Тема дипломной работы: Основные направления и формы государственной поддержки экспорта в Российской Федерации

3.2. Основные пути совершенствования направлений государственной поддержки экспорта

Несмотря на значительный подъем в 2022 году российской экономики, текущие беспрецедентные санкционные ограничения, направленные на российскую экономику, наносят ей серьезный урон.
Вовлеченность во внешнеторговые отношения, а в частности экспорт, благоприятно влияет на социально-экономическое развитие региона.
По нашему мнению, в целях совершенствования развития государственной поддержки экспорта необходимо внедрение пространственной модели экспорта с использованием локальных и глобальных индексов Морана [21, c.97].
Модель позволяет определять кластеры высоких и низких значений исследуемого показателя, полюса роста, зоны влияния полюсов роста и кластера высоких значений, а также потенциальные территории, способные в будущем стать центрами развития экспорта Российской Федерации.
Для построения пространственной модели экспорта РФ были использованы методы пространственной эконометрики, а именно расчет глобальных и локальных индексов Морана [21, c.97].
Глобальный индекс пространственной автокорреляции IG рассчитывается по формуле, представленной на рисунке 5.

Риc. 5. Глобальный индекс пространственной автокорреляции IG

где wij – элемент матрицы весов для регионов, i = 1, 2, …, n, j = 1, 2, …, n,
n – общее число регионов;
xi – исследуемый показатель региона.
Использование метода Морана позволит определить отсутствие или наличие пространственной кластеризации в процессах экспорта регионов РФ.
Для оценки силы пространственных отношений между регионами, выявления полюсов роста, а также их зон влияния, предлагается анализ локальных индексов Морана ILi (i = 1, …, n, где n – число регионов), которые рассчитываются по формуле 6/

Риc. 6. Анализ локальных индексов Морана ILi [21, c.98].

В ходе оценки локальной автокорреляции, в зависимости от полученного индекса Морана, а также p и z значений, которые указывают на статистическую значимость рассчитанных коэффициентов пространственной автокорреляции, мы получим несколько видов территорий: кластер высоких значений HH (High – High), кластер низких значений LL (Low – Low), полюса роста HL (High – Low) и зону влияния пространственных кластеров высоких значений и полюсов роста LH (Low – High) [21, c.99].
В качестве исходных данных использовались показатели экспорта регионов РФ за 2021 г.
Первым этапом построения пространственной модели экспорта РФ является оценка глобального индекса Морана (таблица 7).

Таблица 7 - Глобальный индекс Морана
Показатель Значение
Moran Index 0,375
z-value 3,5671
p-value 0,000001

Результаты оценки глобального индекса Морана свидетельствуют о следующем: так как z-оценка больше значения 2,5, а p-значение близко к нулю, то регионы в процессах экспорта товаров и услуг формируют пространственные кластеры взаимосвязанных территорий со своими полюсами роста и зонами влияния [21, c.100].
Основная задача, направленная на участие экспортных и экспортно-ориентированных предприятий в данном проекте Российской Федерации, воспользоваться мерами государственной и региональной поддержки при осуществлении экспортных операций несырьевой неэнергетической продукции приоритетных отраслей, при необходимости обратиться в региональные центр поддержки экспорта, в которых предприятия проходят оценку экспортной зрелости для отбора в программу акселерации и формирования индивидуального плана действий с целью заключения экспортного контракта.
К возможностям в деятельности экспортеров и экспортно-ориентированных предприятий Российской Федерации можно отнести:
1) использование экспортного потенциала предприятий Республик Крым в направлении увеличения доли высокотехнологической продукции и иной продукции с высокой добавленной стоимостью;