# Прогноз развития обрабатывающих отраслей в Ханты-Мансийском автономном округе - Югре

Вадим Фаруарович Исламутдинов

В статье сделан прогноз развития обрабатывающих отраслей Ханты-Мансийского автономного округа - Югры на основе трендов развития влияющих факторов, выявленных посредством кореляционно-регерссионного анализа и результатов анкетного пороса. Рассчитаны прогнозные значения добавленной стоимости обрабатывающих производств, учтена цикличность развития.

Прогноз развития обрабатывающих отраслей в Ханты-Мансийском автономном округе - Югре


Вадим Фаруарович Исламутдинов,


доктор экономических наук, доцент, проректор по экономическому развитию, профессор кафедры экономики, Югорский государственный университет, Ханты-Мансийск, Российская Федерация


isvad74@gmail.com


Аннотация

В статье сделан прогноз развития обрабатывающих отраслей Ханты-Мансийского автономного округа - Югры на основе трендов развития влияющих факторов, выявленных посредством кореляционно-регерссионного анализа и результатов анкетного пороса. Рассчитаны прогнозные значения добавленной стоимости обрабатывающих производств, учтена цикличность развития.

Ключевые слова

Прогноз, развитие, тренды, обрабатывающие производства, ХМАО-Югра


-- Введение

Развитие экономики Российской Федерации в целом, и Ханты-Мансийского автономного округа - Югры в частности, характеризуется в последнее время завершением процессов становления рыночного хозяйства и стабилизацией основных трендов. В этой связи становится возможным долгосрочное прогнозирование развития как в целом экономики региона, так и отдельных его отраслей. Отрасль обрабатывающих производств в Ханты-Мансийском автономном округе - Югре имеет производный характер, то есть ее развитие определяется скорее не внутренними, а внешними факторами, и в первую очередь развитием главной отрасли региона: добычи нефти и газа. Но в то же время в развитии отрасли наблюдаются внутренние тенденции и закономерности. Также весьма значительно влияние внешних факторов в связи с глобализацией.


-- Теоретико-методологические основы прогнозирования развития отраслей

Прогнозирование развития обрабатывающих производств довольно часто вызывает интерес у отечественных исследователей. Например, Лукшин Р.С. [1] спрогнозировал тенденции развития обрабатывающей промышленности Нижегородской области, а Сафиуллин М.Р. с соавторами [2] разработали прогноз развития промышленных видов экономической деятельности для соседних регионов Поволжья.

За рубежом в данном направлении исследований работают не отдельные энтузиасты, а целые исследовательские центры под патронажем правительственных органов. Например, Институт Мак Кинсли [3] или Министерство торговли и промышленности Омана [4].

Что касается методологии прогнозирования, то основным методом является кореляционно-регрессионный анализ и построение уравнений тренда [2]. Также можно привести пример нормативного метода для прогнозирования развития обрабатывающих отраслей [5], а также методов экономико-математического моделирования [6] и Форсайта [7].


-- Исходные данные

Подбор влияющих факторов, для которых можно построить динамические ряды, осуществлен на основе результатов корреляционного анализа [8] и анкетных опросов [9].

Статистический анализ выявил, что значительное влияние на эволюцию добавленной стоимости отрасли оказывают такие внутренние факторы, как:

- количество предприятий, коэффициент корреляции - 0,547;

- импорт, коэффициент корреляции 0,654;

- рентабельность продукции, коэффициент корреляции 0,688;

По результатам анкетного опроса наиболее важными положительными факторами оказались: "уровень конкуренции в отрасли", "государственная стратегия по развитию отрасли машиностроения и металлообработки", "уровень базового развития науки и техники в стране", "налоговые льготы для предприятий отрасли машиностроения и металлообработки", "политическое противостояние (санкции и антисанкции)". Также положительными факторами, но влияющими не так значительно, являются: "объем капитальных вложений и источники финансирования", "научно-технический прогресс", "уровень развития других отраслей экономики и их размещение по территории региона", "уровень развития науки и образования". Самыми важными факторами, которые влияют отрицательно на развитие отрасли, являются: "уровень квалификации и состав трудовых ресурсов", "географическое положение региона". Также отрицательными, но влияющими не так значительно, являются: "бюджетная политика государства" и "уровень и масштабы коррупции".

Из вышеперечисленных факторов доступны статистические данные только по трем факторам:

- "объем капитальных вложений и источники финансирования" - это показатель инвестиций, коэффициент корреляции составил 0,412;

- "уровень развития других отраслей экономики и их размещение по территории региона" - это доля отраслей в ВРП региона, коэффициент корреляции составил 0,930 для отрасли добычи нефти и газа;

- "уровень развития науки и образования", для измерения которого применяется несколько индикаторов в статистике: объем расходов на НИОКР, количество исследователей, доля инновационно-активных предприятий; но ни по одному из них достаточной корреляции не выявлено.

Из трех вышеперечисленных показателей в уравнение регрессии следует включить только первый показатель, т.к. второй показатель будет учтен в дальнейшем при построении имитационной модели, а третий показатель не оказывает достаточного влияния.

Анализ влияния внешних факторов показал, что сохраняется зависимость развития многих показателей отрасли "машиностроение и металлообработка" от курса национальной валюты, что связано с большой долей импортного оборудования, но в то же время зависимость от цен на нефть можно считать преодоленной. Но основным фактором, оказывающим влияние на динамику добавленной стоимости является "средняя цена фьючерса на рулонную сталь на Лондонской бирже", коэффициент корреляции 0,551.


-- Результаты

Таким образом, определен состав факторов, входящих в уравнение регрессии:

x1 - количество предприятий;

x2 - импорт;

x3 - рентабельность продукции;

x4 - инвестиции;

x5 - средняя цена фьючерса на рулонную сталь на Лондонской бирже.

Соответственно на основе этих пяти факторов построено уравнение регрессии для отрасли обрабатывающих производств:

y = 46917,4309 - 14,85776358 x1 +0,313728448 x2 + 3155,527798 x3 + 1,36169533 x4 + 3,907940815x5

Для каждого фактора было построено уравнение тренда, отражающее основное направление изменений:

x1t = 3486,090909 - 94,8986014 t

x2t = 582,7636364 + 47,80174825 t

x3t = 8,986363636 - 0,005594406 t

x4t = 395,269697 + 879,3520979 t

x5t = 616,9545455 - 5,454545455 t

На основе уравнений тренда были просчитаны прогнозные значения факторов на период до 2028 года в трех вариантах: наиболее вероятный (таблица 1), а также пессимистический (таблица 2) и оптимистический (таблица 3) с учетом отклонений на основе значений стандартной ошибки уравнений тренда влияющих факторов.

Таблица 1- Прогнозные значения факторов, влияющих на развитие обрабатывающих отраслей (наиболее вероятный прогноз).


Годы


Количество предприятий


Импорт


Рентабельность продукции


Инвестиции


Средняя цена фьючерса на рулонную сталь на Лондонской бирже


2017


2252,4


1204,2


8,9


11826,8


546,0


2018


2157,5


1252,0


8,9


12706,2


540,6


2019


2062,6


1299,8


8,9


13585,6


535,1


2020


1967,7


1347,6


8,9


14464,9


529,7


2021


1872,8


1395,4


8,9


15344,3


524,2


2022


1777,9


1443,2


8,9


16223,6


518,8


2023


1683,0


1491,0


8,9


17103,0


513,3


2024


1588,1


1538,8


8,9


17982,3


507,9


2025


1493,2


1586,6


8,9


18861,7


502,4


2026


1398,3


1634,4


8,9


19741,0


497,0


2027


1303,4


1682,2


8,9


20620,4


491,5


2028


1208,5


1730,0


8,9


21499,7


486,0


Таблица 2 - Прогнозные значения факторов, влияющих на развитие обрабатывающих отраслей (пессимистический прогноз).


Годы


Количество предприятий

Импорт

Рентабельность продукции

Инвестиции

Средняя цена фьючерса на рулонную сталь на Лондонской бирже

2017


2054,7


907,3


5,0


9327,1


378,6


2018


1944,6


932,2


4,7


10014,2


360,3


2019


1834,4


957,2


4,4


10701,2


342,0


2020


1724,3


982,1


4,1


11388,3


323,7


2021


1614,2


1007,1


3,8


12075,4


305,3


2022


1504,1


1032,1


3,5


12762,4


287,0


2023


1394,0


1057,0


3,2


13449,5


268,7


2024


1283,9


1082,0


2,9


14136,5


250,3


2025


1173,8


1107,0


2,6


14823,6


232,0


2026


1063,7


1131,9


2,3


15510,7


213,7


2027


953,6


1156,9


2,0


16197,7


195,3


2028


843,5


1181,8


1,7


16884,8


177,0


Таблица 3 - Прогнозные значения факторов, влияющих на развитие обрабатывающих отраслей (оптимистический прогноз).


Годы


Количество предприятий

Импорт

Рентабельность продукции

Инвестиции

Средняя цена фьючерса на рулонную сталь на Лондонской бирже


2017


2450,2


1501,1


12,8


14326,6


713,4


2018


2370,5


1571,8


13,1


15398,2


720,9


2019


2290,8


1642,4


13,4


16469,9


728,3


2020


2211,1


1713,0


13,7


17541,5


735,7


2021


2131,4


1783,7


13,9


18613,2


743,1


2022


2051,7


1854,3


14,2


19684,8


750,6


2023


1972,0


1925,0


14,5


20756,4


758,0


2024


1892,3


1995,6


14,8


21828,1


765,4


2025


1812,7


2066,2


15,1


22899,7


772,8


2026


1733,0


2136,9


15,4


23971,4


780,2


2027


1653,3


2207,5


15,7


25043,0


787,7


2028


1573,6


2278,2


16,0


26114,6


795,1


Далее на основе уравнения регрессии был рассчитан ретропрогноз для того, чтобы определить степень адекватности модели (таблица 4).

Таблица 4 - Ретроспективный прогноз динамики добавленной стоимости отрасли обрабатывающих производств

Годы


Добавленная стоимость млн. руб.


Ошибка


фактическая

прогнозная


абсолютное


в % к фактическим значениям


2005


16792,03


22814,07


6022,04


35,86


2006


17535,07


16281,04


-1254,03


-7,15


2007


29381,78


30251,09


869,31


2,96


2008


60051,93


51232,27


-8819,66


-14,69


2009


48912,95


44457,06


-4455,90


-9,11


2010


57184,24


66857,41


9673,16


16,92


2011


46368,22


46565,17


196,95


0,42


2012


40553,38


41541,96


988,58


2,44


2013


46395,08


45495,06


-900,02


-1,94


2014


42390,97


50523,66


8132,68


19,18


2015


52533


50412,23


-2120,77


-4,04


2016


62736,64


54404,29


-8332,34


-13,28


Как видно из таблицы, набольшая ошибка составила 35,86%, а в среднем ошибка равна 10,67%, что позволяет утверждать о том, что модель адекватно отражает реальную динамику добавленной стоимости отрасли.

Затем были рассчитаны прогнозные значения добавленной стоимости по отрасли обрабатывающих производств (таблица 5)

Таблица 5 - Прогноз динамики добавленной стоимости отрасли обрабатывающих производств


Годы


Наиболее вероятный прогноз

Прогноз пессимистический

Прогноз оптимистический


2017


60195,16


46784,69


73605,63


2018


62778,58


48336,53


77220,63


2019


65362


49888,37


80835,62


2020


67945,41


51440,21


84450,61


2021


70528,83


52992,06


88065,61


2022


73112,25


54543,9


91680,6


2023


75695,67


56095,74


95295,59


2024


78279,09


57647,59


98910,58


2025


80862,5


59199,43


102525,6


2026


83445,92


60751,27


106140,6


2027


86029,34


62303,12


109755,6


2028


88612,76


63854,96


113370,6


С учетом выявленной ранее цикличности в развитии, которая составляет 4 года, был определен год начала цикла - 2006. Соответственно, максимумы приходятся на 2010, 2018 и 2026 годы, а минимумы на 2006, 2014 и 2022 годы.

Исходя из этого, был построен прогнозный график динамики добавленной стоимости отрасли (таблица 6).

Таблица 6 - Прогноз динамики добавленной стоимости отрасли обрабатывающих производств с учетом цикличности


Годы


Прогноз с учетом цикличности

Примечание


2017


69978,635


2018


77220,63


максимум


2019


72583,02


2020


67945,41


перегиб


2021


61244,655


2022


54543,9


минимум


2023


66411,495


2024


78279,09


перегиб


2025


92209,845


2026


106140,6


максимум


2027


97376,68


2028


88612,76


перегиб


Графически эти результаты выглядят следующим образом (рисунок 1)


Рисунок 1 - Результаты прогнозирования эволюции отрасли обрабатывающих производств в ХМАО-Югре


-- Заключение

Таким образом, прогноз показал, что среднегодовые темпы роста добавленной стоимости отрасли обрабатывающих производств составят 4,29 %, то есть на уровне официального прогноза темпов инфляции. Это свидетельствует о прогнозируемой фактической стагнации отрасли, то есть сохранении объемов и структуры производства на достигнутом уровне.

Также прогноз позволил предсказать вероятные колебания валовой добавленной стоимости отрасли в рамках текущего тренда в соответствии с выявленной цикличностью развития.

Однако, необходимо отметить, что данный прогноз достоверен только при условии сохранения текущих тенденций в развитии влияющих факторов, а также динамики развития бюджетообразующей отрасли ХМАО-Югры - добычи нефти и газа.

Благодарность

Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Департамента образования и науки ХМАО-Югры, грант на реализацию научного проекта N 17-12-86010-ОГН "Долгосрочное прогнозирование эволюции экономики ресурсодобывающего региона с учетом пройденного пути и особенностей институциональной среды (на примере Ханты-Мансийского автономного округа-Югры)".


Список литературы

1. Лукшин Р.С. Тенденции развития обрабатывающей промышленности в Нижегородской области // Вестник МГОУ. Серия: "Экономика". - 2014. - N 4. - С. 103-114.

2. Сафиуллин М.Р., Ельшин Л.А., Прыгунова М.И. Разработка методологических подходов к прогнозированию динамики развития промышленных видов экономической деятельности регионов в условиях воздействия на национальную экономику внешних "импульсов" // Вестник ВЭГУ - N 6 (74) - 2014. - С. 84-95.

3. Manufacturing the future: The next era of global growth and innovation. By James Manyika, Jeff Sinclair, Richard Dobbs, Gernot Strube, Louis Rassey, Jan Mischke, Jaana Remes, Charles Roxburgh, Katy George, David O'Halloran and Sreenivas Ramaswamy. Report McKinsey Global Institute. - November. - 2012.

4. Development of manufacturing industries in Oman. Preparing to future. Analitical report. Ministry of Commerce and Industry Sultanat of Oman. Muscat, May 2015.

5. Борисов В.Н., Буланов А.А., Орлова Т.Г., Кондратов Д.И. Прогнозирование обрабатывающих машиностроительных производств с учетом их инновационного развития // Проблемы прогнозирования. - 2008. - N 4. - С. 33-43.

6. Почукаева О.В. Модель прогнозирования развития машиностроения // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. - 2011. - Т.9. - С. 259-277.

7. Григорьева Е.Э., Егоров Н.Е., Николаев М.В. Методический подход к разработке стратегии инновационного развития промышленных комплексов инструментами Форсайта // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. - 2015. - N 4 (223). - С. 60-70.

8. Исламутдинов В.Ф. Исследование эволюции и институциональных условий развития отрасли "машиностроение и металлообработка" в ХМАО - Югре // Экономика и управление: проблемы, решения. - 2017. - N11, том 5 (71). - С. 34-46.

9. Большаник П.В., Евланов Е.А., Исламутдинов В.Ф., Исламутдинова Д.Ф., Ковалев В.З., Рыбина В.Б., Санников Д.В., Татьянкин В.М., Тей Д.О., Устюжанцева А.Н., Шубина В.И. Исследование эволюции, институциональных условий и факторов развития отраслей экономики северного ресурсодобывающего региона (на примере Ханты-Мансийского автономного округа - Югры). - Ханты-Мансийск: Югорский государственный университет, 2017, 445 c. - C. 218-227.