докторант с 01.01.2019 по 01.01.1922
Белгород, Белгородская область, Россия
ВАК 05.17.00 Химическая технология
ВАК 05.23.00 Строительство и архитектура
УДК 33 Экономика. Экономические науки
В статье осуществлена постановка проблемы и проведено исследование взаимосвязи результатов воспроизводства основных средств с ключевыми макроэкономическим параметрами. Приводится группировка макроэкономических параметров, на основе результатов корреляционно-регрессионного анализа показателей за 2000–2014 гг. предложено детальное описание влияния факторов на состояние воспроизводства основных средств.
воспроизводство, основные средства, взаимосвязь, макроэкономические параметры
Управление воспроизводством основных средств сталкивается с проблемой выбора ключевых факторов влияния, поскольку учёт всех факторов (как значимых, так и не очень) требует привлечения значительного объёма информации и сложных экономико-математических моделей. Очевидно, что для управления воспроизводством основных средств в реальных условиях требуется нахождение определённого баланса между степенью адекватности действительности, включающей всю совокупность факторов и возможностью получения оптимального управленческого решения, обеспечиваемое выделением ключевых факторов [2].
На основе корреляционно-регрессионного анализа, нами была исследована зависимость динамики показателей первой и второй группы:
1) зависимость доли валового накопления основного капитала в валовых сбережениях (У) от величины доли прибыльных организаций в общем числе организаций (Х1), ключевой ставки (Х2), коэффициента монетизации (доля М2 в ВВП) (Х3), индекса потребительских цен (Х4), индекса производства машин и оборудования (Х5), индекса производства электрооборудования, электронного и оптического оборудования (Х6), индекса производства транспортных средств и оборудования (Х7), индекса физического объема работ, выполненных по виду деятельности «Строительство» (Х8) за период с 2000 года по 2014 год.
В процессе исследования установлено значение множественного коэффициента детерминации – 0,97, которое показывает, что 97 % общей вариации доли валового накопления основного капитала в валовых сбережениях объясняется вариацией выбранных показателей.
Полученное уравнение множественной регрессии имеет вид:
У=377,2 + 0,2·Х1 + 3,73·Х2 + 2,66·Х3 – 3,06·Х4 + 0,17·Х5 + 0,23·Х6 + 0,006·Х7 – 1,3·Х8 (1)
Таким образом, увеличение доли прибыльных организаций в общем числе организаций на единицу увеличивает долю валового накопления основного капитала в валовых сбережениях на 0,2 процентных пункта, увеличение ставки рефинансирования на единицу увеличивает долю валового накопления основного капитала в валовых сбережениях на 3,73 процентных пункта, увеличение коэффициента монетизации на единицу увеличивает долю валового накопления основного капитала в валовых сбережениях на 2,66 процентных пункта, увеличение индекса потребительских цен на единицу снижает долю валового накопления основного капитала в валовых сбережениях на 3,06 процентных пункта, увеличение индекс физического объема работ, выполненных по виду деятельности «Строительство» на единицу снижает долю валового накопления основного капитала в валовых сбережениях на 1,3 процентных пункта.
Следовательно, наибольшее влияние на изменение доли валового накопления основного капитала в валовых сбережениях оказывает изменение ставки рефинансирования, коэффициента монетизации и индекса потребительских цен;
2) зависимость доли инвестиций в основные средства в ВВП (У) от величины доли инвестиций в основные средства в объеме инвестиций в нефинансовые активы (Х1), индекса физического объема инвестиций в основные средства (Х2), доля инвестиций организаций российской формы собственности в общем объеме инвестиций в основные средства (Х3), доли инвестиций в машины, оборудование, транспортные средства в общем объеме инвестиций в основные средства (Х4), доли привлеченных средств в общем объеме инвестиций в основные средства (Х5), за период с 2000 года по 2014 год.
В процессе исследования установлено значение множественного коэффициента детерминации – 0,98, которое показывает, что 98 % общей вариации доли инвестиций в основные средства объясняется вариацией выбранных показателей.
