использован регрессионный анализ. Регрессией y по x принимается зависимость e(y/x)=f(x) математического ожидания некоторой случайной величины y от значения независимой переменной x. Задача регрессионного анализа заключается в поиске функции (f), которая описывает эту зависимость, и отличается по каждому округу под влиянием независимых величин.

В данном случае в качестве независимых величин используются полученные показатели баланса по категориям ввоза-вывоза, а прогнозируемой величиной - значение валового регионального продукта (ВРП) по округам. Данные для прогнозирования развития округов выглядят следующим образом: автокомпоненты и готовые изделия - Х1; продукция топливно-энергетического комплекса - X2; продукция перерабатывающей промышленности - Х3.

Полученные значения ВРП представлены в таблице 4. Кроме того был исчислен коэффициент соответствия прогнозной величины ВРП и фактического значения, который определяется как отношение разницы фактической и прогнозной величин ВРП к фактическому.

Таблица 4

Результаты регрессионного анализа по федеральным округам

Источник: авторская разработка

Анализируя полученные коэффициенты соответствия, следует отметить, что в большинстве случаев они имеют значение, не превышающее по модулю 0,1, что свидетельствует о приемлемой точности модели.

Заключение

Таким образом, произведенные в данной статье расчеты, построение баланса ввоза-вывоза продукции между федеральными округами, выполненные кластерный и корреляционный анализы позволили установить зависимость между объемами ввоза-вывоза и суммарными величинами ВРП по округам, что позволяет использовать данный подход для стратегического планирования развития социально-экономических систем на основе оценки балансов операций по ввозу-вывозу продукции соответствующих округов. Предложенная методика является новой и имеет унифицированный характер, поэтому применима для любого территориального уровня. Использованный подход может быть применен в практической деятельности органов власти и управления различных уровней для контроля, корректировки и прогнозирования важнейших социально-экономических индикаторов.

Более того отсутствие после 2014 года в статистических сборниках данных экономического обмена между федеральными округами произошло, по нашему мнению, из-за снижения этих показателей в результате последствий экономического кризиса и санкций западных государств. Считаем, что преодоление кризисных явлений в экономике даст возможность расширить экономический обмен между округами и регионами, и соответствующие данные могут будут представлены органами государственной статистики, что создаст условия для более полного отражения имеющихся ресурсно-обменных связей и, соответственно, позволит расширить горизонты стратегического социально-экономического планирования и прогнозирования показателей роста суммарного валового регионального продукта федеральных округов.

Список литературы

1. Ansoff H.I. Strategic Management. 2007. - 251 p.

2. Galbraith J.K. The New Industrial State. 1967. - 576 p.

3. Myrdal G. An International Economy, Problems and Prospects. - London, 1956.

4. Martin R. Regional Competitiveness / R. Martin, M. Kitson, P. Tyler. - New York, 2006.

5. Scott J.W. Transborder Cooperation, Regional Initiatives and Sovereignty Conflicts in Western Europe: The Case of the Upper Rhine Valley // Publius. 1989. Vol. 19, N 1.

6. Storper M. The regional world: territorial development in a global economy. - New York, 1997.

7. Barca F., McCann Ph., Rodriguez-Pose P. The Case for Regional Development Intervention: Place-based versus Place-neutral Approaches // Journal of Regional Science. 2012, - Vol. 52, N 1. - P. 134-152.

8. Zimmermann E.W. What We Mean by Resources // Texas Looks Ahead. - Austin, 1944. - 136 p.

9. De Groot H., Poot J., Smith M. Agglomeration externalities, innovation and regional growth: theoretical perspectives and meta-analysis // Handbook of Regional Growth and Development Theories. - Cheltenham: Edward Elgar Publishing Limited, 2009. - P. 256-281.