Azərbaycan Respublikası Elm və Təhsil Nazirliyi İqtisadiyyat İnstitutnun “Post-Konflikt Ərazilərin Bərpası Elmi mərkəzi”nin aparıcı elmi işçisi, i.f.d., dosent Təbriz Abdulla oğlu Yadigarov
Dövlət-özəl tərəfdaşlığının inkişafına təsir edən amillərin innovativ iqtisadi artım kontekstində ekonometrik qiymətləndirilməsi
Xülasə
Məqalədə innovativ iqtisadi artımın təmin olunmasında dövlət-özəl tərəfdaşlığının (DÖT) roluna təsir edən əsas amillərin ekonometrik qiymətləndirilməsi aparılmışdır. Tədqiqat çərçivəsində Azərbaycan Respublikası üzrə 2000–2024-cü illəri əhatə edən statistik məlumatlar əsasında DÖT investisiyaları, informasiya-kommunikasiya texnologiyaları (İKT) sektorunda məhsul buraxılışı və nəqliyyat-logistika sektorunda yükdaşımalarından əldə olunan gəlirlər arasında qarşılıqlı əlaqələr təhlil edilmişdir. EViews proqram paketindən istifadə etməklə qurulan çoxamilli xətti reqressiya modeli nəticəsində müəyyən edilmişdir ki, İKT sektorunun inkişafı yükdaşımalarından əldə olunan gəlirlərə güclü və statistik əhəmiyyətli təsir göstərir, DÖT investisiyalarının təsiri isə müsbət olsa da, statistik baxımdan zəif əhəmiyyətlidir. Modelin yüksək determinasiya əmsalı onun izah gücünün yüksək olduğunu təsdiqləyir. Eyni zamanda model üzrə avtokorrelyasiya və heteroskedastiklik testləri aparılmış, nəticələrin etibarlılığı qiymətləndirilmişdir. Aparılan təhlillər göstərir ki, innovativ iqtisadi artımın təmin olunmasında əsas rol oynayan amil rəqəmsal iqtisadiyyatın inkişafıdır. DÖT mexanizmləri bu prosesdə dolayı, lakin strateji rol oynayır. Məqalədə həmçinin 2030-cu ilə qədər DÖT investisiyalarının proqnozu verilmiş və müxtəlif ssenarilər üzrə qiymətləndirmələr aparılmışdır. Tədqiqatın nəticələri dövlət siyasətinin formalaşdırılması və investisiya prioritetlərinin müəyyənləşdirilməsi baxımından mühüm elmi-praktiki əhəmiyyətə malikdir.
Açar sözlər: dövlət-özəl tərəfdaşlığı, innovativ iqtisadi artım, ekonometrik model, İKT sektoru, investisiya, nəqliyyat-logistika, proqnozlaşdırma
Giriş. Müasir dövrdə iqtisadi inkişafın dayanıqlı və innovativ əsasda təmin olunması ölkələrin qlobal rəqabət qabiliyyətinin formalaşmasında həlledici rol oynayır. Rəqəmsal transformasiya, süni intellekt texnologiyalarının tətbiqi, avtomatlaşdırma və “yaşıl iqtisadiyyat”a keçid kimi qlobal meyillər iqtisadi sistemlərin strukturunu köklü şəkildə dəyişdirir və dövlətlərin iqtisadi siyasətində yeni prioritetlər müəyyənləşdirir. Bu şəraitdə innovativ iqtisadi artımın təmin olunması yalnız dövlət resursları hesabına deyil, həm də özəl sektorun maliyyə, texnoloji və idarəetmə imkanlarının cəlb olunması ilə mümkün olur. Belə bir yanaşma dövlət-özəl tərəfdaşlığı mexanizmlərini müasir iqtisadi inkişafın əsas alətlərindən birinə çevirir. DÖT modeli dövlətin strateji sosial-iqtisadi məqsədləri ilə özəl sektorun kapital, innovasiya və idarəetmə potensialını birləşdirərək sinerji effekti yaradır. Bu mexanizm vasitəsilə dövlət bir tərəfdən büdcə yükünü optimallaşdırır, digər tərəfdən isə infrastruktur, innovasiya və sosial xidmətlər sahəsində investisiya axınını genişləndirir.
Azərbaycan iqtisadiyyatı üçün də dövlət-özəl tərəfdaşlığı xüsusi əhəmiyyət kəsb edir. Son illərdə ölkədə həyata keçirilən iqtisadi islahatlar, xüsusilə “Azərbaycan 2030: sosial-iqtisadi inkişafa dair Milli Prioritetlər” sənədi çərçivəsində iqtisadiyyatın diversifikasiyası və innovasiya yönümlü inkişafın təmin edilməsi məqsədilə DÖT mexanizmlərinin geniş tətbiqi prioritet istiqamət kimi müəyyən edilmişdir. Enerji, nəqliyyat-logistika, aqrar sektor, rəqəmsal iqtisadiyyat, təhsil və səhiyyə sahələrində DÖT layihələrinin tətbiqi iqtisadi strukturun modernləşdirilməsinə və qeyri-neft sektorunun inkişafına mühüm töhfə verir.
