Экономические науки/13.Региональная экономика

Ертаев К. проф., д.э.н., Икрамова Л.

Таразский государственный университет им. М.Х.Дулати, г. Тараз

Модель формирования мультипликативного эффекта в экономике горнодобывающей промышленности региона

Суть мультипликативного эффекта в экономике горнодобывающей промышленности состоит в том, что прирост инвестиции приводит к многократному увеличению приростов продукции. Мультипликативный эффект основывается на двух экономических явлениях. Во-первых, для приростов инвестиции характерны повторяющиеся непрерывные процессы, в которых можно выделить устойчивые связи между предыдущими и последующими объемами составляющих элементов. Во-вторых, любое изменение прироста продукции влечет за собой изменения во всех составляющих элементах мультипликативного эффекта в том же направлении, что и изменение прироста инвестиции.

Для регулирования формирования мультипликативного эффекта в горнодобывающей промышленности необходимо обосновать модель, в которой отражается устойчивая связь между приростами продукции и инвестиций. Она выступает как причинно-следственная связь, параметры которой определяются с помощью корреляционно регрессионного анализа.

Таблица 1- Мультипликативный эффект в горнодобывающей промышленности
Годы	Эффект, 1	Инвестиции, х1
2005	-3432,7	1083,4
2006	435,2	512,4
2007	506,9	5548,5
2008	3235	-1123
2009	-1220,1	1621,5
2010	2133,2	352,6
2011	4316,2	7726,2
2012	4174,1	-1056,7
2013	1625,2	2430

Из данных таблицы 1 видно, что величины приростов продукции больше, чем величины инвестиции в основной капитал. Учитывая то, что приросты продукции и инвестиции имеют резко возрастающий или снижающий характер. Поиск параметров корреляционно – регрессивного уравнения осуществляем по следующей модели:

У = К3*Х1^3 +К2*X1^2 +К0*X1 +A0,

где: У- прирост объема производства горнодобывающей промышленности, млн.тг.;

Х1 - инвестиция в основной капитал горнодобывающей промышленности, млн.тг. ;

К1,К2,К3 - коэффициенты регрессии;

А0 - свободный член, млн.тг.

По данным таблицы 1 определяем параметры коэффициентов регрессии и свободного члена с помощью метода корреляционно регрессивного анализа.

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0,782785836
R-квадрат	0,612753665
Нормированный R-квадрат	0,380405864
Стандартная ошибка	2007,364476
Наблюдения	9

Из данных таблицы 2 видно, что значимость уравнения регрессии оценивается с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата – коэффициента детерминации. Показатель множественной корреляции характеризует тесноту связи рассматриваемого фактора – прироста инвестиции с исследуемым признаком – приростом прдукций, т.е. оценивает тесноту связи влияния фактора на результат. Качество построенной модели в целом оценивает коэффициент детерминации, который рассчитывается как квадрат индекса множественной корреляции.

Множественный R = 0,782785836, R-квадрат = 0,612753665.

Вариация приростов продукции в горнодобывающей промышленности на 61,2753665% зависит от вариации приростов инвестиции в основной капитала, а на остальные 38,73% − от вариации факторов, не включенных в модель.

Главным критерием оценки значимости модели является F−критерия Фишера, с помощью которого оценивается статистическая надежность результатов регрессионного моделирования:

Fфакт = 2,637226012, F табл = 0,161436833. Fфакт больше, чем Fтабл. Поэтому уравнение регрессии значимо, статистически надежно.

Уравнение мультипликативного эффекта (прироста продукции) горнодобывающей промышленности от прироста инвестиции в основной капитал имеет вид:

У1 = -1,97615E-08*Х1^3 + 0,000434256*X1^2 -1,794287742 *X1 +1174,818237,

где: У1- прирост объема производства горнодобывающей промышленности, млн.тг.;

Х1 - инвестиция в основной капитал горнодобывающей промышленности, млн.тг. ;

К1,К2,К3 - коэффициенты регрессии; А0 - свободный член, млн.тг.

Рисунок 1 - Тенденции изменения приростов продукций и инвестиции в основной капитал горнодобывающей промышленности.

Темпы изменения приростов объема производства и инвестиций в основной капитал имеют волнообразный характер.

Причинами нестабильности инвестиций являются следующие: продолжительные сроки службы основного капитала; нерегулярность инноваций; изменчивость прибылей; изменчивость ожиданий. Следует отметить, что прирост инвестиций приводит к многократному увеличению дохода. Регулирование данных приростов позволяет нам управлять развитием экономики региона.

Разработанный нами подход к анализу и прогнозирования формирования мультипликативных эффектов может применяться для экспертных оценок при обсуждении кластеров, а также при определении значимости конкретных крупных инвестиционных проектов. Оценки возможного мультипликативного эффекта от реализации инвестиционного проекта могут оказаться полезными для представителей бизнеса и государства при определении возможных объемах административной или финансовой поддержки со стороны государства.

Литература

1.Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия = AppliedRegressionAnalysis. — 3-е изд. — М.: «Диалектика», 2007. — С. 912.

2.Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа = MethodenderKorrelation - undRegressiolynsanalyse. — М.: Финансы и статистика, 1981. — 302 с.

3.Радченко Станислав Григорьевич, Методология регрессионного анализа: Монография. — К.: «Корнийчук», 2011. — С. 376.

4.Агапова Т. А., Серёгина С. Ф. Макроэкономика. — М.: Дело и Сервис, 2004. — 447 с.

5. Бункина М. К., Семёнов А. М., Семёнов В. А. Макроэкономика. — М.: Дело и Сервис, 2000. — 285 с.