Теоретико-методологические аспекты использования кластерного анализа в рейтинговой оценке конкурентоспособности региональной экономики

ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В РЕЙТИНГОВОЙ ОЦЕНКЕ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

Ш.И. ШАХАБОВ,

аспирант,

кафедра региональной экономики и природопользования, Ростовский государственный экономический университет «РИНХ», 344006, г. Ростов-на-Дону, ул. Б. Садовая, 69

В представленной методике отбор показателей для оценки конкурентоспособности региона проводился на основе многофакторного корреляционно-регрессионного анализа с использованием линейной модели регрессии для выделения определенных групп взаимосвязанных исходных факторов, за счет которых на предприятиях региона, объединенных в кластеры, достигаются высокие показатели.

Ключевые слова: кластерный анализ; рейтинговая оценка; конкурентоспособность региональной экономики.

Коды классификатора ^ЕЬ: R11, R38.

Методологическая сложность оценки конкурентоспособности региона обусловлена двумя взаимосвязанными аспектами: во-первых, неразработанностью категории «конкурентоспособность региона», во-вторых, реальной возможностью использования инструментария оценки конкурентоспособности предприятия применительно к региону.

Ряд отечественных экономистов рассматривают конкурентоспособность региона с точки зрения способности территорий побеждать в конкурентной борьбе на основе способности использовать конкурентные преимущества. Так, К. Перский под конкурентоспособностью применительно к региону понимает способность регионов достигать успеха в экономическом соперничестве с другими регионами [5]. М. Гельвановский, И. Трофимова, В. Жуковская характеризуют конкурентоспособность как «обладание свойствами, создающими преимущества для хозяйствующего субъекта одержать победу в экономическом соревновании» [2, с. 18]. В данных определениях раскрывается состязательный характер конкурентоспособности. Однако в этих трактовках не указываются целевые установки конкурентоспособности. В этом смысле примечательно понятие, предложенное Г.Я. Беляковой, базирующейся на определениях классиков конкурентоспособности стран, «Конкурентоспособность региональной экономики — это способность реализовать основную целевую задачу ее функционирования — устойчивое социально-экономическое развитие региона с обеспечением высокого качества жизни его населения» [1].

В последнее время появились работы, объединяющие два аспекта конкурентоспособности регионов: первый из них характеризует способность региона максимально удовлетворять нужды населения, а второй — обладание и реализацию регионом конкурентных преимуществ по сравнению с другими регионами. При этом под конкурентоспособностью понимается «способность социально-экономической системы стабильно функционировать в условиях открытого рыночного пространства и обеспечивать при этом населению высокое и постоянно повышающееся качество жизни на основе эффективного использования собственного потенциала, имеющихся преимуществ, внешних связей и рыночной конъюнктуры» [3, с. 94-95].

После предварительного анализа исходной совокупности и определения количества объектов встает вопрос о выборе факторов для включения их в регрессивную модель конкурентоспособности в качестве переменных. Необходимо выделить определенные группы взаимосвязанных исходных данных, чтобы данные из одной группы были сильно коррелированны между собой, а из разных — слабо. Для этого предлагается использовать алгоритм кластерного анализа, основанный на матрице парных коэффициентов корреляции исходных показателей [7].

В качестве алгоритма кластерного анализа предлагается использовать один из так называемых алгоме-ративных иерархических алгоритмов. Все алгоритмы этого класса исходят из матрицы расстояний (различий) между группируемыми объектами, каждый из которых вначале рассматривается как отдельный кластер. Далее на каждом шаге происходит объединение двух самых близких кластеров и соответственно преобразуется матрица расстояний: из нее исключается расстояние до каждого из объединившихся кластеров и добавляются расстояния между вновь полученным кластером и всеми остальными. Работа алгоритма заканчивается, когда элементы будут объединены в один кластер.

Далее с помощью кластерного анализа выделяются типичные группы предприятий промышленности по показателям их конкурентоспособности. Установленная классификация имеет большое значение, поскольку место предприятия в ряду аналогичных производств определяется по комплексу показателей, характеризующих их конкурентоспособность.

Для оценки качества жизни предлагается использовать следующие блоки показателей, характеризующих уровень и условия жизни населения:

• показатели, характеризующие объем потребления населения;

• показатели, характеризующие условия жизни населения (обеспеченность населения потребительскими благами, экологическое благополучие региона, социально-экономическая безопасность);

• показатели, характеризующие движение денежных средств и социальную дифференциацию населения;

• финансовое благополучие населения;

• косвенные показатели, (миграционный прирост населения, ожидаемая продолжительность жизни).