Bununla yanaşı, innovativ iqtisadi artımın təmin olunmasında DÖT mexanizmlərinin rolunun qiymətləndirilməsi yalnız nəzəri yanaşmalarla deyil, həm də statistik və ekonometrik metodlar vasitəsilə aparılmalıdır. Çünki bu yanaşma müxtəlif amillərin iqtisadi nəticələrə təsir dərəcəsini kəmiyyət baxımından müəyyən etməyə imkan verir. Xüsusilə İKT sektorunun inkişafı, investisiya axınları və nəqliyyat-logistika xidmətlərinin genişlənməsi kimi faktorların qarşılıqlı təsiri innovativ iqtisadiyyatın formalaşmasında mühüm rol oynayır. Bu baxımdan təqdim olunan tədqiqatın əsas məqsədi Azərbaycan üzrə 2000–2024-cü illər ərzində dövlət-özəl tərəfdaşlığı investisiyaları, İKT sektorunun inkişafı və nəqliyyat-logistika sektorunun gəlirləri arasında qarşılıqlı əlaqələri ekonometrik modelləşdirmə əsasında qiymətləndirməkdir. Tədqiqat çərçivəsində çoxamilli reqressiya modeli qurulmuş, modelin statistik əhəmiyyətliliyi və adekvatlığı müxtəlif diaqnostik testlər vasitəsilə yoxlanılmışdır. Aparılan ekonometrik təhlillər göstərir ki, innovativ iqtisadi artımın əsas hərəkətverici qüvvəsi rəqəmsal iqtisadiyyatın inkişafıdır. Dövlət-özəl tərəfdaşlığı isə bu prosesdə dolayı təsir mexanizmi kimi çıxış edərək investisiya mühitinin yaxşılaşdırılması, infrastrukturun inkişafı və texnologiyaların tətbiqi vasitəsilə iqtisadi artımı stimullaşdırır. Bu isə DÖT mexanizmlərinin yalnız maliyyə aləti deyil, eyni zamanda innovativ inkişafın institusional platforması olduğunu göstərir.
Əsas hissə. Müasir dövrdə iqtisadi inkişaf proseslərinin dayanıqlı və innovativ əsasda qurulması ölkələrin rəqabətqabiliyyətlilik səviyyəsini müəyyən edən əsas amillərdən biri hesab olunur. Qlobal miqyasda rəqəmsal transformasiya, yeni texnologiyaların sürətli tətbiqi, süni intellekt və avtomatlaşdırma prosesləri istehsalın və xidmətlərin səmərəliliyini yüksəltməklə yanaşı, dövlətlərin iqtisadi siyasətinin strateji hədəflərinə də birbaşa təsir edir. Bu baxımdan, innovativ iqtisadi inkişafın təmin olunması üçün dövlət və özəl sektorun qarşılıqlı əməkdaşlığı mühüm əhəmiyyət kəsb edir. Dövlət-özəl tərəfdaşlıq mexanizmləri müasir iqtisadi siyasətin əsas vasitələrindən biri kimi çıxış edir. Onun mahiyyəti dövlətin sosial-iqtisadi inkişaf hədəflərinin özəl sektorun maliyyə resursları, idarəetmə bacarıqları və innovasiya potensialı ilə sintezində reallaşmasından ibarətdir. Bu mexanizmlər vasitəsilə dövlət bir tərəfdən büdcə yükünü azaldır, digər tərəfdən isə infrastruktur, innovasiya və sosial xidmətlər sahəsində özəl kapitalı və müasir texnologiyaları cəlb edir. Xüsusilə Azərbaycan iqtisadiyyatı üçün dövlət-özəl tərəfdaşlığı yeni inkişaf mərhələsinə qədəm qoyur. 2000-ci illərdən başlayaraq ölkədə infrastruktur layihələrinin həyata keçirilməsində özəl sektorun iştirakı artır, son illərdə isə bu model aqrar sahə, nəqliyyat-logistika, təhsil və səhiyyə kimi prioritet sahələrdə də tətbiq olunmağa başlanmışdır. “Azərbaycan 2030: sosial-iqtisadi inkişafa dair Milli Prioritetlər” sənədində dövlət-özəl tərəfdaşlığının iqtisadiyyatın diversifikasiyasında və innovasiya yönümlü inkişafında aparıcı mexanizm olduğu xüsusi vurğulanır. Məlumdur ki, innovasiya yönümlü iqtisadiyyatın qurulması Azərbaycanın beynəlxalq rəqabətqabiliyyətliliyinin yüksəldilməsi üçün vacibdir. Dövlət büdcəsinin məhdud imkanları şəraitində özəl kapitalın iqtisadiyyata cəlbi zəruri olmaqla yanaşı, qlobal trendlər (rəqəmsal iqtisadiyyat, yaşıl enerji, süni intellekt) dövlət-özəl tərəfdaşlığının strateji rolunu daha da artırır. Bu baxımdan da dövlət-özəl tərəfdaşlığının inkişafına təsir edən amillər innovativ iqtisadi artımın təmin olunmasında hansı dərəcədə əhəmiyyətli olması və bu təsir ekonometrik modelləşdirmə vasitəsilə qiymətləndirilməsi mühühm nəzəri və praktiki əhəmiyyət kəsb edir.aşağıdakı qrafikdə DÖT investisiyalrı, İKT sektorunda məhsul uraxılışı və yükdaşımalaran ədə olunan gəlir göstərilmişdir.
