Статистические показатели различий структуры: абсолютные и нормированные. Абсолютные и относительные показатели изменения структуры Индексы структурных сдвигов рябцева

К.К. Бельгибаева – к.э.н., доцент кафедры, НЭУ имени Т.Рыскулова

Аннотация. В данном исследовании выявлены особенности формирования финансовых ресурсов секторов экономики . Использованы методы статистического анализа . Применен индекс В.М. Рябцева впервые. Информационную базу исследования составляют официальные статистические материалы финансового счета Республики Казахстан .

Ключевые слова: экономика, сектор, финансовый счет, структурные сдвиги, индекс, шкала.

Введение. Ускоряющиеся перемены в глобальной экономике, растущие диспропорции определяют потребность в исследовании структурных сдвигов. Под структурным сдвигом в экономике понимается изменение «соотношений между частями и всем производством во времени и пространстве» или качественное изменение взаимосвязей между элементами социально-экономической системы, обусловленное динамикой количественных характеристик.

В финансовом счете-балансе страны регистрируются экономические операции, совершаемые между институциональными единицами данной страны и остальным миром (зарубежными странами). Информация о деятельности институциональных единиц группируется по шести секторам экономики страны: нефинансовые корпорации (НФК); финансовые корпорации (ФК); органы государственного управления (ОГУ); некоммерческие организации , обслуживающие домашние хозяйства (НКООДХ); домашние хозяйства (ДХ); остальной мир (ОМ). Из них пять секторов - резидентов составляют внутреннюю экономику (ВЭ) страны.

Значение финансового счета заключается в следующем :

1) он увязывает результаты функционирования экономики на всех стадиях экономического цикла и внешнеэкономической деятельности с финансовыми результатами , завершает последовательный ряд счетов;

2) исследует состав и финансовые пропорции в финансовых активах и обязательствах по экономике в целом, а также в каждом секторе экономики;

3) показывает механизм перераспределения финансовых ресурсов между секторами-кредиторами и секторами-заемщиками. Объем финансовых ресурсов слагается из валовых сбережений и сальдо капитальных трансфертов.

Постановка задачи. Для количественного измерения структурных сдвигов в экономике ученые в области статистики разработали систему показателей. . Удобными для оценки структурных различий являются индексы или коэффициенты К.Гатева и В.М. Рябцева. Они определяются по формулам :

где, и - удельные веса (значения) градаций двух структур, в нашем исследовании двух частей финансового счета-баланса: приобретение чистых финансовых активов и принятие чистых финансовых обязательств.

Достоинство индекса В.М. Рябцева в том, что полученные результаты можно интерпретировать по шкале оценки . Она приведена в таблице 1.

Таблица 1 - Шкала оценки меры существенности различий структур по критерию

Результаты. Воспользовавшись приведенной формулой (2) и рекомендованной шкалой применим их к структурно-динамическому исследованию финансового счета Казахстана по официальным данным, опубликованным в печати. . В качестве сравнений примем структуры за 2009-2011гг. соответственно по двум частям финансового счета-баланса. Результаты произведенной нами оценки сдвигов в структуре денежных потоков финансового счета представлены в таблице 2.

*Примечание: рассчитано на основе источника .

По сектору «остальной мир» в 2010 г. по сравнению с 2009 г. значения индекса В.М. Рябцева (0,955 и 0,893) указывают на противоположный тип структур. В части изменения финансовых активов значительно сократилась доля приобретений ценных бумаг , кроме акций (на -350,8%) и увеличилась доля кредитов (на 408,8%). В части принятия чистых обязательств произошли следующие структурные сдвиги: уменьшилась доля по валюте и депозитам (на -107,7%), увеличилась доля по займам (на 20,9%).

По внутренней экономике в 2010г. по сравнению с 2009г. индексы В.М. Рябцева составили 0,886 и 1,072 (таблица 2), указывающие на полный противоположный тип структур в двух частях баланса. В этот период времени значительно снизились доли приобретений валюты и депозитов (на –30,7%), кредитов (на -44%) и резко увеличилась доля приобретений акций (на 34%). В части принятых обязательств повысилась доля по акциям (на 40,5%) и ценным бумагам на 35,3%. В Концепции развития финансового сектора РК отмечено, что «в посткризисный период с начала 2010 года мировая экономика находится в состоянии крайней нестабильности» . По сектору «остальной мир» в 2011 г. по сравнению с 2010 г. значения индекса В.М. Рябцева, равные 0,962 и 0,783, подтверждают полную противоположность структур. В качстве объяснений приведем сложившиеся структуры финансовых инструментов в каждой части баланса.

По сектору «остальной мир» в части изменения финансовых активов возникло значительное сокращение доли приобретения кредитов (на -391,5%) и других производных инструментов (на 25,5%), а также увеличение доли ценных бумаг (на 377,9%), акций (на 38,3%).

В части принятых чистых обязательств увеличилась доля по ценным бумагам на 65,4%, уменьшилась доля по акциям и другим формам участия в капитале (на -18,7%), снизилась доля другой дебиторской задолженности (на -17,8%).

По внутренней экономике в 2011 г. по сравнению с 2010г. значения индекса В.М. Рябцева (0,619 и 1,052, таблица 2) свидетельствуют о весьма значительном уровне различий в части активов и полной противоположности структур в части обязательств. В части приобретения финансовых активов произошло значительное снижение доли ценных бумаг, кроме акций (на 10,7%), увеличение доли кредитов (на 22,8%). В части принятых обязательств снизились доли по ценным бумагам (на -33%), другой дебиторской задолженности (на 16,7%), увеличилась доля акций и других форм участия в капитале до 43,3%.

По сектору «нефинансовые корпорации» в 2010 г. по сравнению с 2009г. значения коэффициента В.М. Рябцева (0,854 и 0,796, таблица 2) указывают на противоположный тип структур. В двух частях баланса произошло значительное снижение долей кредитов и займов. Несмотря на высокие проценты банков по займам, нефинансовые корпорации заключали кредитные сделки на крупные суммы денег для становления и расширения своего бизнеса . Тем самым, банки увеличивали объемы кредитования реального сектора экономики. Кроме того, в активах нефинансовых предприятий резко увеличились доли акций, прочей дебиторской задолженности.

