Зависимость уровня экспорта отечественной продукции от объема промышленного производства на основании применения корреляционного анализа | Статья в сборнике международной научной конференции

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 25 мая, печатный экземпляр отправим 29 мая.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Клевцов, С. М. Зависимость уровня экспорта отечественной продукции от объема промышленного производства на основании применения корреляционного анализа / С. М. Клевцов, А. С. Тевяшова. — Текст : непосредственный // Актуальные вопросы экономики и управления : материалы V Междунар. науч. конф. (г. Москва, июнь 2017 г.). — Москва : Буки-Веди, 2017. — С. 15-18. — URL: https://moluch.ru/conf/econ/archive/222/12558/ (дата обращения: 11.05.2024).



В настоящей статье рассматривается проблематика обеспеченности территории Российской Федерации продукцией собственного производства, из чего проистекает взаимозависимость экспорта и импорта страны от развитости ее внешнеэкономических отношений и уровня товарооборота, на основании метода корреляционного анализа проводится оценка влияния количества произведенной продукции на показатели экспорта государства, на базе которого выявляются причинно-следственные связи выше указанной проблематики и предлагаются пути ее решения.

Ключевые слова: экспорт, промышленность, корреляция, объем производства, коэффициент Спирмена, коэффициент Пирсона

Экономическая сфера любой страны обусловлена, в первую очередь, промышленной деятельностью, поскольку показатели различных отраслей производств характеризуют степень устойчивости финансово-хозяйственного положения на данном этапе развития. Российское государство, как обладатель достаточно широкой территории, располагает богатыми природными ресурсами, что дает дополнительный потенциал к усовершенствованию способов переработки и использования соответствующим образом полученный материал для изготовления продукции.

Тем не менее, наиболее острой стоит проблема обеспеченности территории Российской Федерации и проживающего на ней населения продукцией отечественного производства. На этой основе возникает дилемма между налаживанием внешнеэкономических связей и торговлей с другими странами и улучшении материального состояния своего народа, так как реализация товаров российской промышленности способны иметь такие свойства, как доброкачественность и сохранение первозданного вида ввиду отсутствия длительной транспортировки, а также отличаться более демократичной ценовой политикой.

В настоящее время складывается ситуация преобладания импортируемой продукции над экспортируемой, что наглядно отражено на рисунке 1.

Рис. 1. Индексы импорта и экспорта в РФ за 2012–2016 гг.

Из выше представленного графика видно, что к концу 2016 года показатели импорта и экспорта в России начали постепенно снижаться, что имеет прямо пропорциональную зависимость от объемов промышленного производства за приведенный исследуемый период. Отсюда будет не лишним сделать вывод об уменьшении самих показателей производительности отечественных предприятий. Фактически, повышенный уровень импортируемых товаров говорит о недостатке развития определенного количества отраслей на территории страны. Подразумевается, что сосредоточение внимания на товарообмене с внешними потребителями находит свою отрицательную сторону воздействия внутри государства, то есть минимизация распространения продукции отечественного производства на территории самой ведет к ультимативному положению дел для российского населения, поскольку необходимость в соответствующих видах товаров удовлетворяется за счет поставляемой продукции из-за границы, при том как собственное производство страны способно в своем преимуществе удовлетворить продовольственные потребности.

Из этого возникает зависимость российских покупателей от доминирующего на рынке количества иностранного товара. При наличии подобной затруднительной ситуации объем промышленного производства на территории страны нуждается в более качественном распределении, поэтому его воздействие на показатели уровня экспортируемой продукции очевидны.

Таким образом, при помощи методов корреляционного анализа существует возможность определить степень взаимозависимости показателей объемов промышленности России и индексами экспорта за предшествующие несколько лет (в период 2012–2016 гг.), что продемонстрирует роль последнего на базе первого.

При помощи использования соответствующей формулы расчетов значения корреляции (рис. 2) определяем коэффициент зависимости двух рассматриваемых переменных. В ходе этих действий обнаруживаем тесноту данной взаимосвязи, а также смежные показатели (таблица 1).

