ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ТРАНСПОРТНОЙ ПОДВИЖНОСТИ НАСЕЛЕНИЯ РОССИИ Юкиш В.Ф.

Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет


Номер: 4-2
Год: 2016
Страницы: 121-128
Журнал: Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук

Ключевые слова

экономика транспорта, факторный анализ, прогнозно-плановая работа , transport economics, factor analysis, forecasting and planning work

Просмотр статьи

⛔️ (обновите страницу, если статья не отобразилась)

Аннотация к статье

На основе большого массива статистической информации приводятся результаты факторного анализа, характеризующего транспортную подвижность населения России. Сформулированы научные гипотезы, найдены функциональные и корреляционные зависимости, сформированы уравнения множественной регрессии, которые могут использоваться в прогнозно-плановой работе в отрасли транспорт.

Текст научной статьи

Данная статья является продолжением исследований автора в области экономики транспорта России [4], [5]. В ней на основе большого массива статистической информации приводятся результаты факторного анализа, посвященного процессам транспортной подвижности населения страны. В качестве результативных показателей использовалось 5 индикаторов. К их числу относятся: транспортная подвижность населения по числу поездок на одного жителя в год на железных дорогах и в перевозках автобусами общего пользования, транспортная подвижность населения по пассажирообороту на одного жителя в год на железнодорожном транспорте, количество пассажиров железнодорожного транспорта и объем транспортных услуг на душу населения в год. Далее были отобраны факторные показатели, которые предположительно могут влиять на транспортную подвижность населения страны. Эти показатели были разбиты на две подгруппы. Первая из них включила показатели, связанные с развитием транспортного комплекса страны. Вторая подгруппа факторных показателей охватывает основные макроэкономические показатели. Первая подгруппа показателей состоит из 9 индикаторов. Это число предприятий транспорта и связи на 1 млн. жителей, количество легковых автомобилей на 1 тыс. человек населения, плотность железнодорожных путей и автомобильных дорог с твердым покрытием, наличие автобусов на 100 тыс. жителей. Кроме того, были включены показатели, характеризующие качество автомобильных дорог и среднюю дальность перевозок на автомобильном транспорте. Вторая подгруппа состоит из множества макроэкономических показателей, являющихся внешними факторами по отношению к работе пассажирского транспорта. В этой подгруппе 205 макроэкономических показателей, характеризующих многогранность социально-экономических процессов. В общей сложности исследованием было охвачено 219 показателей в разрезе 80 административно-территориальных субъектов России за 2014 год. Совокупный массив информации составил 17520 статистических показателей. Многие показатели, включенные в анализ, были рассчитаны автором на основе статистических сборников [1], [2], [3]. В частности, для сопоставимости ряд абсолютных показателей был определен в относительном варианте: в процентном формате или в расчете на численность населения административно-территориального субъекта РФ. Начнем с результативного показателя «транспортная подвижность населения на железнодорожном транспорте по числу поездок в год на одного жителя». Корреляционный анализ подтвердил наличие функциональной взаимосвязи данного показателя и количества отправленных пассажиров железнодорожным транспортом (с коэффициентом парной корреляции 0,92). Корреляционный анализ показал, что «транспортная подвижность населения на железнодорожном транспорте по числу поездок в год на одного жителя» зависит от таких факторов, как плотность железнодорожных путей (коэффициент парной корреляции 0,63), распространенность предприятий, занимающихся операциями с недвижимым имуществом, арендой и предоставлением услуг (коэффициент парной корреляции составил 0,57). Еще большее влияние оказывают концентрация сети поликлиник и совокупный уровень сбросов загрязненной воды (с одинаковыми коэффициентами корреляции 0,67), а также размер совокупных бюджетных расходов (0,68). Особенно сильное влияние оказывают бюджетные расходы на здравоохранение и социально-культурные мероприятия (соответствующие коэффициенты корреляции равны 0,70 и 0,71). Более заметное влияние оказывают расходы фонда обязательного медицинского страхования (0,74). Некоторое влияние оказывает уровень богатства населения, что отражается на размере депозитов в иностранной валюте на 1 жителя (0,53). Поездки на железнодорожном транспорте, включая пригородное