В 2011 г. по сравнению с 2010г. значения индекса В.М. Рябцева указывают на значительный уровень различий в части изменений активов и противоположный тип структур в части изменения обязательств. Существенно снизилась доля ценных бумаг в двух частях баланса. Помимо этого, в части активов резко увеличилась доля валюты и депозитов. В обязательствах выросла доля займов, снизилась доля прочей дебиторской задолженности.

По сектору «финансовые корпорации» в 2010г. по сравнению с 2009г. значения индекса В.М. Рябцева (0,725 и 0,861, таблица 2) характеризуют противоположный тип структур. В части активов значительное влияние оказало снижение доли ценных бумаг, кроме акций, прочей дебиторской задолженности. Резко увеличилась доля валюты и депозитов. В части принятия финансовых обязательств, наоборот, уменьшилась доля по валюте и депозитам, страховым техническим резервам, при повышении доли прочей дебиторской задолженности и займам. Негативная для банков динамика роста долгов по займам обусловлена рядом причин: а) в предкризисные годы в казахстанскую экономику неконтролируемым образом привлекались из-за рубежа внешние кредиты , номинированные в свободно конвертируемой валюте. Валютные риски по кредиту полностью перенесены на заемщиков; б) в годы глобального финансового кризиса высокие темпы роста объемов кредитования, высокая конкуренция , снизили требования банков к заемщикам, а высокий «аппетит» увеличили риски. .

В 2011г. по сравнению с 2010г. значения индекса В.М. Рябцева равны по этим двум частям баланса 0,975 и 1,372. Они отражают полную противоположность структур (таблица 2). В части активов баланса произошли структурные сдвиги. Значительно снизилась доля валюты и депозитов. Резко увеличилась доля ценных бумаг, кроме акций. В части принятия финансовых обязательств значительно уменьшилась доля обязательств по займам, прочей дебиторской задолженности. Повысилась доля обязательств по страховым техническим резерва , валюте и депозитам.

По сектору «органы государственного управления » в 2010 г. по сравнению с 2009г. значения индекса В.М. Рябцева 0, 987 и 0,351 указывают на полную противоположность структур в части активов и значительный уровень различий в части обязательств (таблица 2). В части активов баланса значительно снизились доли прочей дебиторской задолженности и кредитов. Государственные органы приобретали кредиты в меньшем объеме, чем нефинансовые корпорации. Существенно уменьшилась доля прочей дебиторской задолженности. В то же время резко увеличились доли приобретенных ценных бумаг, кроме акций, а также принятие обязательств по ним. В 2011 г. по сравнению с 2010г. индекс В.М. Рябцева, равный 0, 059 и 0,557, указывает на очень низкий уровень различий в части приобретения активов и весьма значительный уровень различий в части приобретений финансовых обязательств. Такое состояние связано с небольшим снижением доли акций и других форм участия в капитале. В то же время увеличились доли приобретенных ценных бумаг, кроме акций. В части принятия обязательств повысилась доля прочей дебиторской задолженности, уменьшилась доля по займам.

По сектору «некоммерческие организации, обслуживающие домашние хозяйства» в 2010 г. по сравнению с 2009 г. значения индекса В.М. Рябцева (0,012 и 0,826) указывают на тождественный уровень различий в части активов и на противоположный тип структур в части приобретения финансовых обязательств. В сравнении с другими секторами экономики, некоммерческие организации имеют ограниченный набор финансовых инструментов: валюта и депозиты, прочая дебиторская задолженность и займы. В 2011 г. по сравнению с 2010 г. значения индекса В.М. Рябцева 0,013 и 1,206 подтверждают такой же тип структуры, как и в предыдущие годы.

По сектору домашние хозяйства в 2010 г. по сравнению с 2009г. индекс В.М. Рябцева, равный 0,315 и 0,737, указывает на значительный уровень различий и противоположный тип структур. Такие различия вызваны снижением приобретений валюты и депозитов, а также повышением страховых технических резервов. В другой части баланса резко снизилась доля принятия обязательств по займам и повысилась доля прочей дебиторской задолженности.

В 2011 г. по сравнению с 2010г. значения индекса В.М. Рябцева (0,179 и 0,166) оценивают существенный уровень различий. В этот период времени значительно увеличилась доля приобретений валют и депозитов и снизилась доля страховых технических резервов. В части принятия финансовых обязательств снизилась доля по займам и увеличилась доля прочей дебиторской задолженности.

Выводы. Предложенная и апробированная методика оценки структурных сдвигов в финансовом счете Казахстана за период 2009-2011 гг. позволила получить следующие выводы:

1.Структурные сдвиги, происходившие в экономике страны, не имеют четкой направленности: вслед за ростом показателей в одном году происходит их падение в другом, а также рост доли секторов по одному финансовому активу сопровождается падением по другому активу.

2. Структурные сдвиги в секторах экономики носят негативный характер.

3. Обобщающие показатели структурных сдвигов охарактеризовали различия в структуре секторов экономики. Наиболее высокие индексы структурных различий наблюдаются в секторах: «финансовые корпорации» и «остальной мир».

Использованная литература:

1. Сивелькин В.А., Кузнецова В.Е. Статистический анализ структуры социально-экономических процессов и явлений: Учебное пособие.- Оренбург: ГОУ ВПО ОГУ, 2002. – 99с.

2. Иванов Ю.Н. Основы национального счетоводства 2005 – 480с.

3. Статистический сборник Национальные счета Республики Казахстан 2008-2012 – Астана 2014 – 99с.

4. Постановление Правления Национального Банка Республики Казахстан от 23 апреля 2014 года № 68 «Об утверждении Правил применения мер раннего реагирования и методики определения факторов, влияющих на ухудшение финансового положения банка второго уровня».

5. Маркаров Т.В. Современное состояние банковской системы РК и перспективы ее развития. - Астана: Вестник финансовой академии, 2011, №1, с.52-57.

Развитие статистической совокупности проявляется не только в количественном росте или уменьшении элементов системы, но также и в изменении ее структуры. Структура – это строение совокупности, состоящее из отдельных элементов и связей между ними. Например, экспорт страны (совокупность) состоит из различных видов товаров (элементов), стоимость которых различается по видам и по странам. Кроме того, происходит постоянное изменение структуры экспорта в динамике. Соответственно возникает задача изучения структуры совокупностей и их динамики, для чего разработаны специальные методы, которые будут рассмотрены далее.

