Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка и реклама
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
Проблемы современной экономики, N 3 (43), 2012
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГИОНОВ И ОТРАСЛЕВЫХ КОМПЛЕКСОВ
Туркина О. В.
старший преподаватель кафедры экономики и управления Новороссийского филиала Московского гуманитарного экономического института,
соискатель кафедры финансов и государственного регулирования Северо-западного института
Российской академии народного хозяйства и государственной службы (Санкт-Петербург)


Применение регрессионных моделей для анализа и прогнозирования социально-экономических процессов в Южном Федеральном округе
Статья посвящена исследованию и выявлению модели взаимосвязи между показателями для прогнозирования социально-экономических процессов на основе статистической информации и расчета эконометрических показателей Южного федерального округа
Ключевые слова: эконометрическая модель, налог на доходы физических лиц, уровень жизни населения, коэффициент детерминации, степенная модель, линейная функция, ошибка аппроксимации, вариационный анализ
УДК 332.12; ББК 65.049(2Рос)   Стр: 213 - 215

Осуществляя прогнозирование экономического развития любого региона, необходимо обеспечить глубокое исследование этой проблемы и оценить решающие факторы, обеспечивающие эффективность этого процесса [5, с. 152].
Уровень жизни (уровень благосостояния) — уровень материального благополучия, характеризующийся соответствующим объемом потребления.
В действительности понятие уровня благосостояния не тождественно понятию уровня жизни. Уровень жизни является понятием более широким и характеризуется не только объемом реальных доходов в расчете на душу населения, но и рядом не денежных факторов. Основными социально-экономическими индикаторами уровня жизни населения являются денежные доходы (в среднем на душу населения), среднемесячная заработная плата, реальный размер пенсии, прожиточный минимум, индикатор потребительских цен на услуги и товары.
Налог на доходы физических лиц (НДФЛ) — основной вид прямых налогов исчисляется в процентах от совокупного дохода физических лиц за вычетом документально подтвержденных расходов, в соответствии с действующим законодательством.
Налогоплательщиками налога на доходы физических лиц согласно статье 207 НК РФ признаются физические лица, являющиеся налоговыми резидентами Российской Федерации, а также физические лица, получающие доходы от источников, в Российской Федерации, не являющиеся налоговыми резидентами Российской Федерации. Объектом налогообложения (статья 209 НК РФ) признается доход, полученный налогоплательщиками — физическими лицами[1, с. 298, с. 301].
Нами было проведено исследование взаимосвязи доли доходов от поступления налога на доходы с физических лиц и уровня жизни населения по тринадцати районам Южного Федерального округа за 2009 год [3, с. 94, с. 97].
Данные по статистическим показателям доли доходов от поступления в федеральный бюджет налога на доходы с физических лиц и уровня жизни населения по субъектам ЮФО показаны в таблице 1.
Анализ статистических показателей (таблица 1) доли доходов от поступления в федеральный бюджет налога на доходы с физических лиц и уровня жизни населения по субъектам ЮФО за период 2009 года показал, что в Республике Адыгея наилучший показатель уровня жизни населения 64,2%, что связано с долей НДФЛ, которая составляет 41,1% — третий показатель по ЮФО. Самый низкий показатель уровня жизни населения в Республике Ингушетия —11,3%.В данном случае доля поступлений от НДФЛ составляют 5,5% (Таблица 1).
Данная тенденция говорит о неразрывной связи между двумя представленными показателями. Чем выше уровень жизни населения, тем больше собираемость налога на доходы с физических лиц.
Для более глубокого исследования социально-экономических показателей по субъектам Южного федерального округа, используем регрессионные модели оценки.

Таблица 1
Статистические показатели доли доходов от по­ступления в федеральный бюджет налога на доходы с физических лиц, уровня жизни населения по субъектам ЮФО за 2009 год
Наименование субъектов РФ2009 г.
Доля НДФЛУровень жизни
населения
1Республика Адыгея41,1%64,2%
2Республика Дагестан38%25,9%
3Республика Ингушетия5,5%11,3%
4Кабардино-Балкария31,9%46%
5Республика Калмыкия11,9%51,2%
6Карачаево-Черкесия45,1%48,4%
7Северная Осетия — Алания15,4%48,2%
8Чеченская республика43,3%43,2%
9Краснодарский край30,0%39,1%
10Ставропольский край21,3%40,3%
11Астраханская область25,1%42,3%
12Волгоградская область24,4%27,6%
13Ростовская область34,6%30,6%

Расчет параметров линейной функции y = a + bx дает следующие результаты:

Это свидетельствует о том, что связь умеренная.
Определим коэффициент детерминации r2xy = 0,392 = 0,15, то есть вариация результата на 15% объясняется вариацией фактора х.
Подставляя в уравнение регрессии фактические значения х, определим теоретические значения у. Величина средней ошибки аппроксимации составила A = 54,95325%.
Следовательно, линейная функция плохо описывает взаимосвязь. Таким образом, линейное уравнение регрессии не пригодно для использования, т.е. линейной зависимости между НДФЛ и уровнем жизни населения нет.
Далее мы исследовали наличие степенной модели. Построению степенной модели предшествует процедура линеаризации переменных и строим степенную модель у = а хb.
Линеаризация проводится путём логарифмирования обеих частей уравнения.
lgy = lga + b lgx
где Y = lgy, X = lgx, C = lga
σ2x = 2,50 – 1,562 = 0,03347;
Коэффициент В = (2,2 – 1,56 1,39)/0,03347 = 0,94;
С = 1,39 – 0,94 1,56 = –0,08,
следовательно, Y = –0,08 + 0,94 X
Выполнив его потенцирование, получим
у = 10-0,08 х0,94
Подставляя в данное уравнение фактические значения х, получаем теоретические значения результата у [2, с. 13]. По ним рассчитаем показатели тесноты связи — индекс корреляции и среднюю ошибку аппроксимации:

Ошибка аппроксимации в пределах нормы, следовательно, степенная модель хорошо описывает взаимосвязи между НДФЛ и уровнем жизни и может применяться для прогнозирования.
Мы исследовали зависимость прибыль предприятий и уровень дебиторской задолженности пятнадцати районам Ростовской области, входящей в ЮФО за 2011 год [4, с. 273].

