CC BY
63
инфраструктуры, а тем более реализовать эти планы. Методические требования к генеральной схеме развития интегрированной транспортной инфраструктуры в регионе, включают:
- координацию создания и развития инфраструктурных объектов всех имеющихся в регионе видов транспорта;
- формирование единого информационного пространства в региональной и межрегиональной сфере транспортного обслуживания, а также гласность принимаемых решений в области развития инфраструктуры транспорта;
- разработку и внедрение механизмов формирования инфраструктурных бизнес-единиц: логистических центров, терминальных комплексов, инвестиционных, лизинговых и других институтов, объединенных в корпоративную систему управления региональной транспортной инфраструктурой;
- развитие транспортных коридоров, в полосе которых размещаются коммуникации опорной транспортной сети, в том числе региональные мультимодальные транспортные центры, объединенные впоследствии в межрегиональные логистические транспортно-распределительные системы.
Комплексный характер развития транспортной инфраструктуры заставляет в планах ее развития осуществлять ее развитие на межотраслевой и межведомственной основе. Так, например, программа формирования в Мурманском регионе морской промышленно-портовой зоны должна распространяться на территории и акватории не только собственно портовых сооружений, но и на территории функциональных зон с различным регламентом использования, связанным с портовой деятельностью. Она включает инженерно-транспортную, информационную, сервисную и другие инфраструктуры, повышающие привлекательность и конкурентоспособность порта. Программа должна предусматривать модернизацию существующих и строительство новых складов, терминалов, системы гидрографической безопасности, метеорологии, связи.
Основная идея, лежащая в основе концепции северного интермодального коридора Европы, заключается в том, что теперь есть возможность предложить заказчикам выгодную транспортировку грузов за более короткое время, за счет меньшего расстояния транспортировки, и более низких цен. Долгосрочной целью является
включение проекта северного интермодального коридора Европы, проходящего через Мурманск, и соответствующих интермодальных маршрутов в структуру междунарожных коммерческих операций.
Концепция северного интермодального коридора Европы предлагает предприятиям северных регионов и не имеющим выхода к морю внутренним регионам Центральной Азии использовать менее затратные варианты транспортировки грузов. Кроме того, вновь открытый интермодальный коридор позволит осуществлять транзитные перевозки грузов по всей стране. Перегруженность многих ныне действующих портов и задержки с транспортизацией определяют потребность в альтернативных транспортных маршрутах, таких как транспортный маршрут через Мурманск. Скорость транспортировки, дешевая рабочая сила, экономичные перевозки, обеспечение безопасности являются основными преимуществами транспортного коридора, проходящего через Мурманск.
Мурманский морской торговый порт - самый северный из незамерзающих портов России. Это крупнейший в мире порт, расположенный за Северным полярным кругом. Большие глубины на подходных фарватерах, протяженность которых составляет 22 мили, обеспечивают доступность порта практически для любых судов. Мурманский Морской Торговый Порт соответствует всем требованиям Международного кодекса безопасности судов и портов (ISPS).
Таким образом, при осуществлении такого рода проектов, как развитие северного интермодального коридора Европы, наряду с традиционными элементами транспортной инфраструктуры целесообразно: развивать институциональные механизмы создания структурных бизнес-единиц, образующих корпоративную систему управления; правовое обеспечение привлечения инвестиций для развития транспортной инфраструктуры; совершенствование механизмов, регулирующих порядок использования имущества транспортных организаций; создание условий для эффективного государственного контроля безопасности на транспорте.
Литература:
1. Ф.Фукуяма. Доверие. М., АСТ, 2006.
2. С. Кови, Р Меррилл. Скорость доверия. То, что меняет все. М., Альпина паблишер, 2010.
АНАЛИЗ ДИНАМИКИ РЫБНОГО ПРОМЫСЛА В СТРАНАХ МИРА: ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ ПОДХОД
Зарипов А.А., Институт управления и права Теленков Р.Н., ООО Магаданрыба
В статье рассмотрена динамика добычи рыбы странами-мировыми лидерами. При этом для сравнительного анализа использованы эконометрические методы. На основе прогнозных оценок показаны перспективы развития рыболовного промысла в Китае, Перу, Японии, Индии, Индонезии.
Ключевые слова: рыбный промысел, эконометрические методы, ресурсы.
