ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ОБЪЕКТОВ ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Юкиш В.Ф.

Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет


Номер: 4-2
Год: 2016
Страницы: 128-130
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 транспортной инфраструктуры России в части дорожной сети и подвижного состава. Найдены функциональные и корреляционные зависимости, которые могут использоваться в прогнозно-плановой работе в отрасли транспорт.

Текст научной статьи

Данная статья посвящена анализу таких объектов транспортной инфраструктуры, как дорожная сеть и подвижной состав. Она является продолжением исследований автора в области экономики транспорта России [4], [5]. Факторный анализ проводился на основе 219 показателей в разрезе 80 административно-территориальных субъектов России за 2014 год. Совокупный массив информации составил 17520 статистических показателей, многие из которых были рассчитаны автором на основе статистических сборников [1], [2], [3]. Были проанализированы следующие результативные показатели: плотность железнодорожных путей и автомобильных дорог с твердым покрытием, доля автомобильных дорог с твердым и усовершенствованным покрытием, обеспеченность населения автобусами общего пользования и легковыми автомобилями. Как известно, обеспеченность населения легковыми автомобилями меняет характеристики функционирования транспортного комплекса страны в части пассажирских перевозок. Отобранные факторные показатели включают 213 макроэкономических индикаторов. Как показал корреляционный анализ, на результативный показатель «плотность железнодорожных путей» практически не влияет ни один из факторов, включенных в информационную базу исследования. Здесь прослеживается обратная зависимость: высокая плотность железных дорог способствует росту количества перевезенных пассажиров и транспортной подвижности населения на этом виде транспорта (коэффициенты парной корреляции равны соответственно 0,60 и 0, 63). Густота железнодорожной сети является положительным фактором, развивающим импортные поставки из стран дальнего зарубежья (0,55) и экспорт продукции в страны СНГ (0,52). Другим исследуемым результативным показателем явилась плотность автомобильных дорог с твердым покрытием. Проведенный корреляционно-регрессионный анализ выявил, что плотность автомобильных дорог с твердым покрытием взаимосвязана с такими факторами, как густота сети предприятий и организаций (0,6-0,7), мощность амбулаторно-поликлинических организаций (0,68), расходы фонда обязательного медицинского страхования (0,7), число вузов на 10 млн. человек населения (0,64). Кроме того, плотность автомобильных дорог с твердым покрытием взаимосвязана с величиной вкладов (депозитов) в кредитных организациях (0,6-0,8), объемом экспортных поставок в страны СНГ (0,56). Особенно сильное влияние на плотность автомобильных дорог с твердым покрытием влияют государственные бюджетные расходы на экономику (0,75). Можно сделать вывод, что сеть автомобильных дорог с твердым покрытием в значительной мере формируется за счет государственных бюджетных средств. Но бюджетные возможности, в свою очередь, связаны с наличием разветвленной сети предприятий и организаций различного профиля. Это, в частности, предопределяет как высокий уровень экспортных поставок в страны СНГ, так и доходов юридических и физических лиц отдельных территорий. Уровень доходов отражается на величине вкладов (депозитов) в кредитных организациях (с коэффициентом парной корреляции 0,78). Кроме того, уровень доходов предопределяет величину расходов фонда обязательного медицинского страхования (коэффициент корреляции 0,72). Следует заметить, что с бюджетными расходами связано также формирование разветвленной сети социальных объектов - амбулаторно-поликлинических организаций и высших учебных заведений (коэффициенты парной корреляции равны соответственно 0,88 и 0,61). Для прогнозно-плановых расчетов показателя «плотность автомобильных дорог с твердым покрытием» отбираем факторы в уравнение множественной регрессии. В первую очередь, это расходы государственного бюджета на экономику (млрд. руб.). При этом исключаем ряд факторов из представленного выше перечня. К числу исключаемых факторов относятся расходы фонда обязательного медицинского страхования и мощность сети амбулаторно-поликлинических организаций. Эти показатели находятся в функциональной зависимости не только между собой, но и с расходами государственного бюджета на здравоохранение. В свою очередь, расходы государственного бюджета на здравоохранение находятся в функциональной взаимосвязи с расходами бюджета на экономику. Из всех вкладов (депозитов) в кредитных организациях оставляем вклады (депозиты) в иностранной валюте физических лиц в расчете на одного жителя. При этом учитываем, что все разновидности вкладов (депозитов) находятся в функциональной зависимости с их общей величиной на одного жителя. Однако вклады (депозиты) в иностранной валюте физических лиц в расчете на одного жителя находятся в наиболее тесной взаимосвязи с исследуемым результативным показателем «плотность автомобильных дорог с твердым покрытием». В факторную модель включаем число предприятий торговли в расчете на 1 млн. человек населения. В данном случае руководствуемся следующими соображениями. Количество всех предприятий и организаций в расчете на 1 млн. человек населения находится в функциональной зависимости с числом предприятий и организаций по отдельным сферам деятельности. Но предприятия торговли находятся в более тесной взаимосвязи с исследуемым результативным показателем. Итак, для построения уравнения множественной регрессии остается 5 факторных показателей. К их числу относятся расходы государственного бюджета на экономику, число предприятий торговли на 1 млн. человек населения, количество вузов на 10 млн. человек населения, величина экспорта в страны СНГ в расчете на 10 человек населения и среднедушевая