Север и рынок. 2017, N 4.

[6-10]. «Характеристики модели позволяют удостовериться в том, что построенная модель адекватна и значима, и дают возможность хотя бы приблизительно оценить вклад каждого из рассматриваемых факторов модели в итоговый результат — вариацию объясняемой переменной. Эконометрика представляет собой универсальный аппарат, позволяющий осуществлять интеллектуальный анализ данных» [11]. Итак, задача данного исследования — на основе регрессионного анализа идентифицировать трендовые модели энергопотребления регионов ЕСР за период 2005-2015 гг. и с их помощью интерпретировать факторы и признаки динамики энергоемкости. Переменные трендовых моделей регионального энергопотребления Результативная (зависимая) переменная. Для каждого из регионов ЕСР и РФ в целом сформированы временные ряды зависимой переменной — совокупного объема потребления ТЭР в регионе (кратко — региональное энергопотребление), млн т у. т/год: где t — год периода 2005-2015 гг.; k — калорийный эквивалент пересчета в у. т.; Eu — объемы в натуральном измерении i-го энергоресурса (органического топлива, произведенной в регионе атомной, гидравлической и другой возобновляемой энергии), объемы электроэнергии, поставляемой из-за пределов региона (со знаком +), экспортируемой за пределы региона (со знаком -). Временные ряды составляются на основе информации базы данных ЕМИСС и статистических сборников Росстата (http://www.gks.ru) . Расчетный показатель Et определяет (с отрицательной погрешностью в несколько %) объемы конечного потребления ТЭР в регионах. Верификация временных рядов совокупных объемов конечного потребления ТЭР (по России и регионам ЕСР), рассчитанных по дезагрегированным данным, показала их практическое совпадение с агрегированными показателями официальной статистики, которые по РФ опубликованы практически в полном объеме временного ряда1, но по регионам — эпизодично. Выбор в качестве оцениваемой переменной объемов конечного потребления ТЭР в регионе оправдан, с одной стороны, доступностью информации, а с другой — требованиями решаемой задачи: поскольку оцениваются функционалы динамики и относительные изменения, особо важна репрезентативность и сопоставимость временных данных. Если бы решалась задача оценки абсолютных значений энергоемкости и межрегиональных сопоставлений, следовало бы уточнить объемы использованных в экономике энергоресурсов до уровня первичных, с тем чтобы учесть их потери на стадиях преобразований, переработки, транспортировки и распределения, не ограничиваясь только конечным потреблением ТЭР. Таким образом, полученные в ходе дальнейшего анализа оценки показатели энергоемкости не в полной мере учитывают затраты и потери преобразования первичных энергоресурсов, а наиболее адекватно отражают тенденции энергосбережения на стадии конечного потребления энергоресурсов. Предикторы (независимые переменные). Подробная систематизация факторов, учитываемых в исследованиях энергоэффективности экономики, представлена в [12]. Часть из них интересна в плане анализа динамики и прогнозирования, другая важна в случае межрегиональных сопоставлений или диагностики мер государственного управления. Известно, что основными факторами, влияющими на динамику энергоэффективности совокупного производства, являются факторы роста объемов производства (экономической активности, загрузки производственных мощностей), структурный, технологический [2, 3, 12]. Эффект роста объемов производства обусловлен тем, что некоторая часть энергетических потребностей, как правило, является условно постоянной, другая — изменяется пропорционально количеству выпускаемой продукции, а следовательно, с ростом объемов производства энергоемкость будет снижаться. Структурный фактор связан с трансформациями совокупного выпуска в пользу увеличения доли более или менее энергоемких производств. Технологические изменения энергоэффективности являются следствием модернизации, внедрения новых энергосберегающих технологий, ухудшения или улучшения условий производства, связанных, например, с качеством сырья в обрабатывающих отраслях или с геологическими условиями в добывающих отраслях. 1 В частности, Российский статистический ежегодник. 2016: стат. сб. / Росстат. М., 2016. С. 353, табл. 14.23; То же, 2014. С. 354, табл. 14.21. 161