ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА (НА ПРИМЕРЕ БЕЛГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ)
- Авторы: Титова И.Н.1, Глотова А.С.1
-
Учреждения:
- Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Белгород
- Выпуск: № 4 (2018)
- Страницы: 37-43
- Раздел: Статьи
- URL: https://vektornaukieconomika.ru/jour/article/view/112
- DOI: https://doi.org/10.18323/2221-5689-2018-4-37-43
- ID: 112
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Современный этап развития экономики требует использования научно-обоснованных экономических решений, которые повышают эффективность социально-экономического развития региона. Оценить влияние разнообразных факторов на конечный результат можно с помощью экономико-статистических методов. Их применение дает возможность провести анализ исследуемых статистических показателей, на основе полученных данных построить модель и рассчитать прогнозные значения. Экономическое прогнозирование основывается на изучении важнейших принципов экономических процессов расширенного воспроизводства. От качества построенного прогноза и успешности реализации сформулированной на его основе стратегии напрямую зависит эффективность принимаемых решений на региональном и государственном уровнях.
В качестве объекта исследования была выбрана Белгородская область, активно развивающийся регион. В статье отмечено, что основным показателем, характеризующим потенциал развития региона, является валовый региональный продукт (ВРП) на душу населения. На примере Белгородской области, используя корреляционно-регрессионный анализ и метод экстраполяции, авторами были построены многофакторные модели социально-экономического развития региона. На первом этапе исследования был произведен отбор факторов, для включения в модель. Среди множества факторов, оказывающих влияние на динамику результативного признака выявлено, что наиболее сильное воздействие оказывают доходы консолидированного бюджета и среднегодовая численность занятых в экономике. В ходе оценки адекватности построенных моделей проведен сравнительный анализ и рекомендована в качестве статистически значимой регрессионная модель степенной функции. На втором этапе построены трендовые модели и получены отдельные прогнозные значения для каждого фактора. Применение данных моделей позволило построить прогноз ВРП на душу населения с достаточно высокой степенью точности. Полученные результаты исследования свидетельствуют об устойчивом развитии Белгородской области.
Об авторах
Ирина Николаевна Титова
Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Белгород
Автор, ответственный за переписку.
Email: titova@bsu.edu.ru
старший преподаватель кафедры менеджмента и маркетинга
РоссияАнастасия Сергеевна Глотова
Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Белгород
Email: glotova@bsu.edu.ru
кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и моделирования производственных процессов
РоссияСписок литературы
- Аксянова А.В., Хайрутдинова Ю.В. Прогнозирование показателей развития социально-экономической сферы региона // Вестник Казанского технологического университета. 2011. № 20. С. 305–310.
- Батейкин Д.В. Современные аспекты развития теории и практики прогнозирования социально-экономического развития регионов // Новая наука: современное состояние и пути развития. 2016. № 1-1. С. 59–63.
- Кетова К.В., Касаткина Е.В., Насридинова Д.Д. Прогнозирование показателей социально-экономического развития региона // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2013. № 4. С. 104–120.
- Кукарская Л.И. Актуальные вопросы прогнозирования социально-экономического развития региона в контексте стратегирования // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2013. № 1 С. 45–49.
- Нижегородцев Р.М., Пискун Е.И., Кудревич В.В. Прогнозирование показателей социально-экономического развития региона // Экономика региона. 2017. Т. 13. № 1. С. 38–48.
- Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование. 7-е изд. М.: Вильямс, 2003. 656 с.
- Таха Хемди А. Введение в исследование операций. 7-е изд. М.: Вильямс, 2005. 912 с.
- Мур Д., Уэдерфорд Д.Р., Эллен Г., Гулд Ф., Шмидт Ч. Экономическое моделирование в Microsoft Excel. 6-е изд. М.: Вильямс, 2004. 1024 с.
- Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. 3-е изд. М.: Вильямс, 2007. 912 c.
- Зыкова Н.Н. Управление социально-экономическими процессами в условиях альтернативного прогнозирования: региональный срез // Экономика и управление. 2014. № 8. С. 78–83.
- Невейкина Н.В. Индикаторы оценки эффективности управления развитием региона // Регион: системы, экономика, управление. 2012. № 4. С. 24–30.
- Волкова Е.Н., Карманов М.В. Моделирование социально-экономического развития регионов // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2016. № 3. С. 55–59.
- Ященко А.В. Алгоритм проектирования социально-экономического развития региона // Вопросы экономики и права. 2012. № 53. С. 100–103.
- Придворова Е.С. Сравнительный анализ методов прогнозирования социально-экономического развития региона (на примере Белгородской области) // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. 2013. № 1. С. 5–14.
- Тинякова В.И. Адаптивно-рациональное прогнозирование показателей социально-экономического развития региона // Вестник Челябинского государственного университета. 2007. № 10. С. 78–86.
- Бажин А.Н., Гусарова О.М. Социально-экономическое развитие региона: индикаторы, модели, проблемы // Международный студенческий научный вестник. 2017. № 6. С. 78–84.
- Нижегородцев Р.М., Петухов Н.А. Регрессионный анализ влияния основных факторов на валовой региональный продукт (на примере Северо-Западного федерального округа России) // Проблемы экономики (Харьков). 2011. № 1. С. 17–21.
- Новицкая Е.Г. Основные факторы прогнозирования ВРП Гродненской области // Экономика и управление. 2014. № 1. С. 111–115.
- Охлопков Г.Н. Анализ точности прогнозных расчетов валового регионального продукта на основе системы моделей прогнозирования // Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М.К. Аммосова. 2013. Т. 10. № 1. С. 34–38.
- Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Белгородской области // Федеральная служба государственной статистики. URL: belg.gks.ru/.