Методика анализа дифференциации социально-экономического развития муниципальных образований

Победин А.А.

УДК 33.041
ББК 65.042

В статье рассмотрены проблемы анализа территориальной дифференциации муниципальных образований в субъектах РФ. Предложена методика анализа, адаптированная к современной статистической базе. Рассмотрен алгоритм анализа и приведены результаты апробации методики для Свердловской области.

Ключевые слова: методы экономического анализарегионтерриториальная дифференциация.

Муниципальная социально-экономическая система характеризуется сложностью внутренней структуры, однако для внешней среды она является уни­фицированным экономическим субъектом, всту­пающим в острую конкурентную борьбу с другими территориальными единицами на рынке труда (при привлечении трудовых ресурсов), капитала (с целью привлечения инвестиций) и на рынке товаров и услуг (при реализации собственной продукции). При этом решающее значение приобретает конкурентная среда, в которой приходится вести свою деятельность муниципальному образованию.

Прежде всего, важным оказывается ближайшее конкурентное окружение - другие муниципальные образования этого же региона (субъекта РФ), их уровень социально-экономического развития, а также величина и степень различия территорий по ряду социальных и экономических параметров. Иными словами, ближайшее конкурентное окружение определяется процессами территориальной дифференциации.

Настоящая методика предлагает один из возможных подходов к проведению анализа дифференциации муниципальных образований. В ходе такого анализа выявляются основные проблемы социально-экономического развития субрегиональных единиц, величина различий муниципальных образований по отдельным показателям, отслеживается динамика процессов усиления территориальных неравенств.

Возможны несколько методических подходов к проведению анализа внутрирегиональной социально-экономической дифференциации.

Первый подход основывается на применении традиционных методов вариационного анализа (использование показателей среднего линейного отклонения, дисперсии, коэффициентов вариации, оценка формы распределения данных и др.). В частности, данный подход положен в основу исследования Н.А. Смирновой [10, c. 118], Е.А. Шильцина [12]. Применение этого подхода обусловлено детальной проработкой соответствующих методов в статистической литературе, благодаря чему достигается высокая степень достоверности и точности получаемых результатов. Однако в силу универсальности указанного подхода, традиционных методов часто недостаточно для решения задач анализа социально-экономической дифференциации. Поэтому приходится либо сокращать перечень исследовательских задач, либо видоизменять и расширять традиционные методики.

Второй подход основывается на применении методов многомерного статистического анализа (факторный, компонентный, дискриминантный анализ, кластерный анализ, каноническая корреляция  и др.). Примером применения подобного подхода являются работы Л.Лыковой [5]. Достоинствами предлагаемых в рамках указанного подхода методик является получение четкого численно определенного результата даже при наличии большого массива анализируемых данных, возможность выявления глубоких и часто невыраженных связей между различными показателями. Недостатком указанного подхода является громоздкость и сложность математического аппарата. Кроме того, полученные результаты не всегда поддаются трактовке в рамках анализируемого объекта. Решению перечисленных проблем во многом способствует детальная предварительная подготовка исследования, подбор соответствующих методов при условии глубокого понимания механизма их использования, применение современного программного обеспечения.

Третий подход предполагает классификацию территориальных единиц на основе определения типичных социально-экономических проблем. Здесь можно сослаться на работу А. Позднякова, Б. Лавровского и В. Масакова [7] и исследование «Типология российских регионов» [1]. Несомненным достоинством подхода является получение в итоге понятных и легко интерпретируемых результатов, поскольку группировка часто основывается на перечне конкретных социально-экономических проблем. Однако не всегда критерии классификации базируются на выявлении глубоких закономерностей социально-экономического развития. Существует опасность сильной зависимости полученных результатов от начальной исследовательской гипотезы и используемого теоретического аппарата.

Четвертый подход решает задачу комплексного анализа внутрирегиональной дифференциации и представлен, в частности, в исследованиях А.Е. Евченко [3] и Д.Н. Воробьева [2]. Данный подход предполагает максимальное расширение перечня анализируемых факторов, а также, при наличии соответствующей возможности, учет динамики социально-экономических показателей. При этом часто используются самые разные методики, в том числе перечисленные при рассмотрении других исследовательских подходов. Именно применение данного подхода позволяет получить наиболее объективные результаты, поскольку учитывается большое количество показателей социально-экономического развития. Однако последнее несет в себе и определенные опасности: при широком охвате изучаемого объекта неизбежно использование некоторых упрощений, что снижает степень достоверности окончательных выводов. Следовательно, толкование результатов должно учитывать эвристические возможности применяемой методики.

