Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Методы оценки социально-экономической дифференциации в региональных системах (на примере Московской области)

Неравномерное региональное развитие является проблемой в России и требует формирования эффективной политики по сокращению различий в уровнях развития территориальных образований. В связи с этим все больший интерес ученых направлен на разработку методологии оценки развития и дифференциации административно-территориальных единиц. Данный факт обусловлен тем, что в последние годы в государственном и муниципальном управлении применяется стратегическое программное планирование, направленное на равномерно устойчивое развитие страны, регионов и муниципальных образований. Тем самым очень важно оценить и проанализировать текущее состояние социально-экономического положения исследуемых территорий.

Московская область представляет особый интерес для анализа, поскольку она является крупнейшей моноцентрической агломерацией. В этом регионе присутствует большие проблемы социально-экономической неоднородности территорий, которые требуют эффективного решения с учетом асимметрии развития. От внутриобластных различий пространственного развития и от достоверной оценки социально-экономической ситуации в муниципальных образованиях региона во многом зависит формирование эффективной инвестиционной политики и бюджетной политики, что обуславливает актуальность изучения проблемы территориальной неоднородности в социально-экономическом развитии Московской области.

Выявления территориальных особенностей уровня развития и дифференциации муниципальных образований требуют комплексного подхода с применением набора различных методик. В данной работе применяется комбинированный подход рейтингового и трендового анализа с перекрестной проверкой результатов методами кластерного анализа.

Входными данными для анализа являются совокупность социально-экономических показателей деятельности районов, представленных в ежегодных сборниках Мособлстата за 2001-2009 гг. [1].

Подбор показателей осуществлялся таким образом, чтобы данные присутствовали напрямую или могли быть рассчитаны по статистике за исследуемый период с 2001-2009 гг. для 39 регионов области. В итоге было выбрано 25 показателей характеризующих различные аспекты социально-экономического состояния региона: финансы, инвестиции, индустрия, сельское хозяйство, доходы населения, демография, экология, социальная сфера, жилищно-коммунальное хозяйство. Для нивелирования размера районов применялась нормировка на душу населения, на одного работника или на одного городского жителя в зависимости от показателя. При подготовке исходных данных к статистике муниципальных районов прибавлялась статистика находящихся на их территории городов областного подчинения [2]. Перевод i-того показателя j-того региона в сопоставимую форму производился при помощи стандартной нормировки линейного масштабирования. Затем рассчитывался совокупный интегральный показатель , который являлся базой для оценки социально-экономической дифференциации.

Рейтинговый подход

Простейшей методикой сравнительного анализа социально-экономического развития является ранжирование районов по интегральному показателю с выделением нескольких групп по близким величинам рейтинга (высокий, повышенный, средний, пониженный, низкий) [3]. В дальнейшем, как правило, определяются обобщенные параметры группировок (из анализа и обобщения индивидуальных показателей входящих районов), производится их сравнительный анализ.

Поскольку московский регион является явно выраженной моноцентрической агломерацией, пространственные распределения величин социально-экономических показателей имеют зависимость относительно удаленности района области от Москвы [4-7]. Данный факт можно подтвердить как качественно, отображая на карте Московской области рейтинговую группировку, когда территории районов отмечаются разным цветом по интегральному показателю (ИП), так и количественно, исследуя корреляцию для ИП с расстоянием от административного центра района до Москвы. Анализ социально-экономического положения территорий подтверждает гипотезу радиальной зависимости уровня развития районов в моноцентрической агломерации.

Проблемами данного подхода являются субъективность в выборе количества групп и их границ, сложность анализа динамики процесса, грубость самого интегрального показателя, не чувствительного к тонким деталям структуры показателей отдельных районов. Поэтому задачей настоящей работы стало предложение других методик анализа, свободных от указанных проблем.

Трендовый анализ

В контексте данной работы интересно проверить гипотезу пространственной радиальной дифференциации районов в динамике на интегральных индикаторах, оценив корреляционную связь между расстоянием от -того района до Москвы R_J и его интегральным показателем с помощью линейного тренда:

кластерный экономический региональный область

.

Интерес представляет коэффициент C эластичности интегрального районного рейтинга по расстоянию R и его динамика во времени. Результаты расчета демонстрируют отрицательную корреляцию между искомыми параметрами. Тем самым, чем дальше расположен район от центра, тем хуже рейтинг в нем, в количественном отношении падение рейтинга на единицу происходит при удалении от центра на 25-40 км. Этот результат полностью согласуется с нашими предыдущими оценками характера пространственной дифференциации в Московской агломерации. Следует также отметить отрицательную динамику показателя во времени: увеличение эластичности (то есть усиление радиальной дифференциации), особенно с 2004 по 2007 год, которую, предположительно, притормозил кризис 2008 года. Впрочем, это не означает, что ситуация стала лучше, скорей всего, кризис сильнее ударил по районам с высоким качеством жизни и темпами его роста.