В теме 2 был рассмотрен индекс структуры, рассчитываемый по формуле (6), который характеризует долю отдельных элементов в итоге абсолютного признака совокупности. В теме 3 рассмотрена система показателей и методика анализа распределения совокупности по значениям какого-либо отдельного признака (вариационный ряд распределения). Здесь излагаются показатели, характеризующие изменение структуры в целом, т.е. «структурный сдвиг» . Практическое применение этих показателей рассмотрим на двух примерах, представленных в таблицах 19 и 20 (первые 4 столбца, выделенные полужирным шрифтом, – исходные данные, а остальные – вспомогательные расчеты).

Таблица 19. Распределение населения России по величине среднедушевых денежных доходов (СДД)

Таблица 20. Распределение численности безработных России по уровню образования в 2006 г.

Обобщающим абсолютным показателем изменения структуры может служить сумма модулей абсолютных изменений долей , определяемая по формуле (50):

, (50)

где d 1j – доля j-ой группы элементов в отчетном периоде; d 0j – доля j-ой группы элементов в базисном периоде.

По данным таблицы 19 в 5-м столбце произведен расчет по формуле (50): =0,212, то есть суммарное изменение долей в распределении россиян по доходам составило 21,2%. Аналогично по той же формуле по данным таблицы 20: =0,276, то есть различие структуры безработных среди женщин и мужчин по уровню образованию составляет 27,6%.

Расчет среднего абсолютного изменения, приходящегося на одну долю (группу, элемент совокупности) не дает никакой дополнительной информации. Зато можно определить, насколько сильно произошедшее изменение структуры в сравнении с предельно возможной величиной суммы модулей, которая равна 2. Для этого используется показатель степени интенсивности абсолютного сдвига (или индекс Лузмора-Хэнби ), который определяется по формуле (51):-го объекта в общем итоге изучаемого показателя; k – количество объектов.

По данным таблицы 19 в 6-м и 7-м столбцах произведен расчет коэффициента Герфиндаля по формуле (52): H 2005=0,142 и H 2006=0,1687, то есть уровень концентрации в распределении россиян по доходам увеличился в 2006 году по сравнению с 2005 годом. Аналогично по той же формуле по данным таблицы 20: H муж=0,2455 и H жен=0,2177, то есть уровень концентрации в распределении безработных по уровню образованию среди мужчин выше, чем среди женщин (влияние уровня образования на статус безработного среди мужчин выше, чем среди женщин).

Обратная индексу Герфиндаля величина – это эффективное число групп в структуре, которое показывает количество групп без учета групп, имеющих ничтожно малые доли, определяется по формуле (53):

E = 1/H . (53)

По данным таблицы 19 эффективное число групп по формуле (53): E 2005=1/0,142=7,0 и E 2006=5,9, то есть эффективное число групп в распределении россиян по доходам уменьшилось с 7 в 2005 году до 6 в 2005 году, что свидетельствует о необходимости пересмотра интервалов распределения россиян по доходам в будущем году. Аналогично по той же формуле по данным таблицы 20: E муж=1/0,2455=4,07 и E жен=1/0,2177=4,59, то эффективное число групп в распределении безработных по уровню образованию среди мужчин выше и среди женщин – 4 у мужчин и 5 у женщин.

Еще один вариант оценки степени структуризации явления в целом – индекс Грофмана (54), который представляет собой сумму модулей абсолютных изменений долей, приходящихся на одну эффективную группу:

. (54)

По данным таблицы 19 в по формуле (54): =0,212*0,142=0,030, то есть изменение долей, приходящихся на одну эффективную группу в распределении россиян по доходам незначительно (3,0%). Аналогично по той же формуле по данным таблицы 20: =0,2455*0,276=0,068, то есть различие структуры в расчете на одну эффектиную группу среди безработных женщин и мужчин по уровню образованию слабое (6,8%).

Для оценки изменений двух наибольших долей (доминантные доли) применяется индекс Липхарта (55):

. 55)

где d 1m и d 0m – доля m -ой группы элементов в отчетном периоде и базисном периодах; m – максимальная доля в совокупности.

По данным таблицы 19 по формуле (55): =0,5*(0,083+0,023)=0,053, то есть среднее изменение долей в двух доминантных группах распределения россиян по доходам составило 5,3%. Аналогично по той же формуле по данным таблицы 20: =0,5*(0,060+0,051)=0,056, то есть различие структуры в двух доминантных группах среди безработных женщин и мужчин по уровню образованию составляет 5,6%.

Рассмотренные показатели основаны на средней арифметической в различных вариантах, и из-за их линейности по отклонениям они одинаково учитывают большие и малые отклонения. Квадратические индексы позволяют сравнивать различные структуры, неразличимые с точки зрения суммы изменений.

Квадратический индекс структурных сдвигов Казинца (56):

. (56)

По данным таблицы 19 по формуле (56): ==0,035, то есть среднее измененение долей в группе в распределении россиян по доходам составило 3,5% (незначительно). Аналогично по той же формуле по данным таблицы 20: ==0,049, то есть различие в группах в структуре безработных среди женщин и мужчин по уровню образованию составляет 4,9% (несущественно).

Аналогичен индексу Казинца индекс наименьших квдратов (или индекс Галлахера ), при расчете которого, в отличие от формулы (51), малые разности долей слабее влияют на индекс, чем большие, определяется по формуле (57) ==0,117, то есть различие структуры безработных среди женщин и мужчин по уровню образованию по формуле Монро составляет 11,7%.

Интегральный коэффициент структурных сдвигов Гатева (59), который различает структуры с равными суммами квадратов отклонений (принимает более высокие значения, когда группы имеют примерно одинаковые доли):

. (59)

По данным таблицы 19 по формуле (59): ==0,179, то есть интенсивность изменения долей в распределении россиян по доходам по методике Гатева составила 17,9% (незначительно). Аналогично по той же формуле по данным таблицы 20: ==0,192, то есть различие структуры безработных среди женщин и мужчин по уровню образованию по методике Гатева составляет 19,2% (незначительно).

Индекс Рябцева, отличающийся от (59) только знаменателем, принимает обычно более низкие значения, рассчитывается по формуле (60):

. (60)

По данным таблицы 19 по формуле (60): ==0,127, то есть интенсивность изменения долей в распределении россиян по доходам по методике Рябцева составила 12,7% (незначительно). Аналогично по той же формуле по данным таблицы 20: ==0,137, то есть различие структуры безработных среди женщин и мужчин по уровню образованию по методике Рябцева составляет 13,7% (достаточно значительно).

