Журнал - Вісник Донбаської державної машинобудівної академії 2010 №1 (6Е)

Подождите немного. Документ загружается.

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

240

що є відношенням продукції, отриманої в результаті підвищення продуктивності праці, до

введення основних виробничих фондів. Згідно цим розрахункам, для того, щоб показник

ефективності, розрахований таким чином, не впав нижче 12 %, частка оновлення не повинна

в середньому істотно відхилятися від 50 % або в крайньому випадку досягати 60 %. Отрима-

ні дані можна трактувати таким чином: для збереження нормального функціонування еконо-

міки нові основні фонди по накопиченій величині повинні прагнути до вартості тих, що за-

лишилися у дії базових засобів праці.

На наш погляд, розглянутий вище спосіб визначення величини циклу оновлення не

відображає реального темпу якісного оновлення основних фондів, оскільки обчислюється не

в роках, а у відсотках, тоді як фактично оновлення відбувається набагато швидше у зв'язку із

зростанням в часі ваги кожного відсотка показника оновлення. Крім того, цей спосіб не вра-

ховує всіх закономірностей інноваційного розвитку.

У зв'язку з цим пропонується декілька інше вирішення цієї проблеми: визначати цикл

якісного оновлення основних виробничих фондів (умовний граничний термін зміни поколінь

техніки), використовуючи дані про середньорічні коефіцієнти оновлення основних фондів і те-

мпах їх приросту.

За базу при проведенні такого дослідження оберемо підхід до розрахунку фактичного

періоду повного оновлення моделей техніки, викладений Гринчелем Б. в роботі [12]:

100

он

, (1)

де t

он

– фактичний період повного оновлення моделей техніки, що випускаються;

q – середній річний темп зростання кількості моделей техніки, що випускаються;

он

– умовно-граничний термін зміни поколінь техніки.

На нашу думку, модель Кваші-Домара не відображає умовно-граничний термін зміни

поколінь техніки, оскільки не розрізняє заміну старої техніки на нову, аналогічну модель,

фізично не зношену, і заміну техніки на нову з покращеними техніко-економічними показ-

никами, тобто інноваційну техніку, що належить новому поколінню. Такий висновок можна

зробити, виходячи з показників, що характеризують заміну техніки:

− коефіцієнта вибуття, який розраховується як відношення вартості всіх фондів, що

вибули на протязі року, до вартості фондів на кінець року;

− коефіцієнта оновлення, який розраховується як відношення вартості всіх фондів,

введених протягом року, до вартості фондів на початок року.

Обидва ці коефіцієнти на враховують обсягів впровадження нової, інноваційної техніки.

Враховуючи викладені вище аргументи, для розрахунків умовно-граничних термінів

зміни поколінь техніки рекомендується використовувати показник темпу оновлення номенк-

латури техніки, що випускається:

вип

пл.вн

пр.нов

пл.вн

он

⎟

⎠

⎞

⎜

⎝

⎛

−

100

, (2)

де

он

T – умовно-граничний термін зміни поколінь техніки (темп оновлення номенкла-

тури техніки, що випускається);

пл.вн

. – кількість розроблених і планованих до впровадження за планований період

нових видів продукції;

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

241

вип

– кількість видів продукції, що випускаються в даний час;

пр.нов

– кількість принципово нових видів техніки, розроблених і планованих до впро-

вадження в планованому періоді.

Під терміном «розроблені і плановані до впровадження види техніки» слід розуміти

не нові моделі, що просто з'явилися в конструкторських бюро на підприємствах, а такі види

нової техніки, які пройшли достатню виробничо-економічну підготовку і готові до впрова-

дження.

