Анализ на основе парной регрессионной модели
Уравнения регрессии широко используют для решения аналитических задач. В частности, можно проанализировать уровень фактической обеспеченности каждого изучаемого объекта данным фактором: либо объект обеспечен данным фактором на уровне ниже среднего по изучаемому множеству, либо на уровне ниже этого среднего уровня[1]. В результате появляется возможность определить перспективы развития, связанные с изменением фактического уровня обеспеченности данным фактором: либо с сохранением этого уровня, либо с его изменением на тот или иной процент прироста
Такой вариант анализа реализуется при сравнении расчетного (
) и среднего (
) значений результата для каждого объекта изучаемого множества. Если 
, то фактическая обеспеченность данным фактором х ниже среднего уровня. Если 
, то фактическая обеспеченность единицы данным фактором выше среднего. Группировка изучаемых единиц по значениям 
и 
позволяет разработать для каждой группы индивидуальную систему мер по регулированию фактического уровня обеспеченности данным фактором. Результат подобной группировки объектов для рассматриваемой нами задачи представлен в табл. 6.4.
Таблица 6.4
Группировка территорий Центрального федерального округа по уровню обеспеченности основными фондами в экономике
|
Территории Центрального федерального округа |
|
|
|
|
|
|
1. Орловская обл. |
93,6 |
4,7 |
3,9 |
-4,6 |
|
|
2. Ивановская обл. |
99,7 |
2,9 |
4,2 |
-4,3 |
- |
|
3. Костромская обл. |
108,4 |
5,6 |
4,7 |
-3,8 |
- |
|
4. Калужская обл. |
123,2 |
7,2 |
5,6 |
-2,9 |
|
|
5. Брянская обл. |
147,3 |
4,1 |
6,9 |
-1,6 |
|
|
6. Тамбовская обл. |
160,5 |
4,9 |
7,7 |
-0,8 |
- |
|
7. Владимирская обл. |
162,9 |
8.6 |
7,8 |
-0,7 |
- |
|
8. Рязанская обл. |
167.7 |
6,7 |
8,1 |
-0,4 |
- |
|
9. Смоленская обл. |
175,5 |
10,5 |
8,6 |
0,1 |
|
|
10. Курская обл. |
177,5 |
9,7 |
8,7 |
- |
0,2 |
|
11. Липецкая обл. |
191,5 |
10,4 |
9,5 |
- |
1,0 |
|
12. Белгородская обл. |
194,1 |
10,2 |
9,6 |
- |
1,1 |
|
13. Тульская обл. |
215,3 |
9,1 |
10,8 |
2,3 |
|
|
14. Тверская обл. |
225,4 |
14 |
11,4 |
- |
2,9 |
|
15. Ярославская обл. |
258,0 |
12,6 |
13,3 |
- |
4,8 |
|
16. Воронежская обл. |
290,1 |
14,8 |
15,1 |
6,6 |
|
|
Итого |
2790,7 |
136,0 |
136,0 |
0,0 |
- |
|
Средняя |
174,4 |
8,5 |
8,5 |
- |
- |
В первую группу попали восемь территорий, где абсолютный размер обеспеченности основными фондами ниже, чем в среднем по изучаемой совокупности. Для дополнительного притока инвестиций данной группе территорий необходимо увеличить стоимость основных фондов. Во вторую группу вошли территории, где абсолютный размер обеспеченности основными фондами значительно выше, чем в среднем по совокупности. В данном случае нет необходимости в интенсивном приросте основных фондов для прироста инвестиций. Построенное уравнение регрессии (см. параграф 6.3) можно применять для анализа уровня интенсивности использования имеющихся значений данного фактора. Для этого необходимо сравнить фактические (
) и расчетные (
) значения результата: 
.
Если 
, то данная единица использует имеющиеся ресурсы исследуемого фактора с меньшей результативностью, чем в среднем по изучаемому множеству. Когда 
, можно сделать вывод, что применение имеющихся ресурсов данного фактора выше, чем в среднем по совокупности. Подобный анализ позволяет выявить объекты с различной степенью использования возможного прироста фактора: с более высокой, чем ее средний уровень, и с более низкой. Следовательно, перспективы изменения фактора в связи с разной степенью его использования у различных объектов отличаются. Результаты рассмотренной группировки по условиям нашей задачи представлены в табл. 6.5.
