Анализ и прогноз тенденций доходов населения региона

6).Таблица 6. Результаты регрессионного анализаВид продовольствияУравнение регрессииКоэффициент множественной корреляции (R)Объем личного потребления, тыс. т2017 г.прогнозна 2020 г.отклонение1. ХлебныепродуктыQ1=611,52-1,754k1+0,0015k120,9262,366,74,42. КартофельQ2=19,834-0,0019k2+1,92n20,9059,057,0-2,03. Овощи и бахчевыеQ3=48,18+0,0044k3+1,41n30,9162,965,42,54. Сахар и кондитерские изделияQ4=e3,38+110,61/k40,8623,424,30,95. МясоимясопродуктыQ5=40,82+0,4744k50,9455,853,6-2,26. Молокоимолочные продуктыQ6=227,7+0,1k6+0,1817k60,80181,7177,4-4,37. ЯйцаQ7=122,63+0,005k7+2,16n70,91142,1138,0-4,18.РастительноемаслоQ8=16,87-0,025k80,907,37,3-По отдельным видам продуктов питания (картофель, мясо и мясопродукты, молоко и молочные продукты, яйца) ожидается сокращение прогнозируемых объемов личного потребления. Одной из причин этого является устойчивая тенденция снижения численности населения области. В перспективе рост среднего уровня потребления хлебопродуктов, овощей и бахчевых культур, сахара и кондитерских изделий может привести к некоторому увеличению емкости областного рынка по данным видам продовольствия. В целом это свидетельствует о формировании менее сбалансированной структуры питания.2.2. Прогнозирование доходов населения исходя из ВРП населенияИспользуя уравнения трендов определены прогнозные значения факторов модели и доходов населения на последующие два года (табл. 7).Таблица 7. Прогнозные значения факторов доходов населенияГодыxt1xt2Yt201924 307,5216277,3628506 321,942202025 479,4336202,8819551 453,473Как видно из таблицы 4, планируется незначительное увеличение доходов населения на 5,9 % в 2019 году и на 10,5 % в 2020 году по отношению к 2018. Это объясняется снижением безвозмездных поступлений, а именно межбюджетных субсидий, также отрицательную динамику демонстрируют доходы от продажи материальных и нематериальных активов, а вместе с ними и региональный налог на имущество организаций представлен в консолидированном бюджете Томской области с отрицательным приростом.Несмотря на данный факт, в 2019 и в 2020 годах прогнозируется увеличение ВРП на душу населения, что свидетельствует об устойчивом развитии Томской области. По объему валового регионального продукта на душу населения область находится на 3 месте в Центральном федеральном округе, уступая только г. Москве и Московской области, и на 19 месте среди регионов Российской Федерации.На основании доклада «Об итогах деятельности Департамента экономического развития Томской области за 2017 год и задачах на 2020 год» ВРП на душу населения в 2017 году составляет 499 400 рублей, что отличает его от прогнозируемого значения на 1,39 %, а это говорит о хорошем качестве модели, так как ошибка аппроксимации менее 5 %.Построены модели социально-экономического развития региона и на основе проведенной оценки качества моделей выявлено, что наиболее точной является степенная регрессионная модель.Используя данные ретроспективного анализа, модель степенной функции и трендовые модели факторов был построен прогноз дальнейшего изменения доходов населения.ЗаключениеВ целом, по нашему мнению, результаты исследования могут иметь прикладное значение для прогнозирования социально-экономического развития Томской области с достаточно высокой степенью точности, так как ошибка аппроксимации составляет 1,4 %, что свидетельствует о хорошем качестве модели. Однако данная модель имеет ограничения, она не адаптирована к другим регионам, что снижает ее практическую значимость и требует в дальнейшем построения адаптивной модели с настраиваемой структурой одношагового и многошагового адаптивного механизма.За анализируемый период уменьшилась дифференциация населения Томской области по уровню доходов и, следовательно, по объему и структуре пищевого рациона. Динамика прогнозного значения указывает на дальнейшее незначительное увеличение доходов населения.