Предлагаемая в настоящей работе авторская методика анализа внутрирегиональной диф-ференциации социально-экономического развития основана на синтезе указанных выше подходов. При этом принималось во внимание, что трактовка интегральных показателей социально-экономического развития будет неполной без обращения к анализу дифференциации по отдельным социально-экономическим параметрам.

Реализация методики анализа внутрирегиональной дифференциации социально-экономического развития предполагает последовательное прохождение следу­ющих этапов (см. табл. 1):

  1. отбор анализируемых показателей социально-экономического развития муниципальных образований, приведение показателей к сопоставимому виду
  2. анализ дифференциации социально-экономического развития по отдельным показателям
  3. комплексный анализ внутри-региональной дифференциации социально-экономического развития

Первый этап - отбор показателей социально-экономического развития муниципальных образований региона. Показатели социально-экономического развития, используемые для анализа, следует отбирать, принимая во внимание следующие моменты. Методика предполагает как анализ дифференциации по отдельным показателям, так и комплексную оценку. Следовательно, если данная методика используется не полностью, то есть предполагается проанализировать только одну из сторон социально-экономического развития, то исследователь может свободно использовать любые социально-экономические показатели, при условии надежности источников их получения. Если же методика используется полностью и в результате проводится комплексный анализ, требования к рассматриваемым показателям ужесточаются. Во-первых, показатели социально-экономического развития должны отражать различные сферы социально-экономического развития. Во-вторых, желателен определенный паритет между показателями, затрагивающими разные социально-экономические процессы. Последнее условие необходимо для того, чтобы интегральные показатели, рассчитываемые на третьем этапе, объективно отражали общий уровень социального и экономического развития, а не его отдельные аспекты. С другой стороны, выбор показателей ограничивается доступными источниками статистической информации. К примеру, в работе И.Д. Тургель и Л.И. Крючиной [10], посвященной индикаторам социально-экономического развития муниципальных образований, приводится исчерпыва­ющий перечень соответствующих индикаторов, позволяющих провести комплексный, многосторонний, объективный анализ, однако, к сожалению, большая часть этих показателей не содержится в издаваемых на сегодняшний день статистических сборниках, а доступ к ведомственной статистике чаще всего закрыт.

Таблица 1. Этапы реализации методики анализа внутрирегиональной дифференциации социально-экономического развития муниципальных образований

Название этапа

Содержание

Результаты

1. Отбор и первичная обработка исходных статистических показателей социально-экономического развития региона

1.     Определение ключевых направлений анализа

2.     Отбор статистических показателей, отражающих уровень развития по ключевым направлениям

 

Матрица значений отобранных показателей за анализируемый период времени

2. Анализ внутрирегиональной дифференциации социально-экономического развития по отдельным показателям

1.        Расчет статистических коэффициентов по каждому показателю социально-экономического развития

2.        Анализ структуры и динамики внутрирегиональной дифференциации по каждому из ключевых направлений социально-экономического развития

Перечень актуальных для рассматриваемого региона проблем территориальной неоднородности и состав наиболее проблемных муниципальных образований

3. Комплексный анализ внутрирегиональной дифференциации социально-экономического развития

1.        Преобразование массива данных с целью достижения их однородности и сопоставимости

2.        Расчет интегральных коэффициентов

3.        Кластерный анализ территориальной дифференциации на основе значений четырех интегральных коэффициентов, графическое представление таксонов

1.        Перечень кластеров муниципальных образований

2.        Определение ключевых проблем, характерных для каждого кластера

3.        Прогноз процессов дифференциации для каждого кластера

4.        Карта социально-экономического развития территориальных кластеров региона

 

 

 С учетом указанных требований и условий был отобран ряд социально-экономических показателей, которые рекомендуется использовать в рамках рассматриваемой методики. При этом можно выделить две группы: показатели экономического развития и показатели социального развития. Стоить отметить, что отнесение некоторых показателей к первой или второй группе является условным, так как показатели могут изначально иметь интегральный характер, являясь индикаторами как экономического, так и социального характера. Так, показатель «среднемесячная заработная плата», с одной стороны, отражает уровень социального развития, поскольку для большинства жителей региона именно трудовой доход часто является основным средством к существованию. Но, с другой стороны, чем выше уровень экономического развития, тем выше уровень заработной платы в регионе, то есть данный показатель с полным правом может быть отнесен к группе экономических.