ANALYSIS OF THE DYNAMICS OF FISHERIES IN THE WORLD: ECONOMETRIC APPROACH
Zaripov A., Institute of Management and Law Telenkov R., Magadanryba
In this paper, the dynamics of fish production countries world leaders. For the comparative analysis used econometric techniques. Based on the forecasts show prospects of fisheries in China, Peru, Japan, India and Indonesia.
Keywords: fisheries, econometric techniques, resources.
На современном этапе вопрос решения задачи самообеспечения продовольствием становится одним из основополагающих в обеспечении национальной безопасности, поскольку до настоящего времени продолжает сохраняться большая зависимость в обеспечении ресурсов пищевых продуктов страны от импорта [1]. Так, в первой половине 2008 года доля импорта в ресурсах пищевых продуктов составляла: по мясу и мясопродуктам 31,2%, молоку и молокопродук-там 16,6%, жирным сырам 48,3%, массу растительному 18,3% [2].
В монографии [3] эконометрическими методами обосновано, что, несмотря на экспоненциальный рост производства такого жизненно важного продукта, как мясо и субпродукты I категории, прогноз уровня производства в 2010 году составляет 3352,0 тыс. т, тог-
да как в 1990 году было произведено 6483,9 тыс. т этого вида продукции. При этом расчеты показывают, что при сохранении выявленных темпов прироста (10,5%), уровень производства мяса и субпродуктов I категории 1990 года будет достигнут только в 2017 году.
Аналогичная картина складывается и по цельномолочной продукции: если в 1990 году было произведено 20,8 млн. т, то прогноз на 2010 год - всего лишь 12,6 млн. т, а поскольку тенденция роста производства данного вида продукции не экспоненциальная, а линейная с ежегодным приростом 0,63 млн. т, то уровень 1990 года может быть достигнут только в 2023 году.
Сказанное иллюстрируют графики, представленные на рис. 1: если динамика производства мяса и субпродуктов I категории впол-
Рис. 1. Моделирование динамики производства важнейших видов пищевой продукции и прогнозирование на ближайшую перспективу: а - мяса и субпродуктов I категории; б - цельномолочной продукции
Год Год
Рис. 2. Динамика добычи рыбы в России: а - статистика; б - моделирование и прогноз на ближайшую перспективу
не удовлетворительно аппроксимируется экспоненциально нарастающим трендом, то динамика производства цельномолочной продукции - линейным трендом (эти и все последующие эконометрические расчеты и графические построения проводили с помощью различных процедур пакета статистических программ анализа данных общественных наук SPSS Base [4]).
Помимо мясной и молочной продукции, важное значение в обеспечении населения страны продовольствием имеет промысел рыбы и водных биоресурсов. Однако если в 1990 году объем улова рыбы и добычи водных биоресурсов составлял 7879 тыс. т, то, несмотря на положительную динамику, начиная с 2004 года, в 2008 году этот показатель составил лишь 3333 тыс. т, что в два с лишним раза меньше уровня 1990 года [5]. При ежегодном приросте улова рыбы и добычи водных биоресурсов 94,1 тыс. т прогноз на 2012 год составляет 3709 тыс. т, т.е. уровень 1990 года остается недосягаемым. Таким образом, и здесь прогноз неутешительный.
Сравним эти цифры со статистикой по другим странам.
Согласно [2], добыча рыбы мировым лидером - Китаем - в 2008 году составила 57827 тыс. т, тогда как в России - 3510 тыс. т. С учетом численности населения стран (1311 млн. чел и 142 млн. чел. соответственно в Китае и России [6]), в 2008 году в России приходилось 24,7 кг на душу населения, в Китае - значительно больше -44,1 кг. Прогноз на ближайшую перспективу также не в пользу России - рис. 2.
Учитывая, что, согласно графику временного ряда, представленного на рис. 2 а, с 2004 г. наблюдается линейный рост добычи рыбы в России с приростом около 110 тыс. т в год, в 2012 году можно ожидать увеличения удельного показателя до 27,8 кг на душу населения, т.е. прирост составляет лишь 12,6% от уровня 2008 года (рис. 2 б).
Иная динамика улова рыбы в Китае - рис. 3.
