Анализ и прогнозирование валовой добавленной стоимости промышленности на примере Нижегородской области

В условиях влияния глобальных шоков и макроэкономической нестабильности необходима разработка более совершенных подходов к прогнозированию валового регионального продукта (ВРП) и его составляющих как на страновом, так и на региональном уровне. Прогнозирование ВРП предполагает отбор и обоснование ключевых факторов, определяющих его динамику. В рамках исследования формирование валовой добавленной стоимости (ВДС) промышленности анализировалось на примере достаточно развитого российского промышленного региона – Нижегородской области. С этой целью была построена двухуровневая эконометрическая модель ВДС промышленности Нижегородской области, которая показала, что на стоимость оказывают статистически значимое влияние такие факторы, как среднедушевые денежные доходы населения и среднегодовой официальный курс доллара. Установлено, что динамика среднедушевых доходов населения в свою очередь зависит от средней цены нефти марки Urals, безвозмездных поступлений в консолидированный бюджет области и среднегодовой численности занятых. Выбор факторов обусловлен статистической процедурой, которая позволяет выявить взаимосвязи на основе коинтеграции временных рядов. На основе построенной двухуровневой модели для ВДС промышленности области и моделей для экзогенных факторов сформированы прогнозы всех задействованных показателей на период до 2026 г. Результаты исследования могут быть полезны региональным органам власти при формировании сценариев развития промышленности, определении эффективности управляющих факторов, что позволит принимать обоснованные управленческие решения в области промышленной политики и стратегического планирования.

1. Авдонькина В.В. Анализ и тенденции развития промышленной сферы Нижегородской области. Управленческий учет. 2021;(8-2):353–360. https://doi.org/10.25806/uu8-22021353-360

2. Зубаревич Н.В. Регионы России в новых экономических условиях. Журнал Новой экономической ассоциации. 2022;(3(55)):226–234. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2022-55-3-15

3. Зубаревич Н.В. Регионы России в конце 2023 г.: удалось ли преодолеть кризисный спад? Вопросы теоретической экономики. 2024;(1):34–47. https://doi.org/10.52342/2587-7666VTE_2024_1_34_47

4. Малкина М.Ю. Промышленность российских регионов в условиях новых антироссийских санкций. Пространственная экономика. 2024;20(3):39–66. https://doi.org/10.14530/se.2024.3.039-066

5. Сергеева Н.М., Скрипкина Е.В. Оценка изменения структуры ВДС России в условиях усиления кризиса. Азимут научных исследований: экономика и управление. 2024;13(3):74–77.

6. Вагина П.С. Эконометрическое моделирование влияние макроэкономических индикаторов на эффективность экономики регионов России. Финансовая экономика. 2020;(12):330–333.

7. Сорокожердьев К.Г., Ефимов Е.А. Влияние отраслевой структуры на социально-экономическое развитие региона. Экономика региона. 2023;19(2):314–328. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-2-2

8. Зарецкая В.Г., Черникова Е.А. Рост валового регионального продукта: декомпозиция факторов. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2020;10(5):89–103.

9. Руденко Л.Г. Методика прогнозирования валовой добавленной стоимости обрабатывающей промышленности в регионе. Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2024;1(77). Режим доступа: https://eee-region.ru/article/7713/

10. Крупко А.Э., Фетисов Ю.М., Рогозина Р.Е. Моделирование факторов устойчивого развития промышленного производства ЦФО. ФЭС: Финансы. Экономика. Стратегия. 2018;15(7):56–66.

11. Губарев Р.В., Володин А.И., Дзюба Е.И., Тюленев Ю.В., Файзуллин Ф.С., Янгиров А.В. Повышение эффективности инвестиционно-промышленной политики России. Экономика и математические методы. 2020;56(1):54–66. https://doi.org/10.31857/S042473880008479-5

12. Алиаскарова Ж.А. Инвестиции в основной капитал и валовая добавленная стоимость: взаимосвязь показателей и эконометрическое прогнозирование на основе модели SARIMA. Известия Международной академии аграрного образования. 2020;(52):31–36.

13. Селиверстова Т.П., Кузьмин П.И., Селиверстов С.И., Шаповалова С.В. Анализ факторов роста ВРП Алтайского края с помощью эконометрических моделей. Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2017;(5(99)). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-faktorov-rosta-vrp-altayskogokraya-s-pomoschyu-ekonometricheskih-modeley

14. Баенхаева А.В. Прогнозирование валового регионального продукта. Экономика и бизнес: теория и практика. 2016;(11):5–10.

15. Касаева Т.В., Окишева Т.Н. Модели прогнозирования валовой добавленной стоимости в обрабатывающей промышленности Витебской области. Вестник Витебского государственного технологического университета. 2011;(21):157–167.

16. Yang Y., Kong J., Yang L., Yang Z. Sequential big data-based macroeconomic forecast for industrial value added. Communications in Mathematics and Statistics. 2019;7:445–457. https://doi.org/10.1007/s40304-019-00177-4

17. Lehmann R., Wohlrabe K. Forecasting gross value-added at the regional level: are sectoral disaggregated predictions superior to direct ones? Review of Regional Research. 2014;34:61–90. https://doi.org/10.1007/s10037-013-0083-8

18. Serban A.C., Pelinescu E., Dospinescu A. Beta convergence analysis of gross value added in the high-technology manufacturing industries. Technological and Economic Development of Economy. 2021;28(2):1–23.

19. Cai J., Leung P. A note on linkage between gross value added and final use at the industry level. Economic Systems Research. 2020;32(3):428–437. https://doi.org/10.1080/09535314.2020.1718617

20. Арутюнян Г.Э. Теоретические подходы к оценке воздействия военных расходов на экономический рост. Russian Journal of Management. 2018;6(3):1–5. https://doi.org/10.29039/article_5c76b0e5c1db78.32516834

21. Рябов И.Ю. Разработка инструментов анализа и визуализации структурных связей в динамических социально-экономических системах. МАК: Математики – Алтайскому краю. 2022;(4):191–193.

22. Энгл Р.Ф., Грэнджер К.У.Д. Коинтеграция и коррекция ошибок: представление, оценивание и тестирование. Прикладная эконометрика. 2015;39(33):106–135.

23. Алехин Б.И. Человеческий капитал и рост региональных экономик. Пространственная экономика. 2021;17(2):57–80. https://doi.org/10.14530/se.2021.2.057-080

24. Архипов Р.Ю., Катышев П.К. Производство электроэнергии в России и ВВП: анализ коинтеграции. Прикладная эконометрика. 2016;44:38–49.

25. Капитанова О.В., Зиняков Ю.В. Об использовании производственных функций для моделирования экономики Российской Федерации. В: Сб. науч. стат. III Всерос. науч.-практ. сем. «Математическое и компьютерное моделирование и бизнес-анализ в условиях цифровизации экономики», 24 апреля 2023 г., Нижний Новгород. Нижний Новгород: ННГУ; 2023. С. 88–96.

26. Малкина М.Ю. Факторы экономического роста Нижегородской области: моделирование ВРП с использованием данных регионов-двойников. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2025;18(2):76–89. https://doi.org/10.15838/esc.2025.2.98.4

27. Плотников В.А., Малых Е.Б. Анализ механизма влияния валютного курса на национальное промышленное производство. Управленческое консультирование. 2012;(3):140–146.

28. Бадасен П.В., Картаев Ф.С., Хазанов А.А. Эконометрическая оценка влияния валютного курса рубля на динамику выпуска. Деньги и кредит. 2015;(7):41–49.