Qrafik 1. Azərbaycan Respublikası üzrə 2000–2024-cü illərdə DÖT investisiyalrı, İKT sektorunda məhsul buraxılışı və yükdaşımalaran ədə olunan gəlir
Mənbə https://www.stat.gov.az/source/digital_development/məlumatları əsasında müəllif tərəfindən tərtib edilmişdir.
Azərbaycan Respublikası üzrə 2000–2024-cü illərdə DÖT investisiyalrı, İKT sektorunda məhsul buraxılışı və yükdaşımalaran ədə olunan gəlir göstəricilərini ifadə edən 3.2.1. qrafikində Azərabyacan respubliası Dövlət statistika Komitəsinin məlumatlarında 2000–2004 illəri üçün İKT sektorunda məhsul (xidmətlər) buraxılışı (X2) məlumatları rəsmi mənbədə mövcud olmadığından 2005–2024 dövrü üzrə ln(X2)=a+b·t (t=il−2005) log-xətti trend modeli ilə geriyə proqnoz edilərək qiymətləndirilmişdir. Statistik məlumatlardan istifadə edərək qrafik 1 məlumatları əsasında, Azərbaycan Respublikası üzrə 2000–2024-cü illərdə DÖT investisiyalrı, İKT sektorunda məhsul buraxılışı və yükdaşımalaran ədə olunan gəlir arasındakı korrelyasiya-reqresiya analizini EViews-12 proqram paketində qiymətləndirsək aşağıdakı nəticəni alarıq.
Cədvəl 1. Reqressiya analizinin nəticəsi
|
Dependent Variable: Y |
|
|
||
|
Method: Least Squares |
|
|
||
|
Date: 09/23/25 Time: 01:45 |
|
|
||
|
Sample: 2000 2024 |
|
|
||
|
Included observations: 25 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X1 |
0.047645 |
0.031370 |
1.518794 |
0.1431 |
|
X2 |
1.006504 |
0.019561 |
51.45593 |
0.0000 |
|
C |
–192.5114 |
45.11438 |
-4.267186 |
0.0003 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared |
0.997654 |
Mean dependent var |
3237.868 |
|
|
Adjusted R-squared |
0.997441 |
S.D. dependent var |
2633.733 |
|
|
S.E. of regression |
133.2303 |
Akaike info criterion |
12.73420 |
|
|
Sum squared resid |
390506.8 |
Schwarz criterion |
12.88047 |
|
|
Log likelihood |
–156.1775 |
Hannan-Quinn criter. |
12.77477 |
|
|
F-statistic |
4678.416 |
Durbin-Watson stat |
1.158818 |
|
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Mənbə. EViews-12 proqram paketi.
EViews-12 proqram paketi əsasında alınan cədvələ uyğun olaraq xətti reqressiyatənliyini qursaq aşağıdakı nəticəni alarıq.
Estimation Command:
=========================
LS Y X1 X2 C
Estimation Equation:
=========================
Y = C(1)*X1 + C(2)*X2 + C(3)
Substituted Coefficients:
=========================
Y = 0.0476448890142*X1 + 1.00650447025*X2 – 192.51143253
(t) (1,52) (51,4) (-4,27), DW=1,159, R2=0,997 (1)
Yuxarıdakı 3.2.1 modelində, Y – Yük daşımalarından əldə olunan gəlir (mln. manat), X1 – DÖT investisiyaları (mln. manat), X2 –İKT sektorunda məhsul (xidmətlər) buraxılışı (mln. manat) C – sərbəst (intercept) həddi göstərir.
Modelə daxil olan əmsalların təhlili göstərir ki, X1 (0.0476, p=0.1431) DÖT investisiyalarının yükdaşımalardan əldə olunan gəlirlərətəsiri müsbət olsa da, (p=14,31>0.05) olduğundan,statistik baxımdan əhəmiyyətli deyildir. Bu isə , modeldə X1-in izahlı gücünün zəif olduğunu göstərir. İKT sektorunda məhsul (xidmətlər) buraxılışını ifadə edən X2 (1.0065, p=0.0000) dəyişənin əmsalının standart xətaya nisbətini ifadə edən t statistikası 51,4 olduğundan bu əmsal t-statistikasına görə olducaq yüksək əhəmiyyətlidir. Bu isəonu göstərir ki, İKT sektorundakı məhsul buraxılışı yükdaşımadan əldə olunan gəlirlərə çox güclü və statistik əhəmiyyətli təsir göstərir. Əmsal ≈1 olduğundan Y ilə X2 arasında demək olar ki, birbaşa proporsional funksional əlaqə mövcuddur. C (-192.5, p=0.0003) sərbəst hədd üzrədə tstatistikası, modulca 3-dən yüksək olduğundan, və bu kəmiyyət də statistik əhəmiyyətlidir. Modelin keyfiyyət göstəriciləri kimi determinasiya əmsalı R² = 0.9977 və Adjusted R² = 0.9974 olduğundan, model nəticə amilini ifadə edənY-dəki variasiyanın təxminən 99.7 %-ni izah edir. F-statistic (4678.4, p=0.0000) olduğundan, model ümumilikdə çox güclü və statistik olaraq əhəmiyyətlidir. Durbin–Watson ( DW=1,159< 2) olduğundan, modeldə Autokorrelyasiya problemi ola bilər. Bu, zaman sırasının təbiəti ilə bağlıdır və AR(1) korreksiya ilə yoxlanıla bilər. Cədvəldən göründüyü kimi m=2, n=25 olduğundan Durbin–Watson statistikası üzrə böhran nöqtələri du= 1,550 , dl=1,206 olduğundan, dl=1,206< DW=1,159< du= 1,550 olacaqdır. Bu isə ədqiq olunan göstəricilər arasında avtokorrelyasiyanın mövcudluğu haqqında nəticənin təyin edilmədiyini göstərir.
Qeyd etmək lazımdır ki, qrulmuş modelin adekvatlığının yoxlanıması mühüm əhəmiyyət kəsb eydiyindən, ənəvi metodlardan biri kimi F-Fişer kriteriyasının köməkliyi ilə bu adekvatlığı müəyyən edə bilərik . Eviews proqram paketinin nəticəsini əks etdirən cədvəl 1 məlumatlarına görə, F- statistic (Fişer kriteriyası) = 5678,42 olduğundan, Fcədvəl (a, m, n-m-1)=F cəd (0,05, 2, 22) =3,44 olacaqdır ki, bu da F- Fişer kriteriyasındankişikdir. Bu isə o deməkdir ki, reqressiya tənliyi bütövlükdə statistik əhəmiyyətli olmaqla, qurulmuş (3.2) modeli adekvatdır.
Eviews-12 tətbiqi proqram paketinə uyğun olaraq 1 cədvəlinə əsasən DÖT investisiyalrı, İKT sektorunda məhsul buraxılışı və yükdaşımalardan ədə olunan gəlir arasındakı asılılığı ifadə edən (1) reqresiya tənliyi əsasında nəticə amilinin alınan (Fitted) və faktiki (Actual) qiymətlərinin, habelə onların arasındakı qalıqların (Residual) dinamikası aşağıdakı qrafikdə verilmişdir.
Qrafik 2. Azərbaycanda yükdaşımalardan ədə olunan gəlirin Eviews-12 tətbiqi proqram paketinə əsasən alınan və faktiki qiymətlərinin, onların arasındakı qalıqların dinamikası.
Mənbə: Eviews-12 tətbiqi proqram paketinə əsasən müəllif tərəfindən hazırlanmışdır.
Qrafikdən göründüyü kimi izahedici dəyişənlərin çox güclü izah gücünə görə Actual və Fitted üst-üstə düşür. Residuallar kiçik amplitudlu dalğalanma ilə 0 ətrafındadır. Yalnız böhran illərində (2009, 2020) qalıqlarda nisbətən kəskin sapmalar müşahidə olunur..
Müvafiq qaydada aşağıdakı qrafikdə Eviews-12 tətbiqi proqram paketinə Azərbaycanda DÖT investisiyalrı, İKT sektorunda məhsul buraxılışı və yükdaşımalardan ədə olunan gəlirin 2000-2024-cu illəri əhatə edən dövrdə qardiyentlər üzrə qrafiki təsviri aşağıdakı kimi paylanmışdır.
Qrafik 3. Azərbaycanda DÖT investisiyalrı, İKT sektorunda məhsul buraxılışı və yükdaşımalardan ədə olunan gəlirin 2000-2024-cu illəri əhatə edən dövrdə qardiyentlər üzrə dinamikası
Mənbə: EViews tətbiqi proqram paketinə əsasən müəllif tərəfindən hazırlanmışdır.
Eviews-12 tətbiqi proqram paketində Q-statistikası üzrə qalıq diaqnostikanı və hostoqram normallıq testləri modelin statistik əhəmiyyətliliyin ifadə edir. Bütün bunları Eviews-12 tətbiqi proqram paketinə əsasən alınmış aşağıdakı nəticələrdən görmək olar.
2000-2024-ci illər üzrə Azərbaycanda DÖT investisiyalrı, İKT sektorunda məhsul buraxılışı və yükdaşımalardan ədə olunan gəlirin 2000-2024-cu illəri əhatə edən dövrdə Q-statistikası üzrə avtokorrelyasiya testi aparsaq aşağıdakı nəticəni alarıq.
Cədvəl 3. Q-statistikası üzrə avtokorrelyasiya testi
|
Date: 09/23/25 Time: 03:07 |
|
|
|
|||
|
Sample: 2000 2024 |
|
|
|
|
|
|
|
Included observations: 25 |
|
|
|
|
||
|
Autocorrelation |
Partial Correlation |
|
AC |
PAC |
Q-Stat |
Prob |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
. |***** | |
. |***** | |
1 |
0.634 |
0.634 |
11.293 |
0.001 |
|
. |**. | |
. *| . | |
2 |
0.333 |
-0.115 |
14.542 |
0.001 |
|
. | . | |
.**| . | |
3 |
0.039 |
-0.209 |
14.589 |
0.002 |
|
. *| . | |
. | . | |
4 |
-0.103 |
-0.014 |
14.929 |
0.005 |
|
.**| . | |
. *| . | |
5 |
-0.218 |
-0.131 |
16.534 |
0.005 |
|
. *| . | |
. | . | |
6 |
-0.188 |
0.047 |
17.790 |
0.007 |
|
. *| . | |
. | . | |
7 |
-0.152 |
-0.036 |
18.655 |
0.009 |
|
. *| . | |
. | . | |
8 |
-0.110 |
-0.062 |
19.138 |
0.014 |
|
. | . | |
. |* . | |
9 |
-0.010 |
0.112 |
19.142 |
0.024 |
|
. | . | |
. *| . | |
10 |
-0.007 |
-0.126 |
19.144 |
0.038 |
|
. | . | |
. | . | |
11 |
-0.024 |
-0.046 |
19.172 |
0.058 |
|
. *| . | |
. *| . | |
12 |
-0.115 |
-0.127 |
19.864 |
0.070 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Mənbə. EViews tətbiqi proqram paketinə əsasən müəllif tərəfindən hazırlanmışdır.
Göründüyü kimi qalıqlarda ardıcıl illər üzrə güclü müsbət asılılıq vardır və bu, modelin müəyyən dinamik amilləri nəzərə almadığını göstərir. Əsas səbəblər ilkin olaraq trend effekti ilə izah edilir. Yəni Y və X2 dəyişənləri paralel trendlidir, lakin qalıqlarda hələ də trendin qalığı mövcuddur. Dinamik təsirlər isə göstərir ki, keçmiş illərin yükdaşımadan gəliri indiki dövrlə bağlıdır. HəmçininŞoklar üzrə 2008 böhranı, 2020 pandemiyası kimi kəskin dalğalanmalar modeldə nəzərə alınmayıb.
Model üzrə təsadüfi meyillərin dispersiyalarının bərabərlik şərtinin ödənilməsi üzrə müxtəlif testlər aparmaqla modeldə heteroksedastikliyin olub-olmadığını müəyyən etmək olar. Bu testin mahiyyəti aşağdakı kimi izah edilir.
Aşağıdakı cədvəldə Breusch-Pagan-Godfrey heteroksedastiklik testinin nəticəsi göstərilmişdir.
Cədvəl 4. Breusch-Pagan-Godfrey heteroksedastiklik testi
|
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey |
||||
|
Null hypothesis: Homoskedasticity |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
F-statistic |
2.931005 |
Prob. F(2,22) |
0.0744 |
|
|
Obs*R-squared |
5.259859 |
Prob. Chi-Square(2) |
0.0721 |
|
|
Scaled explained SS |
3.431219 |
Prob. Chi-Square(2) |
0.1799 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Test Equation: |
|
|
|
|
|
Dependent Variable: RESID^2 |
|
|
||
|
Method: Least Squares |
|
|
||
|
Date: 09/23/25 Time: 03:15 |
|
|
||
|
Sample: 2000 2024 |
|
|
||
|
Included observations: 25 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
28261.54 |
6503.301 |
4.345723 |
0.0003 |
|
X1 |
-3.696163 |
4.522061 |
-0.817362 |
0.4225 |
|
X2 |
-1.571308 |
2.819676 |
-0.557265 |
0.5830 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared |
0.210394 |
Mean dependent var |
15620.27 |
|
|
Adjusted R-squared |
0.138612 |
S.D. dependent var |
20692.95 |
|
|
S.E. of regression |
19205.33 |
Akaike info criterion |
22.67593 |
|
|
Sum squared resid |
8.11E+09 |
Schwarz criterion |
22.82220 |
|
|
Log likelihood |
–280.4491 |
Hannan-Quinn criter. |
22.71650 |
|
|
F-statistic |
2.931005 |
Durbin-Watson stat |
0.880158 |
|
|
Prob(F-statistic) |
0.074390 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Mənbə. EViews tətbiqi proqram paketinə əsasən müəllif tərəfindən hazırlanmışdır.
Cədvəl məlumatlarından göründüyü kimi Breusch–Pagan–Godfrey heteroskedastiklik testinin nəticələrinə əsasən F-statistic = 2.93, p = 0.0744, Obs*R² = 5.26, p = 0.0721 və Scaled explained SS, p = 0.1799 -a bərabərdir. Daha çox istifadə edilən meyar Obs*R² (LM testi)-dir. Burada p = 0.0721 5%-lik səviyyəsində null hipotez rədd edilmir, amma 10% səviyyəsində rədd oluna bilər. Bu nəticələr göstərir ki, qalıqlarda müəyyən dərəcədə zəif heteroskedastiklik əlaməti var. Yəni dispersiya tam sabit deyil, amma çox güclü də deyil. Test ekvaziyasına baxdıqda X1 və X2-nin əmsalları statistik əhəmiyyətli deyil (p>0.4 və p>0.5) → bu o deməkdir ki, qalıqların dispersiyası əsas izahlı dəyişənlərlə bağlı sistematik şəkildə dəyişmir. Modelin etibarlılığı baxımından təhlili etsək görərik ki, əsas model yüksək izahlı gücə malikdir. Yekun nəticə kimi qeyd edə bilərik ki, 5% səviyyəsində homoskedastiklik hipotezi qəbul olunur və modeldə ciddi problem yoxdur. 10% səviyyəsində isə rədd oluna bilər,bu isə modelə ehtiyatla yanaşmanı göstərir. Göründüyü kimi,Breusch–Pagan–Godfrey testinin nəticələrinə görə qalıqlarda zəif heteroskedastiklik müşahidə olunmuşdur (p≈0.07). Bu səbəbdən əmsalların statistik əhəmiyyətini daha dəqiq qiymətləndirmək üçün robust standart xətaların istifadəsi tövsiyə olunur.
Cədvəl 5. Harvey heteroksedastiklik testi
|
Heteroskedasticity Test: Harvey |
|
|||
|
Null hypothesis: Homoskedasticity |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
F-statistic |
2.172139 |
Prob. F(2,22) |
0.1378 |
|
|
Obs*R-squared |
4.122600 |
Prob. Chi-Square(2) |
0.1273 |
|
|
Scaled explained SS |
2.611872 |
Prob. Chi-Square(2) |
0.2709 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Test Equation: |
|
|
|
|
|
Dependent Variable: LRESID2 |
|
|
||
|
Method: Least Squares |
|
|
||
|
Date: 09/23/25 Time: 03:28 |
|
|
||
|
Sample: 2000 2024 |
|
|
||
|
Included observations: 25 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
9.721888 |
0.583263 |
16.66812 |
0.0000 |
|
X1 |
-0.000377 |
0.000406 |
-0.929958 |
0.3625 |
|
X2 |
-6.00E-05 |
0.000253 |
-0.237339 |
0.8146 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared |
0.164904 |
Mean dependent var |
8.764303 |
|
|
Adjusted R-squared |
0.088986 |
S.D. dependent var |
1.804636 |
|
|
S.E. of regression |
1.722471 |
Akaike info criterion |
4.037564 |
|
|
Sum squared resid |
65.27198 |
Schwarz criterion |
4.183829 |
|
|
Log likelihood |
-47.46955 |
Hannan-Quinn criter. |
4.078132 |
|
|
F-statistic |
2.172139 |
Durbin-Watson stat |
1.268173 |
|
|
Prob(F-statistic) |
0.137753 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Mənbə. EViews tətbiqi proqram paketinə əsasən müəllif tərəfindən hazırlanmışdır.
Harvey testinin nəticələri göstərir ki, qalıqlarda heteroskedastiklik müşahidə olunmur (p > 0.1). Bu, Breusch–Pagan testindəki zəif heteroskedastiklik əlamətlərini tam təsdiqləmir və modelin əsasən sabit dispersiyaya malik olduğunu göstərir. Bununla belə, avtokorrelyasiya riski nəzərə alınaraq robust standart xətaların tətbiqi məqsədəuyğun hesab olunur. Əgər model üzrə histoqram normallıq testini aparsaq aşağıdakı nəticəni alarıq.
Qrafik 4. Hoistoqram normallıq testi
Mənbə: Eviews-12 tətbiqi proqram paketinə əsasən müəllif tərəfindən hazırlanmışdır.
Qrafiklərdən göründüyü kimi Eviews-12 tətbiqi proqram paketinə əsasən alınan Y = 0.0476448890142*X1 + 1.00650447025*X2 – 192.51143253 modelinin xarakteristikaları modelə daxil olan səbəb amillri üzrə izahedici dəyişənlər və modelin sərbəst həddi üzrə statistik əhəmiyyət daşıyır.
Qeyd etmək lazımdır ki, qurulmuş modelin statistik əhəmiyyətliliyi yoxlanıldıqdan sonra modelə daxil olan izahedici dəyişənlərin nəticə amilini necə izah etməsi haqqında fikir yürütmək olar. Əlaqə tənliyindəki sərbəst dəyişənlərin əmsalına və tədqiq olunan dövrlər üzrə səbəb amilləri ilə nəticə amilinin həcminin hesabi orta qiymətlərinə müvafiq olaraq elastiklik əmsalını hesablamaqla aşağıdakı nəticəni alarıq.
Alınmış hesabata əsasən belə nəticəyə gəlmək olar ki, Azərbaycanda DÖT investisiyalarının 1% artması, yük daşımalardan əldə olunan gəlirin 0,0296 İKT sektorunda məhsul (xidmətlər) buraxılışının 1% artması, yük daşımalardan əldə olunan gəlirin 1,02985 % artması ilə nəticələnir. Cədvəl 2.-dən göründüyü kimi S.E. of regression = 133.2 olduğundan, xətaların orta kvadrat səhvi çox kiçikdir, yəni modelin proqnoz dəqiqliyi yüksəkdir. Bu baxımdan da, modelin pqroqnoz xarakteristikalarını yoxlamaq olar.
Qrafik 5. Modelin proqnoz xarakteristikaları
Mənbə: Eviews-12 tətbiqi proqram paketinə əsasən müəllif tərəfindən hazırlanmışdır.
Göründüyü kimi modelin proqnoz xarakteristikaları onun proqnoza yararlılığınə sübut edir. Bu baxımdan da, DÖT investisiyalrı, İKT sektorunda məhsul buraxılışı və yükdaşımalaran ədə olunan gəlirin 2030-cü ilədək proqnoz qiymətlərini vernmək olar. Aşağdakı qrafikdə DÖT investisiyalrının 2030-cu ilədək proqnozu verilmişdir..