Индекс структурных различий Салаи (61), особенноситью которого является то, что чем больше доля j индекс Аткинсона , индекс обобщенной энтропии , которые будут рассмотрены в курсе социально-экономической статистики в теме «Статистика уровня жизни».

Имеются следующие условные данные о структуре денежных доходов населения региона, в процентах:

Необходимо сделать вывод об изменениях в структуре денежных доходов населения.

Решение.

По приведенным показателям можно сделать вывод, что в составе денежных доходов населения доля оплаты труда снизилась (с 60% в базисном периоде до 42% - в отчетном) при увеличении удельного веса доходов от собственности и предпринимательской деятельности (соответственно с 24% до 44%).

Обобщающую характеристику меры структурных изменений дают интегральные показатели структурных различий, расчет которых проиллюстрируем в таблице:

Величина исчисленных показателей структурных различий свидетельствует о существенных изменениях в структуре денежных доходов населения региона.

Задачи 5-6 предполагают исследование динамики показателей, т.е. интенсивности изменения явлений во времени, которые осуществляются с помощью следующих индикаторов: абсолютных приростов, темпов роста, темпов прироста, абсолютного значения одного процента прироста, а также средних обобщающих показателей.

В зависимости от задачи исследования показатели могут быть исчислены с переменной базой сравнения (цепные) и с постоянной базой сравнения (базисные).

1. Абсолютный прирост – это разность между сравниваемым уровнем и предыдущим или базисным:

цепной абсолютный прирост:

базисный абсолютный прирост: .

Сумма цепных абсолютных приростов равна базисному абсолютному приросту за соответствующий период времени.

2. Темп роста – относительный показатель, характеризующий интенсивность развития явления; он равен отношению изучаемого уровня к предыдущему или базисному и выражается в коэффициентах или процентах.

цепной темп роста: 100;

базисный темп роста: .

Произведение соответствующих цепных темпов роста, исчисленных в коэффициентах, равно базисному.

3. Темп прироста определяют двумя способами:

а) как отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню (цепной) или базисному уровню (базисный):

цепной темп прироста:

базисный темп прироста: .

б) как разность между темпом роста и 100%:

Т пр =Т р -100%.

4. Абсолютное значение одного процента прироста определяется как отношение цепного абсолютного прироста к цепному темпу прироста (%) или для каждого последующего уровня - как 0,01 предыдущего уровня ряда динамики:

5. Средний абсолютный прирост вычисляется по средней арифметической простой, то есть делением суммы цепных абсолютных приростов на их число

Средний темп роста находят по формуле средней геометрической:

Средний темп прироста находят путем вычитания из среднего темпа роста 100%:

Методы расчета среднего уровня ряда динамики зависят от его вида и полноты информации.

1) в интервальных рядах с равными интервалами времени средний уровень определяется по формуле средней арифметической простой:

2) в интервальных рядах с неравными интервалами времени - по формуле средней арифметической взвешенной (по величине интервалов):

3) в моментных рядах с исчерпывающими данными об изменении моментного показателя расчет производится по средней арифметической из уровней ряда, сохранявшихся неизменными в течение определенных промежутков времени, взвешенной по величине соответствующих промежутков;

4) в моментных рядах динамики с равноотстоящими уровнями применяется формула средней хронологической простой.

Анализ диспропорций в занятости населения в муниципальных образованиях региона в целом, так и в разрезе крупных и средних, малых и микро-предприятий проводился с помощью Индекс Рябцева, основное преимущество которого перед другими методиками измерения сдвигов в численности занятого населения в районах республики заключается в том, что его величина не зависит от числа градаций структур, то есть от числа муниципальных образований, поэтому не происходит завышения структурных изменений, а также в наличии шкалы оценки меры существенности различий структур по индексу. Сопоставление структурных показателей среднесписочной численности занятых на крупных и средний показало, что процессы поэтапного сокращения работников крупных и средних предприятий имели схожую динамику в каждом территориальном образовании Республики Марий Эл, при этом система малого бизнеса не только не прекращает своего существования, но и постоянно расширяется, хотя, безусловно, уровень развития малого бизнеса в Республике Марий Эл пока еще крайне низок. Становление его тормозится вследствие сложившейся концентрации производства, нестабильного экономического положения, несовершенства действующего налогового законодательства, слабой государственной поддержки, что делает необходимым повышение экономической эффективности муниципалитетов.

региональная структура занятости

занятость населения муниципальных образований

индекс Рябцева

уровень различия структур

1. Бреднева Л.Б. Исследование структуры и структурных различий в экономике Хабаровского края // Вестник ХГАЭП. - 2011. - № 1 (52). - С. 4-10.

2. Подзоров Н.Г. Анализ влияния факторов на объем и структуру валового регионального продукта Республики Мордовия [Электронный ресурс]. - URL: http://sisupr.mrsu.ru/2010-1/pdf/podzorov3.pdf.

3. Республика Марий Эл: статистический ежегодник «Республика Марий Эл» / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Марий Эл. - Йошкар-Ола, 2011. - 464 c.

4. Статва А.Л. Географический анализ занятости населения Омской области: автореф. дис. ... канд. геогр. наук. - Барнаул, 2005. - 24 с.

5. Утинова С.С. Занятость и рынок труда в условиях трансформации российской экономики: автореф. дис. ... докт. экон. наук. - М., 2003. - 48 с.

Одной из основных и наиболее сложных задач рыночных преобразований является формирование эффективно функционирующего, динамичного и цивилизованного рынка труда. Государство перестало быть единственным гарантом занятости, и в сложившихся условиях каждый человек сам решает, работать ему или нет. Коренным образом изменилось представление о роли занятости. Результаты и последствия трансформации социально-трудовых отношений нашли свое отражение в изменении занятого населения и его структуры, которые под действием макроэкономических факторов подвергаются дальнейшим искажениям, снижающим экономическую активность и качество жизни. В первую очередь, это связано с перестройкой занятости из-за изменения структуры.

