КОМБИНИРОВАННЫЙ МЕТОД ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОДСИСТЕМ РЕГИОНОВ

УДК 332.145

КОМБИНИРОВАННЫЙ МЕТОД ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОДСИСТЕМ РЕГИОНОВ

Ю. И. Трещевский, Е. М. Исаева, А. В. Карцев

Воронежский государственный университет Поступила в редакцию 14 ноября 2015 г.

Аннотация: в данной работе рассматривается целесообразность применения комбинированного метода оценки социально-экономических показателей развития регионов России. Для оценки социально-экономических процессов можно эффективно дополнить традиционно используемый в этих целях анализ официальных статистических данных экспертной оценкой их значимости. Проведенный на примере факторов и условий инвестиционной деятельности анализ показал существенные изменения в конфигурации виртуальных кластеров, сформированных российскими регионами при учете мнений экспертов. Наиболее существенны изменения, касающиеся состава кластеров-лидеров; степени влияния сильных сторон регионов на величину интегрального показателя; состава факторов, определяющих перспективные направления инвестиционного развития регионов, входящих в виртуальные кластеры.

Ключевые слова: регион, виртуальный кластер, экспертная оценка, инвестиционная деятельность.

Abstract: in this work possibility of application of the combined method of an assessment of socio-economic indexes of development of regions of Russia is considered. For an assessment of social and economic processes it is expedient to add the analysis of official statistical data which is traditionally used for this purpose with an expert assessment of their importance. The analysis which is carried out on the example of factors and conditions of investment activity showed essential changes in a configuration of the virtual clusters created by the Russian regions at the accounting of opinions of experts. The changes concerning structure of leading clusters are most important; extents of influence of strengths of regions at a size of an integrated indicator; structure of the factors defining the perspective directions of investment development of the regions entering virtual clusters.

Key words: region, virtual cluster, expert assessment, investment activity.

В процессе экономического анализа функциональной и пространственной локализации факторов и условий инвестиционной деятельности в регионах страны мы использовали кластерный подход, общетеоретические основы которого разработали И. Мандель, И. Хартиган, М. Вонг, М. Ол-дендерфер, Р. Блэшфилд [1-3]. В отечественной литературе данный подход показал хорошие результаты, представленные в работах отечественных авторов [4-9].

Методические аспекты нашего исследования в широком смысле представлены в ряде работ [5; 7; 10]. Поэтому в данной работе мы приводим лишь некоторые его фрагменты, хотя и опубликованные в более ранних работах, но необходимые для понимания изложенных ниже результатов.

В табл. 1 представлены показатели, отражающие различные факторы и условия инвестиционной деятельности в регионах страны в соответствии

© Трещевский Ю. И., Исаева Е. М., Карцев А. В., 2015

с исследованиями, проведенными В. Кругляковой и Ю. Трещевским [10].

В факторную группу вошли показатели факторов и условий инвестиционной деятельности: природные, трудовые, капитальные, инновационные, инвестиционные ресурсы, также институциональные, ифраструктурные, социально-экономические условия [10].

В то же время в процессе исследования нами упрощены условия расчетов. Так, для характеристики факторов и условий инвестиционной деятельности использованы данные федеральной службы государственной статистики только за 2012 г. [11].

В процессе обработки данных ни один из регионов, по которым имеются официальные данные, не исключался из расчетов. Не исключались из состава показателей те, между которыми существует высокая корреляционная зависимость. В связи с этим значения показателей в расчетах не совпадают с представленными в работе В. М. Кругляковой [10].

Таблица 1

Структура показателей факторов и условий инвестиционной деятельности за 2012 г.

Тип факторов и условий Наименование показателя Обозначение

ФАКТОРЫ

Природные ресурсы Посевные площади сельскохозяйственных культур (в хозяйствах всех категорий) Уаг1

Добыча полезных ископаемых Уаг2

Трудовые ресурсы Среднегодовая численность занятых УагЗ

Доля трудоспособного населения Уаг4

Капитальные ресурсы Стоимость основных фондов Уаг5

Доля основных фондов без износа Уаг6

Инновационные ресурсы Число организаций, выполняющих научные исследования и разработки Уаг7

Численность персонала, занятого исследованиями и разработками Уаг8

Внутренние затраты на научные исследования и разработки Уаг9

Затраты на технологические инновации Уаг10

Инвестиционные ресурсы Инвестиции в основной капитал Уаг11

Инвестиции в основной капитал на душу населения Уаг12

Прямые иностранные инвестиции в экономику Российской Федерации Уаг13

УСЛОВИЯ

Институциональные условия Число предприятий и организаций Уаг14

Число малых предприятий Уаг15

Действующие кредитные организации Уаг16

Действующие филиалы кредитных организаций Уаг17

Инфраструктурные условия Плотность железнодорожных путей общего пользования Уаг18

Плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием Уаг19

Социально-экономические условия Число образовательных учреждений среднего профессионального образования Уаг20

Число образовательных учреждений высшего профессионального образования Уаг21

Мощность амбулаторно-поликлинических учреждений Уаг22

Численность врачей Уаг23

Уровень экономической активности населения Уаг24

Указанные упрощения сделаны нами, поскольку целью данной статьи является не выявление инвестиционных характеристик конкретных регионов, как в вышеуказанных работах, а сравнение результатов, полученных различными методами: оценки по официальным статистическим данным и оценки с корректировкой показателей на основе мнений экспертов.

