Пути совершенствования структуры в экономике промышленности Актюбинской области

Рост добычи нефти обеспечивает увеличение налоговых поступлений в бюджет области, что гарантирует финансовую поддержку другим отраслям экономики региона и социальной сферы, а также способствует улучшению стандартов качества и повышению уровня жизни населения.

На сегодняшний день казахстанская нефть в основном вывозится за пределы республики в непереработанном виде, а в Казахстан завозится большое количество нефтепродуктов. Но большие запасы и благоприятные технико-экономические показатели добычи нефти в Республике Казахстан позволяют увеличить объем ее добычи, при этом выгоднее перерабатывать сырую нефть на месте добычи, чем вывозить сырую нефть и ввозить нефтепродукты.

Развитие несырьевых секторов экономики, обеспечивающих ее диверсификацию и рост конкурентоспособности, должно происходить при прогрессивном совершенствовании структуры ВРП и объема промышленной продукции. Рассмотрим тенденции изменения ВРП, объема промышленной продукции и их соотношения в экономике региона.

Валовой региональный продукт в 2014г по сравнению с 2000г растет в 13,22489927 раза, а объем промышленной продукции, - в 13,75416264 раза. При этом доля валового регионального продукта в объеме промышленной продукции снижается с 0,51001604 до 0,490390504, что показывает о недостаточном развитии человеческого капитала, низком уровне формирования добавленной стоимости.

Следует отметить, что темп роста объема промышленной продукции в целом опережает темп роста валового регионального продукта, что доля ВРП в объеме промышленной продукции имеет тенденцию к снижению. Опыт развитых стран показывает, что при развитии экономики доля ВРП в объеме промышленной продукции должна иметь тенденцию к росту.

Для изучения динамики доли ВРП в объеме промышленной продукции предлагаем определить ее тренд, имеющий следующий вид:

У0 =Ао +К1*t + К2*t^2 +К3* t^3 ,

t - фактор времени, год ;

К1,К2,К3 - коэффициенты регрессии;

А0 - свободный член.

Определяем тренд доли ВРП в объеме промышленности продукции.

У1 = 0,64659606 - 0,097877877*t + 0,014143274*t^2 - 0,000556903* t^3 ,

где: У1- доли ВРП в объеме промышленной продукции;

К1,К2,К3 - коэффициенты регрессии.

Значимость уравнения регрессии оценивается с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата – коэффициента детерминации. Множественный R = 0,701248522, R-квадрат = 0,49174949. Следует отметить, что вариация величины доли ВРП в объеме промышленной продукции на 49,174949% зависит от вариации фактора времени , а на остальные 50,83% − от вариации факторов, не включенных в модель.

Главным критерием оценки значимости модели является F−критерия Фишера, с помощью которого оценивается статистическая надежность результатов регрессионного моделирования: Fфакт =3,54762352, F табл = 0,05142854. Если Fфакт больше, чем Fтабл, то уравнение тренда значимо, статистически надежно.

Одним из признаков развития экономики выступает прогрессивное изменение структуры объема промышленной продукции. Оно проявляется в том, что объем производства обрабатывающей промышленности больше, чем объем производства горнодобывающей промышленности, а темп роста объема производства в обрабатывающей промышленности опережает темп роста объема производства в горнодобывающей промышленности.

Объем продукции в обрабатывающей промышленности в 2014г по сравнению с 2000г увеличивается в 31,56669345 раза, а объем продукции в горнодобывающей промышленности - в 3,929899262 раза. При этом коэффициент соотношения объема производства обрабатывающей промышленности к объему производства горнодобывающей промышленности возрос в 4,430186844 раза. Все тенденции изменения структурных элементов объема производства в промышленности соответствуют требованиям развития экономики региона.

При развитии экономики данный коэффициент должен иметь тенденцию к росту. Иначе говоря, темп развития обрабатывающей промышленности должен опережать темп развития горнодобывающей промышленности. Определим тренд данного коэффициента.