Как следует из графика временного ряда добычи рыбы в Китае, представленного на рис. 3 а, во всем временном интервале 20002008 гг. наблюдается линейный рост показателя с ежегодным приростом около 1900 тыс. т. Расчеты показывают, что при сохранении выявленного тренда добыча рыбы в Китае в 2012 г. составит 65594 тыс. т с доверительным 90%-м интервалом 64683 ... 66504 тыс. т -рис. 3 б.
Очевидно, что вопрос обеспечения населения России рыбной продукцией непосредственно связан с конкуренцией стран в сфере рыбного промысла. Основная доля ловли рыбы в России приходится на три федеральных округа - Дальневосточный, Северо-Западный и Южный - рис. 4.
Из кумулятивных диаграмм Парето, представленных на рис. 4, видно, что на долю двух из них - Дальневосточного и Северо-Западного федеральных округов - в 2000-2008 гг. приходилось около 90% улова рыбы и добычи водных биоресурсов. Это обусловливает преобладающее значение ловли рыбы и добычи водных биоре-
Год Год
Рис. 3. Динамика добычи рыбы в Китае: а - статистика; б - моделирование и прогноз на ближайшую перспективу
Федеральный округ Федеральный округ
Рис. 4. Концентрация улова рыбы и добычи водных биоресурсов в российских федеральных округах: а - 2000 г.; б - 2008 г.
Страна Страна
Рис. 5. Концентрация улова рыбы в странах мира: а - 2000 г.; б - 2008 г.
Таблица 1. Концентрация мировой добычи рыбы
Год Страны-лидеры Объем добычи рыбы страна-ми-лидерами, тыс. т Общий объем добычи рыбы, тыс. т Коэффициент рыночной концентрации CR(3), %
2000 Китай, Перу, Япония 60416,6 136165,4 44,4
2001 Китай, Перу, Япония 58411,1 135935,3 43,0
2002 Китай, Перу, Индия 61005,8 139157,2 43,8
2003 Китай, Перу, Япония 60455,3 139403,5 43,4
2004 Китай, Перу, Индия 66556,2 148005,3 45,0
2005 Китай, Перу, Индонезия 68726,1 150911,5 45,5
2006 Китай, Индонезия, Перу 68612,4 152051,8 45,1
2007 Китай, Индонезия, Перу 71598,0 155753,6 46,0
2008 Китай, Индонезия, Индия 74225,7 159089,7 46,7
сурсов не только во внутренних морях, но и в океанских акваториях, где сильную конкуренцию составляют такие зарубежные страны, как Китай, Индия и другие страны, омываемые водами Тихого, Индийского и Атлантического океанов.
В мировом масштабе представление о степени концентрации улова рыбы дают кумулятивные диаграммы Парето, построенные по данным источника [1] - рис. 5.
Как видно из диаграмм рис. 5, в 2000 и 2008 гг. около 80% добычи рыбы приходилось на 15 стран. В 2000 г. это: Китай, Перу, Япония, Индия, США, Индонезия, Чили, Россия, Таиланд, Норвегия, Филиппины, Республика Корея, Вьетнам и Исландия, в 2008 г.
- Китай, Индонезия, Индия, Перу, Япония, Филиппины, США, Чили, Вьетнам Таиланд, Россия, Республика Корея, Норвегия и Мьянма (перечислены по убыванию улова). Таким образом, Россия с восьмого места в 2000 г. переместилась в 2008 г. на 11 место.
Более точную оценку степени концентрации рыбного промысла дает коэффициент рыночной концентрации СR(3) [7]. В [8] показано, что преимущество этой меры концентрации по сравнению с такими, как индексы Херфиндаля-Хиршманна и Тейла [9] - в простоте расчета и интерпретации: так, из факта, что для улова рыбы в 1998 г. коэффициент рыночной концентрации СЯ(3)=46,7%, следует, что первые три страны-лидера - Китай, Индонезия, Индия -контролируют 46,7% рыбного рынка (табл. 1).
Анализ данных, приведенных в табл. 1, показывает, что степень концентрация мировой добычи рыбы медленно, но растет: если в 2000-2003 гг. коэффициент рыночной концентрации СR(3) составлял от 43,0% до 44,4%, то в последующие 2004-2008 гг. - от 45,0% до 46,7%. Этот факт говорит о тенденции усиления концентрации мировой добычи рыбы в пользу лидирующих стран.