сообщение, осуществляются на относительно дальние расстояния. Как показал анализ, они преимущественно связаны с лечением (посещением поликлиник) и операциями с недвижимым имуществом, арендой и прочими подобными услугами. Кроме того, целью таких поездок может быть посещение социально-культурных мероприятий. Плохие экологические параметры (высокий уровень сброса загрязненной воды) свидетельствуют о распространении промышленного производства, возможно, с тяжелыми и вредными условиями труда. Неблагоприятная экологическая обстановка вызывает повышенную потребность в амбулаторном лечении. Одновременно концентрация промышленного производства определяет достаточно высокий уровень доходов в данном регионе, что отражается на наличии значительных сбережений в иностранной валюте на счетах граждан. Именно такие сбережения более сохранны и могут быть использованы при покупке недвижимости и оформлении арендных отношений. Кроме того, высокий уровень доходов населения положительно отражается на формировании доходной части территориальных бюджетов. Как известно, налоги с доходов физических лиц составляют значительную долю доходов бюджетов (30,2%). В результате действия этих факторов появляется возможность больше бюджетных средств направлять на поддержку социальной сферы - системы здравоохранения и социально-культурных мероприятий. Формируется концентрированная и относительно лучше оснащенная сеть поликлиник. Их деятельность поддерживается не только бюджетными расходами, но и выплатами из фонда обязательного медицинского страхования. Для проведения прогнозно-плановых расчетов показателя «транспортная подвижность населения на железнодорожном транспорте по числу поездок в год на одного жителя» может использоваться уравнение множественной регрессии. Как показал проведенный анализ, расходы территориальных бюджетов на здравоохранение и социально-культурные мероприятия находятся в функциональной зависимости от величины совокупной расходной части бюджетов. Поэтому для построения уравнения множественной регрессии целесообразно оставить только один факторный показатель, относящийся к бюджетным расходам - расходы на социально-культурные мероприятия. Данный показатель находится в более тесной корреляционной связи с исследуемым результативным показателем. Получаем 6-ти факторное уравнение множественной регрессии: Y = -1.75 + 0.28X1 + 0.0566X2-0.13X3 + 0.00291X4 + 0.0521X5-0.0204X6 (1), где: Y - количество поездок на железнодорожном транспорте на 1 жителя в год; X1 - расходы фонда обязательного медицинского страхования; X2 - расходы государственного бюджета на социально-культурные мероприятия; X3 - количество посещений поликлиник в смену (их мощность); X4 - совокупный сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты; X5 - число предприятий, занимающихся операциями с недвижимым имуществом, арендой и предоставлением услуг; X6 - размер вкладов (депозитов) физических лиц в иностранной валюте, привлеченных кредитными организациями. Данному уравнению соответствует критерий Фишера, равный 0,659. Скорректированный коэффициент детерминации составил 0,631. Следовательно, факторы, включенные в уравнение регрессии, примерно на 63-66% объясняют поведение результативного показателя. Проведенная поэтапная оценка значимости дополнительного включения факторов в соответствии с частным F-критерием при построении уравнения множественной регрессии показала, что следует исключить из уравнения 3 факторных показателя. Это расходы государственного бюджета на социально-культурные мероприятия, количество посещений поликлиник в смену (их мощность) и размер вкладов (депозитов) физических лиц в иностранной валюте, привлеченных кредитными организациями. На основе оставшихся трех факторных показателей формируем новое уравнение множественной регрессии: Y = -0.96 + 0.16X1 + 0.00537X2 + 0.0128X3 (2), где: Y - количество поездок на железнодорожном транспорте на 1 жителя в год; X1 - расходы фонда обязательного медицинского страхования; X2 - совокупный сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты; X3 - число предприятий, занимающихся операциями с недвижимым имуществом, арендой и предоставлением услуг. Однако данное уравнение имеет пониженные значения критерия Фишера и скорректированного коэффициента детерминации (соответствующие значения 0,576 и 0,559). Выбранные факторные показатели менее чем на 60% объясняют поведение исследуемого результативного показателя. Поэтому в прогнозно-плановой работе для уточнения расчетов можно использовать оба представленных уравнения множественной регрессии. Следующим результативным показателем является «транспортная подвижность населения