C:\Users\Александра\Desktop\Конференция Москва\коэфкорел.png

Рис. 2. Формула определения коэффициента корреляции

Таблица 1

Описательные статистические показатели

Показатели

Х

у

Среднее

27502,4

481,72

Стандартная ошибка

2,596

0,507

Медиана

26839,8

516,7

Стандартное отклонение

3,097

1,448

Эксцесс

-0,622

4,569

Асимметричность

0,239

-1,464

Минимум

22813,3

343,4

Максимум

33613,2

526,0

Сумма

137512,1

2408,6

Размах вариации

10799,9

182,6

Среднее линейное отклонение

3097,4

55,328

Дисперсия по генеральной совокупности

6252757,791

126,765

Дисперсия выборки

8337010,388

169,02

Среднеквадратичное отклонение генеральное

2500,6

11,3

Среднеквадратичное отклонение по выборке

2887,4

13,0

Коэффициент вариации

10 %

3 %

Коэффициент осцилляции

0,4

0,4

Коэффициент корреляции

-0,827

При рассмотрении указанных данных можно сделать ряд выводов. В первую очередь, размах вариации в показателях объема промышленности достаточно велик среди выбранных значений, тем не менее является неустойчивым, однако позволяет говорить о нестабильности уровня производства в выбранном промежутке времени. Поэтому в исследовании отображен обобщающий показатель среднего линейного отклонения, который позволит судить о различии между значением первоначальной даты и последующих, отследить величину этого разрыва. Фактически, в совокупности, происходит ожидаемое отклонение в достоверности показателей — в коэффициентах объемов производств стандартная ошибка составляет 2,596, при этом в разрезе индексов экспорта зазор составляет чуть более 0,5, что обусловлено относительной стабильностью уровня транспортируемой за границу продукции в течение рассматриваемого периода.

Показатели дисперсии, упомянутые в данной таблице, характеризуют рассеивание вокруг средней величины, поэтому по показателю объемов производимой продукции можно заметить, что разброс по генеральной совокупности, а также по представленной выборке в целом имеет достаточно большую величину, что вновь уходит в первопричину неоднородности производства определенных видов продукции. В свою очередь, показатели количества экспортируемых товаров расположены более упорядочено, так как ежегодно в течение исследуемого периода транспортировка за границу подвергалась контролю.

Хотя генеральная совокупность имеет определенные погрешности, они компенсируются показателем дисперсии по выборке, где в знаменателе берется не общее количество данных, а на единицу меньше, так получаем несмещенную выборочную дисперсию. Соответственно, среднеквадратичное отклонение демонстрирует данную разницу. Коэффициент вариации позволяет исследовать имеющиеся показатели на предмет однородности, систематического расположения по отношению друг к другу. В данном случае он равен 10 % и 3 % соответственно, что говорит об относительной однородности исследуемых показателей выборки, что обусловлено закономерностью производства и экспорта, то есть отрасли промышленности с течением времени не меняются в тотальном охвате, как и не претерпевает заметных изменений структура вывозимой продукции.

Коэффициент осцилляции демонстрирует положение крайнего значения по отношению ко всему масштабу данных. В настоящем исследовании отрыв представляется незначительным, поскольку во внимание берутся показатели однородных видов деятельности.

На основе проведенного анализа можно сделать вывод, что уровень экспорта напрямую зависит от объема производимой продукции, однако в силу состава транспортируемых за рубеж товаров в общем числе реализуемого количества продукции оказываемое воздействие является относительно слабым, даже принимая во внимание коэффициент стандартной ошибки.

Таким образом, несмотря на доминирующую позицию импорта над экспортом на территории России, взаимозависимость исследуемых показателей очевидна. Уровень экспорта напрямую связан с объемом промышленного производства, поскольку показатели вывозимых товаров проистекают из общего количества изготовленной продукции. Тем не менее, проблематика обеспеченности российского населения товарами отечественного производства остается актуальной, поскольку повышенный уровень экспорта обратно пропорционален уровню реализации на территории страны.

С целью определения тесноты взаимосвязи исследуемых показателей, воспользуемся методами Спирмена (таблица 2) и Пирсона (таблица 3).

Таблица 2

Ранжирование показателей по методу Спирмена

n

X

ранг, Rx

Y

ранг, Ry

разность рангов D, Rx-Ry

D2

1

22813

1

517

3

-2

4

2

25111

2

525

4

-2

4

3

26840

3

526

5

-2

4

4

29661

4

498

2

2

4

5

33087

5

343

1

4

16

Используя соответствующую формулу, найдем коэффициент Спирмена: ρ=1-(6*32)/(5*(25–1)=-0.6. Данный результат свидетельствует о слабой взаимосвязи исследуемых переменных, что обуславливается разностью в направлении деятельности, поэтому взаимодействие производства и торговли в настоящем способе сведены к минимуму.