Сравним темпы роста добычи рыбы в странах-лидерах.
Из эконометрики известно, что одни и те же временные данные могут быть аппроксимированы не одним, а несколькими моде-
а
лями, имеющими примерно одинаковые характеристики качества [10]. Так, аппроксимация динамики добычи рыбы в Китае представлена на рис. 3 б линейной моделью следующего вида:
V = 42795,6 + 1899,8 t, (1)
где t - временная переменная, определяемая соотношением
t = год - 2000. (2)
Характеристики качества модели (1) таковы: коэффициент детерминации R2=0,997; критерий Фишера F=2042,0 статистически значим на уровне не хуже 0,00005. Это означает, что линейная модель объясняет 99,7% общей дисперсии (т.е. необъясненной остается всего лишь 0,3% дисперсии), а вероятность ошибки неприятия нулевой гипотезы о неадекватности модели (1) не превышает 0,005%. Это - очень высокие характеристики качества модели, что подтверждается достаточно узким 90%-м доверительным интервалом аппроксимации и прогноза.
Линейная модель дает оценку лишь абсолютного прироста показателя, в данном случае, в среднем 1899,8 тыс. т добычи рыбы в год. Для оценки темпа роста необходимо обратиться к экспоненциальной модели вида
V = 43100,0 exp (0,0379 t), (3)
где t - временная переменная, также определяемая соотношением (2).
Эта экспоненциальная модель также имеет хорошие характеристики качества: коэффициент детерминации R2=0,995; критерий Фишера F=1386,8 также статистически значим на уровне не хуже
0,00005, и она вполне конкурирует с линейной моделью (1). Но параметр 0,0379 экспоненциальной модели (3) отражает уже не абсолютный, и относительный прирост показателя, а именно: среднегодовой коэффициент прироста добычи рыбы в Китае в период 2000-2008 гг. составил 0,0379, что соответствует темпу роста 103,79% в год.
Рис. 6 а иллюстрирует качество аппроксимации динамики добычи рыбы в Китае в период 2000-2008 гг. и результаты прогноза на ближайший период.
б
Китай, экспоненциальная модель
Мировой улов, экспоненциальная модель
70000
60000
-5 50000
\о
о
d
фактически расчет 90% ИД Г 90% ВДГ
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2001 2003 2005 2007 2009 2011
2001 2003 2005 2007 2009 2011
Год
Год
Рис. 6. Моделирование динамики добычи рыбы экспоненциальным трендом и прогнозирование на ближайшую перспективу: а -
Китай; б - мировой улов
Видно, что экспоненциальная модель тренда добычи рыбы в Китае обеспечивает практически такую же точность прогноза, как и линейная модель, но прогноз по линейной модели - пессимистический (предполагает постоянство абсолютных приростов), а по экспоненциальной модели - оптимистический, так как он исходит из постоянства темпов роста.
Для оценки темпов роста добычи рыбы в Китае нами рассчитаны параметры экспоненциальной модели мирового улова в период 2000-2008 гг. Оказалось, что темп роста данного показателя в Китае - 103,79% в год - больше среднегодового темпа роста мирового улова, составившего 102,15%.
Качество аппроксимации и прогноза иллюстрирует рис. 6 б.
В заключение оценим перспективы развития рыболовного промысла в других лидирующих странах - Перу, Японии, Индии, Индонезии. Расчеты показывают, что динамика добычи рыбы в Индонезии и Индии характеризуется нарастающим экспоненциальным трендом, причем среднегодовые темпы прироста в период 2000-2008 гг. составляли 6,88% и 3,47% соответственно. Напротив, в Перу и Японии наблюдался ниспадающий тренд добычи рыбы со среднегодовыми темпами прироста в тот же период -2,91% и -1,67% соответственно. Для сравнения: в России среднегодовой темп прироста добычи рыбы в период 2004-2008 гг. составил 3,43%. Это больше, чем в среднем по всем странам мира, но меньше, чем в Индонезии, Китае и Индии.
Литература:
1. Зотов В.Б. Продовольственная безопасность России. М.: Издательский Дом НП, 2006.
2. Электронный ресурс Федеральной службы государственной статистики РФ. Режим доступа: http://www.gks.ru.
