М.Г. Поликарпова Магнитогорский государственный технический

реклама
М.Г. Поликарпова
Магнитогорский государственный технический
университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ МЕЖДУ КОЛИЧЕСТВОМ
ИНТЕГРАЦИОННЫХ СДЕЛОК И ДОХОДАМИ КОНСОЛИДИРОВАННЫХ
БЮДЖЕТОВ РФ НА ОСНОВЕ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
Ключевые слова: взаимосвязь, непараметрическая статистика, слияния и
поглощения, федеральный округ (ФО)
Социально-экономическое развитие субъектов РФ тесно связано и
зависит от функционирования расположенных на их территории
предприятий, то есть наблюдается прямая взаимосвязь от количественных и
качественных результатов деятельности хозяйствующих субъектов. Эта
зависимость проявляется через инновационную и инвестиционную
составляющие, компенсационные выплаты за использование ресурсной и
инфраструктурной базы территории, поддержку социальной сферы.
Примерно четверть всех регионов России имеет многопрофильную
экономику, основным донором бюджета которых выступают крупные
вертикально-интегрированные компании. Основной целью органов власти в
российских субъектах является обеспечение стабильного развития региона.
Поэтому процессы слияний и поглощений (процессы M&A) следует
рассматривать
как
стратегическое
взаимодействие
региональных
правительств и частных компаний.
Межрегиональная дифференциация проявляется в распределении
количества числа предприятий и организаций (по данным государственной
регистрации), которое непосредственно влияет на интеграционную
активность региона в целом. На рис. 1 представлено распределение числа
предприятий и организаций по федеральным округам в 2011 г. [2].
3,82%
6,37%
2,70%
39,73%
8,53%
12,79%
11,12%
14,94%
Центральный ФО
Приволжский ФО
Южный ФО
Сибирский ФО
Северо-Западный ФО
Дальневосточный ФО
Уральский ФО
Северо-Кавказский ФО
Рис. 1. Число предприятий и организаций в федеральном разрезе, 2011 г.
Основным лидером является Центральный федеральный округ (39,73%
от общероссийского числа предприятий и организаций), где наибольший
вклад вносят г. Москва и Московская область. На них в 2011 г. приходилось
75,24% всех предприятий и организаций округа. Далее следуют
Приволжский и Сибирский ФО (соответственно по 14,94% и 12,79% от
общероссийского числа), где наибольший вклад вносят Республика
Татарстан, Самарская и Новосибирская область соответственно.
При этом имеющиеся официальные статистические данные,
характеризующие федеральную собственность с количественной стороны,
позволяют говорить о том, что прямое имущественное присутствие
государства в экономике России в 2005-2011 гг. продолжало сокращаться.
Уменьшение количества унитарных предприятий в 2011 г. составило 26,7%.
Менее масштабным было сокращение количества учреждений – всего на
1,7%.
Доходы консолидированных бюджетов субъектов РФ напрямую зависят
от количества функционирующих предприятий в регионе. Лидером по
данному показателю является Центральный ФО (2575497,40 млн. руб.), где
основными налогоплательщиками являются г. Москва и Московская область.
Второй по уровню доходов консолидированных бюджетов – Приволжский
ФО (1126351,4 млн. руб.), где основным лидером по налоговым отчислениям
является республика Татарстан. Самый низкий уровень у Северо-Кавказского
ФО (310961,9 млн. руб.). Разрыв между Центральным ФО и СевероКавказским ФО по объему доходов консолидированных бюджетов в 2011 г.
составил 8,28 раза.
Проанализируем взаимосвязь между количеством сделок слияния и
поглощения и доходами консолидированных бюджетов ФО на основе
непараметрической статистики. При изучении взаимосвязей количественных
признаков методами непараметрической статистики используются
следующие показатели [1]:
 коэффициент корреляции знаков Фехнера;
 коэффициент корреляции рангов Спирмена;
 ранговый коэффициент корреляции Кендэла;
 коэффициент конкордации.
Для анализа воспользуемся коэффициентом корреляции знаков Фехнера.
Механизм его расчета основывается на подсчете количества совпадений и
несовпадений знаков отклонений значений показателей от их средних
величин:
i
uv
, где
uv
u – число пар, у которых знаки отклонений значений показателей от их
средних совпадают;
v – число пар, у которых знаки отклонений значений показателей от их
средних не совпадают.
Данный коэффициент изменяется от -1 до 1. Чем ближе его абсолютное
значение к единице, тем теснее связь между признаками. Отрицательное
значение коэффициента свидетельствует об обратной связи, положительное –
о прямой и, соответственно, нулевое значение говорит об отсутствии связи
между признаками. В табл. 1 представлен расчет коэффициента корреляции
Фехнера на основе данных о количестве сделок M&A и доходами
консолидированных бюджетов по федеральным округам.
Таблица 1
Расчет коэффициента Фехнера по федеральным округам
на основе данных о количестве сделок M&A и доходами консолидированных
бюджетов, 2011 г.
Федеральный округ
1.Центральный
2.Приволжский
3. Сибирский
4. Северо-Западный
5. Уральский
6. Дальневосточный
7. Южный
8. СевероКавказский
Количество
интеграционных
сделок, ед. (x1)
193
33
3
8
15
12
4
2
Доходы
консолидированных
бюджетов, млн.
руб. (x2)
2575497,4
1126351,4
887995,9
861935
522211,2
485524,2
485524,2
310961,9
Отклонение от среднего
значения
x1
x2
1 620 336,28
171 190,28
-67 165,23
-84 349,13
-93 226,13
-432 949,93
-469 636,93
159,25
-0,75
-30,75
-25,75
-18,75
-21,75
-29,75
-644 199,23
-31,75
Тогда коэффициент Фехнера i  0,75 , что свидетельствует о наличии
сильной и прямой связи между количеством сделок слияния и поглощения и
доходами консолидированных бюджетов в федеральных округах России.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что интеграционные
процессы российских компаний являются одним из определяющих факторов,
влияющих на формирование вектора, направлений и стратегии
экономического развития регионов РФ. При этом, с одной стороны,
интеграционные
процессы
предприятий
достигают
существенных
масштабов, с другой стороны, зачастую роль государства (региона) как
активного субъекта экономического влияния сводится до функций контроля
за динамикой макроэкономических показателей.
Список литературы
1. Статистика: Учеб. пособие/ А.В. Багат, М.М. Конкина, В.М. Симчера и
др. Под ред. В.М. Симчеры. – М. Финансы и статистика, 2005. – 368 с.
2. www.gks.ru
Скачать