© Ш.И. Шахабов, 2009

ТЕRRА ECONOMICUS ^ Экономичeский вестник Ростовского государственного университета ^ 2009 Том 7 № 4

ТЕRRА ECONOMICUS ^ Экономичeский вестник Ростовского государственного университета ^ 2009 Том 7 № 4

308

Ш.И. ШАХАБОВ

1. Для характеристики способности регионов производить товары и услуги в условиях конкуренции с другими регионами были отобраны следующие частные показатели: VI — ВРП на душу населения, тыс. руб./чел; Х1 — производительность труда, тыс. руб./чел.; Х2 — индекс физического объема ВРП, %; Х3 — объем промышленного производства на душу населения, тыс. руб./чел.; Х4 — объем сельскохозяйственной продукции на душу населения, тыс. руб./чел.; Х5 — объем платных услуг на душу населения тыс. руб./чел., Х6 — отношение инвестиций в основной капитал к ВРП, %; Х7 — стоимость основных фондов отраслей экономики на душу населения, тыс. руб./чел.; Х8 — уровень износа основных фондов, %; Х9 — отношение экспорта к импорту продукции, %, Х10 — отношение экспорта к ВРП, %; Х11 — фондоотдача, %; Х12 — уровень безработицы, %; Х13 — доля расходов на науку в общих расходах бюджета, %; Х14 — доля инновационной продукции в общем объеме промышленной продукции, %; Х15 — доля занятых в науке в общей численности населения, %; Х16 — доля инновационно-активных предприятий в общем числе предприятий; Х17 — численность специалистов ВУЗов на 10000 населения, человек; Х18 — численность студентов ВУЗов на 10000 населения, человек; Х19 — отношение кредиторской задолженности к объему ВРП, %; Х20 — доходы консолидированного бюджета на душу населения, руб./ чел.; Х21 — расходы консолидированного бюджета на душу населения, руб. чел.; Х22 — удельный вес убыточных предприятий, %.

2. Для характеристики способности регионов удовлетворять потребности населения были отобраны следующие частные показатели: У2 — ожидаемая продолжительность жизни, лет; Х1 — наличие собственных легковых автомобилей шт./тыс. чел.; Х2 — площадь жилья, приходящаяся на одного человека, кв. м./чел.; Х3 — численность врачей на 10000 населения, человек; Х4 — число больничных коек на 10000 населения шт./чел.; Х5 — выбросы загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников к площади региона, тыс. т. /км2; Х6 — удельное использование токсичных отходов от их образования, %; Х7 — доля лесовосстановленной площади к площади региона, %; Х8 — доля населения региона с доходами ниже прожиточного минимума, %; Х9 — соотношение среднемесячной начисленной заработной платы к величине прожиточного минимума, %; Х10 — средний размер пенсий относительно величины прожиточного минимума пенсионеров, %; Х11 — средний размер вклада в сберегательном банке относительно величины прожиточного минимума, %; Х12 — фактическое конечное потребление домашних хозяйств, млн руб.; Х13 — индекс потребительских цен, %; Х14 — число преступлений на 100000 населения, шт./чел.; Х15 — преступления несовершеннолетних на 100000 населения, шт./чел.; Х16 — коэффициент миграционного прироста (убыли) населения [6].

Отбор показателей для оценки конкурентоспособности региона проводился на основе методов многофакторного корреляционно-регрессионного анализа с использованием линейной модели регрессии. В качестве результирующего признака для первого проблемно-содержательного блока был выбран показатель валового регионального продукта в расчете на душу населения, поскольку он в наибольшей степени характеризует способность региона производить товары и услуги. Результирующим показателем второго блока факторов была выбрана ожидаемая продолжительность жизни, поскольку эта характеристика в наиболее полной мере отражает качество жизни населения. При этом из дальнейших расчетов исключались те факторы, влияние которых незначительно. Ограничение числа включаемых в рассмотрение факторов-признаков проводилось на основе использования аппарата многошагового регрессионного анализа. Этот анализ состоит из следующих этапов:

1. Расчет коэффициента множественной корреляции. Значение К2 = 0,99 для обоих блоков факторов указывает на наличие мультиколлинеарности. Для исключения мультиколлинеарности между признаками для каждого блока показателей была построена матрица парных коэффициентов корреляции. На основании полученных коэффициентов в последующих расчетах были отсеяны показатели, тесно связанные с включенными в выборку факторами (г > 0,8). В результате из первого блока исключены следующие показатели: объем промышленной продукции на душу населения, объем платных услуг на душу населения, стоимость основных фондов отраслей экономики, доля расходов на науку в общих расходах бюджета, численность специалистов вузов на 10000 населения;

2. Отсев статистически незначимых показателей, на основе расчета в-коэффициентов. В результате из первого блока также исключены статистически незначимые показатели: отношение инвестиций в основной капитал к объему ВРП; отношение экспорта к импорту, уровень безработицы, доля инновационной продукции в общем объеме промышленной продукции, численность специалистов ВУЗов, доходы и расходы консолидированных бюджетов. Из второго проблемно-содержательного блока из последующих расчетов были отсеяны следующие показатели: наличие собственных легковых автомобилей на 10000 населения, число больничных коек на 10000 населения, выбросы загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников, доля лесовосстановленной площади, средний размер назначенных месячных пенсий относительно величины прожиточного минимума, число зарегистрированных преступлений на 10000 населения, число зарегистрированных преступлений на 10000 населения совершенных несовершеннолетними, коэффициенты миграционного прироста (убыли) населения;