З урахуванням наших пропозицій, а саме: вдосконаленого підходу до розрахунку тем-

пу оновлення номенклатури техніки, що випускається, підсумкову формулу розрахунку цик-

лу оновлення техніки можна записати в наступному вигляді:

()()

()

NNqN

новпрвнпрвип

вип

внпр

новпр

внпл

вип

внпр

новпр

новпл

он

⋅+

−⋅+

⎟

⎠

⎞

⎜

⎝

⎛

−

⎟

⎠

⎞

⎜

⎝

⎛

−

01,01ln

1001ln

100

. (3)

Таким чином, пропонований механізм розрахунку циклу оновлення номенклатури

техніки, що випускається, дозволяє врахувати не тільки оновлення техніки, але і вид замі-

щаючої техніки. Такий ефект досягається за рахунок включення в чисельник формули (2)

складової

(

)

внпрновпр

100 −

Аналіз пропонованого нами підходу дозволяє виявити наступні закономірності:

−

збільшення питомої ваги принципово нових видів продукції в числі розроблених

і планованих до впровадження (така ситуація характерна для техніки, що базується на заста-

ріваючій технології) знижує темп оновлення видів техніки, що випускаються в даний час,

оскільки в чисельнику формули (2) величина

(

)

внпрновпр

100

−

стає менше 100, що

у свою чергу подовжує період оновлення тих моделей техніки, які ґрунтуються на старій

технології;

−

скорочення частки принципово нових видів продукції в числі розроблених і плано-

ваних до впровадження (така ситуація характерна для техніки, що базується на новій техно-

логії, коли зразки, що розробляються і заплановані до впровадження, самі по собі є унікаль-

ними і прогресивними, що робить їх принципово новими, а наявність замінюючого принци-

пово

нового вигляду техніки неможливим) скорочує тривалість циклу оновлення для моде-

лей техніки, які базуються на новій технології і є самі по собі принципово новими. Тому

у формулі (2) складова

(

)

внпрновпр

100 −

наближатиметься по значенню до 100, що зна-

чно збільшить темп оновлення номенклатури техніки, що випускається, і значно скоротить

період повного оновлення існуючих моделей техніки в порівнянні з моделями, що базуються

на застаріваючій технології.

ВИСНОВКИ

Загальноекономічна криза, наслідки якої Україна переживає і сьогодні, багато в чому

обумовлена кризою відтворення основного капіталу. Екстенсивний тип відтворення, харак-

терний для планової економіки, є абсолютно неприйнятним для сучасного етапу розвитку,

що характеризується зростаючою роллю науково-технічного прогресу і новою якістю

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

242

використовуваних ресурсів. Тому серед стратегічних пріоритетів розвитку України основ-

ною є побудова інноваційної моделі функціонування економіки, заснованої на якісно ново-

му, інтенсивному типі відтворення.

Враховуючи той факт, що циклічний характер розвитку – явище об'єктивне, властиве

будь-якій економічній системі і в значній мірі визначається характером відтворення основно-

го капіталу, виникає необхідність

створення дієвого механізму управління економікою, що

ґрунтується на регулюванні процесу відтворення основного капіталу, спрямованого на згла-

джування структурних диспропорцій, що викликані циклічними коливаннями об'єму реаль-

них інвестицій.

Подолання кризових явищ в економіці неможливе без усунення диспропорцій у про-

цесі суспільного відтворення. Стратегія економічного розвитку України на сучасному етапі

повинна

полягати в переході від окремих заходів, направлених на активізацію інноваційно-

інвестиційної активності, до побудови і реалізації комплексного механізму управління нау-

ково-технічним прогресом, сформованого на основі системного аналізу циклів відтворення.

Слід брати до уваги той факт, що циклічність розвитку характерна не тільки для яки-

хось окремих елементів виробничого процесу, зокрема, для

основних фондів, але і для біль-

шості його складових: продукції, кадрів, предметів праці, професій тощо. Крім того, в даний

час загальновизнаною є і циклічність процесів управління і планування, досить детально ви-

вчені цикли аналізу, цикли прогнозування, цикли облікових функцій тощо. Проте, на жаль,

всі вони все ще не складають єдиної

системи циклів планування, не синхронізовані за трива-

лістю, інтенсивністю, об'ємами робіт і іншими параметрами. У зв'язку з необхідністю побу-

дови взаємозв'язаної і взаємоузгодженої в часі і в просторі системи циклів відтворення вини-

кає потреба у виявленні певної закономірності і ієрархії часових показників експлуатації

техніки.

