УДК 33

СИСТЕМА РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО ФОРМИРОВАНИЮ РЕЙТИНГА ПРОМЫШЛЕННОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНОВ ЦФО РОССИИ

Лесюнина Анастасия Валерьевна
Обнинский институт атомной энергетики Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»

Аннотация
В данной статье на основе авторского подхода, позволяющего измерить веса факторов промышленного потенциала с помощью стандартных коэффициентов регрессии, составлен совокупный рейтинг промышленного потенциала регионов ЦФО России с использованием актуальных статистических данных. Это позволило автору получить результаты, обладающие научной новизной и практической значимостью. Исследование проведено под научным руководством профессора отделения социально-экономических наук Бурцевой Т.А., д.э.н., доцент.

Ключевые слова: , ,


Библиографическая ссылка на статью:
Лесюнина А.В. Система рекомендаций по формированию рейтинга промышленного потенциала регионов ЦФО России // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2018. № 8 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2018/08/16195 (дата обращения: 08.10.2018).

1.Введение

В современном мире, рейтинги стали одним из основных информационных средств, механизмом установления и поддержания деловых отношений в рамках финансово – экономической деятельности государства. Актуальность данной работы заключается в том, что на данный момент существует множество видов рейтингов, однако, далеко не все методики доступны для изучения. Также каждая методика по-своему хороша и имеет свои недостатки. Именно данным фактом обусловлена цель написания статьи, а именно – апробация методики построения рейтинга, основанной на количественных оценках весов факторов посредством применения модели множественной регрессии.
Составление рейтинга, зачастую, является услугой, взамен за которую заказчик платит денежные средства. В таких случаях, большая вероятность того, что процесс рейтингирования будет осуществлён заинтересованными лицами. Разработка методики построения рейтинга на основание стандартных коэффициентов эконометрической модели – позволит исключить фактор «заинтересованности», и, как следствие, увеличит точность рейтинга и адекватность итоговых значений.
Научная новизна результатов исследования состоит в том, что в процессе исследования было выявлен тот факт, что разработанных методик, которые опираются на чёткость расчётов при построении рейтингов не имеется. Также отсутствуют какие-либо рейтинги по промышленному потенциалу регионов России. На основании данных результатов анализа, было принято решение о разработке модели построения рейтингов и конечного формирования совокупного рейтинга промышленного потенциала регионов России.
Практическая значимость результатов работы состоит в их полезности для регионов Центрального Федерального округа при анализе промышленного потенциала, с целью разработки их промышленной политики.

2.Разработка эконометрической модели для построения рейтинга промышленного потенциала регионов ЦФО России

Промышленный потенциал региона определяет вероятность организаций региона создавать, контролировать и реализовывать конкурентоспособную продукцию, продвигать новые товары на внутренние и внешние рынки, а также обеспечивать получение оптимального уровня прибыли. 
История рейтингования в России началась с конца прошлого века. Сегодня до 80% мировых трансграничных потоков капиталов контролируются рейтингами, которые все активнее используются для регулирования движения финансов. Рейтинги активно используются в целях PR, для принятия управленческих решений, в инвестиционной деятельности.
Однако, методик для их расчёта на данный момент не так много. Столкнувшись с необходимостью выбора способа расчёта рейтинга регионов России, мною был выведен факт того, что их ограниченное количество и у каждого имеются недостатки.
Множественная регрессия – это уравнение статистической связи с несколькими независимыми переменными. Главной целью множественной регрессии является выстроить модель с большим числом факторов, тем самым изучив степень влияния каждого показателя, а также их совместной воздействие на моделируемый показатель. 
Уравнение множественной регрессии в стандартизированном виде является наиболее верным шагом при решении задачи, основным инструментом которого является сравнение весов факторов при оценке степени их влияния на моделируемый показатель:
, (1)
где βi– стандартизированные коэффициенты регрессии.
ty,tx1, …, txm– стандартизированные переменные. (2)
Стандартизованные коэффициенты регрессии отражают, насколько стандартные отклонения в среднем изменятся в итоге, в случае если соответствующая переменная поменяется на значение одного ее стандартного отклонения, при сохранении постоянных значений среднего уровня значений всех остальных факторов. Впервые данный подход предложен в работе [1].
В силу того, что в стандартизованной регрессии все переменные заданы как центрированные и нормированные случайные величины, коэффициенты сравнимы между собой. Проведя сопоставления друг с другом, возможно ранжировать соответствующие им факторы по силе воздействия на итоговый результат. В этом состоит ведущее превосходство стандартизованных коэффициентов регрессии от коэффициентов регрессии в естественной форме, которые несравнимы между собой.
Отличие предложенного метода построения рейтинга, на основании модели множественной регрессии, состоит в определении наиболее значимых факторов, влияющих на промышленный потенциал регионов ЦФО России.
Для формирования совокупного рейтинга промышленного потенциала регионов Центрального федерального округа России был использован совокупный интегральный измеритель, представленный ниже:
,
где Iсов – совокупный интегральный измеритель 
I– интегральный измеритель по материально-техническому потенциалу, инновационному потенциалу, финансовому потенциалу и инвестиционному потенциалу.
Был проведён расчёт интегрального измерителя на основание приведённой формулы. Основной целью данной работы является построение совокупного рейтинга промышленного потенциала регионов ЦФО России за период 2014-2017 гг.
Итоговый расчёт рейтинга, на основание проведения расчётов интегрального измерителя представлен в таблице 1.