Начальные статистические показатели.

Первая группа, отражающая социальное развитие муниципального образования, включает себя следующие показатели:

a)     численность постоянного населения (на конец года), тыс. человек;

b)     среднемесячная начисленная заработная плата, рублей;

c)      численность незанятых трудовой деятельностью граждан, зарегистрированных в органах государственной службы занятости (на конец года) и признанных безработными;

d)     численность врачей, человек на 10000 населения;

e)      средняя обеспеченность населения жильем, кв. м. общей площади на одного жителя;

f)       число зарегистрированных преступлений.

Группа показателей экономического развития включает в себя:

g)     объем отгруженной промышленной продукции (выполненных работ, услуг) в фактических ценах, млн. рублей;

h)     объем работ, выполненных по виду деятельности «строительство», млн. рублей;

i)       оборот розничной торговли, млн. рублей;

j)       объем реализации платных услуг, млн. рублей;

k)      инвестиции в основной капитал крупных и средних предприятий, млн. рублей.

В целях приведения показателей к сопоставимому виду, показатели c, f, g, h, i, j, k следует разделить на показатель a. В результате будут получены десять показателей, характеризующий достигнутый уровень социально-экономического развития (показатели статики): социальное развитие - среднемесячная заработная плата (рублей), численность безработных (чел. на тыс. жителей), численность врачей (чел. на 10 000 жителей), обеспеченность жильем (кв.м на одного жителя), число зарегистрированных преступлений на тыс. жителей; экономическое развитие - объем отгруженной промышленной продукции и выполненных работ, услуг (млн. руб. на тыс. жителей), объем работ, выполненных по виду деятельности «строительство» (млн. руб. на тыс. жителей), объем реализации платных услуг (млн. руб. на тыс. жителей), инвестиции в основной капитал (млн. руб. на тыс. жителей). Далее в тексте мы будем иметь в виду преобразованные сопоставимые показатели. Если же будет необходимо указать какой-либо начальный показатель, при этом обязательно будет указана буква (от a до k).

Среди рассмотренных показателей можно выделить показатели-стимуляторы, увеличение значение которых является положительным явлением, и показатели-дестимуляторы, увеличение значения которых признается отрицательным явлением и свидетельствует о снижении уровня социально-экономического развития. Показатели дестимуляторы - численность безработных и количество преступлений. Остальные показатели являются стимуляторами. Данное разграничение следует учитывать при проведении анализа - для показателей-стимуляторов и показателей-дестимуляторов используются различные формулы преобразования.

Второй этап - анализ внутрирегиональной дифференциации по отдельным показателям социально-экономического развития. Основной задачей второго этапа является оценка однородности субрегиональных единиц по исследуемому признаку. Необходимость такой оценки обусловлена тем, что при комплексном анализе не уделяется достаточное внимание отдельным социально-экономическим показателям, а значения этих показателей «выравниваются», т.е. если территория по одному из показателей является лидером, а по остальным - отстает от соседей, скорее всего влияние нетипичного показателя нивелируется.

Как уже отмечалось, на втором этапе остаются более мягкими критерии подбора показателей. Таким образом, если имеются некоторые данные, по объему и полноте недостаточные для комплексного анализа, методика позволяет использовать их на втором этапе, что, возможно, поможет трактовке итогов комплексной оценки.

На этом этапе при проведении анализа используются следующие величины: среднее значение, размах, стандартное отклонение, коэффициент вариации, коэффициенты асимметрии и эксцесса.

Величина «среднее значение» показывает типичное значение (меру центральной тенденции) рассматриваемого социально-экономического показателя.

где aср  - среднее значение, ai - отдельные значения признака, n - количество анализируемых территориальных единиц.

Размах рассчитывается вычитанием минимального значения из максимального и показывает удаленность наибольшего и наименьшего значения признака (значения социально-экономического показателя).