Уравнение тренда данного коэффициента имеет следующий вид:

У2 = 1,417237851 - 0,556346753*t + 0,053150355 *t^2 + 0,000105704 * t^3 ,

где: У2- коэффициент соотношения объема производства в обрабатывающей промышленности к объему производства в горнодобывающей промышленности;

t - фактор времени, год ;

К1,К2,К3 - коэффициенты регрессии.

Значимость уравнения регрессии оценивается с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата – коэффициента детерминации. Множественный R = 0,882342882 , R-квадрат = 0,778528961 . Вариация величины данного коэффициента на 77,8528961% зависит от вариации фактора времени, а на остальные 22,15% − от вариации факторов, не включенных в модель.

Главным критерием оценки значимости модели является F−критерия Фишера, с помощью которого оценивается статистическая надежность результатов регрессионного моделирования: Fфакт =12,88929788 , F табл = 0,000637796 . Следует отметить, что Fфакт больше, чем Fтабл. Отсюда следует, что уравнение тренда значимо, статистически надежно.

Одним из признаков развития экономики выступает то, что ВРП обрабатывающей промышленности больше, чем ВРП горнодобывающей промышленности, а темп роста ВРП в обрабатывающей промышленности опережает темп роста ВРП в горнодобывающей промышленности.

ВРП в горнодобывающей и обрабатывающей промышленностях в 2014г по сравнению с 2000г имеют тенденции к росту. Определяем тренд коэффициента соотношения ВРП обрабатывающей промышленности к ВРП горнодобывающей промышленности. Оно имеет следующий вид:

У3 = 2,092353424 -1,126047048 *t + 0,166294116 *t^2 - 0,006002248 * t^3 ,

где: У3- Коэффициент соотношения ВРП обрабатывающей промышленности к ВРП горнодобывающей промышленности;

t - фактор времени, год ; К1,К2,К3 - коэффициенты регрессии.

Значимость уравнения регрессии оценивается с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата – коэффициента детерминации. Множественный R = 0,638594304, R-квадрат =0,407802685. Вариация величины данного коэффициента на 40,7802685 % зависит от вариации фактора времени, а на остальные 59, 22% − от вариации факторов, не включенных в модель.

Главным критерием оценки значимости модели является F−критерия Фишера, с помощью которого оценивается статистическая надежность результатов регрессионного моделирования: Fфакт =2,524963346, F табл = 0,111406003. Fфакт больше, чем Fтабл, поэтому уравнение тренда значимо, статистически надежно.

На основе уравнений трендов качественных показателей, были рассчитаны их прогнозные значения, отражающие тенденции изменения структурных элементов промышленности Актюбинской области.

Рисунок 1 - Прогнозные значения качественных показателей, отражающих совершенствование структуры промышленности Актюбинской области

Считаем, что по прогнозным значениям качественных показателей необходимо разработать и реализовать меры по обеспечению стабильного и динамического развития экономики региона. К ним в частности относятся: увеличение ВРП за счет освоения наукоемкого производства; снижение материалоемкости производства; совершенствование соотношения прибыли и оплаты труда в пользу последней и.т.д.

Приоритетом экономики должно быть развитие среднего и крупного бизнеса путем модернизации, реструктуризации действующих предприятий или создания прогрессивных производств с развитием их экспортной ориентированности.

Главная цель, проводимой модернизации промышленных предприятий, должна быть мобилизация ресурсов и концентрация их в капиталоемких проектах. Они должно быть направлено на развитие крупного и массового производства с использованием передовой технологий. При модернизации промышленных предприятий необходимо реализовать меры инновационного развития экономики. Результат их реализации позволяет создать благоприятные условия для формирования технологического лидерства.

Литература

1. Ковалева А.Г. Технологические инновации в вертикально - интегрированных компаниях и оценка их эффективности // Нефтяное хозяйство, 2000,№12. -С.40-42.

2. Надиров Н.К. Нефтегазовый комплекс Казахстана// Нефть и газ,2000,№3, С.9-31.

3.Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2001, с. 34..89.

4. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. Учебное пособие. – 2-е изд., испр. – М.: Дело, 1998, с. 17..42.