Файл: Основные факторы и прогнозирование совокупного спроса в России.docx
Добавлен: 09.11.2023
Просмотров: 516
Скачиваний: 8
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
За рубежом регион должен закупать не столько инновационную продукцию, сколько патенты и лицензии на ее производство и реализовывать их на внутренних инновационных торгах. Победителем таких торгов должна стать фирма, предложившая лучшую программу внедрения инновации. При этом победитель торгов не только сохраняет средства для реализации своей программы, но получает региональные гарантии по возмещению потерь в случае провала проекта. Если проект оказывается успешным, субсидии не выплачиваются. В любом случае в региональных закупках доля собственной инновационной продукции должна стремиться к превышению доли зарубежной и других регионов.
Согласно канонам макроэкономической теории увеличение региональных расходов приводит к сдвигу кривой совокупного спроса вверх на величину, равную приросту этих расходов. При этом чем выше доля инновационной продукции в общем объеме расходов, тем больше сдвиг общей кривой совокупного спроса.
Это объясняется эффектом мультипликатора, когда увеличение региональных расходов на 1 руб. приводит к росту дохода, превосходящему 1 руб. Другими словами, региональные закупки являются действенным стимулом развития производства инновационной продукции в регионе. Следовательно, одним из направлений региональной инновационной политики должно стать ежегодное повышение предельной склонности к потреблению инновационной продукции региональными органами всех уровней.
Второй составляющей региональной экономической политики являются трансфертные выплаты. Современная структура потребления домашних хозяйств складывается из обыкновенной и инновационной продукции. Следовательно, функция потребления домашних хозяйств примет следующий вид:
C = Co + Со V + С, V; Co > 0; 0 < (Со + С,) < 1 (14)
где С0, С, - предельные склонности к потреблению обыкновенной и инновационной продукции соответственно;
С0 - величина автономного потребления, которая полностью представлена обыкновенной продукцией.
В зависимости от структуры потребления все домашние хозяйства можно разделить на четыре группы.
Домашние хозяйства с низкими доходами, потребляющие только обыкновенную продукцию. Это их основной продукт. Поэтому их спрос, как и спрос всей группы, хорошо описывается функцией потребления Дж. Кейнса.
Домашние хозяйства с низкими доходами и неустойчивой склонностью к потреблению инновационной продукции. При любом нарушении сложившегося паритета цен в пользу инновационной продукции или снижении дохода домашние хозяйства данной группы с легкостью откажутся от инновационной продукции и фактически вернутся в первую группу.
Домашние хозяйства со средними доходами и устойчивой склонностью к потреблению инновационной продукции. Средний уровень доходов не позволяет им существенно снизить потребление обыкновенных продуктов. При снижении доходов представители данной группы скорее сократят общий объем покупок, чем откажутся от потребления инновационной продукции.
Домашние хозяйства с высокими доходами. Их потребительский портфель состоит в основном из инновационных продуктов. Несмотря на высокий уровень потребления инновационной продукции, который во многом определяется престижностью продукции, они сохраняют потребление обыкновенной продукции. Заметим, что престижность продукции не всегда совпадает с инновационностью продукции.
Изменение трансфертных выплат влияет на располагаемый доход домашних хозяйств только 1-й и 2-й группы. При этом увеличение трансфертных выплат домашним хозяйствам 1-й группы приводит к увеличению автономного спроса, т.е. росту потребления обыкновенной продукции. И только рост доходов 2-й группы приведет незначительному росту спроса на инновационную продукцию. Это связано с тем, что предельная склонность к потреблению инновационной продукции у этой группы домашних хозяйств ниже предельной склонности к потреблению обычной продукции. Поэтому увеличение трансфертных выплат домашним хозяйствам 2-й группы в большей мере увеличит спрос на обыкновенную продукцию, чем на инновационную продукцию.
Главная цель деятельности региональных властей - это повышение благосостояния населения на основе роста производства в регионе. Однако экономические условия жизни в регионе не позволяют части населения в полной мере приобщиться к плодам цивилизации - потреблению инновационной продукции. Целью инновационной политики региона является расширение доступа населения к региональной и отечественной инновационной продукции. Для стимулирования спроса домашних хозяйств 1-й и 2-й группы необходимо включать региональные и отечественные инновационные продукты в потребительскую корзину, с учетом потребления инновационной продукции рассчитывать минимальный размер оплаты труда (МРОТ), размер пенсионных и трансфертных выплат.