Чем выше величина размаха, тем выше степень асимметрии социально-экономического развития по исследуемому признаку. Отметим: размах легко рассчитать, но дифференциацию территорий он характеризует весьма поверхностно. К примеру, резкое отличие лишь одного объекта анализа от основной группы приводит к высокому значению данной величины.

Стандартное отклонение показывает типичное отклонение значений социально-экономического показателя от среднего значения. Соответственно, чем выше данная величины, тем выше степень дифференциации. Расчет стандартного отклонения производится по формуле [9]:

Положительным моментом при использовании данной величины как меры внутрирегиональной дифференциации является расчет стандартного отклонения в тех же единицах, что и анализируемый признак. Это, с одной стороны, делает данный показатель более наглядным и упрощает трактовку данных, но с другой - затрудняет  сопоставление разнородных признаков.

В этой связи, помимо стандартного отклонения, бывает необходимо воспользоваться величиной «коэффициент вариации», показывающей отно­сительное изменение признака, и позволяющей производить сравнения по признакам, измеряемых в различных единицах. Коэффициент вариации рассчитывается по формуле:

При анализе территориальной дифференциации в качестве эталона для сравнения обычно принимают кривую нормального распределения, при котором среднее значение является центром распределения, 68,3 % всех объектов анализа находятся в интервале 

Коэффициенты асимметрии и эксцесса являются мерами расхождения фактических данных и нормального распределения. Коэффициент асимметрии рассчитывается как отношение центрального момента третьего порядка к кубу стандартного отклонения, а коэффициент эксцесса - как отношение центрального момента четвертого порядка к стандартному отклонению, возведенному в четвертую степень.

Для расчета коэффициента асимметрии используют следующую формулу:

где А - коэффициент асимметрии,  С - стандартное отклонение, аср - среднее значение признака, аi- значение признака, n - количество территориальных единиц. 

При положительном значении коэффициента асимметрии большинство значений признака расположены ближе к верхней границе, иначе говоря, наблюдается правосторонняя асимметрия. На практике данный случай встречается наиболее часто. При отрицательном значении коэффициента асимметрии - ситуация обратная, т.е. наблюдается левосторонняя асимметрия. Нулевое значение данного показателя свидетельствует о симметричном распределении значений признака. По абсолютному значению коэффициента асимметрии делают заключение о степени скошенности распределения: менее 0,25 - незначительная скошенность, от 0,25 до 0,5 - умеренная, от 0,5 до 1,0 - значительная, 1,0 и выше - сильная скошенность распределения.

Коэффициент эксцесса показывает крутизну распределения и рассчитывается по формуле:


Если эксцесс больше нуля - то распределение считается островершинным (по сравнению с нормальным), а если меньше нуля - плосковершинным. При абсолютном значении коэффициента эксцесса не превышающем единицу крутизна распределения незначительна.

Третий этап - комплексный анализ внутрирегиональной дифференциации социально-экономического развития. Комплексный анализ позволяет дать интегральную оценку степени социально-экономической дифференциации муниципальных образований региона с учетом как достигнутого уровня развития, так и динамики социальных и экономических показателей. Рекомендуемый временной период - пять и более лет. Причем обязательным является требование сопоставимости данных: неизменными должны оставаться перечень показателей и список муниципальных образований.

Для получения комплексной оценки необходимо последовательное прохождение трех стадий:

  1. Преобразование массива данных с целью достижения их однородности и сопоставимости. Для преобразования данных используется процедура нормализации.
  2. Расчет интегральных коэффициентов. Для каждой территории рассчитывается четыре интегральных коэффициента: уровень экономии­ческого развития (УЭР), уровень социального развития (УСР), динамика экономического развития (ДЭР), динамика социального развития (ДСР).
  3. Кластерный анализ внутрирегиональной дифференциации на основе значений четырех интегральных коэффициентов, графическое представление таксонов.

Поскольку разные социально-экономические показатели измеряются в различных единицах, значения показателей необходимо определенным образом трансформировать. Показатели-стимуляторы преобразуются по формуле

  

В дальнейшем все вычисления производятся с матрицей преобразованных значений показателей. На её основе рассчитываются уровень развития по отдельному показателю (S), абсолютный прирост (A) и коэффициент динамики показателя (D).