3. Проверка существенности оставшихся в уравнении признаков. Поскольку коэффициент множественной

корреляции для первого блока составил 0,96, а для второго блока — 0,76, можно сделать вывод о том, что вышеперечисленные показатели адекватно отражают конкурентоспособность регионов, удовлетворяют принципам объективности и достаточности исходной информации и на этом основании могут быть использованы для интегральной оценки.

Таким образом, в результате многофакторного корреляционно-регрессионного анализа, проведенного на базе статистических данных регионов Российской Федерации были отобраны следующие статистически значимые показатели (табл. 1).

Для расчета интегрального показателя конкурентоспособности региона предлагается использовать следующую формулу:

" и" * и*„

где: QJ — интегральный показатель конкурентоспособности у-го региона;

ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

309

— значение г-го показателяу-го региона, характеризующего способность региона производить товары и услуги в условиях конкуренции;

цПр — среднероссийское значение показателей способности регионов производить товары и услуги;

— значение г-го показателя у-го региона, характеризующего качество жизни населения;

— среднероссийское значение показателей качества жизни населения;

] — номер региона.

Таблица 1

Система показателей для интегральной оценки конкурентоспособности регионов [6]

Показатели, единицы измерения

1 2

1. Способность регионов производить товары и услуги в условиях конкуренции с другими регионами У1 — ВРП на душу населения, тыс. руб./чел. XI — производительность труда, тыс. руб./чел. Х2 — индекс физического объема ВРП, % Х4 — объем сельскохозяйственной продукции, тыс. руб./чел. Х8 — уровень износа основных фондов, % Х10 — отношение экспорта к ВРП, % XII — фондоотдача,% Х15 — доля занятых в науке в общей численности населения, % Х16 — доля иновационно-активных предприятий, в общем числе предприятий, % Х19 — отношение кредиторской задолженности к объему ВРП, % Х22 — удельный вес убыточных предприятий, %

2. Способность регионов удовлетворять потребности населения Х2 — площадь жилья, приходящаяся на одного человека, кв. м./чел Х3 — численность врачей на 10000 населения, человек Хб — удельное ис-ние токсичных отходов от их образования, % Х8 — доля населения региона с доходами ниже величины прожиточного минимума, % Х9 — соотношение среднемесячной начисленной заработной платы к величине прожиточного минимума, % Х11 — средний размер вклада в сберегательном банке относительно величины прожиточного минимума, % Х12 — фактическое конечное потребление домашних хозяйств, млн руб. Х13 — индекс потребительских цен, % У2 — ожидаемая продолжительность жизни, лет

Использование данной формализованной записи интегрального показателя оценки уровня конкурентоспособности региона является методически правомерным, поскольку позволяет получить достоверные сведения о вариации показателей за счет прямого суммирования значений каждого показателя в разрезе выделенных блоков конкурентоспособности регионов, пронормированного по отношению к соответствующим по России средним величинам. Далее на основе полученного интегрального показателя конкурентоспособности субъекту Российской Федерации присваивается ранг.

ЛИТЕРАТУРА

1. Белякова Г.Я. Конкурентоспособность региональной экономики: концепция опережающего развития. Красноярск: Сиб ГТУ, 2001.

2. Гельвановский М. И., Жуковская В.М. Трофимова И.А. Конкурентоспособность в микро-, мезо-, макроуров-невом измерении // Российский экономический журнал, 1998. № 2. С. 18.

3. Давлетов Р. К вопросу о повышении конкурентоспособности региона // Экономика и управление. 2002. № 2. С. 94-95.

4. Кротков А.М., Еленева Ю.Я. Конкурентоспособность предприятия, подходы к обеспечению, критерии, методы оценки // Маркетинг в России и за рубежом. 2001. № 6(26).

5. Перский Ю.К., Калюжнова Н.Я. Конкурентоспособность регионов: теоретико-прикладные аспекты. М.: ТЕИС, 2003.

6. Печаткин В.В. Конкурентоспособность региона в условиях вступления России в ВТО (на примере Республики Башкортостан): доклад на пленарном заседании Всероссийской научно-практической 1п1ете1>конференции «Теория и практика программного развития регионов». Уфа: ИСЭИ УНЦ РАН, 2004.

7. Шкардун В.Д., Ахтянов Т.М. Методика исследования конкуренции на рынке // Маркетинг в России и за рубежом. 2000. № 4. С. 11-23.

ТЕRRА ECONOMICUS ^ Экономичeский вестник Ростовского государственного университета ^ 2009 Том 7 № 4