Полученное уравнение множественной регрессии имеет вид:
У=0,23·Х1 + 0,07·Х2 – 0,27·Х3 – 0,47·Х4 + 0,47·Х5 (2)
Таким образом, увеличение доли инвестиций в основные средства в объеме инвестиций в нефинансовые активы на единицу увеличивает долю инвестиций в основные средства в ВВП на 0,23 процентных пункта, увеличение индекса физического объема инвестиций в основные средства, к предыдущему году на единицу увеличивает долю инвестиций в основные средства в ВВП на 0,07 процентных пункта, увеличение доли инвестиций организаций российской формы собственности в общем объеме инвестиций в основные средства на единицу уменьшает долю инвестиций в основные средства в ВВП на 0,27 процентных пункта, увеличение доли инвестиций в машины, оборудование, транспортные средства в общем объеме инвестиций в основные средства на единицу снижает долю инвестиций в основные средства в ВВП на 0,47 процентных пункта, увеличение доли привлеченных средств в общем объеме инвестиций в основные средства на единицу увеличивает долю инвестиций в основные средства в ВВП на 0,47 процентных пункта [5].
Следовательно, наибольшее влияние на изменение доли инвестиций в основные средства в ВВП оказывает изменение доли привлеченных средств в общем объеме инвестиций в основные средства и доли инвестиций в машины, оборудование, транспортные средства в общем объеме инвестиций в основные средства.
Используя данные Федеральной службы государственной статистики и Центрального банка РФ, нами были определены экономические параметры наиболее взаимосвязанные с воспроизводством основных средств и экономическим ростом.
Первая группа параметров представлена данными ЦБ РФ:
– денежная масса МО – наличные деньги в обращении. Несмотря на то, что крупные инвестиций не делаются наличностью, автором включен в анализ данный показатель, поскольку в РФ, в рассматриваемом промежутке времени в силу объективных причин, доля наличности довольно существенна (36 % – 37 %), кроме того, это самая ликвидная часть и небольшие фирмы вполне могут аккумулировать ее для вложения в воспроизводство основных средств;
– денежная масса М2–М0 + депозиты населения в банках до востребования, средства предприятий и населения на расчетных и текущих счетах (М1) + срочные вклады в банках. Ключевые параметры экономики зависят от этого важнейшего объекта денежно-кредитной политики, и эта зависимость с развитием кредитных отношений возрастает;
– безналичные средства – М2–М0. Если наличные деньги представляют собой часть предложения денег, то безналичность увеличивает предложение денег, за счет создания новых депозитов. Большая часть основных средств воспроизводится при безналичных операциях [6];
– межбанковская ставка – средневзвешенная ставка по однодневным межбанковским кредитам;
– депозитная ставка – средневзвешенная ставка по рубленым депозитам физических лиц в кредитных организациях сроком до 1 года;
– ставка по кредитам – средневзвешенная ставка по рублевым кредитам юридическим лицам в кредитных организациях, сроком до 1 года;
– ключевая ставка – ставка, по которой ЦБ предоставляет кредиты коммерческим банкам для увеличения их кредитных возможностей.
Представленные параметры кредитно-денежной политики воздействуют на воспроизводственную активность, от величины ставки зависит, будут ли совершаться капитальные вложения за счет заемных средств; ставки по ним являются индикаторами уровня инфляции и выполняют функцию проводника импульса, поступающего с денежного рынка на другие рынки экономики [7].
Вторая группа – бюджетно-налоговая политика представлена параметрами дохода консолидированного бюджета и суммой налога на прибыль – одного из основных источников дохода бюджета.
Третья группа – основные социально-экономические индикаторы уровня жизни населения – показателями, характеризующими способность населения вкладывать деньги в экономику. Поскольку расходы и доходы населения практически равны друг другу, можно сделать вывод, что денежные средства на инвестиции поступают на предприятия посредством купли-продажи товаров и услуг этих предприятий.
Четвертая группа. Выбор пал на показатель валовой внутренний продукт, поскольку значительные колебания этого показателя указывают на изменения в экономике страны.
Пятая группа – показателями уровня износа основных средств и балансовой стоимости основных средств, поскольку даже небольшое повышение степени износа во всем мире увеличивает инвестиции в основные средства.
Шестая группа. Выбор пал на численность экономически активного населения и численность безработных, поскольку дефицит трудовых ресурсов вынуждает вкладывать средства в основные средства с целью покупки автоматизированных технологий, имеющих высокую производительность, и наоборот рост безработицы может быть связан с приобретением основных средств, высвобождающих труд человека.