Таблица 6.5
Группировка территорий Центральною федерального округа по уровню использования основных фондов экономики для роста инвестиций
|
Территории Центрального федерального округа |
|
|
|
|
|
|
1. Брянская обл. |
147,3 |
4,1 |
6,9 |
-2,8 |
- |
|
2. Тамбовская обл. |
160,5 |
4,9 |
7,7 |
-2,8 |
|
|
3. Тульская обл. |
215,3 |
9,1 |
10,8 |
-1,7 |
|
|
4. Рязанская обл. |
167,7 |
6,7 |
8,1 |
-1,4 |
- |
|
5. Ивановская обл. |
99,7 |
2,9 |
4,2 |
-1,3 |
- |
|
6. Ярославская обл. |
258,0 |
12,6 |
13,3 |
-0,7 |
- |
|
7. Воронежская обл. |
290,1 |
14,8 |
15,1 |
-0,3 |
|
|
8. Белгородская обл. |
194,1 |
10,2 |
9,6 |
0,6 |
|
|
9. Владимирская обл. |
162,9 |
8,6 |
7,8 |
0,8 |
|
|
10. Орловская обл. |
93,6 |
4,7 |
3,9 |
0,8 |
|
|
11. Костромская обл. |
108,4 |
5,6 |
4,7 |
0,9 |
|
|
12. Липецкая обл. |
191,5 |
10,4 |
4,7 |
- |
0,9 |
|
13. Курская обл. |
177,5 |
9,7 |
9,5 |
8,7 |
- |
|
14. Калужская обл. |
123,2 |
7,2 |
5,6 |
1,6 |
|
|
15. Смоленская обл. |
175,5 |
10,5 |
8,6 |
1,9 |
|
|
16. Тверская обл. |
225,4 |
14,0 |
11,4 |
- |
2,6 |
|
Итого |
2790,7 |
136,0 |
136,0 |
- |
- |
|
Средняя |
174,4 |
8,5 |
8,5 |
- |
Из табл. 6.5 следует, что в первой группе, где "инвестицеобразующую" роль фондов используют ниже среднего уровня, находятся семь территорий, а во второй, где эта функция розничного товарооборота реализована на уровне выше среднего, – девять. Таким образом, понятны различные перспективы прироста инвестиций в результате увеличения стоимости основных фондов: для территорий второй группы перспективы эконометрического моделирования весьма обнадеживающие, а для территорий первой группы – весьма ограничены.
Рассмотренные два варианта группировки могут быть объединены в комбинационной группировке, в которой можно одновременно проанализировать обеспеченность изучаемых объектов ресурсами данного фактора и уровень их использования. Процедура группировки по А и Б остается неизменной, т.е. 
и 
. Результаты комбинационной группировки оформляют в виде таблицы, в которой представляют также расчет системы показателей, оценивающих особенности каждой из выделенных групп (табл. 6.6).
Таблица 6.6
Результаты группировки территорий Центрального федерального округа по обеспеченности основными фондами и степени их использования нри формировании инвестиций
|
Группа территорий по значениям А |
Подгруппы территорий но значе- пням Б |
Число территорий в группе, (я) |
|
|
|
Среднее значение фактора X |
Оценка обеспеченности ресурсами и их использования |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
8 |
||
|
А< 0 |
Б< 0 |
4 |
488,1 |
26,1 |
22,0 |
122,0 |
очень плохо |
|
/>>0 |
4 |
575,2 |
18,6 |
27,0 |
143,8 |
хорошо |
|
|
А >0 |
Б<0 |
5 |
964,0 |
54,8 |
47,7 |
192,8 |
неважно |
|
Б>0 |
3 |
763,4 |
36,5 |
39,3 |
254,5 |
отлично |
|
|
Итого |
16 |
2790,7 |
136,0 |
136,0 |
174,4 |
||
В первой группе оказались четыре территории, у которых низкая обеспеченность фондами и слабая интенсивность их использования. Здесь сложилась неблагоприятная ситуация для дальнейшего развития, так как перспективы получения инвестиций в подобных условиях весьма призрачные. Во вторую группу попали территории с низкой обеспеченностью фондами, но с высоким уровнем их использования. Это позволяет реально рассчитывать на приток инвестиций, если дополнительно удастся увеличить обеспеченность фондами.