Саме тому в контексті

прискорення процесу інноваційного розвитку вітчизняної еко-

номіки виникає нагальна потреба у створенні системи показників термінів експлуатації тех-

ніки і розробці шляхів їх оптимізації з метою інтенсифікації відтворювальних процесів на

мікро- і макрорівнях, стимулювання підвищення оборотності фондів, прискорення темпів

відновлення виробництва.

ЛІТЕРАТУРА

1. Амортизация и оптимальные сроки службы техники : монография / Козьменко С. Н., Василье-

ва Т. А., Ярошенко С. П. и др. – Сумы : Деловые перспективы, 2005. – 223 с.

2. Бажал Ю. М. Економічна теорія технологічних змін : навчальній посібник / Ю. М. Бажал . – К. : Запо-

віт, 1996. – 240 с.

3. Економічна оцінка державних пріоритетів технологічного розвитку / За ред. Ю

. М. Бажала. – К. :

Ін-т економічного прогнозування, 2002. – 250 c.

4. Domar E. D. Essays in the Theory of Economic Growth / E. D. Domar. – New York, 1957. – 456 р.

5. Кваша Я. Б. Учет основных фондов промышленности. В кн. : Очерки промышленной статистики /

Я. Б. Кваша. – М. : Госстройиздат, 1937. – 156 с.

6. Экономические аспекты научно-технического прогнозирования / Под ред. М. А. Виленского. – М. :

Экономика, 1975. – 223 с.

7. Вегер Л. Л. Обновление машинных парков :

проблема эффективности / Л. Л. Вегер. – М. : Наука,

1990. – 120 с.

8. Калецкий М. Очерк теории роста социалистической экономики / М. Калецкий. – М. : Прогресс,

1970. – 143 с.

9. Гапоненко А. Л. Моральный износ и обновление орудий труда / А. Л. Гапоненко. – М. Мысль, 1980. –

155 с.

10. Палтерович Д. М. О сроках службы и темпах обновления парка промышленного

оборудования /

Д. М. Палтерович // Вопросы экономики. – 1970. – № 2. – С. 23–35.

11. Цыгичко А. Н. Повышение эффективности интенсификации производства : макроэкономические

проблемы замены основных производственных фондов / А. Н. Цыгичко. – М. : Экономика, 1982. – 159 с.

12. Гринчель Б. М. Измерение эффективности научно–технического прогресса / Б. М. Гринчель. – М. :

Экономика, 1974. – 183 с.

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

249

МЕТОДИКА ОТБОРА ФАКТОРОВ МАЛОГО БИЗНЕСА,

ВЛИЯЮЩИХ НА КАПИТАЛИЗАЦИЮ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

(НА ПРИМЕРЕ ДОНЕЦКОЙ ОБЛАСТИ)

Брюховецкая Н. Е., Гудкова Е. Ю.

Рассмотрены показатели состояния малого бизнеса экономически развитых стран.

В сравнении показан вклад сектора малого предпринимательства в ВВП стран ЕС, США

и Украины. Обоснована необходимость исследования оценки влияния сектора малого бизне-

са на капитализацию региональной экономики. Рассмотрены статистические методы отбора

факторов для построения модели оценки влияния малого бизнеса на региональную экономи-

ку. С применением пошаговых процедур отбора переменных выявлены факторы, регулируя

которые можно добиваться активизации процессов капитализации экономики региона. По-

строена модель прогноза показателя ВДС Донецкой области, доказана ее точность и

адек-

ватность.

Розглянуто показники стану малого бізнесу економічно розвинених країн. У порів-

нянні показано внесок сектора малого підприємництва у ВВП країн ЄС, США і України. Об-

ґрунтовано необхідність дослідження оцінки впливу сектора малого бізнесу на капіталізацію

регіональної економіки. Розглянуто статистичні методи відбору факторів для побудови мо-

делі оцінки впливу малого

бізнесу на регіональну економіку. Із застосуванням покрокових

процедур відбору змінних виявлено чинники, регулюючи які можна домагатися активізації

процесів капіталізації економіки регіону. Побудована модель прогнозу показника ВДС До-

нецької області, доведено її точність і адекватність.