Таблица 2
Статистические показатели по безубыточным предприятиям и дебиторской задолженности по муниципальным районам Ростовской области за 2011 год
Муниципальные
районы
Безубыточные предприятияДебиторская задолженность
в % к общему
количеству
прибыль,
тыс.руб.
всегоИз нее
покупателей
Всего по 15 муниципальным районам71,370682622455304413049308
Азовский74,12863051023901613315
Аксайский80,08904041451256881950
Белокалитвинский77,8120759640493722675763
Верхнедонской75,0221153236510282
Волгодонской66,7312272327515488
Егорлыкский60,057811466512831
Зерноградский83,3642412623898296917
Зимовниковс-кий72,2313297254385203670
Кагальницкий81,85071741753259824677
Каменский50,04504929834171388284
Кашарский80,012111717218564978
Красносулин-ский52,22782650106997605079805
Куйбышевский71,427602791824579
Миллеровский67,61487951091973791706
Морозовский76,961580351415165063


Из табл. 2 видно, что самый большой объем дебиторской задолженности зафиксирован в Красносулинском районе 10 699760 тыс. руб или 43,5% от общего объема дебиторской задолженности. Данный муниципальный район имеет наименьшую долю безубыточных предприятий. Наименьший объем дебиторской задолженности имеет Егорлыкский район, размер которой составляет 14665 тыс. руб. при средней доле безубыточных предприятий 60%.
Для более глубокого исследования социально-экономических показателей по муниципальным районам Ростовской области, используем регрессионные модели оценки.
Рассчитаем параметры линейной функции y = a + bx [2, с. 6]

Таким образом, линейная регрессионная модель хорошо описывает взаимосвязь между прибылью и дебиторской задолженностью
Мы исследовали зависимость прибыль предприятий и уровень кредиторской задолженности пятнадцати районам Ростовской области Южного Федерального округа за 2010 г. [4, с.274]
Из табл.3 видно, что из представленных муниципальных районов Ростовской области в 2011 году наибольшую долю безубыточных предприятий имеет Зерноградский район — 83,3% от общего количества. Зерноградский район занимает четвертое место по прибыли. Самый высокий показатель кредиторской задолженности демонстрирует Красносулинский район и составляет 986971,4 тыс. руб. Верхнедонской район имеет наименьший размер кредиторской задолженности — 14061 тыс. руб.
Для более глубокого исследования социально-экономических показателей по субъектам Южном федеральном округе, используем регрессионные модели оценки.
Рассчитаем параметры линейной функции y = a + bx :


Таблица 3
Статистические показатели по безубыточным предприятиям и кредиторской задолженности по муниципальным районам Ростовской области за 2011 г.

п/п
Муниципальные
районы
Безубыточные предприятияКредиторская задолженность
в % к общему количествуприбыль, тыс.руб.всегоиз нее
по платежам
в бюджет
в государственные
внебюджетные
фонды
поставщикам
Всего71,370682622478145878401433065013026491
1Азовский74,1286305191158351269149971328659
2Аксайский80,08904042650088105350311662084219
3Белокалитвинский77,812075963878710200222698262120227
4Верхнедонской75,02211514061255911487114
5Волгодонской66,731227699063245238956213
6Егорлыкский60,05781227185705264812105
7Зерноградский83,36424125161333247723118281427
8Зимовниковский72,231329721742158412310123954
9Кагальницкий81,850717413102325276910043704857
10Каменский50,045049254227745561177121453630
11Кашарский80,012111713759347341964118712
12Красносулинский52,2278265098697142059321266653877193
13Куйбышевский71,42760394064401316716619
14Миллеровский67,614879514997565357516494782504
15Морозовский76,96158010186010374700359058

F табличная при уровне значимости α = 0,05
Fтаб. = 4,67
Fтаб. < Fфакт. → H0 — гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность.
Таким образом, линейная регрессионная модель хорошо описывает взаимосвязь между прибылью и кредиторской задолженностью.
В структуре налоговых поступлений в бюджеты всех уровней наибольшая доля приходится на налог на доходы физических лиц. Доля поступлений подоходного налога в субъектах Южного федерального округа зависит от денежных доходов населения, среднемесячной заработной платы и прожиточного минимума.
Таким образом, качество и уровень жизни населения влияют на долю поступлений в федеральный бюджет Российской Федерации. Данная степенная модель применима в анализе и прогнозировании взаимозависимых социально-экономических показателей. Эконометрическая модель может служить инструментом при исследовании процессов, происходящих в экономике субъектов Южного федерального округа.


Литература
1. Налоговый кодекс Российской Федерации. Ч.1,2. — М.: КНОРУС, 2011. — 784 с.
2. Елиссеева И.И. Практикум по эконометрике: Учеб. пособ. — М.: Финансы и статистика, 2003.
3. Социально-экономические процессы на Юге России в январе-декабре 2009 года: Информ.-анал.мат. / Ростовстат. — Ростов н/Д, 2010.
4. Социально-экономическое положение Ростовской области: основные статистические показатели социально-экономического положения городов и муниципальных районов. Ростовская область / Ростовстат. — Ростов н/Д, 2011.
5. Изард У. Методы регионального анализа: введение в науку о регионах. — М.: Прогресс, 1966.

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2017
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия