Социально-экономический анализ развития Орловской области

Содержание

Введение

Глава 1. Анализ социально-экономического развития региона. Содержание и основные понятия

1.1 Сущность и содержание анализа социально-экономического положения региона

1.2 Экономико-математические методы, используемые в региональном анализе

Глава 2. Социально-экономическое положение Орловской области

2.1 Социально-экономическое положение Орловской области

2.2 Анализ социально-экономического развития Орловской области

Заключение

Литература

Введение

 

Процесс стратегического планирования развития региона должен основывается на объективной оценке его существующего положения. Именно от наличия подобной адекватной оценки настоящего зависят результаты, которые могут быть получены в будущем. В связи с этим, одной из наиболее актуальных задач в ходе анализа настоящего положения региона является задача по изучению социально-экономической сферы региона.

Цель данного курсового проекта состоит в овладении навыками анализа социально-экономического положения региона с использованием инструментария SWOT-анализа.

Объектом исследования является социально-экономическая сфера региона.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи:

1)         определить сущность и содержание категории «социально-экономическое положение региона»;

2)         изучить методы стратегического планирования развития региона, социально-экономического моделирования;

3)         получить оценку социально-экономического положения Орловской области.

Структурная схема курсового проекта следующая. Работа состоит из введения, двух глав материала, заключения и списка литературы. Во введении обосновывается актуальность темы курсового проекта, формулируется цель работы, определяется объект исследования, формулируются основные задачи. В первой главе рассматриваются сущность и содержание анализа социально-экономического положения региона, а также методы стратегического планирования и социально-экономического моделирования. Во второй главе с использованием инструментария SWOT-анализа проводится оценка социально-экономического положения Орловской области. В заключении излагаются основные результаты и направления дальнейшего развития работы.

Глава 1. Анализ социально-экономического развития региона. Содержание и основные понятия

 

1.1       Сущность и содержание анализа социально-экономического положения региона

 

Содержание анализа регионов в силу специфичности природных, экономических и социальных условий, может сильно различаться. Действительно, развитие регионов Российской Федерации по своему содержанию сильно различается, и это различие обусловлено не только исходным уровнем развития, но и особенностями каждого региона, его производственной структурой, географическим положением, производственной специализацией и прочим, поэтому сущность анализа социально-экономического положения региона состоит в том, чтобы выявить слабые стороны региона, а так же факторы негативно влияющие на положение и развитие региона и на основе анализа предложить пути улучшения положения, решение проблемных моментов.

Существуют различные подходы для анализа положения региона:

-    Экономический – это подход, который характеризует состояние экономики региона, финансовую сторону развития, стратификацию населения[1] и пр.

-    Географический – это подход, который рассматривает экономико-географическое положение, обеспеченность природно-экологическими и культурно-историческими ресурсами.

-    Демографический – это подход, характеризующий воспроизводство населения через ряд результирующих показателей, набор которых резко ограничен. Состоит из таких показателей как, уровень рождаемости, уровень смертности, миграция и т.д.

-    Социальный – это подход, который формируется на основе показателей уровень образования, уровень здравоохранения, продолжительность жизни, уровень физического и психического здоровья людей и др.

 Особое значение в анализе уровня экономического положения региона имеют традиционные показатели, оценивающие уровень производства и потребления благ и рост этого уровня в расчете на душу населения – валовой национальный продукт (ВНП), валовой внутренний продукт (ВВП), реальный ВНП на душу населения, темпы роста этих показателей. Для анализа динамики развития целесообразно использовать показатели, оценивающие темпы экономического роста в регионе: темпы роста душевого дохода, производительность труда, а также темпы структурной трансформации производства и общества. Воздействие на темпы экономического роста – жизненно важный вопрос для экономической политики как страны в целом, так и отдельного региона. При рассмотрении дополнительной информации [7,8], чисто экономические показатели, какими являются ВВП, душевой доход, производительность труда и темпы их роста, не могут в полной мере оценить уровень социально-экономического положения региона. Не менее важны показатели продолжительности жизни, уровня здоровья населения, степени его образования и квалификации, а также показатели структурных изменений в производстве и обществе. Экономическое развитие многих стран и регионов сопровождается изменением структуры общественного производства, в частности, на смену индустриальному обществу постепенно приходит постиндустриальное. Все большая часть занятых работает в нематериальном секторе, все меньшая часть – непосредственно в промышленности и сельском хозяйстве. Так называемые базовые отрасли перестают быть таковыми и никогда не станут базовыми опять. Потребление индивидуализируется, тиражность производства падает, происходит так называемая демассификация производства[2]. Углубляется его интеллектуализация, основными факторами производства становятся информационные ресурсы. Добавленная стоимость создается главным образом в нематериальной сфере, при этом труд приобретает новые черты: в нем начинают преобладать творческие функции, превалирующим типом работника становится творческая личность, приверженная к своему делу и стремящаяся привнести в свою работу новые элементы. Стираются различия между низко- и высокооплачиваемыми отраслями: все отрасли становятся наукоемкими, абсорбируя поток управленческих, финансовых и коммерческих инноваций. Навыки работников и наличие прогрессивной технологии становятся важнее низких затрат на рабочую силу и другие обычные факторы конкурентоспособности. Традиционные преимущества стран и регионов начинают утрачивать былое значение. Все названные тенденции проявляются во всех странах мира в большей или меньшей степени. Нематериальное производство становится парадигмой экономического развития, что заставляет по-новому оценивать степень богатства стран и регионов. Традиционно страны и регионы оцениваются с точки зрения богатства лесом, полезными ископаемыми, почвами, климатическими условиями, основными фондами, географическим положением. Новые представления о нематериальном производстве как о сфере, где создается большая часть стоимости, меняют критерии оценки богатства стран и регионов. На первое место выдвигаются такие факторы, как богатство людьми и их квалификацией, управленческими технологиями, рыночной. Новые представления об источниках и факторах экономического положения позволяют по-новому посмотреть на образование, науку, медицину, телекоммуникации, навыки менеджмента как на те сферы общественной жизни, которые оказывают решающее влияние на темпы и направления экономического положения страны в целом.

На уровне регионов можно рассматривать следующие критерии и соответствующие им показатели социально-экономического положения [2,3,4]:

- ВНП или ВВП (абсолютная величина и на душу населения) и темпы роста этих показателей;

- показатель валового регионального продукта (ВРП), являющийся основным макроэкономическим показателем и отражающим общее экономическое состояние региона в целом. Однако следует учитывать, что как номинальные, так и реальные оценки ВРП многократно пересматриваются и корректируются.

- уровень инфляции. Инфляция оказывает достаточно сильное влияние на многие экономические и хозяйственные процессы региона, в том числе и на поступление налогов в бюджетную систему;

- инвестиционный климат. Благоприятный инвестиционный климат, сложившийся в регионе, влияет на формирование налоговой базы через вовлечение в экономику дополнительных средств.

- средний уровень доходов населения и степень их дифференциации;

- продолжительность жизни, уровень физического и психического здоровья людей;

- уровень образования;

- уровень потребления материальных благ и услуг (продуктов питания, жилья, телефонных услуг), обеспеченность домашних хозяйств товарами длительного пользования;

- уровень здравоохранения (обеспеченность поликлиниками, больницами, аптеками, диагностическими центрами и услугами скорой помощи, качество предоставляемых медицинских услуг);

- состояние окружающей среды;

- равенство возможностей людей, развитие малого бизнеса;

- обогащение культурной жизни людей.

Для оценки выделенных показателей социально-экономического положения региона применяются такие методы, как:

1.         Факторный анализ;

2.         Регрессионный анализ;

3.         SWOT-анализ;

4.         Имитационный анализ;

В следующем параграфе вышеперечисленные методы рассмотрим более подробно.

 

1.2 Экономико-математические методы, используемые в региональном анализе

В литературе [1,5,6] выделяются следующие методы экономико-математического анализа социально-экономического положения региона.

Факторный анализ

Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей. В общем случае можно выделить следующие основные этапы факторного анализа:

1.         Постановка цели анализа.

2.         Отбор факторов, определяющих исследуемые результативные показатели.

3.         Классификация и систематизация факторов с целью обеспечения комплексного и системного подхода к исследованию их влияния на результаты хозяйственной деятельности.

4.         Определение формы зависимости между факторами и результативным показателем.

5.         Моделирование взаимосвязей между результативным и факторным показателями.

6.         Расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя.

7.         Работа с факторной моделью (практическое ее использование для управления экономическими процессами).