The indicators of a condition of small-scale business of economically developed countries

are considered. The contribution of sector of small business to gross national product of the EU

countries, the USA and Ukraine is shown in comparison. The necessity of an estimation influence

research of sector of small-scale business on capitalization of regional economy is proved. Statisti-

cal methods of selection of factors for construction of model of an estimation influence of small-

scale business in regional economy are considered. By means of step-by-step procedures of vari-

ables factors selection is revealed, regulating which, it is possible to achieve activization of proc-

esses of capitalization of region economy. The forecasting model of gross indicator of Donetsk re-

gion is constructed, its accuracy and adequacy is proved.

Брюховецкая Н. Е. д-р экон. наук, проф., гл. науч. сотрудник ИЭП НАН Украины

buleev@gala.net

Гудкова Е. Ю. ассистент кафедры ИСПР ДГМА

eupostavnaya@mail.ru

ИЭП НАН Украины – Институт экономики промышленности Национальной академии наук

Украины, г. Донецк

ДГМА – Донбасская государственная машиностроительная академия, г. Краматорск

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

250

УДК 330.43+334.12

Брюховецкая Н. Е., Гудкова Е. Ю.

МЕТОДИКА ОТБОРА ФАКТОРОВ МАЛОГО БИЗНЕСА,

ВЛИЯЮЩИХ НА КАПИТАЛИЗАЦИЮ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

(НА ПРИМЕРЕ ДОНЕЦКОЙ ОБЛАСТИ)

Мировая практика реализации механизмов управления национальной экономикой

промышленно развитых стран показала, что малое предпринимательство является одним из

ее ведущих секторов. Малое предпринимательство во многом определяет темпы экономиче-

ского роста, состояние занятости населения, структуру и качество валового национального

продукта любого государства. В Европе вклад малого и среднего бизнеса в ВВП составляет

60–70 %, в США малый бизнес формирует 50–52 % ВВП, в Японии – 52–55 %. Данная стати-

стическая информация указывает на наличие значительного потенциала у предприятий ма-

лого и среднего бизнеса. В наиболее развитых странах

Запада количество малых фирм на-

считывает 70–90 % от общего числа предприятий. Для сравнения можно привести показате-

ли уровня занятости США, Японии и стран ЕС. Так, в США в малом предпринимательстве

занято 53 % всего населения, в Японии – 71,7 %, в странах ЕС на аналогичных предприятиях

трудится примерно половина работающего населения [1, 2]. Малый бизнес в США и странах

Евросоюза создает до 50 % инновационной продукции, при этом указанные предприятия по-

требляют не большее 5–10 % средств, расходуемых на научно-исследовательские и опытно-

конструкторские работы. Доля малого бизнеса в украинском ВВП составляет по разным под-

счетам 11–16%. Связано это с недостаточным развитием у нас сферы услуг, где малый

и средний бизнес чувствует себя наиболее комфортно. Например, в Германии доля услуг

в структуре ВВП составляет 62 %, во Франции – 67 % , в Нидерландах – 65 %. Для сравнения –

в Украине только порядка 32 % ВВП [3].

С 2001 по 2008 г. в Украине наблюдается незначительное, но стабильное увеличение

количества малых предприятий. В этом секторе экономики занято почти 25 % (2008 г.) об-

щего количества работников по сравнению с 17,1 % (2001 г.).

Приоритет предприятий

малого бизнеса в национальной экономике обусловлен реа-

лизацией посредством его функционирования таких задач:

1. Создание новых рабочих мест.

2. Увеличение доходов граждан и сглаживание диспропорций в обществе.

3. Удовлетворение неоднородного спроса.

4. Развитие сферы услуг.

5. Осуществление внедрения инноваций в производство.

6. Возможность «мягких» последствий структурных изменений экономики.