Таблица 1. Рейтинг промышленного потенциала регионов ЦФО России за период 2014-2017 гг.

Регион
2014
2015
2016
2017
Белгородская область
4
6
5
6
Брянская область
16
13
15
17
Владимирская область
12
9
17
16
Воронежская область
2
1
2
3
Ивановская область
14
17
18
18
Калужская область
8
11
6
5
Костромская область
18
18
14
14
Курская область
13
12
11
12
Липецкая область
6
7
3
2
Московская область
3
2
4
8
Орловская область
17
16
16
15
Рязанская область
9
15
13
4
Смоленская область
15
14
12
13
Тамбовская область
10
4
7
7
Тверская область
5
10
9
11
Тульская область
7
8
10
10
Ярославская область
11
3
8
9
г. Москва
1
5
1
1

Источник: собственная разработка

Построение рейтинга, на основании интегрального измерителя показывает, что ведущие позиции занимает г. Москва. Если изучить динамику рейтинга Калужской области, то наблюдается положительная тенденция, хотя в 2015 году заметен был значительный спад в развитии промышленного потенциала региона. Однако, благодаря реализации инвестиционных проектов на территории Калужской области, в 2016 и 2017 годах отмечается подъём рейтинга.
Как известно, инвестиционная привлекательность региона находится в прямой пропорциональности с промышленным потенциалом, так как без инвестиционных вложений развитие промышленности будет мало осуществимо. Соответственно, чем выше уровень инвестиционной привлекательности региона, тем больше вероятность, что данная область будет находиться максимально высоко в рейтингах промышленного потенциала.
Для проведения параллели с промышленным потенциалом, было проведено исследование рейтинга инвестиционной привлекательности Агентства стратегических инициатив. В данном рейтинги учитывались сразу несколько направлений: регуляторная среда (качество предоставление государственный услуг для бизнеса), институты для бизнеса (наличие и качество инструментов защиты и улучшения инвестиционной среды), инфраструктура и ресурсы (наличие и качество инфраструктуры для ведения бизнеса, наличие и квалификация необходимых трудовых ресурсов), малое предпринимательство (уровень развития малого предпринимательства и эффективность его поддержки). Данный рейтинг ведущих регионов ЦФО по Российской Федерации представлен в таблице 2.

Таблица 2. Рейтинг инвестиционной привлекательности ведущих регионов ЦФО по России за период 2014-2017 гг. по методике АСИ

Регион ЦФО
2014
2015
2016
2017
Белгородская область
3
2
23
11
Владимирская область
18
8
15
7
Калужская область
2
3
5
13
Липецкая область
34
16
14
12
г. Москва
13
10
3
2
Орловская область
27
13
16
17
Тамбовская область
4
19
11
16
Тульская область
10
4
4
5

Источник: [2]

Подводя итоги проведённому анализу, можно сделать вывод, что различные рейтинги строятся по разным методикам, однако, пересечение итогов так или иначе существует. Примером является исследование рейтинга промышленного потенциала и рейтинга инвестиционной привлекательности. Тенденция сохраняется, но учитывая то, что рейтинг АСИ строится на более расширенных данных и учитывает четыре направления, то разница будет в любом случае.

3. Рекомендации по использованию методики построения рейтинга промышленного потенциала регионов ЦФО России

Процедура формирования и проведения рейтингирования предприятия или региона предполагает необходимость соблюдения последовательности действий. Она исходит из поэтапной организации системы мониторинга контролируемых показателей, начиная со сбора первичной информации и завершая построением выводов. Соблюдение череды последовательных действие необходимо, в связи с тем, что хаотичное построение рейтинга может привести к некорректным результатам и, как следствие, подведению ошибочных итогов. Поскольку процесс рейтингирования всегда имеет практическое применение, в зависимости от масштабов объекта исследования, то получение ложных итогов – недопустимая погрешность. 
Необходимость соблюдения порядка действий – обуславливает возможность получения точного результата и сводит вероятность неточного исхода к минимуму.
Методическое обеспечения проведения рейтинга, а именно этапы его построения приведены на рисунке 1.