Методы экспертных оценок - организационные, логические и математико-статистические процедуры, направленные на получение от специалистов информации, ее анализ и обобщение с целью подготовки и выбора оптимальных решений [12, с. 21]. Анкеты были основаны на методе непосредственного оценивания. Количество экспер-

тов - 16. Все эксперты - представители органов власти и управления регионального и муниципального уровней.

Смысл метода состоит в том, что эксперт помещает каждый из анализируемых объектов в определенный интервал (приписывает балл). Измерителем при этом является степень обладания объектом тем или иным свойством. Число интервалов, на которые разбивается диапазон изменения свойства, может быть различным для разных экспертов. Кроме того, метод разрешает давать одну и ту же оценку (т.е. помещать в один и тот же интервал) различным объектам [13, с. 441-443].

В нашем случае экспертам предлагалось ответить на вопросы анкеты по показателям, представ-

ленным выше, и поставить оценку в интервале от -5 до 5, где -5 - минимальная, а 5 - максимальная оценка.

Согласованность мнений экспертов при ранжировании объектов оценивалась коэффициентом конкордации (согласия) [13, с. 441-443].

Ж

12 £

2{п3 - п) - тУТТ

где

£=1 ¿2 ;

.=1

Т=Ё Ср, -Гр,);

р=1

х} - ~хп ;

1

п п

х = - У Ух.= 0,5п

п ¡=1 . =1

Здесь х. - сумма рангов, данных всеми экспер-

ами у-му объекту;

х - среднее значение сумм рангов по всем объектам;

¿. - отклонение суммы рангов .-го объекта от среднего значения;

^ - число повторений ц-го ранга в ранжировке ¡-го эксперта;

п - количество объектов (в нашем случае - факторов 24);

п - количество экспертов (в нашем случае -

16).

Коэффициент Ж равен единице, когда все эксперты одинаково ранжировали объекты, и равен нулю при одинаковых суммах рангов всех объектов.

По результатам опроса получено значение Ж = 0,294941.

Проведена проверка значимости коэффициента конкордации, т.е. гипотезы о том, что его истинное значение равно нулю. Для проверки значимости коэффициента конкордации Ж задано значение уровня значимости а = 0,05 (вероятности отвергнуть гипотезу о равенстве коэффициента конкордации нулю, когда на самом деле она верна), найдено по распределению Х при заданных п и п критическое. Значение статистики Хкр сравнивалось с его наблюдаемым значением Х _ . Если Х _ > Х ,

набл набл кр^

то гипотезу о равенстве коэффициента конкордации нулю отвергают и мнения экспертов считают со-

гласованными. В противном случае принимается решение о случайном характере ранжирования и, следовательно, об отсутствии согласованности в суждениях экспертов.

Хнабл находится по формуле

^набл = П(п - 1)Ж.

X (а = 0,05, с числом степеней свободы V=п - 1), где п - число факторов.

Тогда по результатам опроса получено:

Х , = 108,5386,

набл

Х = 35,17246, следовательно, Х , > Х .

кр набл кр

На основании данных результатов можно сделать вывод, что мнения экспертов согласованы и статистически значимы.

Состояние факторов и условий инвестиционной деятельности в регионах Российской Федерации по статистическим данным и с учетом мнений экспертов

По результатам анализа были сформированы виртуальные кластеры, ранжированные от лучшего результата к худшему (соответственно, кластеры А, Б, В, Г, Д (табл. 2).

Для работы над кластерами использовались средние значения мнений экспертов по показателю (табл. 3).

По результатам, представленным в табл. 3, можно сделать вывод о том, что, по мнению экспертов, такие факторы и условия, как добыча полезных ископаемых (Уаг2), инвестиции в основной капитал (Уаг11), плотность железнодорожных путей общего пользования (Уаг18) и плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием (Уаг19), имеют основополагающее значение. Показатели: число организаций, выполняющих научные исследования и разработки (Уаг7), численность персонала, занятого исследованиями и разработками (Уаг8), число малых предприятий и организаций (Уаг15), численность врачей (Уаг23) - являются в меньшей мере существенными. Таким образом, в целом для регионов России, по мнению экспертов, наиболее важны добыча полезных ископаемых, инвестиции в основной капитал, плотность автомобильных и железных дорог.

Для корректировки результатов кластеризации средние значения мнений экспертов были разделены на минимальное значение показателя в группе (табл. 4).

1 Результаты получены с помощью программы «Б1:а11811са».