Весомый вклад

в изучение правовых вопросов организации и развития малого бизне-

са, финансовые механизмы управления малыми предприятиями, социальные аспекты функ-

ционирования малого предпринимательства в Украине внесли своими работами такие укра-

инские ученые-экономисты, как: Кужель А. В., Юрина Н. А., Варналий З. С., Дрыга С. Г.,

В. К. Мамутов, В. И. Ляшенко [4–8]. Наряду с анализом состояния сферы малого бизнеса

с различных сторон, на основе методов статистического моделирования предпринимались

попытки прогнозирования показателей развития предприятий малого бизнеса [5]. В то же

время в существующих публикациях не отражена оценка влияния малого бизнеса на нацио-

нальную экономику, что позволило бы определить приоритеты развития субъектов малого

предпринимательства.

Целью статьи является обоснование отбора факторов функционирования малого биз-

неса, оказывающих влияние на капитализацию региональной экономики (на примере Донец-

кой области).

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

251

Построение эффективной и стабильной модели управления региональной экономи-

кой требует детального рассмотрения функционирования малого и среднего бизнеса. Это

особенно актуально для Донецкого региона, где преобладает тяжелая индустрия.

В Донецкой области функционирует около 30 тыс. малых предприятий, в сфере мало-

го бизнеса занято свыше 16 % трудового населения. 10 % объемов реализации продукции

всей Донецкой области приходится на малый бизнес, который формирует 13–15 % доходной

части бюджета [9].

Количество занятых на малых предприятиях Донецкой области за период действия

Региональной стратегии развития малого и среднего бизнеса (с 2006 года) увеличилось на

23 % и достигло 169,3 тыс. лиц. Кроме того, количество физических лиц-предпринимателей

за этот период увеличилось на 20,6 % и достигло 177 тыс. лиц. Всего в сфере малого бизнеса

задействовано почти 420 тыс. человек или 16,1% экономически активного населения облас-

ти. Можно утверждать, что доход каждой четвертой семьи региона в настоящее время зави-

сит от результатов предпринимательской деятельности. Среднемесячная заработная плата

работников малых предприятий только за 2008 год возросла на 32,2 % и составила 1090,6 грн.

Статистические данные свидетельствуют о том, что Донецкая область по этому показателю

занимает второе место после г. Киева (1569,7 грн). Для нужд предпринимательской деятель-

ности передано в аренду более 3 тысяч и продано около 300 свободных помещений комму-

нальной собственности территориальных общин общей площадью более 300 тыс. кв. м [9].

Для анализа состояния сектора малого бизнеса и с целью построения модели оценки

его влияния на экономику региона за период с 2000 по 2008 г. согласно официальной стати-

стической информации была сформирована система показателей функционирования пред-

приятий малого бизнеса. В качестве результирующего показателя взята валовая добавленная

стоимость. Для удобства проведения анализа введены условные обозначения показателей

развития малого бизнеса:

– количество малых предприятий на 10 тыс. населения;

– среднегодовое количество наемных работников на малых предприятиях, тыс. лиц;

– объем реализованной продукции (работ, услуг) малых предприятий, млн грн;

– доля продукции малых предприятий в общем объеме реализованной продукции

(работ, услуг), %;

– валовые капитальные инвестиции, млн грн;

– валовая добавленная стоимость, млн грн;

t – период времени.

При всем существующем разнообразии методов Data Mining, практически все они

сталкиваются с общей трудностью – вопросом отбора значимых для модели входных при-

знаков (в зарубежной литературе такая проблема известна как feature selection).

При отборе факторов, влияющих на зависимые переменные модели, используются

статистические методы отбора. Существенного сокращения числа

можно достичь с помо-

щью применения пошаговых процедур отбора переменных. Их можно сочетать и с другими

подходами к решению проблемы. Среди пошаговых процедур отбора факторов часто ис-

пользуются процедуры пошагового включения и исключения факторов. В случае с регресси-

онной моделью достаточно хорошо себя зарекомендовали такие методы, как:

– процедура Forward Selection (прямой отбор);

– процедура Backward Elimination (обратное исключение);

– процедура Stepwise;

– процедура Best Subsets (лучшие подмножества).