на автомобильном транспорте по числу поездок на автобусах общего пользования в год на одного жителя». Проведенный корреляционно-регрессионный анализ не выявил влияния каких-либо факторов, включенных в информационную базу исследования, на данный показатель. Рассмотрим очередной результативный показатель «транспортная подвижность населения на автомобильном транспорте по пассажирообороту на автобусах общего пользования в год на одного жителя». На данный показатель обнаружилось влияние двух факторных показателей. Один из них относится к индикаторам транспортной системы - средняя дальность поездки автобусными маршрутами общего пользования (коэффициент парной корреляции 0,8). Второй факторный показатель оказался неожиданным - это валовой сбор овощей в расчете на 1 млн. человек населения (коэффициент корреляции 0,55). Как известно, в России овощи выращиваются преимущественно в хозяйствах населения, почти 70% всего урожая. Следовательно, дальность поездок на автобусах общего пользования, кроме всего прочего, связана с вывозом этой продукции к потребителям (между этими факторными показателями коэффициент парной корреляции равен 0,626). Для прогнозных расчетов построим 2-х факторное уравнение множественной регрессии: Y = 186.75 + 51.31X1 + 0.42X2 (3), где: Y - количество пасс.-км на 1 жителя в год в перевозках автобусами общего пользования; X1 - средняя дальность поездок на автобусах общего пользования, км; X2 - валовой сбор овощей в расчете на 1 млн. человек населения. Уравнение характеризует критерий Фишера, равный 0,648. Скорректированный коэффициент детерминации составил 0,639. Следовательно, факторы, включенные в уравнение регрессии, примерно на 64-65% объясняют поведение результативного показателя. Последующая оценка значимости дополнительного включения фактора в соответствии с частным F-критерием при построении уравнения множественной регрессии показала, что целесообразно исключить из уравнения регрессии валовой сбор овощей в расчете на 1 млн. человек населения. Тогда уравнение регрессии примет вид: Y = 193.52 + 54.43X (4), где: Y - количество пасс.-км на 1 жителя в год в перевозках автобусами общего пользования; X - средняя дальность поездок на автобусах общего пользования, км. При этом критерий Фишера составит 0,645, а скорректированный коэффициент детерминации - 0,64. Следовательно, единственный фактор в уравнении примерно на 64% объясняют поведение результативного показателя. Однако, по нашему мнению, в прогнозно-плановой работе предпочтительнее использовать 2-х факторное уравнение множественной регрессии, т.к. нельзя не учитывать фактор урожайности овощных культур. Именно он отражается на увеличении средней дальности поездок на автобусах общественного транспорта. Следующим исследуемым результативным показателем является количество отправленных пассажиров железнодорожным транспортом. На этот показатель влияет 25 факторных индикаторов. К ним относятся показатели разветвленности дорожной сети - плотность железных и автомобильных дорог с твердым покрытием (соответствующие коэффициенты парной корреляции равны 0,60 и 0,62). Далее идут показатели, характеризующие густоту сети предприятий. Влияет также величина вкладов (депозитов) в кредитных организациях в расчете на 1 тыс. человек населения. Также значимым факторным показателем является величина экспорта в страны СНГ в расчете на число жителей (с коэффициентом парной корреляции 0,58). Определенное влияние оказывает образовательный уровень занятого населения, в частности доля работников с высшим образованием (0,54). Еще большее влияние оказывает мощность поликлинической сети (0,78) и общий сброс загрязненной воды (0,64). На исследуемый результативный показатель оказывают влияние такие факторы, как величина средних расходов на 1 жителя и розничный товарооборот на душу населения (оба показателя характеризуются одинаковым коэффициентом парной корреляции 0,56). Значительное влияние на перевозку пассажиров железнодорожным транспортом оказывают расходы государственного бюджета, а также фонда обязательного медицинского страхования. Чтобы отобрать значимые факторы, сузив их перечень для построения уравнения множественной регрессии, были исследованы зависимости между отдельными факторными показателями из группы значимых факторов. Среди индикаторов, характеризующих густоту сети всех предприятий и предприятий отдельных отраслей, оставляем распространенность предприятий, занимающихся операциями с недвижимым имуществом, арендой и предоставлением услуг. В данном отборе учитывалось, что названный показатель имеет наибольшее значение коэффициента парной корреляции с результативным