Целесообразно для исследования занятости населения и процессов ее регулирования в регионе провести типологию входящих в нее районов, так как Республика Марий Эл выступает не как единый монолит, а как совокупность районов со специфическими особенностями занятости, приоритетами и перспективами развития .

Для анализа занятости в 17 административных единицах республики (3 городских округа и 14 муниципальных районов) использовались за два временных периода - 2000 и 2010 гг. - значения следующие показатели :

• численность занятого населения (всего), чел., рассчитанная по методологии МОТ по данным выборочных обследований по проблемам занятости на конец года;
• среднегодовая численность работников на крупных и средних предприятиях, чел., рассчитываемая по данным организаций и предприятий за год;
• среднегодовая численность работников на малых и микропредприятиях, чел., рассчитываемая по данным организаций и предприятий за год.

Анализ общей численности занятых показал, что большая часть общей численности занятого населения и в 2000, и в 2010 гг. приходилась на городские округа: 63,4 и 60,5% соответственно. В 2000 г. удельный вес занятого населения в общей численности работников составлял 53,7% - г. Йошкар-Ола; 6,6% - г. Волжск, 3,0% - г. Козьмодемьянск. Достаточно большая доля в общей численности занятого населения принадлежала в тот период Горномарийскому (4,5%) и Звениговскому районам (3,5%).

В 2010 г. по-прежнему на г. Йошкар-Олу приходилась самая большая доля работников - 46,2%. Но если за исследуемый период численность занятых в столице Республике Марий Эл сократилась более чем на 18 тыс. чел., то г. Волжск и г. Козьмодемьянск за исследуемый временной период не только расширили свои доли в распределении работников до 8,2 и 3,8% соответственно, но и увеличили абсолютные значения общей численности занятых на своей территории на 28,2 и 32,0% соответственно. Среди муниципальных районов по числу занятого в нем населения в 2010 г. в число лидеров попали Медведевский район, который обеспечил рабочими местами уже 9,3% занятого населения республики, и Звениговский район, где работали 5,9% занятых. Такие диспропорции в занятости в первую очередь связаны с географическим распределением предприятий на территории республики, которые преимущественно расположены именно в городах края, что, безусловно, служит дополнительным фактором повышения роли городов в развитии общества - урбанизации.

Анализ среднесписочной численности на крупных и средних предприятиях показал, что сокращение работников данной группы в исследуемом периоде происходило повсеместно. Особенно выделяются Парангинский, Марий-Турекский, Куженерский и Новоторьяльский районы, где темпы роста анализируемого показателя составили 34,8, 39,0, 40,2 и 40,7% соответственно. На общем фоне значительно выделяется Медведевский район, в котором сокращение среднесписочной численности занятых на предприятиях этой группы составило всего 9,0%. В 2000 г. 54,9% среднесписочной численности занятых на крупных и средних предприятиях приходилось на города (Йошкар-Ола - 42,4%, Волжск - 8,3%, Козьмодемьянск - 4,2%). Среди районов по числу занятых на крупных и средних предприятиях выделялись Звениговский (6,2%) и Медведевский (9,6%). Аналогичная ситуация наблюдалась и в 2010 г.

Что касается малого бизнеса, то здесь картина здесь несколько иная. Если в 2000 г. в городских округах республики на малых предприятиях были заняты 16 013 человек и это составляло 86,3% от общего числа занятых этой группы (76,4% работали в г. Йошкар-Оле), то к концу 2010 г., несмотря на внушительный рост числа работников данной группы, за городами осталось только 68,8% занятых (58,6% - г. Йошкар-Ола). Особенно значительных успехов в развитии малого бизнеса добились Медведевский и Моркинский районы. Если в 2000 г. их совокупный вклад в среднесписочную численность работников малых и микропредприятий составлял чуть больше одного процента, то к 2010 г. Медведевский район обеспечивал уже 6,0% рабочих мест, а Моркинский - 2,2%.

На рисунке 1 представлены темпы роста исследуемых показателей за 2010/2000 гг. Самыми большими темпами роста по всем показателям занятости отличался Медведевский район. Здесь рост общей численности занятых достиг 275,6%, что в первую очередь вызвано становлением и развитием малого бизнеса, среднесписочная численность занятых в котором выросла в 16,4 раза. Юринский район, наоборот, на фоне сокращения общей занятости на 51,9% в развитии малого бизнеса достиг самых незначительных успехов. Темп роста среднесписочной численности на предприятиях данной группы был самым незначительным в сравнении с другими административными единицами республики - всего 262,4%.

Рис. 1. Темпы роста среднегодовой численности занятых в разрезе муниципальных образований.

Темпы роста среднесписочной численности занятых на крупных и средних предприятиях республики не превышали 90,9% (Медведевский район). Только в городских округах средний темп роста данного показателя составил всего 73,0%.

Отрицательная динамика данного показателя обусловлена, в первую очередь, сокращением числа крупных и средних предприятий и организаций на территории Республики Марий Эл, что в свою очередь обусловлено искусственным дроблением более крупных предприятий в целях получения льгот или облегченного налогового режима, а также перераспределением форм собственности предприятий края. Количество предприятий государственной формы собственности в исследуемом периоде сократилось с 861 до 746, из них республиканской формы собственности - с 565 до 431.

Проблемам развития малого бизнеса как в стране в целом, так и в республике уделяется в последнее время довольно пристальное внимание: издаются указы Президента РФ, постановления Правительства и решения местных органов власти, создаются различные специализированные фонды и другие элементы инфраструктуры для поддержки малого предпринимательства, так как именно малые предприятия занимают видное место на рынке товаров и услуг, они наиболее восприимчивы к меняющейся конъюнктуре, к внедрению новой техники, использованию прогрессивных технологий. С помощью индивидуального предпринимательства решаются такие социальные проблемы, как создание новых рабочих мест и другие проблемы местного характера. Только за последние десять лет число предприятий малого бизнеса выросло на 542 единицы, при этом среднесписочная численность занятых здесь за этот же период увеличилась в 2,4 раза.

Переход к рыночным отношениям привел к трансформации экономики, объективное отражение которой во многом определяется наличием обобщающей информации о структурных изменениях. Приоритетность исследования показателей структуры, их динамики обусловлены необходимостью представления объективной, качественной, наиболее полной информации, адекватно отражающей анализируемые направления в занятости, руководителям органов власти для принятия эффективных управленческих решений .

