СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВЯЗИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ГОРОДОВ ЦФО РОССИИ ЗА 2019 ГОД

АННОТАЦИЯ

В статье исследуется взаимосвязь между ключевыми социально-экономическими показателями городов Центрального Федерального округа России (кроме Москвы и Воронежа) за 2019 год. С помощью корреляционного и регрессионного анализа изучено влияние факторов, таких как среднемесячная номинально начисленная заработная плата работников организаций, инвестиции в основной капитал торговли, наличие основных фондов организаций, число предприятий и организаций, объем отгруженных товаров собственного производства на оборот розничной торговли. Рассчитаны коэффициенты корреляции и детерминации, проведен анализ их значимости. Результаты исследования позволяют лучше понять механизмы взаимодействия данных показателей и их влияние на экономическое развитие.

Ключевые слова: корреляционный анализ, регрессионный анализ, коэффициент детерминации, социально-экономические факторы, розничная торговля.

Развитие торговли играет ключевую роль в экономике регионов, поскольку напрямую связано с уровнем доходов населения, инвестиционной активностью и предпринимательским климатом. Однако влияние различных факторов на динамику торговли может существенно различаться в зависимости от региона. В данной работе проводится статистический анализ, позволяющий оценить степень взаимосвязи между основными экономическими показателями и объемом розничной торговли.

Взаимосвязь между среднемесячной номинально начисленной заработной платой работников организаций и объемом розничной торговли

Доходы населения определяют уровень покупательской способности, что, в свою очередь, влияет на оборот розничной торговли. Для количественной оценки этой связи проведен корреляционный анализ. Коэффициент корреляции Пирсона r = 0,578 указывает на умеренную положительную зависимость между средней заработной платой и объемом торговли.

Источник: составлено автором [4].

Рисунок 1. Корреляционное поле показателей оборота розничной торговли и среднемесячной номинально начисленной заработной платой работников организаций в городах ЦФО (кроме Москвы и Воронежа) за 2019 год

Из графика видно, что точки данных расположены относительно свободно вокруг линии регрессии, что отражается невысоким значением коэффициента детерминации R² = 0,2014. Это означает, что хотя рост средней заработной платы в целом способствует увеличению оборота розничной торговли, влияние данного фактора не является определяющим. Вертикальное «рассеяние» точек указывает на присутствие значимых нетрудовых факторов (например, уровень цен, насыщенность рынка, потребительские предпочтения). Тем не менее, наиболее высокие объемы торговли действительно чаще наблюдаются в городах с более высоким уровнем заработной платы, подтверждая теоретическое предположение о влиянии покупательной способности населения на торговую активность.

Влияние инвестиции в основной капитал торговли на торговый оборот

Инвестиции в основной капитал создают условия для роста бизнеса, расширения торговых площадей и модернизации логистической инфраструктуры. Корреляционный анализ показал коэффициент r = 0,639, свидетельствующий о среднем влиянии инвестиций на объем торговли.

Источник: составлено автором [4].

Рисунок 2. Корреляционное поле показателей оборота розничной торговли и инвестиции в основной капитал торговли в городах ЦФО (кроме Москвы и Воронежа) за 2019 год

На представленном корреляционном поле видно: чем выше уровень инвестиций, тем более значительные обороты розничной торговли характерны для соответствующих городов. Линия тренда расположена с позитивным наклоном, а значительная часть точек «группируется» ближе к средней зоне, что говорит о довольно однородном характере данных показателей. Тем не менее, разброс точек всё ещё присутствует, отражая утверждение, что наряду с объёмами инвестиций важную роль могут играть такие факторы, как предпринимательская активность, конкурентная среда и уровень доходов населения. Значение R² = 0,4087 указывает на то, что почти 41 % вариаций в объёмах торговли объясняется инвестиционными вложениями, что подтверждает их критическую важность для развития торговой инфраструктуры. Оставшиеся данные – приблизительно 59 % связаны с другими переменными, такими как: спрос, государственная политика и конкуренция.

Роль наличия основных фондов организаций в развитии торговли

Материально-техническая база предприятий определяет возможности для роста торговли. Анализ данных показал, что коэффициент корреляции r = 0,689 свидетельствует о положительном влиянии инфраструктуры на торговый оборот. Коэффициент детерминации R² = 0,4752 указывает на то, что около 47,52 % изменений в торговле можно объяснить уровнем инфраструктурного развития.

Источник: составлено автором [4]

Рисунок 3. Корреляционное поле показателей оборота розничной торговли и наличием основных фондов организаций в городах ЦФО (кроме Москвы и Воронежа) за 2019 год

На графике чётко прослеживается тенденция: чем выше уровень обеспеченности предприятиями основными фондами (здания, оборудование, инфраструктурные объекты), тем выше оборот розничной торговли. При этом часть городов, имеющих относительно скромные основные фонды, демонстрирует средние или даже невысокие показатели торговли, что согласуется с теорией о необходимости иметь материально-техническую базу для роста сектора розничной торговли. Однако заметно и то, что при схожем уровне основных фондов объёмы торговли могут различаться – это может быть обусловлено качеством управления этими фондами, а также интенсивностью их использования.

Связь предпринимательской активности и объемов торговли

Количество предприятий и организаций является показателем деловой активности региона. Корреляционный анализ показал, что коэффициент r = 0,635 указывает на умеренную положительную связь между числом предприятий и объемом торговли.