 

Для расчета интегрального коэффициента уровня экономического развития субрегиональной территориальной единицы (УЭР) используются следующие экономические показатели (aijt): объем промышленного производства (млн. руб. на тыс. жителей), объем строительных работ (млн. руб. на тыс. жителей), объем реализации платных услуг (млн. руб. на тыс. жителей), инвестиции в основной капитал (млн. руб. на тыс. жителей).

Интегральный коэффициент уровня социального развития территории (УСР) рассчитывается на основе следующих показателей (aijt): среднемесячная заработная плата (рублей), численность безработных (чел. на тыс. жителей), численность врачей (чел. на 10 000 жителей), обеспеченность жильем (кв.м на одного жителя), число зарегистрированных преступлений на тыс. жителей.

При расчете интегрального коэффициента динамики экономического развития (ДЭР) используются показатели (aijt): объем промышленного производства (млн. руб. на тыс. жителей), объем строительных работ (млн. руб. на тыс. жителей), объем реализации платных услуг (млн. руб. на тыс. жителей), инвестиции в основной капитал (млн. руб. на тыс. жителей).

Наконец, интегральный коэффициент динамики социального развития территории (ДСР) рассчитывается на основе показателей (aijt): численность постоянного населения (на конец года, тыс. человек), среднемесячная заработная плата (рублей), численность безработных (чел. на тыс. жителей), численность врачей (чел. на 10 000 жителей), обеспеченность жильем (кв.м на одного жителя), число зарегистрированных преступлений на тыс. жителей.

Завершающей стадией комплексной оценки является кластерный анализ с использованием значений интегральных коэффициентов социально-экономического развития территорий. Как правило, число субрегиональных территорий велико и определять направления муниципальной политики относительно каждого муниципального образования бывает затруднительно. Предпочтительней при разработке направлений муниципальной политики субъекта федерации все множество субрегиональных единиц разбить на несколько кластеров - совокупностей муниципальных образований с относительно однородными социально-экономи­ческими условиями.  В терминах матема­тической статистики кластеры можно определить как «непрерывные области (некоторого) пространства с относительно высокой плотностью точек, отделенные от других таких же областей областями с относительно низкой плотностью точек» [4, c. 166]. Критериями формирования кластеров будут являться ранее рассчитанные интегральные показатели социально-экономического развития - УЭР, УСР, ДЭР, ДСР.

В литературе (Снит, Сокэл, Клиффорд, Стефенсон, Хартиган, Тверски, Скиннер и др.) предлагается  значительный арсенал методик проведения кластерного анализа. Для формирования кластеров в рамках настоящего исследования используется метод Варда с применением дистанции Евклида в качестве критерия близости значений (коэффициента близости) [12]. Использование указанных методов обусловлено тем, что при их применении можно получить результаты кластеризации, поддающиеся научной интерпретации в рамках проблематики настоящей работы.

Прежде всего, рассчитывается матрица подобия размерностью NxN, где N - число территориальных единиц. В качестве объектов выступают муниципальные образования в составе субъекта РФ, переменными являются интегральные коэффициенты социально-экономического развития соответствую­щего муниципального образования. При расчете используется формула [12]

Группировка муниципальных образований происходит следующим образом. Первоначально количество кластеров по умолчанию равняется количеству объектов. На основе матрицы подобия находятся два наиболее схожих кластера, и объединяются в один. Процедура повторяется до тех пор, пока все объекты не окажутся объединенными в один кластер. Причем, если кластер содержит более одного объекта, значения переменных для него рассчитываются как средние арифметические переменных тех объектов, которые вошли в данный кластер.

Для определения оптимального количества кластеров, как правило, используют ряд значений коэффициента близости в порядке образования новых кластеров. Процесс объединения следует прекратить на этапе, когда происходит скачко­образное изменение коэффициента. Для математи­ческого подтверждения значимости скачка можно использовать формулу [12]:

Однако указанный способ не является универсальным и окончательное решение о количестве кластеров принимается исходя из характера полученных результатов, начальной гипотезы, эмпирического подтверждения правиль­нос­ти выявленной структуры. Большую помощь может оказать анализ дендрограммы - графического изображения процесса образование кластеров.