Источник: собственная разработка
Рисунок 1. Содержание и последовательность основных этапов формирования рейтинга предприятия или региона

Для более наглядного представления о содержании элементов процесса рейтингирования, а также видов работ в разрезе составляющих процесса подготовки и проведения процедуры построения рейтинга, была составлена таблица 3. Данная таблица позволяет охватить все стороны организации процесса рейтингирования и обеспечить рациональность его проведения в условиях конкретного объекта исследования.

Таблица 3. Составляющие организации процесса рейтингирования

Составляющие организации процесса рейтингирования
Организационно-методические
Расчётно-практическая
1 Организация информационно-аналитической базы процесса построения рейтинга Сбор исходных статистических данных и проверка их достоверности
2 Разработка макетов информационно-справочных таблиц Заполнение информационно-справочных таблиц статистическими данными
3 Создание совокупности статистических характеристик и системы показателей процесса построения рейтинга Расчёт статистических характеристик, качественных и количественных показателей процесса рейтингирования
4 Разработка макетов итоговых аналитических таблиц Заполнение форм итоговых аналитических таблиц
5 Выбор программного обеспечения процесса построения рейтинга, подготовка необходимой документации Формирование системы индикаторов, описание итоговых результатов, их обоснование, формулирование выводов и рекомендаций
6 Описательная часть (обоснование рациональности предполагаемого подхода) Доведение результатов до заинтересованных сторон

Источник: собственная разработка

Разработав единую систему теоретико-методологических, а также практических действий, которые необходимо соблюдать в процессе формирования рейтинга, в результате получена система действий, которые необходимо применять для формирования рейтинга с реалистичными и точными результатами, а также достижение поставленной цели.
Полученные результаты могут быть применены при формировании рейтингов предприятий, стран, регионов и иных территориальных единиц, что является доказательством универсальности данного методического обеспечения.

4.Выводы

Необходимость разработки новой модели построения рейтинга промышленного потенциала обусловлена тем, что существует малое количество методик, способствующих грамотной организации рейтингов. Также в процессе исследования было выявлено, что практически не исследован промышленный потенциал регионов, а объектом исследования являются лишь его составляющие. 
Основной идеей новой методики построения рейтингов является расчёт интегрального показателя, с помощью которого сформирован рейтинг регионов по отдельным видам потенциалов промышленного потенциала. Для получения представления об итогах исследования, при помощи совокупного интегрального измерителя, построен совокупный рейтинг, характеризующий промышленный потенциал регионов ЦФО России в целом.
Разработка единой системы теоретико-методологических, а также практических навыков при процессе рейтингирования является неотъемлемой частью построения совокупного рейтинга, поскольку соблюдение порядка действий служит одной из основных звеньев цепи при организации процесса рейтингования.

Поделиться в соц. сетях

0

Библиографический список
  1. Бурцева Т.А. Финансовые факторы инвестиционной активности регионов// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — №4 (48). Номер статьи: 4827. Дата публикации: 2016-12-06. Режим доступа: https://eee-region.ru/article/4827/
  2. https://asi.ru/investclimate/rating/;
  3. Айвазян, С.А. Эконометрика. Краткий курс: учеб. пособие / С.А. Айвазян, С.С. Иванова. – Москва: Маркет ДС, 2015. – 104 с.
  4. Бахрущев В.И. Рейтинги / М.: Издательство «Омега-Л», 2016, – 414 с.
  5. Жарыгласова Б.Т., Суглобов А.Е. Формирование и управление рейтингами: учебник / М.: КНОРУС, 2017, – 312 с.
  6. Клеглова, Н.Ю. Методики формирования рейтингов: учебное пособие / Н.Ю. Клеглова. – М.: КНОРУС, 2016. – 512 с.
  7. Минц Е.А. Способ определения рейтинга и система для определения рейтинга / М.: ИНФРА – М, 2016, – 366 с.
  8. Румянцева, Н.М. Рейтинг как механизм конструирования реальности/ Н.М. Румянцева. – М.: ИПБ-БинФА, 2015, – 310 с.
  9. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.consultant.ru/ – КонсультантПлюс. – (Дата обращения: 12.06.2018).
  10. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://raexpert.ru/ – Эксперт РА. – (Дата обращения: 12.06.2018)
  11. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://economy.gov.ru/minec/main – Министерство экономического развития РФ – (Дата обращения: 12.06.2018)


Количество просмотров публикации: Please wait

Все статьи автора «bruja2010»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться:
  • Регистрация