Третьей составляющей фискальной политики государства является изменение ставки подоходного налога. Под воздействие данной составляющей попадает только 3-я группа домашних хозяйств. Снижение подоходного налога вследствие устойчивого превышения спроса на инновационную продукцию над обыкновенной продукцией будет способствовать росту потребления инновационной продукции.
В то же время рост подоходного налога ведет к стабилизации потребления инновационной продукции, но это происходит за счет снижения доли потребления обыкновенной продукции. Дальнейший рост налога приведет к переходу самого массового потребителя инновационной продукции, т. е. домашних хозяйств 3-й группы, во 2-ю группу, которая характеризуется неустойчивым потреблением инновационной продукции. Это фактически будет означать крах инновационной политики региона, который не смог обеспечить эффективный спрос на региональную и отечественную инновационную продукцию.
Экономическое воздействие государства на инновационное потребление домашних хозяйств 4-й группы минимально. Эта группа домашних хозяйств имеет достаточно высокие доходы и при любом уровне налогов будет иметь возможность приобретать инновационную продукцию последнего поколения. На эту группу большое стимулирующее воздействие оказывает престижность потребляемой инновационной продукции.
Безусловно, возможности региональных властей по стимулированию спроса на инновационную продукцию ограничены. Только совместное согласованное с федеральными властями использование рассмотренных инструментов, учитывающее региональные особенности разработки и производства инновационной продукции, позволит получить положительные результаты. Стимулирование использования региональной инновационной продукции региональными властями один из инструментов инновационной политики, позволяющей поднять ее престижность для всех групп населения, что обеспечит устойчивый внутренний спрос на нее.
2.3 Прогнозирование совокупного спроса и факторов, влияющих на него
Необходимость прогнозирования предложения и спроса на картофель обусловлена тем, что соотношение объемов производства и объемов потребления недостаточно точно отображает реальное состояние на рынке картофеля как в настоящее время, так и в прогнозируемом будущем. Таким образом, на основе прогнозов может проводиться работа по своевременному внесению корректив и решению как управленческих, так и производственных вопросов.
Исходные данные для построения факторной модели прогноза ситуации на рынке картофеля представлены в таблице 1.
Таблица 1 - Исходные данные для построения многофакторной модели прогноза ситуации на рынке картофеля за 2011-2022 гг.
| Годы | Совокупный спрос на картофель, тыс. т | Объем производства картофеля, тыс. т | Объем ввоза картофеля (в т.ч. импорта), тыс. т | Объем вывоза картофеля (в т.ч. экспорта), тыс. т | Объем реализации картофеля, тыс. т | Среднедушевой денежный доход, тыс. руб. | Средние розничные цены на картофель, руб. |
| У | Х1 | Х2 | Xj | x4 | X5 | Хб | |
| 2011 | 773.0 | 748.9 | 0.1 | 0.0 | 82.8 | 2879.5 | 9.1 |
| 2012 | 750.2 | 746.0 | 0.0 | 0.0 | 89.5 | 3609.9 | 8.5 |
| 2013 | 708.7 | 641.9 | 0.0 | 0.9 | 76.1 | 4549.6 | 9.0 |
| 2014 | 681.4 | 658.1 | 0.0 | 0.0 | 86.7 | 5418.6 | 9.1 |
| 2015 | 638.3 | 594.8 | 0.3 | 1.2 | 108.2 | 7040.9 | 10.5 |
| 2016 | 586.7 | 558.6 | 0.0 | 0.3 | 83.9 | 8684.0 | 17.4 |
| 2017 | 550.7 | 559.0 | 0.2 | 0.4 | 77.9 | 10078.1 | 17.4 |
| 2018 | 580.7 | 624.0 | 0.3 | 1.1 | 82.2 | 12881.6 | 20.2 |
| 2019 | 612.3 | 598.7 | 0.6 | 1.1 | 87.3 | 13511.4 | 17.1 |
| 2020 | 609.1 | 632.9 | 0.4 | 8.6 | 92.8 | 14909.6 | 20.9 |
| 2021 | 623.2 | 644.7 | 0.6 | 6.5 | 87.6 | 15908.4 | 25.6 |
| 2022 | 617.9 | 617.8 | 0.6 | 7.7 | 82.6 | 17818.9 | 21.0 |
Для построения многофакторной модели нами были отобраны и включены в модель совокупного спроса на картофель основные факторы, влияющие на результативный признак: объемы производства (xj) и реализации картофеля (x4), объемы ввоза (x2) и вывоза картофеля (x3), среднедушевой денежный доход (x5) и средние розничные цены на картофель (x6).