Кластерный подход

Кластерный анализ (КА) является математическим методом обобщающего анализа в случае большого количества исследуемых объектов (в нашем случае 39 районов), позволяющий выделять и исследовать закономерности, общие для ряда объектов, а также произвести проверку результатов полученных другими методами [8].

Значимые результаты КА выявляются в рамках итерационного подхода, как единое ядро решений, полученных в ходе применения и сравнения результатов, полученных различными методами и подходами КА. Существует множество алгоритмов КА, из которых в работе рассматриваются наиболее популярные: иерархический кластерный анализ (ИКА) и кластерный анализ методом к-средних (ККА). Основной задачей настоящей работы являлось применение КА для выявления пространственной дифференциации в уровнях развития территорий.

В качестве аналитических данных выступили факторные значения (нагрузки) семи значимых факторов, полученных ранее в ходе факторного анализа (ФА) из набора 25 исходных социально-экономических показателей, по 39 районам Московской области, усредненные по годам за период с 2001 по 2009 гг. [9]. КА был выполнен в пакете SPSS v. 17. с использованием авторских наработок [10].

В ходе использования двух подходов КА было сформировано 4 кластерных решения которые хорошо согласуются с результатами рейтингового анализа. Полная идентичность установлена как для высоко развитых районов, прилегающих к центру, так и депрессивных районов, находящихся на периферии области. В целом, результаты перекрестного сравнения следует считать удовлетворительными, что позволяет нам говорить о надежности результатов, полученных в обеих методиках (рейтинговое ранжирование и КА).

Настоящее исследование посвящено анализу социально-экономической дифференциации районов Подмосковья с использованием методик рейтингового и кластерного анализа. Выяснилось, что статистически, с удалением от Москвы падает как сам рейтинг районов, так и темпы его прироста. Тем самым, подтверждается гипотеза неравномерного развития районов в явно выраженной моноцентрической агломерации, чем дальше от центра, тем больше проблем испытывают районы. Если в предыдущих работах [4-7] этот факт подтверждался на ряде локальных переменных (зарплате, рынке жилья, показателях маятниковой трудовой миграции), то в настоящее работе этот факт был подтвержден на глобальных интегральных индикаторах.

Предложенные методики позволяют выявить относительно отсталые и депрессивные территории и облегчить поиск эффективных форм и методов поддержки таких территорий за счет бюджетной поддержки региона, либо за счет проведения соответствующей инвестиционной политики. Анализ особенностей и динамики регионального неравенства необходим как федеральным органам власти, так и властям субъектов федерации. Государству необходимо направлять усилия на стабильное и сбалансированное развитие своих регионов и на обеспечение высокого уровня жизни населения.

Литература

кластерный экономический региональный область

1. Социально-экономическое положение муниципальных образований Московской области: статистические сборники. М.: Мособлстат, 2001-2009.

2. Mitroshin A.A., Shitova Yu. Yu., Shitov Yu.A. Rating analysis of socioeconomic status of the districts of Moscow Region. // Science prospects. - Tambov: TMBprint. - 2011. - №5 (20). - P. 106-112.

3. Шитова Ю.Ю., Шитов Ю.А., Митрошин А.А. Сравнительный анализ социально-экономического положения районов Московской области. // Региональная экономика: теория и практика. Ї М.: Издательский дом «Финансы и кредит». - 2011. - №43 (226). - P. 2-9.

4. Шитова Ю.Ю. Исследование дифференциации заработной платы в Московской области // Экономическая наука современной России. №3, 2005, с. 102-109.

5. Шитова Ю.Ю. Маятниковая трудовая миграция в Московской области: методический и прикладной анализ // Экономический журнал ВШЭ. №1., 2006, с. 63-79.

6. Шитова Ю.Ю., Шитов Ю.А. Микроанализ маятниковой трудовой миграции в Московской области // Регион: экономика и социология, 2008, №4, с. 119-137.

7. Шитова Ю.Ю. Влияние рынка жилья на маятниковую трудовую миграцию в Московской агломерации // Экономическая наука современной России. №4, 2009, с. 99-106.

8. Mitroshin A.A., Shitova Yu. Yu., Shitov Yu.A. Cluster analysis of districts of Moscow Region. // Science prospects. - Tambov: TMBprint. - 2012. - №5 (32). - P. 134-140.

9. Митрошин А.А., Шитова Ю.Ю, Шитов Ю.А. Факторный анализ социально-экономических показателей Московской области. // Перспективы науки. - Тамбов: Издательский дом «TMБпринт». - 2011. - №10 (25). - С. 166-176.

10. Шитова Ю.Ю., Шитов Ю.А. Социально-экономический анализ в пакете SPSS. - Саранск: Изд-во Мордовского гос. ун-та, 2010. - 60 с.

Размещено на Allbest.ru