Метод исключения предполагает построение уравнения, включающего некоторую на-

чальную совокупность переменных с последующим последовательным сокращением их чис-

ла до тех пор, пока не будет выполнено заданное изначально при составлении уравнения ус-

ловие. Применение метода включения подразумевает последовательное включение в модель

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

252

новых переменных, пока модель не станет соответствовать установленному критерию каче-

ства модели (например, скорректированному коэффициенту детерминации). Последователь-

ность включения переменных в модель определяется с помощью частных коэффициентов

корреляции: те переменные, для которых значение такого коэффициента, показывающего их

связь с исследуемым показателем, больше, чем для прочих, включаются в регрессионное

уравнение в первую очередь [10, 11].

Сокращение числа независимых переменных необходимо для уменьшения размерно-

сти модели не только с целью ее упрощения путем удаления из нее всех незначащих призна-

ков, не несущих в себе какой-то полезной для анализа информации, но для устранения избы-

точных признаков. Дублирование информации в составе избыточного признака ухудшает

качество модели. Смысловая нагрузка вышесказанного заключена в наличии линейной неза-

висимости между входящими в модель факторами. Наличие линейной независимости явля-

ется одним из критериев одновременного включения или исключения нескольких признаков-

факторов в модель независимых переменных. В случае если данная предпосылка не выпол-

няется, то возникает явление мультиколлинеарности. Подобный эффект характеризует влия-

ние одной и той же по сути причины на результирующий показатель, что в свою очередь,

в содержательном аспекте приводит к искажению смысла коэффициентов регрессии и за-

трудненности выявления наиболее влиятельных факторов [10, 11].

Наиболее распространенным методом выявления мультиколлинеарности является ме-

тод корреляции. Результаты выявленной степени связи факторов x

, …, x

, с результирую-

щим показателем Y

, и степени связи факторов x

, …, x

между собой представлены в табл. 1

в виде парных коэффициентов корреляции.

Факторы x

– объем реализованной продукции малых предприятий и x

– доля про-

дукции малых предприятий в общем объеме реализованной продукции являются линейной

зависимыми, так как расчет значения показателя x

осуществляется на основании значения

показателя x

, а также объемов реализованной продукции крупными и средними предпри-

ятиями. Данное положение подтверждается статистически – коэффициент корреляции между

показателями x

и x

составляет 0,92. Следовательно, необходимо исключить один из фак-

торов. Исходя из того, что исследуется влияние только малого бизнеса на экономику области

и на основании использования пошаговых процедур отбора наиболее информативных пере-

менных исключается фактор x

Для оставшихся переменных рассчитываются парные коэффициенты корреляции для

выявления эффекта мультиколлинеарности.

Таблица 1

Парные коэффициенты корреляции

Переменные x

1,00 0,64 0,63 0,78 0,74

0,64 1,00 0,68 0,73 0,62

0,63 0,68 1,00 0,83 0,91

0,78 0,73 0,83 1,00 0,86

Y 0,74 0,62 0,91 0,86 1,00

Расчет парных коэффициентов корреляции показал, что мультиколлинеарными явля-

ются факторы x

(объем реализованной продукции (работ, услуг) малых предприятий) и x

(валовые капитальные инвестиции. Оба показателя, согласно шкале Чеддока, имеют боль-

шой коэффициент корреляции с зависимой переменной, характеризуя высокую степень связи

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

253

между ними. Таким образом, модель капитализации экономики Донецкого региона может

содержать набор факторов x

, x

или x

, x

. Таким образом, количество включаемых

в модель факторов не превышает одной трети от длины анализируемого ряда динамики.

С применением процедур Stepwise и Best Subsets (лучшие подмножества), были по-

строены более 50 эконометрических моделей оценки ВДС Донецкой области, содержащих

различные комбинации факторов в отобранных наборах. Наиболее точно описывающие ка-

питализацию экономики Донецкого региона модели представлены в табл. 2.

