Корреляционно-регрессионный анализ машиностроительной отрасли РФ

Е.А. Орлова,
канд. экон. наук, доцент
Л.А. Каледин,
студент
Астраханский государственный технический университет
Россия, г. Астрахань
Международный журнал гуманитарных и естественных наук
№2-2 2020

В современных условиях хозяйствования перспективы развития промышленности России неразрывно связаны с уровнем развития машиностроительного комплекса страны, главной задачей которого является обеспечение всех отраслей народного хозяйства высокоэффективными машинами и оборудованием.

Машиностроение - это одна из самых емких отраслей российской промышленности. Она включает в себя производство всевозможных машин, оборудования и приборов. Современное машиностроение состоит из более чем 200 подотраслей и производств. Более подробно на рисунке 1 рассмотрим структуру продукции машиностроительного комплекса РФ за 2019 год.

Как видно из вышепредставленной диаграммы продукция машиностроительного комплекса РФ формируется в основном от автомобилестроения доля которого в общей структуре продукции машиностроительного комплекса составляет 31%.

В РФ с 2014 года действует государственная программа «Развитие промышленности и повышение её конкурентоспособности» (с изменениями на 30 марта 2018 года) [1]. Данная программа содержит ряд подпрограмм по структуре отраслей, относящихся к предмету программы, в частности:

• автомобильная промышленность;
• сельскохозяйственное машиностроение, машиностроение для пищевой и перерабатывающей промышленности;
• машиностроение специализированных производств (строительно-дорожная и коммунальная техника, пожарная, аэродромная, лесная техника);
• транспортное машиностроение;
• станкоинструментальная промышленность;
• тяжелое машиностроение;
• силовая электротехника и энергетическое машиностроение.

Данная программа предусматривает создание в РФ конкурентоспособной, устойчивой и структурно сбалансированной промышленности, способной к эффективному саморазвитию на основе интеграции в мировую технологическую среду, разработки и применения передовых промышленных технологий, - индустрии, нацеленной на формирование и освоение новых рынков инновационной продукции, эффективно решающей задачи обеспечения экономического развития и обороноспособности страны.

Сроки и этапы реализации государственной программы «Развитие промышленности и повышение её конкурентоспособности». Государственная программа реализуется в 2014-2021 гг., в том числе:

• первый этап - 2014-2016 гг.
• второй этап - 2016-2021 гг.

Общий объем финансирования государственной программы из федерального бюджета РФ составляет 1060159154,4 тыс. руб. [1].

Анализ показывает, что государственная программа имеет определенные результаты. В РФ наблюдается существенный рост объема производства продукции машиностроительной отрасли [2]. На рисунке 2 изобразим динамику объема производства продукции машиностроительной отрасли в РФ за 2014-2019 гг.

Как видно из вышепредставленной диаграммы обьем производства продукции машиностроительной отрасли увеличивается с каждым годом, однако в 2018 году по сравнению с 2017 годом произошло снижение обьема производства на -18 млрд. руб. За весь анализируеммый период обьем производства увеличился на 293 млрд. руб., что свидетельствует о том, что отрасль машиностраения в РФ динамично развивается и располагает значительным потенциалом, который позволит ей занять высокое место среди других отраслей российской промышленности.

Далее рассмотрим ряд факторов влияющих на обьем производства продукции машиностроительной отрасли. Обьем производства продукции машиностроительной отрасли формируется в основном от среднегодовой численности работников и числа действующих организаций. Проверим влияние данных факторов, при помощи построения регрессионой модели. Данные для построения множественной регрессии представлены в таблице 1.

Таблица 1. Данные для построения модели множественной регрессии

На основании данных таблицы 1 составим уравнение линейной множественной регрессии, Для нахождения параметров уравнения необходимо решить систему линейных уравнений относительно неизвестных параметров, которая представлена в соответствии с формулой 1.

Далее, подставим значения из таблицы в формулу и составим систему линейных уравнений.