При этом за смежные периоды времени расхождения в структуре общей численности работающего населения интерпретировались в большинстве своём как «тождественность структур» в занятости населения в разрезе муниципальных образований, использовался индекс В.М. Рябцева - интегральный коэффициент структурных различий - критерий , :

(1)

где и - удельные градации двух структур; - число градаций.

Преимущество данного индекса перед другими методиками измерения сдвигов в численности занятого населения в районах республики заключается в том, что его величина не зависит от числа градаций структур, то есть от числа муниципальных образований, поэтому не происходит завышения структурных изменений, а также в наличии шкалы оценки меры существенности различий структур по индексу (таблица 1) .

Таблица 1 - Шкала оценки меры существенности различий в численности занятых по индексу Рябцева

С целью оценки существенности различий в структуре занятости муниципальных образований Республики Марий Эл были произведены расчёты значений индексов Рябцева по годам за временной интервал с 2000 по 2010 г. по каждому из рассматриваемых ранее показателей занятости: численность занятого населения (всего), чел.; среднегодовая численность работников на крупных и средних предприятиях, чел.; среднегодовая численность работников на малых и микропредприятиях, чел.

Таблица 2 - Оценка существенности структурных различий в занятости населения в муниципальных образованиях РМЭ

Как следует из таблицы 2, значение критерия при сопоставлении структурных показателей численности занятого населения за весь период наблюдения (с 2010 и 2000 гг.) составило 0,098, что свидетельствует о низком уровне различий структур в численности занятого населения в муниципальных образованиях республики.

За смежные периоды времени расхождения в структуре общей численности работающего населения интерпретировались в большинстве своём как «тождественность структур», что свидетельствует о том, что трансформации в распределении численности занятых внутри административных единиц шли очень медленными темпами (рис. 2).

Рис. 2. Динамика структурных изменений в занятости республики.

Наиболее значительные структурные трансформации в течение исследуемого периода характеризовали малый бизнес городских округов и муниципальных районов.

«Существенный уровень различия структур», занятых в малом бизнесе, отмечался в 2003-2004 гг., когда темп роста среднесписочной численности занятых на малых и крупных предприятиях республики составил 125,4%. Особенно сильно на общем фоне выделялся на тот период Горномарийский район, в котором только за год среднесписочная численность работников данной группы выросла более чем в 8 раз, при этом в городских округах республики малый бизнес находился в стагнации.

В последнее десятилетие в большинстве административных единиц края происходит необычайно быстрый рост числа малых предприятий. Все время видоизменяясь (малые предприятия быстро появляются, но могут и быстро разоряться), система малого бизнеса не только не прекращает своего существования, но и постоянно расширяется, хотя, безусловно, уровень развития малого бизнеса в Республике Марий Эл пока еще крайне низок. Становление его тормозится вследствие сложившейся концентрации производства, нестабильного экономического положения, несовершенства действующего налогового законодательства, слабой государственной поддержки.

Необходимость повышения экономической эффективности муниципалитетов ставит перед территориями новые задачи, прежде всего связанные с выбором конкурентоспособной модели региональной экономики, позволяющей максимально использовать существующий потенциал.

Рецензенты:

• Катков Николай Семенович, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры экономической кибернетики ФГБОУ ВПО «Марийский государственный университет», г. Йошкар-Ола.
• Швецов Михаил Николаевич, доктор экономических наук, профессор, ректор АНО ВПО «Межрегиональный открытый социальный институт», г. Йошкар-Ола.

Библиографическая ссылка

[email protected] Ирина Александровна Елхина,

аспирантка кафедры экономической информатики и управления, УДК 338(470) Волгоградский государственный университет

СТРУКТУРНЫЕ СДВИГИ И СТРУКТУРНЫЕ РАЗЛИЧИЯ ХОЗЯЙСТВЕННЫХ СИСТЕМ В РОССИИ

В статье приведены результаты расчетов структурных изменений в регионах России за период с 2004 по 2011 гг. по показателю валовой добавленной стоимости по видам экономической деятельности. Расчеты получены на основании индекса Рябцева, выбор которого объясняется наличием шкалы оценки меры существенности структурных различий и возможностью получения адекватных оценок на любой совокупности статистических данных. На основании полученных значений индексов автором выделены шесть групп региональных хозяйственных систем, отличающихся тождественной структурой, весьма низким, низким, существенным, значительным и весьма значительным уровнями структурных различий. Для определения отраслей, за счет изменений в которых произошли структурные сдвиги, рассчитана масса, скорость, индексы структурных сдвигов по федеральным округам России. Отрицательной динамикой по указанным характеристикам структурных сдвигов характеризуются отрасли сельского хозяйства и обрабатывающей промышленности. Рассчитанные индексы структурных различий экономической системы России за более длительный временной промежуток (1990 - 2011 гг.), охватывающий восходящую и нисходящую фазы пятой длинной волны экономических циклов, подтверждают наличие структурных сдвигов в хозяйственных системах экономики России.

Ключевые слова: структурный сдвиг, структурные различия, экономика регионов России, отраслевая структура, валовая добавленная стоимость.

STRUCTURAL SHIFTS AND STRUCTURAL DIFFERENCES OF ECONOMIC SYSTEMS IN RUSSIA

The paper presents the results of a statistical survey of the structural changes in the Russian regions for the period from 2004 to 2011 in terms of gross value added according to the type of economic activity. The calculations were obtained using the Riabtsev index which was chosen for having a rating scale for measuring the level of structural differences and the ability to obtain adequate estimates of any set of statistical data. Having obtained the values of the relevant indices the author identifies six groups of regional economic systems: with verylow, low, substantial, significant and very significant level of structural differences. In order to determine the sectors that caused the structural shifts, the author calculates mass, velocity, and indices of structural changes in the federal districts of Russia. The author reveals that there is a negative dynamics in these characteristics of structural changes in the agricultural sector and the manufacturing industry. The calculated indices of the structural differences of the economic system in Russia for a longer time period (1990 - 2011) cover the ascending and descending phases of the fifth long wave of economic cycles and confirm the presence of structural changes in the economy of the Russian Federation.

Keywords: structural shift, structural differences, regional economy in Russia, sectoral structure, gross value added.