Отбор факторов для анализа того или иного показателя осуществляется на основе теоретических и практических знаний в конкретной отрасли. При этом обычно исходят из принципа: чем больший комплекс факторов исследуется, тем точнее будут результаты анализа. Вместе с тем необходимо иметь в виду, что если этот комплекс факторов рассматривается как механическая сумма, без учета их взаимодействия, без выделения главных, определяющих, то выводы могут быть ошибочными. В анализе хозяйственной деятельности (АХД) взаимосвязанное исследование влияния факторов на величину результативных показателей достигается с помощью их систематизации, что является одним из основных методологических вопросов этой науки. Важным методологическим вопросом в факторном анализе является определение формы зависимости между факторами и результативными показателями: функциональная она или стохастическая, прямая или обратная, прямолинейная или криволинейная. Здесь используется теоретический и практический опыт, а также способы сравнения параллельных и динамичных рядов, аналитических группировок исходной информации, графический и др. Моделирование экономических показателей также представляет собой сложную проблему в факторном анализе, решение которой требует специальных знаний и навыков. Расчет влияния факторов – главный методологический аспект в АХД. Для определения влияния факторов на конечные показатели используется множество способов, которые будут подробнее рассмотрены ниже. Последний этап факторного анализа – практическое использование факторной модели для подсчета резервов прироста результативного показателя, для планирования и прогнозирования его величины при изменении ситуации. В зависимости от типа факторной модели различают два основных вида факторного анализа – детерминированный и стохастический. Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т. е. когда результативный показатель факторной модели представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов. Данный вид факторного анализа наиболее распространен, поскольку, будучи достаточно простым в применении, позволяет осознать логику действия основных факторов развития предприятия, количественно оценить их влияние, понять, какие факторы и в какой пропорции возможно и целесообразно изменить для повышения эффективности производства. Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель. Стохастическое моделирование является в определенной степени дополнением и углублением детерминированного факторного анализа.

В отличие от жестко детерминированного стохастический подход для реализации требует ряда предпосылок:

а) наличие совокупности;

б) достаточный объем наблюдений;

в) случайность и независимость наблюдений;

г) однородность;

д) наличие распределения признаков, близкого к нормальному;

е) наличие специального математического аппарата.

Построение стохастической модели проводится в несколько этапов:

·           качественный анализ (постановка цели анализа, определение совокупности, определение результативных и факторных признаков, выбор периода, за который проводится анализ, выбор метода анализа);

·           предварительный анализ моделируемой совокупности (проверка однородности совокупности, исключение аномальных наблюдений, уточнение необходимого объема выборки, установление законов распределения изучаемых показателей);

·           построение стохастической (регрессионной) модели (уточнение перечня факторов, расчет оценок параметров уравнения регрессии, перебор конкурирующих вариантов моделей);

·           оценка адекватности модели (проверка статистической существенности уравнения в целом и его отдельных параметров, проверка соответствия формальных свойств оценок задачам исследования);

·           экономическая интерпретация и практическое использование модели (определение пространственно-временной устойчивости построенной зависимости, оценка практических свойств модели).

Кроме деления на детерминированный и стохастический, различают следующие типы факторного анализа:

-    прямой и обратный;

-    одноступенчатый и многоступенчатый;

-    статический и динамичный;

-    ретроспективный и перспективный (прогнозный).

При прямом факторном анализе исследование ведется дедуктивным способом – от общего к частному. Обратный факторный анализ осуществляет исследование причинно-следственных связей способом логичной индукции – от частных, отдельных факторов к обобщающим. Факторный анализ может быть одноступенчатым и многоступенчатым. Первый тип используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части. Например, . При многоступенчатом факторном анализе проводится детализация факторов a и b на составные элементы с целью изучения их поведения. Детализация факторов может быть продолжена и дальше. В этом случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности. Необходимо также различать статический и динамический факторный анализ. Первый вид применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике. И, наконец, факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды, и перспективным, который исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.

Регрессионный анализ

С позиции регрессионного анализа критериальный показатель  рассматривается как «зависимая» переменная (как правило, ранговая или количественная), которая выражается функцией от «независимых» признаков . Для оценки эффективности регрессионной диагностической модели вводится вектор остатков , который отражает влияние на  совокупности неучтенных случайных факторов либо меру достижимой аппроксимации[3] значений критериального показателя , , функциями типа . Линейная функция регрессии записывается следующим образом

,

где  – является свободным членом, а элементы весового вектора  называются коэффициентами регрессии. Различают два подхода в зависимости от происхождения матрицы данных. В первом считается, что признаки  являются детерминированными и случайной величиной является только зависимая переменная z. Эта модель используется наиболее часто и называется моделью с фиксированной матрицей данных. Во втором подходе считается, что признаки  и z – случайные величины, имеющие совместное распределение. В такой ситуации оценка уравнения регрессии есть оценка условного математического ожидания случайной величины z в зависимости от случайных величин . Данная модель называется моделью со случайной матрицей данных. Каждый из приведенных подходов имеет свои особенности. В то же время показано, что модели с фиксированной матрицей данных и со случайной матрицей данных отличаются только статистическими свойствами оценок параметров уравнения регрессии, тогда как вычислительные аспекты этих моделей совпадают. В уравнении линейной функции регрессии обычно полагают, что величины  независимы и случайно распределены с нулевым средним и дисперсией σ²_ε, а оценка параметров w₀ и w производится с помощью метода наименьших квадратов (МНК). Ищется минимум суммы квадратов невязок:

.

