|
следующие параметры: по оси X комплексная интегральная оценка инвестиционной привлекательности промышленного комплекса, а по оси У налоговая отдача отдельного промышленного комплекса. Для построения матрицы необходимо определиться со значениями параметров по оси абсцисс и оси ординат. Для этого построим таблицу значений по отраслям по двум параметрам, определяющим их положение относительно осей матрицы (таблица 16). В связи с тем, что топливная промышленность на сегодня является основой развития экономики республики, то ее особая роль неоспорима. Исполнительные органы власти уделяют ее развитию самое пристальное внимание, в связи с этим рассмотрение ее в отношении других отраслей промышленности нецелесообразно. Таблица 16 Показатели, определяющие положение отраслей промышленности относительно осей матрицы № п/п Показатели I I( С TJ а S.L>С*> J Ц Промышленность строительных материалов Машиностроениеи металлообоаботка Деревообрабатывающая Топливная промышленность Легкая промышленность Пищевая промышленность 1. Комплексный интегральный 2,4 1,4 3,7 0,1 2,9 0,6 4,1 показатель инвестиционной привлекательности отрасли г. Налоговая отдача, % 8,4 10,2 7,3 8,9 9,2 19,1 27,7 Источник: рассчитано и составлено автором на основании данных [72,73] Для того чтобы определить положение отрасли па матрице нужно на ее интервалы наложить числовые значения применяемых показателей. Обе оси разбиты на три интервала, поэтому и диапазон данных по показателям отраслей также необходимо разбить на три интервала. Разбивка данных на интервальные ряды может осуществляться различными способами известными в статистике, но так как для нас предельная точность не имеет решающего значения, то мы используем один из известных методов, однако, внесем в полу118 |
99 Сделать это возможно при помощи матричного анализа. За основу возьмем матрицу размерностью 3x3. Исходя из вышеизложенного, для определения положения отрасли на данной матрице (в данном случае она представляет собой Щ весь промышленный комплекс Астраханской области) будем использовать следующие параметры: по оси X комплексная интегральная оценка инвестиционной привлекательности промышленного комплекса, а по оси Y налоговая отдача отдельного промышленного комплекса. Для построения матрицы необходимо определиться со значениями параметров по оси абсцисс и оси ординат. Для этого построим таблицу значений по отраслям по двум параметрам, определяющим их положение относительно осей матрицы (см. табл. 17). В связи с тем, что топливная промышленность на сегодня является основой развития экономики Астраханской области, то ее особая роль неоспорима. Исполнительные органы власти уделяют ее развитию самое пристальное внимание, в связи с этим рассмотрение ее в отношении других отраслей Р промышленности нецелесообразно. Таблица 17 Показатели, определяющие положение отраслей промышленности относительно осей матрицы № п/п Показатели Электроэнергетика __ Химическаяи нефтехимическая промышленность Машиностроение нметаллообработка Деревообрабатывающая Промышленность строительных материалов Легкая промышленность Пищевая промышленность 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1. Комплексный интегральный показатель инвестиционной привлекательности отрасли 2,4 1,4 3,7 0,1 2,9 0,6 4,1 2. Налоговая отдача, % 8,4 10,2 7,3 8,9 9,2 19,1 27,7 Источник: рассчитано и составлено автором на основании данных Астраханьстата 100 Для того чтобы определить положение отрасли на матрице нужно на ее интервалы наложить числовые значения применяемых показателей. Обе оси разбиты на три интервала, поэтому и диапазон данных по показателям отраслей ^ также необходимо разбить на три интервала. Разбивка данных на интервальные ряды может осуществляться различными способами известными в статистике, но так как для нас предельная точность не имеет решающего значения, то мы используем один из известных методов, однако, внесем в полученные результаты некоторые корректировки (для наглядности положения отраслей на матрице). Диапазон разброса данных комплексного интегрального показателя инвестиционной привлекательности равен 4,1 0,1 = 4,0 (из максимального значения данного показателя вычитаем минимальное). Теперь определяем размер интервала 4,0 / 3 = 1,3 (полученный диапазон делим на количество интервалов). В данном методе первый интервал начинается с минимального значения в диапазоне (0,1), а конец последнего интервала соответствует значению у максимального из диапазона (4,1). Вносим корректировки в полученные значения (никакого влияния на конечный результат они не оказывают) и разбиваем на интервалы: “низкая”от 0 до 1,5; “средняя” от 1,5 до 3; “высокая” от 3 до 4,5. Тем же методом производим разбиение диапазона значений налоговой отдачи отрасли: 1. 27,7-7,3 = 20,4; 2. 20,4/3=6,8; 3. “низкая”от 7 до 14; “средняя” от 14 до 21; “высокая” от 21 до 28. Теперь наносим полученные значения интервалов на матрицу и определяем относительно них положение каждой отрасли (см. рис. 11) Ячейки с номерами 2,3,6 данной матрицы отображают положение тех » отраслей, которые обладают высоким или среднем уровнем инвестиционной привлекательности и налоговой отдачи. Т.е. данные отрасли могут самостоятельно привлекать необходимые инвестиции, и в то же время органам |