Развитие конвергентных технологий и формирование нового технологического уклада оказывает значительное влияние на функционирование экономических хозяйственных систем и на уровень социально-экономического развития регионов. Новые технологии, участвующие в создании продукта регионального производства, определяют структуру экономики, преобладание тех или иных отраслей. С целью определения наличия трансформационных процессов в региональных хозяйственных системах необходимо провести оценку структурных сдвигов и структурных различий. Для этого существует целый ряд индексов: индекс Херфиндаля - Хиршмана, индекс энтропии, индекс относительной концентрации, показатель дисперсии рыночных долей, интегральный коэффициент структурных различий К. Гатева, индекс структурных сдвигов А. Салаи, индекс В.М. Рябцева .

Каждый из показателей имеет преимущества и недостатки. Индекс Херфиндаля - Хиршмана традиционно

используется для измерения концентрации производства, однако он несопоставим для структур с разным количеством элементов. Индекс энтропии является обратным показателю концентрации и используется реже. Дисперсия рыночных долей является более грубым аналогом вышеописанных индексов, применяется как вспомогательное средство. Индекс относительной концентрации не имеет четко определенных пределов для его интерпретации. Коэффициент Гатева, индекс Салаи и индекс Рябцева являются наиболее точными и удобными инструментами для решения поставленных в исследовании целей.

Основная проблема использования индексов из социально-экономической статистики - отсутствие интуитивного понимания и, как следствие, сложность выбора между ними. Индексы Рябцева и Гатева отличаются только знаменателем, но отсутствие ясной интерпретации не позволяет выделить лучший .

Индекс Гатева:

Т а б л и ц а 1

Индекс Салаи:

Индекс Рябцева:

Шкала оценки меры существенности структурных различий по индексу Рябцева

Интервал значений 1„ Характеристика меры структурных различий

0,000 - 0,030 Тождественность структур

0,031 - 0,070 Весьма низкий уровень различия структур

0,071 - 0,150 Низкий уровень различия структур

0,151 - 0,300 Существенный уровень различия структур

0,301 - 0,500 Значительный уровень различия структур

0,501 - 0,700 Весьма значительный уровень различий структур

0,701 - 0,900 Противоположный тип структур

0,901 и выше Полная противоположность структур

где бю - удельные веса признаков в совокупностях; ¡- число градаций в структурах.

Апробирование методики расчета структурных изменений в отраслевой структуре федеральных округов РФ за период 2004 - 2011 гг. на основе индексов Рябцева, Гатева и Салаи позволяет сделать вывод о наличии структурных изменениях в регионах (рис. 1).

Достоверность расчетов подтверждается выполнением неравенства, выработанного В.М. Рябцевым :

индекс Рябцева < индекс Гатева < индекс Салаи.

Как следует из результатов динамики индексов, представленных на рис. 1, авторские расчеты верны.

Для проведения дальнейшей оценки существенности структурных сдвигов в валовой добавленной стоимости (ВДС) по видам экономической деятельности в регионах России используется индекс Рябцева вследствие ряда причин: 1) индексы Салаи и Гатева не могут быть рассчитаны в случае равенства удельного веса отрасли нулю; 2) индекс Рябцева имеет шкалу оценки меры существенности структурных различий (табл. 1).

Проведение оценочного исследования структуры ВДС федеральных округов РФ по видам экономической деятельности за период с 2004 по 2011 гг. позволило выявить только три уровня различия структур (табл. 2).

Т а б л и ц а 2

Оценка существенности структурных различий

в валовой добавленной стоимости федеральных округов за период 2004 - 2011 гг.

Приволжский федеральный округ 0,048 Весьма низкий уровень различия структур

Российская Федерация 0,060

Центральный федеральный округ 0,062

Южный федеральный округ 0,075 Низкий уровень различия структур

Уральский федеральный округ 0,077

Северо-Западный федеральный округ 0,085

Северо-Кавказский федеральный округ 0,149

Сибирский федеральный округ 0,168 Существенный уровень различия структур

Дальневосточный федеральный округ 0,219

Рис. 1. График динамики структурных изменений экономики России по индексам Салаи, Гатева и Рябцева за период 2004 - 2011 гг. (сост. автором на основе источников )

Среднероссийская структура экономики, структура Центрального и Приволжского федеральных округов характеризуются весьма низким уровнем различия структур. Низкий уровень различия структур хозяйственных систем отличает Северо-Западный, Южный, СевероКавказский и Уральский федеральные округа. Существенный уровень различия за семилетний период характерен для Сибирского и Дальневосточного федеральных округов.

Чтобы оценить степень различия структур хозяйственных систем федеральных округов, осуществлен расчет индекса Рябцева в отношении к структуре экономики Южного федерального округа (табл. 3).

Т а б л и ц а 3

Оценка существенности структурных различий в валовой добавленной стоимости Южного федерального округа к федеральным округам России в 2011 г.

Регион Индекс Рябцева Интерпретация

ЮФО - РФ 0,218 Существенный уровень различия структур

ЮФО - ЦФО 0,298 Существенный уровень различия структур

ЮФО - СЗФО 0,224 Существенный уровень различия структур

ЮФО - СКФО 0,165 Существенный уровень различия структур

ЮФО-ПФО 0,246 Существенный уровень различия структур

ЮФО - УФО 0,524 Весьма значительный уровень различий структур

ЮФО-СФО 0,264 Существенный уровень различия структур

ЮФО - ДВФО 0,462 Значительный уровень различия структур

На основе полученных данных индекса Рябцева для федеральных округов можно сделать вывод, что отраслевая структура Южного федерального округа Российской федерации имеет существенный уровень различия структуры от отраслевой структуры в среднем по России. При сопоставлении структур Южного и Уральского федеральных округов индекс Рябцева имеет значение 0,524, что свидетельствует о весьма значительном уровне отраслевого различия сравниваемых структур. Значительный уровень отраслевого различия с индексом Рябцева 0,462 ЮФО имеет с Дальневосточным федеральным округом. При сравнении с Центральным, Северо-Западным, Северо-Кавказским, Приволжским и Сибирским федеральными округами рассчитанный индекс Рябцева свидетельствует о существенном уровне различия структур. Наиболее близким к Южному федеральному округу по отраслевой структуре экономики является Северо-Кавказский федеральный округ, что объясняется территориально-географическими особенностями и историей административного деления России на федеральные округа.