Источник: составлено автором [4]

Рисунок 4. Корреляционное поле показателей оборота розничной торговли и числом предприятий и организаций в городах ЦФО (кроме Москвы и Воронежа) за 2019 год

Общее распределение точек на корреляционном поле свидетельствует о том, что при увеличении числа предприятий и организаций оборот розничной торговли растёт. Однако виден и некоторый разброс, указывающий на неоднородность регионов: в отдельных городах даже при высоком числе предприятий торговый оборот может быть сдержан иными факторами (например, низкой платёжеспособностью населения или недостатком инвестиций). Несмотря на это, кривая тренда довольно чётко отражает позитивную связь между двумя показателями, а значение R² = 0,4039 подтверждает, что порядка 40,39 % изменений в обороте торговли можно объяснить числом предприятий. Остальные 59,61 % обусловлены факторами спроса, конкуренции и макроэкономической политики.

Влияние объемом отгруженных товаров собственного производства на оборот розничной торговли

Высокий уровень производства способствует расширению ассортимента товаров на рынке, что влияет на объем розничной торговли. Коэффициент корреляции r = 0,579 подтверждает умеренную положительную взаимосвязь между этими показателями.

Источник: составлено автором [4]

Рисунок 5. Корреляционное поле показателей оборота розничной торговли и объемом отгруженных товаров собственного производства в городах ЦФО (кроме Москвы и Воронежа) за 2019 год

Расположение точек на графике демонстрирует, что, в целом, увеличение объёма отгруженных товаров собственного производства коррелирует с ростом розничного оборота. С одной стороны, это подтверждает теорию о важности локального производства для наполнения рынка широким спектром товаров. С другой стороны, значение R² = 0,3348 говорит о том, что более 66 % изменений в розничной торговле объясняется факторами, не связанными напрямую с производством (например, импортом товаров, ценовой политикой и уровнем покупательной способности). Сгруппированность некоторых точек ближе к тренду указывает на среднюю степень чувствительности торговли к объёмам собственного производства. Также коэффициент детерминации указывает на то, что около 34 % изменений в обороте торговли объясняются изменениями в объеме производства. Это подтверждает: объем отгруженных товаров собственного производства играет не сильно важную роль в экономическом развитии.

Заключение

В заключении автор данной стати высказывает мнение о том, что посмотрев на матрицу парной корреляции, можно понять некую закономерность и сделать окончательные выводы.

Таблица 1.

Матрица парной корреляции по используемым показателям в городах ЦФО (кроме Москвы и Воронежа) за 2019 год

Источник: составлено автором [4].

В данной матрице:

 Y – оборот розничной торговли;

X1 – среднемесячная номинально начисленная заработная плата работников организаций;

X2 – инвестиции в основной капитал торговли;

X3 – наличие основных фондов организаций;

X4 – число предприятий и организаций;

X5 – объем отгруженных товаров собственного производства.

Во-первых, корреляционная связь между Y и независимыми переменными находится на среднем уровне. Коэффициенты корреляции варьируются в диапазоне от 0,58 (X1 и X5) до 0,69 (X3), что указывает на умеренную зависимость. Средняя связь между Y и предикторами обусловлена тем, что оборот розничной торговли зависит не только от представленных факторов, но и от других макроэкономических и поведенческих аспектов (потребительская активность, инфляция, уровень конкуренции и подобные им). Наиболее тесная связь наблюдается между Y и наличием основных фондов организаций (X3), что подтверждает значимость видимого показателя для объяснения объемов розничной торговли. Однако ни одна из переменных не демонстрирует высокой корреляции с Y.

Во-вторых, между X2, X3 и X5 наблюдаются высокие значения корреляции (0,76–0,86). Это говорит о том, что инвестиции в основной капитал, наличие основных фондов и объем отгруженных товаров тесно связаны друг с другом. X1 также имеет значительную корреляцию с X2 (0,76) и X5 (0,81), что показывает: заработная плата работников организаций растет вместе с инвестициями и объемом производства. X4 имеет слабую связь с X5 (0,16) и среднюю с другими переменными.

В целом, данная модель не дает нам однозначных и полезных выводов для объяснения оборота розничной торговли, поскольку связь между зависимой переменной и предикторами лишь умеренная.

Список литературы:

1. Бикбаева А.Р. Статистический анализ оборота розничной торговли по федеральным округам Российской Федерации // ХХХVI междунар. Плехановские чтения: сб. ст. аспирантов и молодых ученых. – Москва, 30–31 марта 2023 года. – М.: Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, 2023. – С. 553–558.
2. Теория статистики с элементами эконометрики: учеб. для вузов / отв. ред. В.В. Ковалев. – М.: Изд-во Юрайт, 2024. – 672 с. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://urait.ru/bcode/534912 (дата обращения: 02.02.2025).
3. Теория статистики. Статистика с элементами эконометрики. Практический курс: учеб. пособие для вузов / под ред. В. В. Ковалева. – 2-е изд. –  М: Изд-во Юрайт, 2025. – 421 с. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://urait.ru/bcode/555051 (дата обращения: 02.02.2025).
4. Федеральная служба государственной статистики. Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13206 (дата обращения: 29.01.2025).