Данная методика была апробирована для муниципальных образований Свердловской области [6]. За основу были приняты данные муниципальной статистики региона за 1998-2008 годы. В результате была выявлено 7 кластеров (см. табл.2).

Таблица 2 - Кластеризация муниципальных образований Свердловской области 

Кластер 1

Кластер 2

Кластер 3

Кластер 4

Кластер 5

Кластер 6

Кластер 7

Верхнесалдинский р-он

Асбест

Алапаевский р-н

Артинский р-н

Березовский

Ачитский р-н

Алапаевск

Верхняя Пышма

Каменск-Уральский

Ирбитский        р-н

Байкаловский   р-н

Красно-уральск

Белоярский р-н

Артемовский    р-н

Екатеринбург

Качканар

Каменский р-н

Богдановичский р-н

Нижний Тагил

Гаринский р-н

Ивдель

Заречный

Североуральск

Камышлов

Верхотурский

Нижняя Тура

Камышлов-ский р-н

Невьянский р-н

Краснотурьинск

Серов

Карпинск

Ирбит

Первоуральск

Пригородный   р-н

Нижнесергин-ский р-н

Ревда

 

Кировград

Красноуфимск

Полевской

Серовский р-н

 

 

 

Кушва

Красноуфимский р-н

Сухоложский    р-н

Таборинский    р-н

 

 

 

Нижняя Салда

Новолялинский р-н

 

Тугулымский        р-н

 

 

 

Режевской р-н

Пышминский         р-н

 

Туринский р-н

 

 

 

Сысертский р-н

Слободо-Туринский р-н

 

Шалинский р-н

 

 

 

Талицкий р-н

Тавдинский р-н

 

 

 

 

В таблице 3 представлен расчет усредненных значений интегральных коэффициентов социально-экономического развития для каждого кластера.

Таблица 3 - Средние значения интегральных коэффициентов социально-экономического развития по кластерам (по данным за 1998-2008 гг.)

 

УСР

УЭР

ДСР

ДЭР

Кластер 1

1,14

1,24

1,02

0,97

Кластер 2

1,05

1,11

0,92

0,94

Кластер 3

1,01

0,94

1,06

0,99

Кластер 4

0,94

0,94

0,99

0,93

Кластер 5

1,05

1,08

0,94

1,11

Кластер 6

0,91

0,89

0,95

1,05

Кластер 7

1,01

0,99

1,08

1,24

Кластер 1 резко выделяется - здесь собраны наиболее благополучные территории области, уро­вень социального и экономического развития которых значительно превышает остальные тер­ритории. Однако динамика как социального, так и экономического развития здесь незначительна, причем в отношении экономических показателей она носит даже отрицательный характер (коэффициент ДЭР показывает трехпроцентное снижение), что, однако, не означает, что абсолютное значение социально-экономических показателей здесь не повы­­шается. Напомним, что интегральные коэф­фициенты строятся на сопоставлении со средним уровнем развития и средним темпом роста. Соответственно, значение показателя ДЭР ниже единицы означает лишь, что темпы экономического развития здесь ниже среднеобластных. Отли­чительной особенностью кластера 2 является высо­кий уровень экономического развития, превышаю­щий развитие по социальным параметрам. Однако динамика по данному кластеру демонстрирует отставание как в отношении экономических, так и в отношении социальных параметров. Соответственно разрыв территорий кластера 2 и других территорий области уменьшается, за исключением территориаль­ных единиц кластера Главная характерная черта кластера 3 - высокая динамика в отношении социального развития (значения коэффициента ДСР - 1,06), но в отношении экономических показателей темпы роста не обеспечивают приближение к среднеобластному уровню. Можно предположить, что такая ситуация невозможна без значительных внешних вливаний в социальную сферу, а, следовательно, данные территории полностью зависят от внешних факторов, в том числе перераспределительных механизмов в рамках бюджетной системы. В кластере 4 мы наблюдаем отставание как по экономическим, так и по социальным показателям, причем в отношении экономических параметров это отставание быстро усиливается. Кластер 5 по значению статических коэффициентов близок к кластеру 2, однако в отличие от него характеризуется положительной динамикой экономического развития, прибли­жающих территории кластера 5 к среднеобластному уровню. К сожалению, в отношении социальных параметров отставание лишь усиливается.

