Многомерный статистический анализ регионов Южного федерального округа по уровню цифровизации и экономическим показателям

Annotation

A method of predicting the level of the digital economy and gross regional product per capita based on a system of simultaneous econometric linear equations and clustering of regions by endogenous and exogenous variables has been developed. A system of simultaneous equations for the regions of the Southern Federal District has been built. The homogeneous regions of the Southern Federal District, which are represented by two clusters, have been identified. Clusters have good and satisfactory levels of digitization and economic performance. Recommendations for the development of the digital economy in order to move the regions to a higher level have been proposed.

Keywords

Simultaneous equations, digital economy, indicators, clustering, homogeneous regions.

Введение

Одной из основных задач социально-экономического развития страны является широкое внедрение цифровизации во все сферы деятельности - от гражданина до государства. Цифровая экономика способствует росту производительности труда, повышению конкурентоспособности предприятий и организаций и в конечном итоге улучшению качества жизни населения. Цифровая экономика развивается стремительными темпами, однако она немыслима без квалифицированных кадров и качественного образования. Результаты внедрения цифровой экономики в деятельность предприятий, организаций, компаний могут быть эффективными только при условии комплексного решения социально-экономических задач. Негативным примером является использование регионального портала медицинских услуг. В режиме реального времени можно получить информацию о расписании работы врачей, дневнике здоровья. Однако если в поликлиниках имеется недостаточное количество специалистов, то такая услуга, как запись к врачу, практически недоступна. Без решения проблемы увеличения количества специалистов в поликлиниках эффективность регионального портала медицинских услуг является низкой и в целом снижает роль и значение цифровизации региона. Поэтому внедрение цифровизации в повседневную жизнь граждан будет неэффективным, если не совершенствовать элементы системы социально-экономического обеспечения населения. Это одна из задач цифровизации и в целом развития экономики регионов. Вторая задача заключается в разработке статистических моделей для прогнозирования показателей. А так как часто показатели взаимозависимы между собой, то целесообразно разработать и использовать систему одновременных уравнений. Третья задача состоит в разработке предложений по улучшению цифровизации не в общем по всем регионам, а по однородным субъектам с разными уровнями цифровой экономики. Эту задачу предлагается решать на основе применения кластерных технологий.

Цель исследования - разработка методики прогнозирования уровня цифровой экономики и валового регионального продукта на душу населения на основе системы одновременных эконометрических линейных уравнений и кластеризации регионов по эндогенным и экзогенным переменным. Предложенная методика применялась для исследования регионов Южного федерального округа.

Методы и результаты

статистический анализ регион федеральный

Многие социально-экономические процессы моделируются одним уравнением. В этом случае применение регрессионного анализа (метода наименьших квадратов) является правильным и необходимым условием. Однако ряд социально-экономических процессов моделируются не одним, а несколькими уравнениями, включающими как повторяющиеся, так и собственные переменные. В связи с этим возникает необходимость применения систем уравнений, для решения которых используется косвенный метод наименьших квадратов или другие методы. Если использовать обычный метод наименьших квадратов для оценки параметров каждого из уравнений, входящих в систему одновременных уравнений, то оценки параметров моделей получатся смещенными и несостоятельными и, следовательно, выводы и прогнозная оценка по этим моделям будут некорректными, а иногда и неправильными. Поэтому предлагается методика прогнозирования показателей на основе системы одновременных линейных уравнений и кластеризации регионов с целью выявления однородных субъектов и выработки предложений, направленных на улучшение показателей по каждому из полученных кластеров. Кластерный анализ относится к многомерным статистическим методам, которые нашли применения в различных сферах деятельности [1-5]. Предлагаемая методика базируется на следующих методах: метод наименьших квадратов, косвенный метод наименьших квадратов и кластерный анализ. Методика включает следующие этапы.

Построение системы линейных одновременных уравнений

Выбор эндогенных и экзогенных переменных.

Сбор статистических данных.

Переход от структурной формы модели к приведенной.

Определение коэффициентов приведенных уравнений.

Переход от приведенной формы модели к структурной и определение коэффициентов модели.

Прогнозная оценка показателей. Сопоставление реальных и модельных данных.

Выявление однородных регионов с использованием кластерного анализа.

Кластеризация регионов. Выбор меры сходства и метода объединения регионов в кластеры.

Анализ дендрограммы, установление граничного значения эвклидова расстояния и выбор числа кластеров.

Анализ кластеров и разработка предложений для регионов.

В соответствии с целью исследования и этапами методики в качестве эндогенных переменных выбраны индекс цифровой экономики и валовой региональный продукт на душу населении. Экзогенными переменными являются среднедушевые месячные денежные доходы и инвестиции в основной капитал. Статистические данные об указанных переменных для регионов Южного федерального округа за 2017 год приведены в таблице 1. Система одновременных линейных уравнений в общем виде запишется:

Таблица 1 - Показатели регионов Южного федерального округа