Таблица 3

Расчет коэффициента корреляции по Пирсону

X

Y

X-Xср

Y-Yср

(Y-Yср)*(X-Xср)

(X-Xср)2

(X-Xср)2

1

22813

517

-4689.4

35.2

-165066.88

21990472.36

1239.04

2

25111

525

-2391.4

43.2

-103308.48

5718793.96

1866.24

3

26840

526

-662.4

44.2

-29278.08

438773.76

1953.64

4

29661

498

2158.6

16.2

34969.32

4659553.96

262.44

5

33087

343

5584.6

-138.8

-775142.48

31187757.16

19265.44

-

-

-

-

-1037826.6

63995351.2

24586.8

В соответствии с формулой, применяемой при данном способе определения коэффициента корреляции, получаем следующее значение: ∑ [(X-Xср)(Y-Yср)]): ∑ [(X-Xср)(Y-Yср)])=-1037826.6; rxy=-1037826.6/(7999.709x156.802)=-0.827. Поэтому, связь между исследуемыми признаками — обратная, теснота связи по шкале Чеддока — высокая. Число степеней свободы (f) составляет 3t-критерий Стьюдента равен – 2.551. Критическое значение t-критерия Стьюдента при данном числе степеней свободы составляет 3.182. tнабл < tкрит, зависимость признаков статистически не значима (p>0,05). Таким образом, представленным путем выясняем о взаимосвязи исследуемых переменных, то есть с данной позиции показатели объема произведенной продукции оказывают непосредственное воздействие на количество экспортируемой продукции за границу страны.

Из выше представленного анализа можно сделать вывод, что взаимодействие исследуемых показателей непосредственно и переменные имеют свойство оказывать друг на друга воздействие. Так, результат промышленной деятельности при изменении корректирует объемы отпускаемой продукции за пределы территории России, однако при этом сам демонстрирует непосредственно уровень востребованности того или иного товара. При этом проблема оснащенности самой территории страны продукцией собственного производства все еще существует. Вследствие этого имеется необходимость контроля уровня экспортируемых товаров, актуально также перераспределение производимой продукции по назначению, что поможет рационализировать образ использования отечественной продукции, а также скорректировать разницу между импортом и экспортом, усугубившуюся за последние годы.

Литература:

  1. Вертакова Ю. В., Клевцова М. Г., Положенцева Ю. С. Оценка эффективности регулирования пространственного развития регионов в условиях поляризации // Вестник ОрелГИЭТ. — 2012. — № 4 (22). — С. 20–25.
  2. Вертакова Ю. В., Плотников В. А., Федотова Г. В., Положенцев Ю. С., Клевцова М. Г. Институты и механизмы инновационного развития: мировой опыт и российская практика // Сборник научных статей 6-й Международной научно-практической конференции. — Курск: Закрытое акционерное общество «Университетская книга», 2016. — С. 284.
  3. Вертакова Ю. В., Клевцов С. М., Клевцова М. Г. Устойчивость развития территории: морфология экономического пространства // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. — 2016. — № 1 (18). — С. 87–96.
  4. Вертакова Ю. В., Клевцова М. Г., Положенцева Ю. С. Анализ конкурентных преимуществ кластеров по видам экономической деятельности в условиях диверсификации экономики регионов // Стратегия социально-экономического развития общества: управленческие, правовые, хозяйственные аспекты. — Курск: Закрытое акционерное общество «Университетская книга», 2016. — С. 46–53.
  5. Клевцов С. М., Доренская И. Н. Реализация выбора альтернативных стратегий товарной политики предприятия на основе нечетко-множественного моделирования // Вестник Забайкальского государственного университета. — 2015. — № 2 (117). — С. 130–135.
  6. Клевцов С. М., Сырых Л. А. Развитие инвестиционной деятельности субъектов Российской Федерации в условиях импортозамещения на примере ЦФО // Крымский научный вестник. — 2015. — № 5–1. — С. 181–190.
Основные термины (генерируются автоматически): показатель, генеральная совокупность, коэффициент корреляции, отечественное производство, производимая продукция, промышленное производство, среднеквадратичное отклонение, стандартная ошибка, территория страны, Российская Федерация.

Ключевые слова

корреляция, экспорт, промышленность, объем производства, коэффициент Спирмена, коэффициент Пирсона

Похожие статьи

Факторный анализ валового внутреннего продукта РФ

Стандартная ошибка.

Основные термины (генерируются автоматически): валовой внутренний продукт, РФ, валовый внутренний продукт, индекс производительности труда, парной коэффициент корреляции, Российская Федерация, стандартная ошибка, регрессионный...

Статистическое изучение уровня занятости населения РФ

Х2 — численность экономически активного населения по Российской Федерации, в среднем за год, тысяч человек.