Это приводит к нормальной системе линейных уравнений

 

где  – вектор оценок ковариации между критериальным показателем z и признаками ;  – оценка среднего значения z; – вектор средних значений и матрица ковариации признаков . Основные показатели качества регрессионной диагностической модели, например, коэффициент детерминации, подробно излагаются в соответствующей литературе.

 

SWOT-анализ

С 60-х годов прошлого века и по сей день SWOT-анализ широко применяется в процессе стратегического планирования. В каждом бизнес-плане, в каждом плане маркетинга должен быть раздел «SWOT-анализ». Первоначально SWOT-анализ был основан на озвучивании и структурировании знаний о текущей ситуации и тенденциях. Позднее SWOT-анализ стал использоваться в более широком приложении – для конструирования стратегий. В результате выполнения классического SWOT-анализа создается структурированная информация в рамках единой SWOT-модели. Цель построения расширенной SWOT матрицы состоит в том, чтобы сфокусировать внимание аналитика на построении четырех групп, различных стратегий. Каждая группа стратегий использует определенную парную комбинацию внутренних и внешних обстоятельств. Совместному анализу подвергаются пары следующих показателей: силы – возможности (S – O); силы – угрозы (S – T); слабости – возможности (W – O); слабости – угрозы (W – T).

В результате анализа показателей из каждой пары формируется набор стратегий. Стратегии именуются по названию анализируемых внутренних и внешних обстоятельств. Так, при анализе пары факторов «силы – возможности» формируется группа стратегий, которая относится к типу «стратегии S–O». Для другой пары факторов «силы – угрозы» создается группа «стратегии S–T» и т.д. В зависимости от вида получаемых стратегий выделяются следующие способы руководства ими:

1. Cтратегии W–T (слабости – угрозы). Цель любой из стратегий вида W–T состоит в том, чтобы минимизировать слабости и угрозы;

2. Стратегии W–O (слабости – возможности). Стратегии данной группы пытаются минимизировать слабости и одновременно максимизировать возможности;

3. Стратегии S – T (cилы – угрозы). Цель данных стратегий состоит в том, чтобы максимально развить силы, и минимизировать угрозы;

4. Стратегии S – O (cилы – возможности). Любая компания должна стремиться к тому, чтобы максимизировать одновременно как силы, так и возможности;

В ряде работ отмечается, что SWOT-анализ во всех своих модификациях является наиболее удобным и надежным инструментом стратегического планирования.

 

Имитационный анализ

Особо важное место имитационные методы занимают в анализе экономических процессов. Управление в современном мире становится все более трудным делом, поскольку организационные структуры постоянно усложняются. Эта сложность объясняется характером взаимоотношений между различными элементами экономических систем и физическим системами, с которыми они взаимодействуют. Изменение одной из характеристик системы приводит к изменениям в других частях системы, что привело к развитию методологии системного анализа. Одним из наиболее важных и полезных орудий анализа структуры сложных процессов и систем стало имитационное моделирование. Имитировать значит вообразить, постичь суть явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте. По существу, каждая модель есть форма имитации. В работе [6] дается следующее определение: имитационное моделирование есть процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы.

Исследование экономических систем с использованием инструментария имитационного моделирования проходит по следующим этапам:

-          наблюдение системы,

-          формулировка математической модели, с помощью которой пытаются объяснить поведение системы;

-          предсказание поведения системы на основании этой модели с помощью расчетов;

-          проведение экспериментов для проверки пригодности модели.

Машинная имитация как средство анализа экономических систем предназначена для того, чтобы помочь осуществить перечисленные этапы исследования. Математическая структура модели может быть очень сложной, однако в самом общем виде ее математически можно представить в виде

,

где E – результат действия системы,  – переменные и параметры, которыми возможно управление,  – переменные и параметры, управление которыми существенно ограничено или практически невозможно.

Почти каждая модель представляет собой некоторую комбинацию таких составляющих, как компоненты, переменные, параметры, функциональные зависимости, ограничения, целевые функции. Следует отметить, что в условиях неоднозначности будущих значений социально-экономических показателей имитационное моделирование можно считать одним из надежных способов из идентификации.

В следующей главе на основе анализа доступной статистической информации дается оценка текущего социально-экономического положения Орловской области, а также проводится SWOT-анализ.

Глава 2. Социально-экономическое положение Орловской области