СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ДОБЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

В условиях современной экономики, ориентированной на устойчивое развитие и рациональное природопользование, традиционные методы анализа состояния добывающей промышленности становятся недостаточными. Новые вызовы, такие как технологические изменения, рост экологических требований и нестабильность мировых сырьевых рынков, требуют применения статистических методов, позволяющих более глубоко оценить текущее состояние и перспективы развития отрасли. Целью данного обзора является анализ современных статистических методов, применяемых для оценки состояния добывающей промышленности в России.​

Для добывающей отрасли важнейшими факторами становятся качество управления ресурсной базой, уровень технологичности производств, а также влияние экологических ограничений. Компании вынуждены адаптироваться к изменениям, внедряя инновационные технологии, оптимизируя производственные процессы и повышая эффективность использования минерально-сырьевых ресурсов. Эти процессы требуют регулярного мониторинга, основанного на применении комплексных статистических методов.​

Традиционные макроэкономические показатели — объем добычи, инвестиции в основной капитал, экспортная выручка — дают лишь общее представление о состоянии отрасли. Для более точной оценки используются индексы физического объема добычи, показатели истощенности месторождений, коэффициенты обновления минерально-сырьевой базы, а также показатели экологической нагрузки, такие как объем выбросов загрязняющих веществ и восстановление нарушенных земель.​

Цифровизация добывающей отрасли приводит к активному внедрению технологий больших данных и искусственного интеллекта, что позволяет анализировать производственные процессы в реальном времени и прогнозировать динамику добычи с высокой степенью точности. Методы интеллектуального анализа данных становятся важной частью системы статистического мониторинга отрасли.​

Влияние технологических и экономических изменений на состояние добывающей промышленности широко изучается российскими исследователями. Так, в статье «Пути развития добывающей промышленности в Российской Федерации» проводится подробный статистический анализ развития промышленности в РФ, рассматриваются основные проблемы, сдерживающие развитие добывающей промышленности России, и предлагаются пути их решения. В работе «Методология сравнительного статистического анализа промышленности России на основе кластерного анализа» акцентируется внимание на использовании кластерного анализа для оценки эффективности функционирования различных отраслей промышленности. Также в статье «Промышленное развитие в России: исследование трансформации отраслевой структуры» поднимаются вопросы изучения отраслевой структуры экономики РФ и трансформации отраслевой структуры промышленности.​

Несмотря на наличие ряда исследований, состояние добывающей отрасли требует постоянного развития методов моделирования и прогнозирования, с учетом высокой степени изменчивости мировых сырьевых рынков, технологических прорывов и ужесточения экологических норм.​

При анализе состояния добывающей промышленности применяются следующие методы статистического анализа:

Корреляционный анализ позволяет определить наличие и силу взаимосвязей между различными экономическими показателями, например между объёмом инвестиций в добывающую отрасль и её производственными результатами.

Коэффициент корреляции Пирсона рассчитывается по формуле:

где:

•  — значения переменных,
•  — средние значения переменных.

При r≈1 или r≈−1 связь считается сильной.

Регрессионный анализ используется для выявления влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную. Линейная регрессия записывается уравнением:

где:

• y — зависимая переменная (например, объём добычи полезных ископаемых),
• x — независимая переменная (например, инвестиции),
• β₀ — свободный член,
• β₁ — коэффициент наклона,
• ε — случайная ошибка.

Индексный метод используется для оценки изменений производственных и экономических показателей добывающей отрасли во времени. Особенно важными являются индексы физического объема добычи и индекс цен.

Индекс физического объема продукции рассчитывается по формуле:

где:

• p₀ — цена базисного периода,
• q_t — количество добытой продукции в текущем периоде,
• q₀ — количество продукции в базисном периоде.

Такой индекс позволяет сопоставить реальные объёмы добычи, устранить влияние изменения цен.

Индекс цен на полезные ископаемые рассчитывается формулой Пааше:

где:1

• p_t  — цены в текущем периоде,
• p_t  — цены в базисном периоде,
• q_t  — количество продукции в текущем периоде.

Факторный анализ применяется для выявления скрытых (латентных) факторов, влияющих на развитие добывающей промышленности. Чаще всего используется метод главных компонент (PCA).

Общая модель факторного анализа:

где:

• X — вектор наблюдаемых переменных,
• Λ— матрица факторных нагрузок,
• F — вектор факторов,
• ε — вектор ошибок.

Факторный анализ позволяет сократить размерность данных и выделить основные детерминанты отраслевого развития.

Кластерный анализ используется для группировки регионов или компаний по уровню развития добычи полезных ископаемых. Метод К-средних позволяет выделить группы с однородными характеристиками:

где:

• C_i — кластер,
• μ_i — центр кластера.

Анализ состояния добывающей промышленности России требует применения комплексного статистического подхода. Методы корреляционно-регрессионного анализа позволяют выявлять количественные зависимости между важнейшими факторами развития отрасли. Индексные методы обеспечивают динамическую оценку изменений производственных и экономических показателей. Факторный и кластерный анализы дают возможность классифицировать регионы и предприятия по уровню развития и выявить скрытые закономерности. Методы анализа временных рядов позволяют строить прогнозы развития отрасли с учётом сезонных и трендовых компонентов.

Современная добывающая промышленность сталкивается с вызовами цифровизации, устойчивого развития и глобальной конкуренции. Применение актуальных статистических методов является основой для принятия обоснованных управленческих решений, обеспечения эффективного функционирования и дальнейшего роста отрасли в новых экономических условиях.