В седьмую группу – (инновации) были отобраны три показателя, которые, на наш взгляд, характеризуют инновационный потенциал страны. Это затраты на исследования, число организаций и численность работников, выполнявших исследования и разработки [8].
Для выявления и измерения связей между объемом инвестиций в воспроизводство основных средств и выбранными параметрами автор в своем исследовании ограничился применением корреляционно-регрессионного анализа, поскольку его достаточно для достижения поставленной цели – выявления и измерения связей между воспроизводством основных средств и основными макроэкономическими параметрами, влияющими на него. Проведенный анализ позволяет сделать следующие выводы:
1. Зависимость объема инвестиций в основные средства от факторов первой группы красноречиво описывает существующую ситуацию. Высокая прямая связь этого показателя с показателем, характеризующим наличную денежную массу, говорит о сохранении теневой экономики, которая уводит значительные средства из-под налогообложения. Эти средства, скорее всего, из-за недоверия к банковской системе трансформируются в основные средства. Связь прямая и высокая также с показателем курса доллара США. Несомненно, слабый курс рубля сыграл роль стабилизатора национальной экономики, повысил по сравнению с импортом рентабельность российских товаров. Стало выгодно создавать продут на территории России, а не импортировать его, что в свою очередь вызвало рост производства и инвестиций.
Связь этого показателя высока с показателем кредитных вложений в экономику и показателями, характеризующими денежную массу, поскольку рост денежной массы делает стоимость кредитов более дешевой. Связь является обратной с такими показателями как: межбанковская ставка, ставка по кредитам и ключевая ставка, что свидетельствует о том, что кредитная политика российской банковской системы уводит денежные средства от вложений в реальное производство. Отсюда и население неохотно вкладывает свои непотребленные средства в развитие экономики.
На основе корреляционно-регрессионного анализа, нами была исследована зависимость объема инвестиций в основные средства от факторов первой группы.
В процессе исследования установлено значение множественного коэффициента детерминации – 0,97, которое показывает, что 97 % общей вариации объема инвестиций в основные средства связано с вариацией денежной массы, наличных денег вне банковской системы, безналичных средств, межбанковской ставки, ключевой ставки, официального курса доллара США.
Полученное уравнение множественной регрессии имеет вид:
У = 1,36·Х1 + 0,97·Х2 – 1,43·Х3 – 6,68·Х4 + 4,51·Х5 + 12,33·Х6 (3)
Таким образом, увеличение денежной массы на один млрд. руб. увеличивает инвестиции в основные средства на 1,36 млрд. руб., увеличение безналичных средств на один млрд. руб. снижает инвестиции в основные средства на 1,43 млрд. руб., увеличение официального курса доллара США на 1 рубль увеличивает инвестиции в основные средства на 12,33 млрд. руб.
2. Корреляционно-регрессионный анализ выявил сильную связь между доходной частью бюджета, причем эта связь как отрицательная так и положительная, а значит, чем больше собирает государство налогов – тем меньше инвестиций в основные средства. Очень тесная, прямая (положительная) корреляционная связь между доходной частью бюджета (налогами) и инвестициями говорит о параллельном росте этих двух показателей, которое возможно в случае инвестирования из бюджета. Таким образом, налоговая политика РФ направлена в основном на выполнение фискальных функций и не ориентируется на потребности реального сектора экономики.
На основе корреляционно-регрессионного анализа, нами была исследована зависимость объема инвестиций в основные средства от факторов бюджетно-налоговой политики.
В процессе исследования установлено значение множественного коэффициента детерминации – 0,98, которое показывает, что 98 % общей вариации объема инвестиций в основные средства объясняется вариацией суммы собираемого налога на прибыль организаций (Х1) и доходами консолидированного бюджета (Х2).
Полученное уравнение множественной регрессии имеет вид:
У=43,72-0,61·Х1+0,58·Х2 (4)
Таким образом, увеличение собираемого налога на прибыль организаций на один млрд. руб. снижает инвестиции в основные средства на 0,61 млрд. руб., увеличение доходов консолидированного бюджета на один млрд. руб. увеличивает инвестиции в основные средства на 0,58 млрд. руб.
3. Факторы третьей группы также тесно связаны с величиной инвестиций, кроме фактора, характеризующий индекс цен на продовольственные товары, который имеет обратную слабую связь, что говорит о том, что рост цен на продовольствие хотя и тормозит инвестирование, но незначительно.