Таблица 2

Модели оценки ВДС Донецкой области

Критерии точности подбора модели

Математическая запись

модели

R R

Примечание

Номер

модели

Модели множественной линейной регрессии

)

= –17685,7 + 1568⋅х

−

– 262,8⋅х

+ 1,1⋅х

0,934 0,874 9341,5

Коэффициенты

при х

, x

статистически

не значимы

)

= –6974,36 + 915,45⋅х

−

– 117,3⋅х

+ 22,12⋅х

0,872 0,721 12838

Коэффициенты

при х

, x

статистически

не значимы

Модели множественной нелинейной регрессии

)

= –671138,19 + 66,77⋅х

−

– 0,000007⋅(х

)

− 0,098⋅(х

)

+ 6878,99⋅х

− 407,73⋅х

0,997 0,994 2608,2

Коэффициенты

при х

, x

статистически

не значимы

)

= 48479,26 + 82,54⋅х

−

– 0,02⋅(х

)

− 1,85⋅(х

)

0,985 0,970 4501,5

Коэффициент

при х

статистически

не значим

)

= –1500578,56 + 1,3⋅х

+ 54662,51⋅х

− 466,916 ×

× (х

)

− 2,449⋅(х

)

0,996 0,992 2589,2

Все коэффици-

енты регрессии

статистически

значимы

Для анализа капитализации региональной экономики из рассматриваемых моделей

подходят абсолютно все, поскольку коэффициенты множественной корреляции и детерми-

нации достаточно высоки и модели являются адекватными по критерию Фишера. На основе

этих моделей можно делать выводы о текущем уровне участия малого бизнеса в развитии

региональной экономики, о взаимосвязи и взаимном влиянии показателей функционирова-

ния предприятий малого бизнеса. Однако для определения ближайших перспектив капитали-

зации экономики Донецкой области и формирования стратегических программ развития ре-

гиона под влиянием сектора малого бизнеса подходит только последняя модель. Прогнози-

рование тенденции развития валовой добавленной стоимости Донецкой области на основе

модели (5) становится возможным за счет того, что все коэффициенты регрессии являются

статистически значимыми. Критическое значение критерия Стьюдента t

= 2,78 (при

= 0,05,

что соответствует р = 0,95) и должно быть меньше, чем расчетные значения [10].

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

254

Среднеквадратическая ошибка составляет 2589,2 млн грн при средней относительной

ошибке аппроксимации – 3,5 %, что не превышает предел 7–8 % и модель можно считать

точной.

Расчетное значение критерия Фишера F

= 127,72, больше критического значения

а F

(4,4) = 6,39 (при

= 0,05, что соответствует р = 0,95) [10]. Следовательно, модель адек-

ватно описывает развитие экономической системы региона.

ВЫВОДЫ

Проведенный корреляционный анализ и статистические методы отбора факторов по-

зволили определить набор наиболее весомых показателей функционирования малого бизне-

са, оказывающие существенное влияние (исходя из значения коэффициента детерминации,

равного 0,992 и коэффициента корреляции – 0,996) на капитализацию экономики региона без

учета уровня инфляции.

В результате проведенного исследования построены экономико-математические мо-

дели анализа и оценки капитализации региональной экономики на примере Донецкой об-

ласти.

Использование многофакторных регрессионных моделей позволило определить, что на

развитие региональной экономики и ее капитализацию влияют такие факторы функциониро-

вания малого бизнеса, как: количество малых предприятий на 10 тыс. населения, среднегодо-

вое количество наемных работников на малых предприятиях, объем реализованной продук-

ции малых предприятий.

Таким образом, малый бизнес в части обеспечения занятости, производства продук-

ции, достижения приемлемого уровня жизни населения является приоритетным сектором

активизации процессов усиления получения валовой добавленной стоимости в регионе, что

требует пристального внимания со стороны местных органов управления, консолидации

усилий власти, бизнеса и общественных институтов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Экономика США: Малые предприятия и корпорации [Электронный ресурс]. – Режим доступа :

http://www.ereport.ru/articles/weconomy/usa3.htm

(июнь 2010).

2. Зангеева С. Б. Польза и преимущества зарубежного опыта поддержки и развития малого и сред-

него бизнеса применительно к России / С. Б. Зангеева // Финансы и кредит. – 2004. – № 14. – С. 63–71.

3. Бернадская И. (12.10.2009) Инновационная деятельность и возможности развития малого и сред-

него бизнеса [Электронный ресурс] / И. Бернадская // Инновационный портал

Донецкой области. – Режим дос-

тупа : http://innov.dn.ua/statyi

(16.12.2010).