Стандартная ошибка. Статистический анализ уровня безработицы в РФ. Ключевые слова: зарегистрированная безработица, коэффициенты корреляции...

Статистическое изучение валового внутреннего продукта РФ

Во втором — уровень ВВП определяется ростом производства, а не ростом цен.

Основные термины (генерируются автоматически): денежная масса, корреляционная матрица, РФ, ВВП, регрессионный анализ, стандартная ошибка, парной коэффициент корреляции, уровень...

Влияние туризма на социально-экономические процессы

валовой внутренний продукт, РФ, валовый внутренний продукт, индекс производительности труда, парной коэффициент корреляции, Российская Федерация, стандартная ошибка, регрессионный анализ, основной капитал...

Статистический анализ уровня жизни населения России

Средний доход населения в Российской Федерации в 2016 году составил 30474 рубля, что на 10,05 % больше, чем в 2012 году.

производства. Параметры модели с включением фактора времени оцениваются с помощью обычного метода наименьших

Стандартная ошибка.

Применение регрессионного анализа для расчета прогнозных...

Средние квадратические отклонения и парные коэффициенты корреляции переменных найдены по формулам

существенной прямой связи между темпами прироста ФОП ВРП (у) и ФО продукции промышленного производства (х3), ФО платных услуг населению (х5)

Статистический анализ экспорта товаров и услуг РФ

В статье проведен анализ факторов, влияющих на экспорт товаров и услуг в Российской Федерации.

Матрица парных коэффициентов корреляции.

Стандартная ошибка. t-статистика.

Построение эконометрических моделей для анализа...

Объектом исследования является экономика макрорегионов Российской Федерации, как совокупность

Коэффициент корреляции равен 0,8715. Следует подчеркнуть, что все значения

Коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации рассчитываем...

Эконометрический анализ валового внутреннего продукта России

В статье рассмотрено влияние макроэкономический показателей на валовой внутренний продукт Российской Федерации за. Ключевые слова: ВВП, корреляционно-регрессионный анализ, матрица парных коэффициентов корреляции, уравнение регрессии.

Похожие статьи

Факторный анализ валового внутреннего продукта РФ

Стандартная ошибка.

Основные термины (генерируются автоматически): валовой внутренний продукт, РФ, валовый внутренний продукт, индекс производительности труда, парной коэффициент корреляции, Российская Федерация, стандартная ошибка, регрессионный...

Статистическое изучение уровня занятости населения РФ

Х2 — численность экономически активного населения по Российской Федерации, в среднем за год, тысяч человек.

Стандартная ошибка. Статистический анализ уровня безработицы в РФ. Ключевые слова: зарегистрированная безработица, коэффициенты корреляции...

Статистическое изучение валового внутреннего продукта РФ

Во втором — уровень ВВП определяется ростом производства, а не ростом цен.

Основные термины (генерируются автоматически): денежная масса, корреляционная матрица, РФ, ВВП, регрессионный анализ, стандартная ошибка, парной коэффициент корреляции, уровень...

Влияние туризма на социально-экономические процессы

валовой внутренний продукт, РФ, валовый внутренний продукт, индекс производительности труда, парной коэффициент корреляции, Российская Федерация, стандартная ошибка, регрессионный анализ, основной капитал...

Статистический анализ уровня жизни населения России

Средний доход населения в Российской Федерации в 2016 году составил 30474 рубля, что на 10,05 % больше, чем в 2012 году.

производства. Параметры модели с включением фактора времени оцениваются с помощью обычного метода наименьших

Стандартная ошибка.

Применение регрессионного анализа для расчета прогнозных...

Средние квадратические отклонения и парные коэффициенты корреляции переменных найдены по формулам

существенной прямой связи между темпами прироста ФОП ВРП (у) и ФО продукции промышленного производства (х3), ФО платных услуг населению (х5)

Статистический анализ экспорта товаров и услуг РФ

В статье проведен анализ факторов, влияющих на экспорт товаров и услуг в Российской Федерации.

Матрица парных коэффициентов корреляции.

Стандартная ошибка. t-статистика.

Построение эконометрических моделей для анализа...

Объектом исследования является экономика макрорегионов Российской Федерации, как совокупность

Коэффициент корреляции равен 0,8715. Следует подчеркнуть, что все значения

Коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации рассчитываем...

Эконометрический анализ валового внутреннего продукта России

В статье рассмотрено влияние макроэкономический показателей на валовой внутренний продукт Российской Федерации за. Ключевые слова: ВВП, корреляционно-регрессионный анализ, матрица парных коэффициентов корреляции, уравнение регрессии.