На основе корреляционно-регрессионного анализа, нами была исследована зависимость объема инвестиций в основные средства от социально-экономических индикаторов уровня жизни населения.
В процессе исследования установлено значение множественного коэффициента детерминации – 0,94, которое показывает, что 94 % общей вариации объема инвестиций в основные средства объясняется вариацией денежных расходов населения, денежных доходов населения, фактического конечного потребления домашних хозяйств, величины прожиточного минимума и индекса потребительских цен.
Полученное уравнение множественной регрессии имеет вид:
У= –0,54·Х1 – 0,02·Х2 + 0,97·Х3 – 0,04·Х4 – 1,57·Х5 (5)
Таким образом, увеличение денежных расходов населения на один млрд. руб. снижает инвестиции в основные средства на 0,54 млрд. руб., увеличение денежных доходов населения на один млрд. руб. снижает инвестиции в основные средства на 0,02 млрд. руб., увеличение фактического конечного потребления домашних хозяйств на один млрд. руб. увеличивает инвестиции в основные средства на 0,97 млрд. руб., увеличение величины прожиточного минимума на один руб. снижает инвестиции в основные средства на 0,04 млрд. руб., увеличение индекса потребительских цен на один процентный пункт снижает инвестиции в основные средства на 1,57 млрд. руб.
4. Из показателей, влияющих на экономическое развитие страны, пошаговая регрессия отобрала в качестве переменной ВВП, которая имеет очень высокую связь с инвестициями в основные средства.
На основе корреляционно-регрессионного анализа, нами была исследована зависимость объема инвестиций в основные средства от ВВП.
В процессе исследования установлено значение множественного коэффициента детерминации – 0,98, которое показывает, что 98 % общей вариации объема инвестиций в основные средства объясняется вариацией ВВП.
Полученное уравнение регрессии имеет вид:
У= –323,53 + 0,21·Х1 (6)
Таким образом, увеличение ВВП на один млрд. руб. увеличивает инвестиции в основные средства на 0,21 млрд. руб.
5. Факторы, характеризующие состояние основных средств умеренно связаны с инвестициями в основные средства.
На основе корреляционно-регрессионного анализа, нами была исследована зависимость объема инвестиций в основные средства от показателей, характеризующих состояние основных средств.
В процессе исследования установлено значение множественного коэффициента детерминации – 0,62, которое показывает, что 62 % общей вариации объема инвестиций в основные средства объясняется вариацией степени износа и динамикой наличия основных средств.
Полученное уравнение множественной регрессии имеет вид:
У=0,029·Х1 + 43,43·Х2 (7)
Таким образом, увеличение наличия основных средств на один млрд. руб. увеличивает инвестиции в основные средства на 0,029 млрд. руб., увеличение степени износа на один процентный пункт увеличивает инвестиции в основные средства на 43,43 млрд. руб.
Несомненно, степень износа основных средств должна стимулировать обновление основных средств. Однако отклонение полученного значения от фактического значительны, что подтверждает сложившую ситуацию с основными средствами, когда, несмотря на рост степени износа, требуемых инвестиций в основные средства не осуществлялось. Ситуация несколько изменилась в последние годы, отклонение стабилизировалось, но остается достаточно высоким, что свидетельствует о недостаточном контроле со стороны государства процесса обновления основных средств.
6. По шестой группе связь инвестиций и трудовых ресурсов умеренная.
На основе корреляционно-регрессионного анализа, нами была исследована зависимость объема инвестиций в основные средства от показателей, характеризующих состояние трудовых ресурсов.
В процессе исследования установлено значение множественного коэффициента детерминации – 0,74, которое показывает, что 74 % общей вариации объема инвестиций в основные средства объясняется вариацией трудовых ресурсов.
Полученное уравнение множественной регрессии имеет вид:
У=171,42·Х1 – 1,3·Х2 (8)
Таким образом, увеличение средней численности экономически активного населения на один млн. чел. увеличивает инвестиции в основные средства на 171,42 млрд. руб., увеличение численности безработных на одну тыс. чел. снижает инвестиции в основные средства на 1,3 млрд. руб.