величина вкладов (депозитов) в иностранной валюте физических лиц. Однако матрица парных коэффициентов корреляции между всеми отобранными факторными показателями обнаружила наличие функциональной зависимости между расходами бюджета на национальную экономику и вкладами (депозитами) в иностранной валюте физических лиц в расчете на одного жителя. Поэтому из уравнения множественной регрессии убираем вклады (депозиты) в иностранной валюте физических лиц в расчете на одного жителя. Формируем 4-х факторное уравнение множественной регрессии: Y = -18.42 + 4.38X1 + 0.13X2 + 3.79X3-1.29X4 (1), где: Y - плотность автомобильных дорог с твердым покрытием, км на 1 тыс. км2; X1 - расходы государственного бюджета на экономику, млрд. руб.; X2 -число предприятий торговли на 1 млн. человек населения; X3 - количество вузов на 10 млн. человек населения; X4 - экспорт в страны СНГ, тыс. $ в расчете на 10 человек населения. Критерий Фишера данного уравнения составил 0,616, а скорректированный коэффициент детерминации - 0,595. Следовательно, данное уравнение примерно на 60-61% объясняет поведение результативного показателя. Однако расходы государственного бюджета на экономику связаны с доходной частью бюджета. Как показал проведенный корреляционно-регрессионный анализ, формирование доходов государственного бюджета в значительной степени связано с числом предприятий и организаций всех отраслей в расчете на 1 млн. человек населения. Но наибольшее значение имеют предприятия по профилю финансовая деятельность (0,81), оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования (0,80), операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление других подобных услуг (0,75). Доходы и соответственно расходы государственного бюджета в значительной степени связаны со средствами, привлеченными у кредитных организаций. Но эти средства, в свою очередь, формируются за счет вкладов (депозитов) юридических и физических лиц в кредитных организациях. Именно поэтому расходы государственного бюджета на экономику находятся в функциональной зависимости с величиной вкладов (депозитов) в кредитных организациях (0,98). Кроме того, выяснилось, что на доходную и соответственно расходную часть государственного бюджета значительно влияет объем экспорта в страны СНГ, с коэффициентами парной корреляции 0,72 и 0,73. Поэтому в прогнозно-плановых расчетах можно использовать упрощенное однофакторное уравнение регрессии: Y = 156.54 + 5.74X1 (2), где: Y - плотность автомобильных дорог с твердым покрытием, км на 1 тыс. км2; X1 - расходы государственного бюджета на экономику, млрд. руб. Однако данное уравнение имеет пониженные значения, как критерия Фишера, так и скорректированного коэффициента детерминации, соответственно 0,565 и 0,56. Следовательно, расходы государственного бюджета на экономику примерно на 56% объясняют поведение исследуемого результативного показателя. Анализ следующего результативного показателя «доля автомобильных дорог с твердым покрытием» не обнаружил влияния на него каких-либо факторных показателей, включенных в информационную базу исследования. Аналогичную ситуацию обнаружил анализ результативного показателя «число автобусов общего пользования на 100 тыс. человек населения». Практически такой же вывод можно сделать по отношению к показателю «процент дорог с усовершенствованным покрытием среди дорог с твердым покрытием». Последним исследуемым результативным показателем явилось число легковых автомобилей на 1 тыс. человек населения. На обеспеченность населения легковыми автомобилями обнаружилось влияние только трех факторных показателей. Во-первых, это жилищные условия (м2 на 1 жителя), с коэффициентом парной корреляции 0,56. Два других факторных показателя относятся к демографическим индикаторам. Чем выше доля пожилых граждан, в возрасте старше трудоспособного, тем выше обеспеченность легковыми автомобилями (0,52). Но если среди населения увеличивается доля детей в возрасте до 16 лет, то обеспеченность легковыми автомобилями снижается. В данном случае коэффициент парной корреляции имеет отрицательное значение (-0,56). Влияние этих факторов легко объяснимо. Хорошие жилищные условия свидетельствуют о накопленном материальном благосостоянии, что отражается и на обеспеченности легковыми автомобилями. Обычно это достигается к концу трудовой деятельности. Так, коэффициент парной корреляции между долей населения в возрасте старше трудоспособного и среднедушевой обеспеченностью жилищным фондом составляет 0,77. Наличие детей снижает среднедушевой уровень материального обеспечения и соответственно возможность приобрести легковой автомобиль. Проведенный факторный анализ шести показателей, характеризующих транспортную инфраструктуру, выявил ряд функциональных и корреляционных зависимостей. Они могут использоваться в прогнозно-плановых расчетах. Установлено, что на плотность автомобильных дорог с твердым покрытием влияет большое число факторов. На основе их аналитического отбора были сформированы два уравнения регрессии. Выявлены факторы, влияющие на обеспеченность населения легковыми автомобилями. Но не обнаружено зависимостей между факторными показателями, включенными в обширную информационную базу исследования, с такими результативными показателями, как «плотность железнодорожных путей», «доля автомобильных дорог с твердым покрытием», «доля автомобильных дорог с усовершенствованным покрытием среди дорог с твердым покрытием» и «число автобусов общего пользования на 100 тыс. человек населения». В процессе исследования были выявлены и количественно охарактеризованы обратные зависимости, характеризующие влияние высокой плотности железных дорог на другие социально-экономические показатели развития регионов страны. Таким образом, получен дополнительный импульс к дальнейшим исследованиям в данной области экономики, которые расширили бы круг анализируемых факторных показателей.

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.