Решим систему линейного уравнения по методу Крамера.

На основании найденных определителей, найдем параметры уравнения множественной регрессии.

Таким образом, получаем следующие уравнение множественной регрессии:

Y = 164,7527 - 0,8944X1 + 0,0673X2

Полученное уровнение показывает взаимосвязь между показателем объема производства и числом действующих организаций. Из данного уравнения видно, что с ростом числа действующих организаций на 1 ед. объем производства возрастает на 0,7 млрд. руб. Среднегодовая численность работников напротив снижает обьем производства на 0,89 млрд. руб.

Далее рассмотрим взаимосвязь каждого отдельного взятого фактора с показателем объема производства, для этого рассчитаем парные коэффициенты корреляции. Для того что бы рассчитать парные коэффициенты корреляции необходимо в первую очередь найти среднеквадратические отклонения. Расчет среднеквадратических отклонений представим в таблице 2.

Таблица 2. Расчет среднеквадратических отклонений

Подставим найденные среднеквадратические отклонения в формулу 2, и рассчитаем парные коэффициенты корреляции.

На основе рассчитанных коэффициентов парной корреляции можно сделать вывод, что одним из самых значимых факторов оказывающих влияние на показатель объема производства является фактор (X2) число действующих организаций.

Используя шкалу Чеддока для выявления характеристики силы связи можно утверждать, что фактор x2 (число действующих организаций) оказывает высокую связь (0,846) на результативный признак Y.

Из полученных параметров уравнения множественной регрессии найдем стандартизированное уравнение регрессии, которое представлено в соответствии с формулой 3.

ty = β1tx1 + β2tx2 (3)

Найдем β1; β2; β3 используя уже имеющиеся параметры уравнения множественной регрессии, расчет представим в соответствии с формулой 4

Стандартизированное уравнение регрессии будет иметь вид:

ty = 0,349tx1 + 0,578tx2

Стандартизированные коэффициенты регрессии можно сравнить между собой. Так как β2>β1 то можно сказать, число действующих организаций оказывают большее влияние на обьем производства чем среднегодовая численность работников.

Сравнивать влияние факторов на результат можно также при помощи средних коэффициентов эластичности, которые находятся в соответствии с формулой 5.

Параметры b1 и b2 нам уже известны, подставим их в формулу 5 и вычислим коэффициент эластичности.

Коэффициент эластичности показывает, насколько процентов в среднем изменяется признак-результат (у) с увеличением признака-фактора хi на 1% от своего среднего уровня при фиксированном положении других факторов модели. Из полученных значений коэффициентов эластичности можно утверждать, что коэффициент эластичности Э1<1, следовательно его влияние на результативный признак Y незначительно. Коэффициент эластичности Э2>1 следовательно, он существенно влияет на результативный признак Y. Таким образом, подтверждается большее влияние на результат (у) фактора X2.

В результате расчетов было получено уравнение множественной регрессии: Y = 164,7527-0,8944X₁ + 0,0673X₂. Возможна экономическая интерпретация параметров модели: увеличение X₁ на 1 ед.изм. приводит к уменьшению Y в среднем на 0,894 ед.изм.; увеличение X₂ на 1 ед.изм. приводит к увеличению Y в среднем на 0,0673 ед.изм. По максимальному коэффициенту β₂ = 0,578 можно сделать вывод, что наибольшее влияние на результат Y оказывает фактор X₂.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что основополагающим фактором оказывающим влияние на объем производства машиностроительной отрасли является фактор числа действующих организаций.

Библиографический список

1. О государственной программе «Развитие промышленности и повышение её конкурентоспособности» (с изменениями на 30 марта 2018 года). - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://static.government.ru/media/files/1gqVAlrW8Nw.pdf.

2. Россия в цифрах. 2017: Крат.стат.сб. / Росстат. - M., 2017. - 511 с.

3. Федеральная служба государственной статистики. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.gks.ru/free_doc/doc_2016/prom16.pdf.