7. По седьмой группе показателей высокая связь с инвестициями имеют внутренние затраты на исследования и разработки и число организаций, выполняющих исследования и разработки. Такая тесная и прямая связь инвестиций и вложений в научные разработки говорит о том, что инвестиционная деятельность в РФ сопровождается внедрением новых научных разработок, это, безусловно, очень хорошая тенденция [9].
На основе корреляционно-регрессионного анализа, нами была исследована зависимость объема инвестиций в основные средства от показателей, характеризующих инновации.
В процессе исследования установлено значение множественного коэффициента детерминации – 0,98, которое показывает, что 98 % общей вариации объема инвестиций в основные средства объясняется вариацией инновационных показателей.
Полученное уравнение множественной регрессии имеет вид:
У= –0,15·Х1 + 0,54·Х2 + 17,16·Х3 (9)
Таким образом, увеличение числа организаций, выполнявших исследования и разработки снижает инвестиции в основные средства на 0,15 млрд. руб., увеличение численности персонала, занятого исследованиями и разработками на одну тыс. чел. увеличивает инвестиции в основные средства на 0,54 млрд. руб., увеличение внутренних затрат на исследования и разработки на один млрд. руб. увеличивает инвестиции в основные средства на 17,16 млрд. руб.
Таким образом, проведенный нами анализ взаимосвязи воспроизводства основных средств и основных экономических параметров на макроэкономическом уровне дает представление о наличии и характере этой связи, допускает определение некоторых общих тенденций и закономерностей развития взаимосвязи экономического роста и инвестиций в основные средства. Вместе с тем макроэкономический подход, будучи достаточно обобщенным, скрывает многие теоретические и прикладные нюансы этой взаимосвязи. Поэтому, опираясь на степень разработанности проблемы в экономической литературе и практическое ее состояние на уровне макроэкономики, мы в своей работе к постановке проблемы взаимосвязи воспроизводства основных средств и основных экономических параметров подходим с нескольких сторон, что в итоге позволяет нам претендовать на постановку данной проблемы в новой плоскости исследования.
1. Абакумов Р.Г. Управление воспроизводством основных средств в условиях инновационного развития экономики: теория, методология, концепция: монография. Белгород: Изд-во БГТУ, 2014. 114 с.
2. Абакумов Р.Г., Грищенко Е.Н. Инвестиционный проектный риск в инновационной сфере// Международный научно-исследовательский журнал. 2015. № 3-3 (34). С. 4–5.
3. Абакумов Р.Г. Математическое моделирование технологических процессов воспроизводства машин и оборудования // Современные инструментальные системы, информационные технологии и инновации. Сборник научных трудов XII-ой Международной научно-практической конференции. Ответственный редактор: Горохов А.А.. Курск, 2015. С. 22–25.
4. Авилова И.П., Жариков И.С. Методика оценки инвестиционной привлекательности реконструкции здания (сооружения) для последующей его реализации как объекта недвижимости коммерческого, жилого или социального назначения // Экономика и предпринимательство. 2015. № 4-1 (57-1). С. 966–971.
5. Авилова И.П., Рыкова М.А., Шарапова А.В. К вопросу о повышении достоверности экономической оценки эффективности инвестиционно-строительного проекта // Перспективы развития науки и образования сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. Тамбов, 2014. С. 8-10.
6. Мамзина Т.Ю., Наумов А.Е., Авилова И.П. Анализ и выбор наиболее привлекательного инвестиционно-строительного проекта с помощью расчета показателей экономической эффективности // Научные труды SWorld. 2014. Т. 23. № 2. С. 65–68.
7. Рыкова М.А., Авилова И.П., Байдина О.В. Практические аспекты количественного учёта рисков при определении экономической эффективности инвестиционно-строительных проектов // Экономика и предпринимательство. 2014. № 12-4 (53-4). С. 594–596.
8. Соколова Н.Ю., Наумов А.Е., Щенятская М.А. Качественное влияние инфраструктурного насыщения территории на риски реализации жилых объектов // Наука и образование в жизни современного общества. Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 30 апреля 2015 г.: в 14 томах. Тамбов, 2015. С. 138–141.
9. Урсу И.В. Прогрессивное инновационное развитие как безальтернативный тип развития экономики России // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2012. № 1. С. 460–464.
10. Галкин Л.Г., Урсу И.В. Системный подход в анализе факторов экономического развития организаций // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2009. № 3. С. 82–86.
11. www.gks.ru - Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики.