На следующем этапе нами исследованы отобранные и включенные факторы на предмет мультиколлинеарности с помощью матрицы парных коэффициентов корреляции, описывающих зависимость факторных признаков от совокупного спроса на картофель (табл. 2).
Таблица 2 - Матрица парных коэффициентов корреляции, описывающих зависимость факторных признаков от совокупного спроса на картофель за 2011-2022 гг.
| Признак | Совокупный спрос на картофель, тыс. т | Объем производства картофеля, тыс. т | Объем ввоза (в т.ч. импорта), тыс. т | Объем вывоза (в т.ч. экспорта), тыс. т | Объем реализации, тыс. т | Среднедушевой денежный доход, тыс. руб. | Средние розничные цены на картофель, руб. |
| У | Х1 | Х2 | Хз | Х4 | Х5 | Х6 | |
| У | 1.00 | 0.90 | -0.47 | -0.30 | 0.02 | -0.72 | -0.74 |
| X1 | 0.90 | 1.00 | -0.29 | -0.11 | -0.02 | -0.49 | -0.47 |
| X2 | -0.47 | -0.29 | 1.00 | 0.70 | 0.20 | 0.88 | 0.75 |
| Хз | -0.30 | -0.11 | 0.70 | 1.00 | 0.14 | 0.79 | 0.71 |
| Х4 | 0.02 | -0.02 | 0.20 | 0.14 | 1.00 | 0.00 | -0.10 |
| Х5 | -0.72 | -0.49 | 0.88 | 0.79 | 0.00 | 1.00 | 0.93 |
| Х6 | -0.71 | -0.48 | 0.75 | 0.71 | -0.10 | 0.93 | 1.00 |
Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции показывает, что зависимая переменная (совокупный спрос на картофель) имеет высокую связь с такими факторами, как объем производства картофеля (xj), среднедушевой денежный доход (x5) и средние розничные цены на картофель (x6). Однако среднедушевой денежный доход имеет сильную внутрипарную корреляцию со средними розничными ценами на картофель, поэтому последний фактор ввиду наименьшего влияния на результативный исключаем. Также исключаем три других фактора (x2, x3, x4), имеющих тесную внутрипарную связь и меньшее влияние на результативный фактор. Коэффициент корреляции среднедушевого денежного дохода и совокупного спроса на картофель отрицательный, это позволяет сделать вывод об обратной связи или о том, что с увеличением среднедушевого дохода уменьшается совокупный спрос на картофель.
Далее проверим качество полученной регрессионной модели. Согласно полученным расчетам, множественный коэффициент корреляции (R) равен 0.95, коэффициент детерминации (R-квадрат) - 0.90, т.е. результативный признак на 90% зависит от выбранных факторов. Оценим адекватность уравнения по критерию Фишера (F-критерия), эмпирическое значение которого составило 42.82. Табличное значение F-критерия при уровне значимости 0.05 составляет 4.26, что меньше эмпирического, поэтому уравнение считается адекватным [20].
Необходимость проверки значимости каждого коэффициента регрессии возникает при численности объектов анализа менее 30 единиц, поэтому проверка осуществляется путем расчета /-статистики. Далее производится сравнение эмпирического значения с критическими значениями по таблице Стьюдента с учетом принятого уровня значимости 0.05 и числа степеней свободы вариации равного 9 (k = 12-2-1). В нашем случаем tma6n = 2.26, поэтому построенная многофакторная модель адекватна, коэффициенты значимы. Модель пригодна для принятия решений и прогнозов (табл. 3).
На основе регрессионного анализа получено уравнение регрессии, описывающее зависимость результативного признака (совокупный спрос на картофель) от факторов (объем производства картофеля и среднедушевой денежный доход): у = 176.343 + 0.813 x1 – 0.005 x5.
Таблица 3