Анализ рассчитанных значений индексов структурных различий для регионов России за 2011 г. по отношению к 2004 г. позволяет выделить 6 групп регионов, отлича-

ющихся тождественной структурой, весьма низким, низким, существенным, значительным и весьма значительным уровнем структурных различий.

Среди 92 субъектов РФ (включая федеральные округа и города федерального значения) тождественность структуры экономики 2011 г. по отношению к 2004 г. отмечается в Ханты-Мансийском автономном округе.

В группу субъектов с весьма низким уровнем структурных различий входит структура экономики в среднем по РФ, а также 5 регионов (Ненецкий автономный округ, Нижегородская область, Тюменская область, Новгородская и Вологодская область) и 2 федеральных округа (Приволжский и Центральный).

Самую обширную группу составляют регионы с низким уровнем структурных различий - 49 субъектов, в том числе общая структура экономики Южного, Уральского, Северо-Западного и Северо-Кавказского федеральных округов. Низким уровнем структурных различий характеризуется структура городов федерального значения - г. Москва и г. Санкт-Петербург.

Существенный уровень структурного различия отличает 30 субъектов РФ, включая Сибирский и Дальневосточный федеральные округа с их регионами, за исключением Алтайского края, Томской области, Новосибирской области и Республики Саха (Якутия). Кроме того, в данную группу входят регионы Приволжского федерального округа: Кировская (с индексом Рябцева 0,153) и Пензенская (0,159) области; регионы Центрального федерального округа: Калужская (0,158), Костромская (0,169) и Липецкая (0,244) области; регионы Южного федерального округа: Краснодарский край (0,159) и Астраханская область (0,187); три региона Северо-Западного федерального округа: Архангельская область (0,165), Республика Коми (0,167) и Республика Карелия (0,189); четыре субъекта Северо-Кавказского федерального округа: Ставропольский край (0,158), Республика Дагестан (0,185), Чеченская Республика (0,189), Кабардино-Балкарская Республика (0,216).

Значительный уровень различия структур за семилетний период получен в двух регионах: Республика Ингушетия - 0,329 и Еврейская автономная область - 0,398.

В целом по регионам Российской Федерации за 2011 г. самые значительные структурные изменения отмечены в регионах Дальневосточного федерального округа: Сахалинская область - 0,539 и Чукотский автономный округ - 0,580. Они входят в группу регионов с весьма значительным уровнем различия структур на протяжении всего периода с 2004 по 2011 годы.

С целью выявления отраслей, за счет изменений в которых наблюдаются трансформации в отраслевой структуре валовой добавленной стоимости, проведен расчет массы, скорости и индексов структурных сдвигов за период с 2004 по 2011 гг. по федеральным округам РФ.

Расчетные данные массы структурного сдвига по выпуску по отраслям экономики федеральных округов показывают, что для всех федеральных округов и среднероссийского значения масса сдвига по отрасли сельского хозяйства отрицательна, что свидетельствует о снижении доли данной отрасли в общей структуре валового регионального продукта. Также снижается доля обрабатывающего производства. Снижение скорости и индекса структурных сдвигов в отраслях сельского хо-

зяйства и обрабатывающей промышленности подтверждает уменьшение удельного веса долей этих отраслей в структуре региональных хозяйственных систем и их стагнацию.

Положительной динамикой отличаются отрасли строительства, гостиничного и ресторанного бизнеса, операций с недвижимым имуществом, государственного управления и обеспечения военной безопасности, здравоохранения. В ряде федеральных округов отмечается увеличение доли добывающего сектора, за исключением Центрального и Уральского федеральных округов и Юга России.

В целом расчет характеристик структурных сдвигов по отраслям за период 2004 - 2011 гг. не выявляет значительных структурных различий. Однако оценка структур экономической системы России за период 1990 -2011 гг. выявляет значительный уровень структурных сдвигов (рис. 2).

Выделены 6 групп региональных хозяйственных систем России, отличающихся тождественной структурой, весьма низким, низким, существенным, значительным и весьма значительным уровнями структурных различий;

На основании расчета массы, скорости и индекса структурных сдвигов определена отрицательная динамика в отраслях сельского хозяйства и обрабатывающего производства;

За период 1990 - 2011 гг. структура экономики России характеризуется значительными структурными различиями, определяемыми принадлежностью хозяйственных систем к разным фазам экономического цикла, что подтверждает влияние новых ключевых факторов развития на существующую систему хозяйственной деятельности.

1. Аралбаева Г.Г., Афанасьев В.Н. Прогнозирование структурных сдвигов в отраслевой структуре экономики Оренбургской

Рис. 2. Гистограмма динамики значений индекса Рябцева по ВДС по видам экономической деятельности России за период 1990 - 2011 гг. (сост. автором на основе источников ).

Наличие значительных структурных различий в экономике за рассматриваемый 20-летний период объясняется сравнением структур, относящихся к разным фазам пятой «посткондратьевской» длинной волны: восходящей и нисходящей фазы . Экономика 2011 г. входит в нисходящую фазу, экономика 1990-х гг. - в восходящую, что обусловливает наличие значительного уровня структурных различий сравниваемых экономических систем.

Таким образом, обобщая расчеты структурных сдвигов и структурных различий экономики России, мы получили следующие результаты:

Структура хозяйственных систем федеральных округов России в 2011 г. по сравнению с 2004 г. изменилась незначительно: всего два федеральных округа отличаются существенным уровнем структурных различий, среднероссийская структура экономики характеризуется весьма низким уровнем различия структур;

области на основе системы эконометрических уравнений // Вестник ОГУ. 2011. № 13 (132). С. 23 - 29.

2. Карпов А.В. Измерение представительности парламента в избирательных пропорциональных системах // Моделирование в социально-политической сфере. 2008. № 1 (2). С. 10 - 21.

3. Поликарпова М.Г. Статистический анализ диверсификации интеграционной активности в экономике России // Молодой ученый. 2013. № 10 (57). С. 377 - 379.

4. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2007: стат. сб. / Росстат. М., 2007.

5. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: стат. сб. / Росстат. М., 2010.

6. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2013: стат. сб. / Росстат. М., 2013.

7. Садовничий В.А., Акаев А.А., Коротаев А.В., Малков С.Ю. Моделирование и прогнозирование мировой динамики. М.: ИСПИ РАН, 2012.

8. иР1_: https://unstats.un.org/unsd/snaama/Introduction.asp.