показателем (0,62). Кроме того, между всеми показателями, характеризующими густоту сети предприятий в расчете на 1 млн. жителей, существует высокая взаимозависимость. Например, густота сети всех предприятий и фирм, занимающихся операциями с недвижимым имуществом, арендой и предоставлением услуг находится в функциональной зависимости (с коэффициентом парной корреляции 0,97). Из показателей, характеризующих величину вкладов (депозитов) в кредитных организациях в расчете на 1 жителя, оставляем вклады (депозиты) физических лиц в иностранной валюте. Причина та же, что и в предыдущем случае. Индикатор имеет наивысшую взаимосвязь с результативным показателем (коэффициент парной корреляции 0,74) и находится в функциональной взаимозависимости с величиной всех кладов (депозитов) в кредитных организациях (с коэффициентом 0,92). Рассмотрим группу различных показателей, характеризующих расходы государственного бюджета. Руководствуясь аналогичными принципами, отбираем расходы на социально-культурные мероприятия. Здесь коэффициент парной корреляции с результативным показателем определился в 0,87, а коэффициент парной корреляции с совокупными расходами бюджета составил 0,99. Далее был исключен такой фактор, как среднедушевой розничный товарооборот. Этой показатель находится в функциональной взаимосвязи со среднедушевыми расходами (0,97). Аналогичная ситуация с расходами фонда обязательного медицинского страхования, которые тесно взаимосвязаны с совокупными расходами бюджета, в т.ч. с расходами на социально-культурные мероприятия (соответствующие коэффициенты парной корреляции 0,96 и 0,98). В результате осталось 10 факторных показателей, которые были включены в расчет уравнения множественной регрессии. Получили следующее уравнение множественной регрессии: Y = -6.97 + 1.22X1-1.26X2-0.15X3 + 0.0194X4-0.0127X5 + 0.17X6 + 0.12X7 + 1.52X8-1.84X9 + 0.28X10 (5), где: Y - количество перевезенных пассажиров железными дорогами, млн. чел.; X1 - расходы государственного бюджета на социально-культурные мероприятия, млрд. руб.; X2 - мощность амбулаторно-поликлинических организаций (тыс. посещений в смену); X3 - размер вкладов (депозитов) физических лиц в иностранной валюте на 1 жителя, привлеченных кредитными организациями; X4 - совокупный сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты; X5 - плотность автомобильных дорог с твердым покрытием, км на 1 тыс. км2; X6 - число предприятий, занимающихся операциями с недвижимым имуществом, арендой и предоставлением услуг, в расчете на 1 млн. человек населения; Х7 - плотность железнодорожных путей, километров на 10 тыс. км2; Х8 - величина экспорта в страны СНГ в расчете на число жителей; Х9 - среднедушевые расходы, тыс. руб.; Х10 - доля работников с высшим образованием. Данное уравнение характеризует критерий Фишера 0,905, а скорректированный коэффициент детерминации - 0,891. Следовательно, представленные в уравнении факторы примерно на 90% объясняют поведение результативного показателя. Представленные факторные показатели свидетельствуют, что на количество пассажиров железнодорожного транспорта влияет уровень социально-экономического развития региона. Это предопределяет соответствующие бюджетные и среднедушевые расходы, мощность амбулаторно-поликлинических организаций, уровень сбережений граждан в иностранной валюте, плотность автомобильных и железных дорог, разветвленность сети предприятий, экспортные возможности, высокую квалификацию кадров. Одновременно проявляется такой неблагоприятный фактор, как повышенный сброс загрязненных сточных вод. Дальнейшая поэтапная оценка значимости дополнительного включения факторов в соответствии с частным F-критерием при построении уравнения множественной регрессии показала, что следует исключить из уравнения 7 факторных показателей. Целесообразно оставить только 3 показателя. Сформируем новое уравнение множественной регрессии: Y = -58.9 + 0.36X1 + 0.0891X2 + 1.14X3 (6), где: Y - количество перевезенных пассажиров железными дорогами, млн. чел.; X1 - расходы государственного бюджета на социально-культурные мероприятия, млрд. руб.; Х2 - плотность железнодорожных путей, километров на 10 тыс. км2; Х3 - доля работников с высшим образованием. Критерий Фишера данного уравнения равен 0,796, а скорректированный коэффициент детерминации - 0,788. Это означает, что представленные в уравнении факторные показатели на 79-80 % объясняют поведение результативного индикатора. Представляется, что для прогнозно-плановых расчетов можно использовать оба полученных уравнения для уточнения показателей на перспективу. Осталось проанализировать последний результативный показатель - объем