3. Зарипов А.А. Развитие промышленных предприятий на основе управления их инвестиционной привлекательностью: монография. М.: Изд-во ООО «Риалтекс», 2010.
4. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. Перевод-Copyright 1998 СПСС Русь.
5. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009. Стат. сб. / Росстат. М., 2009.
6. Демографический ежегодник России. 2008: Стат. сб. / Росстат. M., 2008.
7. Методы оценки степени рыночной концентрации // Электронный ресурс. Режим доступа: http://altaname.ru/micro/57-metody-ocenki-stepeni-rynochnojj.html.
8. Ровбель Р.Л. Методика оценки концентрации банковских кредитных услуг // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии. М-лы II междунар. н.-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2009.
9. Количественные показатели структуры товарного рынка // Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.inventech.ru/lib/ right/right-0399.
10. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 1997.
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Новиков В.Ю., аспирант ГОУ ДПО ГАСИС
В работе рассмотрены методологические аспекты оценки инновационного потенциала экономических систем различного уровня -страны, отрасли, региона, предприятия, проекта. Представлена иерархическая система показателей научного и инновационного потенциала, выполнен анализ статистических показателей, характеризующих влияние науки и инноваций на экономический рост.
Ключевые слова: инновация, инновационный потенциал, экономический рост, статистические показатели.
METHODOLOGICAL ASPECTS OF EVALUATION OF INNOVATIVE POTENTIAL ECONOMIC SYSTEMS
Novikov V., the post-graduate student, GOU DPO GASIS
In work are considered methdological aspects of the estimation инновационного potential of the economic systems different level - a country, branches, region, enterprises, project. Will Presented hierarchical system of the factors scientific and инновационного potential, is executed analysis of the statistical factors, characterizing influence of the science and инноваций on economic growing.
Keywords: innovation, potential of innovation, economic growing, statistical factors.
В развитии экономических систем существенную роль играет развитие инновационного потенциала. Понятие «инновационный потенциал» стало «концептуальным отражением феномена инновационной деятельности» [1]. Усиление внимания к теоретическому исследованию проблем инновационной деятельности вызвано и тем, что преодоление технического отставания России практически во всех отраслях промышленности предполагает усиление инновационного характера производственной деятельности, формирование особой инновационной сферы с присущими ей спецификой и субъектами.
Согласно [2], методологической основой оценки инновационного потенциала служит система статистических показателей инновационной деятельности, формируемая на основе систематизированных результатов анализа зарубежного и отечественного опыта исследования инноваций в виде, отвечающем требованиям государственной научно-технической и инновационной политики и гармонизированном с международными стандартами ОЭСР и Евростата. При этом, говоря об инновационном потенциале, следует различать уровень его оценки - страновый, отрасли, межрегиональный, региональный, уровень предприятия, проекта.
В нашей работе [3] отмечалось, что углубленный анализ сущности и содержания категории «инновационный потенциал» целесообразно осуществлять, опираясь на составные категории - «потенциал» и «инновация». Под инновацией мы понимаем результат инновационной деятельности, получивший воплощение в виде нового или усовершенствованного продукта, внедренного на рынке,
нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности, либо новой или усовершенствованной организационно-экономической формы, обеспечивающей необходимую экономическую и (или) общественную выгоду. Исходя из такой трактовки, инновационный потенциал - это совокупность имеющихся в наличии факторов, которые могут быть использованы и приведены в действие для достижения определенной цели или результата [4].
Важным методологическим вопросом является структура инновационного потенциала [5]. Так, в связи с регионализацией российской экономики большое значение имеет инновационный потенциал региона, под которым понимается способность привлечения ресурсов с целью его инновационного развития. При условии, что совокупность региональных инновационных систем объединена единой целью - устойчивое развитие страны - инновационный потенциал региона способствует формированию инновационного потенциала страны в целом. Отраслевым инновационным потенциалом является способность отрасли к развитию на более качественной основе. Инновационный потенциал предприятия - это его способность к развитию через инновационно-инвестиционную деятельность. Инновационный потенциал проекта - это способность предприятия реализовать инновационную идею в виде нового или усовершенствованного продукта, реализуемого на рынке, нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности, новой или усовершенствованной услуги.