6. Azərbaycanda DÖT investisiyalrının 2030-cu ilədək proqnozu
Mənbə: MS Excel proqram paketinə əsasən müəllif tərəfindən hazırlanmışdır.
Exceldə qurulan y=3,4107×2+92,562x+54,623 kvadratik formalı xətti trend modelində R² = 0,714 oduğundan, zaman amili Azərbaycanda DÖT investisiyalrının orta güclü izah etmə qabiliyyətinə malikdir. Xətt uzunmüddətli artım meylini göstərir, amma qısa dövrlərdə şokların (məsələn, 2016 və 2020-ci illərdəki azalmaların) təsirini nəzərə almır. Orta proqnoz: 2025-ci ildə 4,5 mlrd. manat, 2030-da isə ~5,39 mlrd. manat. Yəni 2024 səviyyəsindən sonra bir qədər azalma və daha sonra tədrici artım nəzərdə tutulur. Aşağı ehtimallı ssenarisi üzrə 2025-ci ildə 2,79 mlrd. manat, 2030-cu ildə isə 3,67 mlrd. manat olacağı gözlənilir. Bu, iqtisadi risklərin (məsələn, maliyyələşmə azalması, regiondakı qeyri-müəyyənliklər) təsirini modelləşdirir. Yüksək ehtimallı ssenarisi üzrə 2025-ciildə 6,21 mlrd. manat, 2030-cu ildə isə da 7,09 mlrd. Manat olacağı proqnozlaşdırılır. Bu, investisiya axınının artacağı, beynəlxalq maliyyə və özəl kapitalın güclənəcəyi ssenarini göstərir. Göründüyü kimi bu qiymətləndirmə proqnozun risk intervalını əks etdirir və qərar qəbul edərkən daha real yanaşma təmin edir. 2030-cu ilə qədər artım potensialı qalır, lakin əvvəlki illərin kəskin sıçrayışları gözlənilmir. Bu isə onu göstərir ki, dövlət-özəl tərəfdaşlıq layihələrinin perspektiv dövrdə uğuru daha çox iqtisadi sabitlik, beynəlxalq kapital axını və infrastruktur siyasətindən asılı olacaq.
Nəticə və təkliflər. Post-sosialist iqtisadiyyatlarında dövlət proqramlaşdırılması sistemi bazar münasibətlərinə keçidin ən mühüm alətlərindən biri kimi formalaşmışdır. Azərbaycan Respublikasında da bu sistemin təşəkkülü planlı iqtisadiyyatdan bazar iqtisadiyyatına keçidin məntiqi mərhələsi olmuş, xüsusilə işğaldan azad edilmiş ərazilərin bərpası, yenidən qurulması və iqtisadi reinteqrasiyası istiqamətində mühüm strateji əhəmiyyət daşıyır. Aparılan təhlil göstərir ki, “Azərbaycan Respublikasının işğaldan azad edilmiş ərazilərinə Böyük Qayıdışa dair I Dövlət Proqramı” milli iqtisadi proqramlaşdırma mexanizmlərinin səmərəli tətbiqinə əsaslanır və dövlət-özəl tərəfdaşlığının (DÖT) institusional əsaslarını gücləndirir. Proqram çərçivəsində 2022–2026-cı illəri əhatə edən 6 prioritet istiqamət üzrə 305 tədbirin icrası, iqtisadiyyatın sektorları üzrə investisiyaların cəlbi, infrastrukturun bərpası və yeni “yaşıl iqtisadiyyat” modelinə keçid istiqamətində kompleks yanaşmanı təmin edir. Tədqiqat işi üzrə əldə edilən nəticələr aşağdakılardır.
1. Azərbaycan iqtisadiyyatında 2000–2024-cü illər üzrə aparılan təhlillər göstərir ki, DÖT mexanizmləri energetika, nəqliyyat-logistika, rəqəmsal iqtisadiyyat, təhsil və səhiyyə sahələrində dayanıqlı artımın təmin edilməsində strateji rol oynayır.
2. Müəyyən edilmişdir ki, EViews modelləşdirməsinə əsasən, İKT sektorundakı məhsul buraxılışının 1% artması yükdaşımadan əldə olunan gəlirin 1,03% artımı ilə nəticələnir, bu da İKT-nin innovativ artımda aparıcı rola malik olduğunu təsdiqləyir.
3. DÖT investisiyalarının müsbət, lakin statistik olaraq zəif təsiri layihələrin seçimi və idarəetmə mexanizmlərində səmərəlilik boşluqlarını göstərir.
Təkliflər.