В кластере 6 также присутствует положительная экономическая динамика, правда не такая значительная, как в кластере 5. Однако уровень как социального, так и экономического развития здесь значительно ниже, чем в среднем по области. Наконец, кластер 7 отличается от других территорий высокой динамикой экономического развития и значительным приростом в отношении социальных параметров. Учитывая, что территории кластера 7 по уровню социального и экономического развития примерно совпадают со средними показателями по области, при сохранении прежней динамики эти территории в ближайшем будущем могут приблизиться к лидерам - территориям кластера 1.

В заключение можно выделить особенности предложенной методики:

  1.  методика носит комплексный характер, включая в себя анализ внутрирегиональной дифференциации по отдельным показателям социально-экономического развития и интегральный подход, что позволяет рассмотреть дифференциацию как в отношении частных социально-экономических проблем, так и дать общую оценку степени неоднородности рассматриваемой территории;
  2. методика предполагает исследование внутрирегиональной дифференциации как в статике (срез состояния на определенный момент времени), так и проследить динамику развития процессов внутрирегиональной дифференциации;
  3. в методике сочетается применение надежных показателей вариационного анализа с современными подходами к обработке статистической информации, что позволяет получить валидные и достоверные результаты;
  4. при расчетах используются авторские индексы, позволяющие свести весь объем статистических данных к нескольким показателям с прозрачной трактовкой;
  5. результаты применения методики сопровождаются графической моделью, отражающей структуру, характер и динамику внутрирегиональной дифференциации в наглядной форме;
  6. наличие динамической составляющей анализа позволяет использовать методику для прогноза процессов внутрирегиональной дифференциации.

Литература

  1. Бутс Б., Дробышевский С., Кочеткова О., Мальгинов Г., Петров В., Федоров Г., Хехт А., Шеховцов А., Юдин А. Типология российских регионов. М., 2002.
  2. Воробьев Д.Н. Регулирование асимметрии социально-экономического развития муниципальных образований региона. Автореф.дисс... канд.экон.наук. Екатеринбург. 2005.
  3. Евченко А.Е. Применение экономико-математических методов для анализа территориальной социально-экономической асимметрии и выбора целевых ориентиров развития районов // Вестник ВГУ. Серия: экономика и управление. 2005. № 2.
  4. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч. У., Клекка У. Р.  и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика. 1989.
  5. Лыкова Л. Комплексная оценка реформирования межбюджетных отношений с помощью инструментов факторного анализа // Федерализм. 2004. № 3.
  6. Победин А.А. Внутрирегиональная дифференциация социально-экономического развития: методология анализа и политика регулирования. Екатеринбург, 2010.
  7. Поздняков А., Лавровский Б.  и Масаков В. Политика регионального выравнивания в России [электронный ресурс] // Режим доступа: URL: http://www.budgetrf.ru/Publications/Magazines/Ve/2000/2000-10pozdnyakov/2000-10pozdnyakov000.htm (дата обращения 21.04.2011)
  8. Салин В.Н., Чурилова Э.Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля. М.: Финансы и статистика, 2006.
  9. Смирнова Н.А. Региональная асимметрия субъектов РФ: статистический аспект // Вестник СПбГУ. Сер. 5. 2005. Вып. 2.
  10. Тургель И.Д., Крючина Л.И. Методические рекомендации по разработке системы индикаторов социально-экономического развития муниципального образования. Екатеринбург. 2005.
  11. Шильцин Е.А. Вопросы оценки региональной асимметрии [электронный ресурс] // Режим доступа: URL:  http://econom.nsc.ru/ieie/smu/conference/articles/ (дата обращения 21.04.2011)
  12. Rencher A.C. Methods of Multivariate Analysis. New York. 2002.

 

Pobedin A.A.

Methods for analyzing the differentiation of socio-economic development of municipalities

The article considers problems of the territorial differentiation in the regions in Russia. On the basis of statistical data analysis the most urgent research problem of territorial differentiation are formulated. Methods of analysis of territorial differentiation are proposed. 

Key words: methods for economic analysisregionterritorial differentiation.
  • Теоретические основы развития муниципальной экономики и местного самоуправления


Яндекс.Метрика