В результате введения продовольственного эмбарго и последующего роста цен на продукты питания снизилась их экономическая доступность для значительной части населения Томской области, вследствие чего потребление стало снижаться, а качество питания в определенной степени ухудшилось. Для оценки перспектив увеличения доходов населения и уровня потребления продовольствия предлагается использовать построение регрессионных зависимостей потребления продуктов питания в социальных группах населения с учетом факторов покупательной способности среднедушевых денежных доходов и объема продовольственного самообеспечения домашних хозяйств в среднем на одного члена семьи. Такой подход представляется обоснованным и может применяться в условиях инфляционного роста цен продовольственные товары.Список используемых источников:Аксянова А.В., Хайрутдинова Ю.В. Прогнозирование показателей развития социально-экономической сферы региона // Вестник Казанского технологического университета. - 2013. - № 20. - С. 305–310.2.Батейкин Д.В. Современные аспекты развития теории и практики прогнозирования социально-экономического развития регионов // Новая наука: современное состояние и пути развития. - 2018. - № 1-1. - С. 59–63.3.Кетова К.В., Касаткина Е.В., Насридинова Д.Д. Прогнозирование показателей социально-экономического развития региона // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. - 2015. - № 4. - С. 104–120.4.Кукарская Л.И. Актуальные вопросы прогнозирования социально-экономического развития региона в контексте стратегирования // Вестник Алтайской академии экономики и права. - 2015. - № 1 - С. 45–49.5.Нижегородцев Р.М., Пискун Е.И., Кудревич В.В. Прогнозирование показателей социально-экономического развития региона // Экономика региона. - 2017. Т. 13. - № 1. - С. 38–48.6.Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., РайтсА.Дж. Бизнес-прогнозирование. 7-е изд. М.: Вильямс, 2018. - 656 с.7.ТахаХемди А. Введение в исследование операций. 7-е изд. М.: Вильямс, 2017. - 912 с.8.Мур Д., Уэдерфорд Д.Р., Эллен Г., Гулд Ф., Шмидт Ч. Экономическое моделирование в MicrosoftExcel. 6-е изд. М.: Вильямс, 2016. - 1024 с.9.Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. 3-е изд. М.: Вильямс, 2018. - 912 c.10.Зыкова Н.Н. Управление социально-экономическими процессами в условиях альтернативного прогнозирования: региональный срез // Экономика и управление. - 2016. - № 8. - С. 78–83.11.Невейкина Н.В. Индикаторы оценки эффективности управления развитием региона // Регион: системы, экономика, управление. - 2014. - № 4. - С. 24–30.12.Волкова Е.Н., Карманов М.В. Моделирование социально-экономического развития регионов // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. - 2018. № 3. - С. 55–59.13.Ященко А.В. Алгоритм проектирования социальноэкономического развития региона // Вопросы экономики и права. 2014. - № 53. - С. 100–103.14.Бажин А.Н., Гусарова О.М. Социально-экономическое развитие региона: индикаторы, модели, проблемы // Международный студенческий научный вестник. 2017. № 6. С. 78–84. 15.Нижегородцев Р.М., Петухов Н.А. Регрессионный анализ влияния основных факторов на валовой региональный продукт (на примере Северо-Западного федерального округа России) // Проблемы экономики (Харьков). 2013. № 1. С. 17–21.16.Новицкая Е.Г. Основные факторы прогнозирования ВРП Гродненской области // Экономика и управление. 2016. № 1. С. 111–115.17.Охлопков Г.Н. Анализ точности прогнозных расчетов валового регионального продукта на основе системы моделей прогнозирования // Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М.К. Аммосова. 2015. Т. 10. № 1. С. 34–38.18.Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Томской области // Федеральная служба государственной статистики. URL:gks.ru/.