1. Hüquqi-institusional islahatlar üzrə
2. Maliyyə və investisiya mexanizmləri
3. Rəqəmsal idarəetmə və şəffaflıq
4. İnsan kapitalı və yerli məzmun
5. Sektor üzrə siyasət hədəfləri (2025–2030) aşağıdakı istiqmətə yönəlməlidir.
|
Sektor |
Əsas tədbirlər |
KPI 2030 |
|
Enerji |
1 GW/il RE tenderləri, CfD müqavilələri, SCADA modernləşməsi |
RE payı ≥ 25% |
|
Logistika |
Smart Logistics Hub, e-Customs, BOT/BOOT terminallar |
ROI ≥ 17% |
|
İKT |
Milli Data Mərkəzi, 5G neutral host, startap PPP-ləri |
İKT/ÜDM ≥ 2% |
|
Təhsil |
EdTech kampusları, peşə mərkəzləri |
STEM +25% |
|
Səhiyyə |
Telemedisina, e-Health ID |
Gözləmə vaxtı −30% |
Aparılmış tədqiqat işi innovativ iqtisadi artımın təmin olunmasında dövlət-özəl tərəfdaşlığının (DÖT) rolunun ekonometrik qiymətləndirilməsi baxımından mühüm elmi və praktik nəticələrin əldə olunmasına imkan vermişdir. Tədqiqat çərçivəsində Azərbaycan Respublikası üzrə 2000–2024-cü illəri əhatə edən statistik məlumatlar əsasında qurulmuş reqressiya modeli DÖT investisiyaları, İKT sektorunun inkişafı və yükdaşımadan əldə olunan gəlirlər arasında qarşılıqlı əlaqələrin xarakterini aşkar etməyə imkan vermişdir. Əldə olunan nəticələr göstərir ki, modelin izah gücü olduqca yüksəkdir (R² ≈ 0.997), bu isə seçilmiş dəyişənlərin nəticə amilindəki variasiyanı demək olar ki, tam şəkildə izah etdiyini göstərir. Lakin dəyişənlərin fərdi təsirinə baxdıqda fərqli nəticələr ortaya çıxır. Belə ki, DÖT investisiyalarını ifadə edən dəyişənin əmsalı müsbət olsa da, statistik baxımdan əhəmiyyətli deyildir (p>0.05). Bu hal onu göstərir ki, qısa və orta müddətli dövrdə DÖT investisiyalarının yükdaşımadan əldə olunan gəlirlərə birbaşa təsiri zəifdir və dolayı təsir kanalları daha üstün rol oynayır. Əksinə, İKT sektorunda məhsul buraxılışını ifadə edən dəyişən yüksək statistik əhəmiyyətə malik olmaqla (p<0.01), nəticə amilinə güclü və birbaşa təsir göstərir. Əmsalın vahidə yaxın olması (≈1) bu sahənin iqtisadi fəaliyyətlərdə, xüsusilə nəqliyyat-logistika sektorunda məhsuldarlığın və gəlirliliyin artırılmasında əsas hərəkətverici qüvvə olduğunu sübut edir. Bu nəticə innovativ iqtisadi inkişaf modelində rəqəmsallaşmanın və texnoloji transformasiyanın prioritet rolunu bir daha təsdiqləyir.
Modelin diaqnostik təhlili göstərmişdir ki, müəyyən dərəcədə avtokorrelyasiya ehtimalı mövcuddur (Durbin–Watson ≈1.16), bu isə zaman sırası məlumatlarında dinamik təsirlərin nəzərə alınmasının vacibliyini ortaya qoyur. Həmçinin heteroskedastiklik testləri nəticəsində qalıqlarda zəif qeyri-sabit dispersiya müşahidə olunsa da, bu problem kritik səviyyədə deyil və modelin ümumi etibarlılığına ciddi təsir göstərmir. Bununla belə, gələcək tədqiqatlarda daha dəqiq nəticələr əldə etmək üçün robust standart xətaların və dinamik modellərin tətbiqi məqsədəuyğun hesab olunur.
Elastiklik əmsallarının hesablanması göstərmişdir ki, İKT sektorunda 1%-lik artım yükdaşımadan əldə olunan gəlirlərin təxminən 1.03% artmasına səbəb olur. Bu isə innovasiya və rəqəmsal texnologiyaların iqtisadi artımın əsas drayveri olduğunu təsdiqləyir. DÖT investisiyalarının elastiklik əmsalının isə aşağı olması bu sahədə investisiya effektivliyinin artırılması və institusional mexanizmlərin təkmilləşdirilməsi zərurətini ortaya qoyur.
Proqnoz modellərinin nəticələrinə əsasən, 2030-cu ilədək DÖT investisiyalarında artım potensialı qorunub saxlanılsa da, bu artımın tempi əvvəlki dövrlərlə müqayisədə daha sabit və tədrici xarakter daşıyacaqdır. Bu isə iqtisadi sabitlik, maliyyə resurslarına çıxış və institusional mühitin keyfiyyəti ilə sıx bağlıdır.
Yekun olaraq qeyd etmək olar ki, innovativ iqtisadi inkişafın təmin olunmasında dövlət-özəl tərəfdaşlığı mühüm alət kimi çıxış etsə də, onun effektivliyi birbaşa investisiya həcmi ilə deyil, daha çox innovasiya infrastrukturu, rəqəmsal iqtisadiyyatın inkişaf səviyyəsi və institusional mühitin keyfiyyəti ilə müəyyən olunur. Bu baxımdan, dövlət siyasətində əsas prioritetlərdən biri DÖT mexanizmlərinin innovasiya yönümlü sahələrə inteqrasiyası, xüsusilə İKT və yüksək texnologiyalar sektorunun inkişafının stimullaşdırılması olmalıdır.
ƏDƏBİYYAT SİYAHISI
URL: https://www.stat.gov.az/source/digital_development/
© Yenifikir.media
Arzu, təklif və şikayətlərinizi bizə bildirin