4. Кужель О. В. Роль малого бізнесу в регіональному соціально-економічному розвитку / О. В. Кужель //

Вісник економічної науки України. – 2004. – № 2. – С. 69–78.

5. Юрина Н. А. Моделирование и прогнозирование развития малого бизнеса Донецкой области /

Н. А. Юрина // Економічний вісник Донбасу. – 2010. – № 1(19). – С. 12–17.

6. Варналій З. С. Мале підприємництво: основи теорії і

практики [Текст]: [монографія] / З. С. Варна-

лій. – 4-те вид., стер. – К. : Знання, 2008. – 302 с.

7. Мамутов В. К. Хозяйственное право: учебник / В. К. Мамутов, Г. Л. Знаменский, К. С. Хахулин и др.;

под ред. Мамутова В. К. – К. : Юринком Интер, 2002. – 897 с.

8. Ляшенко В. І. Регуляторна політика в Україні : методологія формування та

режим реалізації

в сфері малого підприємництва : дис. на здобуття наук. ступеня д-ра наук : спец. 08.00.03 «Економіка і управ-

ління національним господарством» / Ляшенко Вячеслав Іванович; ІЕП НАН України. – Донецьк, 2007. – 434 с.

9. Статистичний щорічник Донецької області за 2008 рік / Головне управління статистики у Донець-

кій області, 2009.

−

496 с.

10. Кремер Н. Ш. Эконометрика: учебник для вузов / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко; под ред. проф

Н. Ш. Кремера. – М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 311 с.

11. Сенин А. Методы отбора переменных в регрессионные модели [Электронный ресурс] / А. Сенин. –

Режим доступа : http://www.basegroup.ru/library/analysis/regression/feature_selection

(16.12. 2010).

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

230

ПРОБЛЕМИ МОДЕЛЮВАННЯ СТАЛОГО РОЗВИТКУ СУБ’ЄКТІВ

ЕКОНОМІЧНИХ ВІДНОСИН

Бирський В. В., Порохня В. М.

Рассматривается проблема трансформации традиционного балансового подхода

к функционированию хозяйствующих субъектов с позиции обеспечения их конкурентоспо-

собности. Выявлено, что наличие интеллектуального капитала, источниками формирования

которого является человеческий, организационный и потребительский капитал, определяет

потенциал преобразований и потенциал развития экономической системы. Также внимание

уделено определению механизма влияния интеллектуального капитала на напряженность

и потенциал экономического пространства. Обоснована необходимость возникновения кла-

стеров субъектов экономических отношений, вследствие существования локализованных

пространств напряженности конкурентной среды.

Розглядається проблема трансформації традиційного балансового підходу до функці-

онування суб’єктів господарювання з позиції забезпечення їх конкурентноздатності.

З’ясовано, що наявність інтелектуального капіталу, джерелами формування якого є людсь-

кий, організаційний та споживчий капітал, визначає потенціал перетворень та потенціал роз-

витку економічної системи. Також увагу приділено визначенню механізму впливу інтелекту-

ального капіталу на напруженість та потенціал економічного простору. Обґрунтовано необ-

хідність виникнення кластерів з суб’єктів економічних відносин, внаслідок існування локалі-

зованих просторів напруженості конкурентного середовища.

The article deals with the transformation of the balance approach to the functioning

of economic entities from the standpoint of ensuring their competitiveness. It was found that

the availability of intellectual capital, sources of which are human, organizational and con-

sumer capital, determines the potential and the potential transformation of the economic

system. Also attention is paid to the mechanism of influence of intellectual capital to the

tensions and potential economic space. The necessity of clusters with economic relations

due to existence of localized spaces tension of competitive environment.

Бирський В. В. канд. экон. наук, доц. ЗГИА

abvv1978@rambler.ru

Порохня В. М. д-р экон. наук, проф., проректор-директор ИПО КПУ

v_prhn@zhu.edu.ua

ЗГИА – Запорожская государственная инженерная академия, г. Запорожье

ИПО КПУ – Институт последипломного образования Классического приватного университета,

г. Запорожье