транспортных услуг на душу населения в денежной оценке. На данный показатель в той или иной степени влияет 49 факторов. Отберем наиболее значимые из них, с коэффициентом парной корреляции с результативным показателем 0,56 и выше. Остается 38 показателей. Их можно объединить в отдельные группы социально-экономических показателей. В первую группу включен показатель, относящийся к транспортному комплексу - число предприятий транспорта и связи на 1 млн. жителей. Вторая группа показателей характеризует основной капитал: валовое накопление основного капитала на 1 жителя, среднедушевая стоимость основных фондов, инвестиции в основной капитал (без малого предпринимательства), среднедушевые инвестиции в основной капитал. Третья группа состоит из демографического показателя - числа занятых в экономике в расчете на 1 пенсионера. Четвертая группа характеризует уровень развития услуг связи: число предприятий связи на 1 млн. человек населения и среднедушевая величина услуг связи в денежном формате. Пятая группа включает показатели социального обслуживания граждан: среднедушевые расходы фонда социального страхования и фонда обязательного медицинского страхования. Наибольшая шестая группа охватывает показатели уровня благосостояния граждан: среднедушевые вклады (депозиты) в кредитных организациях, с выделением сбережений физических лиц; доля граждан с доходами свыше 45 тыс. руб. в месяц, стоимость фиксированного набора потребительских благ в процентах к среднероссийскому показателю. Кроме того, в эту группу включены расходы бесплатной медицинской помощи на 1 застрахованного гражданина, среднедушевые доходы и расходы, размер среднемесячной заработной платы и пенсии, величина среднедушевого фактического конечного потребления. Сюда же относятся среднедушевые величины валового регионального продукта (ВРП) и объема платных услуг населению. Седьмая группа показателей связана с бюджетными расходами. Определим наличие автокорреляции между факторными показателями, относящимися к определенным социально-экономическим группам. Так, во второй группе наблюдается функциональная взаимосвязь между инвестициями в основной капитал (без малого предпринимательства) и среднедушевыми инвестиции в основной капитал. Поэтому из последующего анализа исключаем инвестиции в основной капитал (без малого предпринимательства). Оба показателя четвертой и пятой группы оставляем, т.к. между ними нет функциональной зависимости. Из шестой группы исключаем среднедушевые совокупные вклады (депозиты) в кредитных организациях, оставляем только сбережения физических лиц, т.к. этот показатель находится в более тесной взаимосвязи с исследуемым результативным показателем, а между данными факторными показателями существует функциональная зависимость. Дополнительно из шестой группы исключаем показатель, находящийся в функциональной зависимости с исследуемым результативным показателем, - объем платных услуг на душу населения. Далее исключаем среднедушевые доходы и величину среднемесячной заработной платы. Эти показатели находятся в функциональной взаимосвязи с показателем «доля населения с доходами свыше 45 тыс. руб. в месяц». Но последний индикатор оставляем, т.к. он имеет наибольшее влияние на исследуемый результативный показатель. Таким образом, в шестой группе остается 7 факторных показателей. В седьмой группе существует функциональная взаимосвязь среднедушевых расходов региональных бюджетов с соответствующими расходами по сферам экономики: на жилищно-коммунальное хозяйство и образование. Также значительную взаимосвязь показывают совокупные среднедушевые расходы территориальных бюджетов и среднедушевые расходы на социально-культурные мероприятия. Но расходы на социально-культурные мероприятия в наибольшей степени влияют на анализируемый результативный показатель - объем транспортных услуг на душу населения в денежной оценке. Поэтому из седьмой группы исключаем все факторные показатели, кроме среднедушевых расходов на социально-культурные мероприятия. Каков итог? Остается 17 факторных показателей. Для упрощения прогнозно-плановых расчетов следует дополнительно исключить те факторные показатели, которые имеют коэффициент парной корреляции с результативным показателем менее 0,62. Это число предприятий транспорта и связи на 1 млн. человек населения, среднедушевые расходы фонда социального страхования и обязательного медицинского страхования, число занятых работников на 1 пенсионера, среднедушевые инвестиции в основной капитал. Кроме того, исключаем валовое накопление основного капитала, среднедушевую стоимость основных фондов, расходы бюджета на социальную политику. В результате остается 9 факторов. Их используем при построении уравнения множественной регрессии: Y = -19.14 + 0.28X1 + 0.17X2 + 1.08X3-0.0639X4 + 1.05X5 + 1.02X6-0.00957X7 + 0.00111X8 + 0.23X9 (7), где: Y - объем транспортных услуг на душу населения, тыс. руб.; X1 - % населения с доходами свыше 45 тыс. руб. в месяц; X2 - стоимость фиксированного набора потребительских благ в % к среднероссийскому показателю; X3 - услуги связи на 1 жителя в год, тыс. руб.; X4 - фактическое конечное потребление на душу населения, тыс. руб.; X5 - число предприятий связи на 1 млн. человек населения; X6 - средние расходы на 1 жителя, тыс. руб.; Х7 - средняя величина вкладов (депозитов) физических лиц, тыс. руб.; Х8 - среднедушевая величина валового регионального продукта, тыс. руб.; Х9 - среднемесячный размер пенсий, руб. Критерий Фишера для этого уравнения составляет 0,764, а скорректированный коэффициент детерминации - 0,734. Это означает, что представленные в уравнении факторные показатели на 73-76 % объясняют поведение результативного индикатора. Как видим, на среднедушевой объем транспортных услуг в денежной оценке влияют показатели уровня жизни населения и развития отрасли связь. Возможно, дистанционное общение стимулирует передвижения для реальных встреч. Проведенная в дальнейшем многократная оценка значимости дополнительного включения фактора в соответствии с частным F-критерием при построении уравнения множественной регрессии показала, что целесообразно оставить в уравнении четыре фактора. Ниже представлено соответствующее уравнение множественной регрессии: Y = -17.17 + 0.0566X1 + 0.15X2 + 0.64X3 + 0.35X4 (8), где: Y - объем транспортных услуг на душу населения, тыс. руб.; X1 - % населения с доходами свыше 45 тыс. руб. в месяц; X2 - стоимость фиксированного набора потребительских благ в % к среднероссийскому показателю; X3 - услуги связи на 1 жителя в год, тыс. руб.; X4 - средние расходы на 1 жителя, тыс. руб. Данное уравнение характеризует критерий Фишера 0,714 и скорректированный коэффициент детерминации - 0,698. Следовательно, данные факторы примерно на 70% объясняют поведение результативного индикатора. Для увеличения достоверности расчетов в прогнозно-плановой работе можно использовать оба этих уравнения множественной регрессии. Как известно, уровень развития транспортного комплекса способствует развитию экономики. Используя привлеченный массив статистической информации, охарактеризованный выше в данной статье, была сделана попытка исследовать такое влияние. В качестве результативного показателя был отобран один из основных макроэкономических индикаторов - валовой региональный продукт на душу населения. Проведенный анализ свидетельствует, что на этот показатель влияют лишь два фактора из перечня статистических индикаторов, включенных в информационную базу исследования. Это объем транспортных услуг на душу населения в денежной оценке и число предприятий транспорта и связи в расчете на 1 млн. человек населения, соответствующие коэффициенты парной корреляции равны 0,68 и 0,54. Для прогнозных расчетов можно построить двухфакторное уравнение множественной регрессии: Y = 95.64 + 16.73X1 + 4.19X2 (9), где: Y - среднедушевой валовой региональный продукт; X1 - объем транспортных услуг на душу населения, тыс. руб.; X2 - число предприятий транспорта и связи в расчете на 1 млн. человек населения. Критерий Фишера и скорректированный коэффициент детерминации по отношению к данному уравнению равны соответственно 0,493 и 0,479. Поэтому данные факторы менее чем наполовину определяют изменение результативного показателя, а полученное уравнение регрессии может служить лишь одним из элементов в прогнозно-плановых расчетах. Только дополнительные исследования позволят выявить другие факторы, которые могут влиять на макроэкономические показатели со стороны транспортного комплекса. Проведенное исследование транспортной подвижности населения России по пяти показателям позволило выявить функциональные и корреляционные зависимости, охарактеризовать основные факторы, влияющие на соответствующие результативные показатели. Выявленные функциональные зависимости и сформированные уравнения множественной регрессии могут служить инструментарием для проведения прогнозно-плановых расчетов в транспортном комплексе страны. Сформулированные гипотезы могут послужить импульсом для дальнейших социально-экономических исследований в отрасли транспорт.

Научные конференции

 

(c) Архив публикаций научного журнала. Полное или частичное копирование материалов сайта возможно только с письменного разрешения администрации, а также с указанием прямой активной ссылки на источник.