¡=1

Т а б л и ц а 2

Кластеры факторов и условий инвестиционной деятельности в регионах Российской Федерации

Показатели Кластер А Кластер Б Кластер В Кластер Г Кластер Д

Уаг1 0,003414 0,447156 0,048087 0,089776 0,114363

Уаг2 0,197825 0,070049 0,032160 0,013058 0,002127

Уаг3 1,000000 0,245188 0,067985 0,072691 0,067416

Уаг4 0,544555 0,355446 0,508251 0,311881 0,221122

Уаг5 1,000000 0,117259 0,040315 0,023685 0,022352

Уаг6 0,726601 0,378695 0,747811 0,429434 0,413089

Уаг7 1,000000 0,119323 0,029698 0,027645 0,021089

Уаг8 1,000000 0,079049 0,007558 0,008302 0,010003

Уаг9 1,000000 0,070736 0,007686 0,005990 0,007870

Уаг10 1,000000 0,140086 0,027363 0,021717 0,018501

Уаг11 0,696468 0,214422 0,071551 0,035685 0,046051

Уаг12 0,156245 0,163218 0,295700 0,065629 0,105384

Уаг13 1,000000 0,079779 0,045820 0,019242 0,028801

Уаг14 1,000000 0,083221 0,017106 0,019776 0,017495

Уаг15 1,000000 0,212126 0,048934 0,050997 0,047995

Уаг16 1,000000 0,024900 0,005312 0,011255 0,006166

Уаг17 1,000000 0,494702 0,101177 0,121523 0,088300

Уаг18 0,000000 0,281629 0,078278 0,257106 0,385904

Уаг19 0,980511 0,148601 0,012018 0,110413 0,146079

Уаг20 1,000000 0,415938 0,132986 0,167188 0,146429

Уаг21 1,000000 0,094556 0,020833 0,028629 0,018049

Уаг22 0,523141 0,371555 0,512047 0,359984 0,380024

Уаг23 0,784530 0,409761 0,482198 0,483241 0,190301

Уаг24 0,603846 0,456346 0,514744 0,383462 0,443040

Сумма 18,217137 5,473740 3,855617 3,118308 2,947949

Т а б л и ц а 3

Средние значения мнений экспертов по показателю

Средние значения показателей факторов и условий инвестиционной деятельности

Уаг1 Уаг2 Уаг3 Уаг4 Уаг5 Уаг6 Уаг7 Уаг8 Уаг9 Уаг10 Уаг11 Уаг12 Уаг13

3,125 4,625 2,5625 3,75 3,4375 3,875 2,5 2,0625 2,75 3,5625 4,125 3,4375 3,1875

Уаг14 Уаг15 Уаг16 Уаг17 Уаг18 Уаг19 Уаг20 Уаг21 Уаг22 Уаг23 Уаг24

3,25 2,375 3,6875 3,56 4,5625 4,75 3,5 3,8125 2,563 2,3125 4

Т а б л и ц а 4

Использованные значения мнений экспертов

Использованные значения показателей факторов и условий инвестиционной деятельности

Уаг1 Уаг2 Уаг3 Уаг4 Уаг5 Уаг6 Уаг7 Уаг8 Уаг9 Уаг10 Уаг11 Уаг12 Уаг 13

1,5152 2,2424 1,2424 1,8182 1,6667 1,8788 1,2121 1,0000 1,3333 1,7273 2,0000 1,6667 1,5455

Уаг14 Уаг15 Уаг16 Уаг17 Уаг18 Уаг19 Уаг20 Уаг21 Уаг22 Уаг23 Уаг24

1,5758 1,1515 1,7879 1,7273 2,2121 2,3030 1,6970 1,8485 1,2424 1,1212 1,9394

Значения, представленные в табл. 4, были пе- там получили следующие значения показателей в ремножены с нормализованной матрицей исходных кластерах (табл. 5). информационных массивов за 2012 г. По результа-

Т а б л и ц а 5

Кластеры факторов и условий инвестиционной деятельности с учетом мнений экспертов

Показатели Кластер А Кластер Б Кластер В Кластер Г Кластер Д

Уаг1 0,002586 0,309861 0,711749 0,072250 0,169140

Уаг2 0,222319 2,242424 0,062931 0,056014 0,008667

Уаг3 0,858624 0,366946 0,289089 0,080024 0,086154

Уаг4 0,954095 1,566157 0,576058 0,879208 0,422224

Уаг5 0,964329 1,139172 0,137917 0,057413 0,037363

Уаг6 1,237871 0,208240 0,727257 1,301824 0,735501

Уаг7 0,883019 0,097448 0,120213 0,034398 0,028856

Уаг8 0,672070 0,029425 0,063791 0,007579 0,009638

Уаг9 0,897157 0,048478 0,072748 0,009625 0,009653

Уаг10 1,105266 0,328957 0,215785 0,042779 0,034235

Уаг11 0,936135 2,000000 0,331772 0,126327 0,077972

Уаг12 0,230790 1,666667 0,197291 0,392433 0,144257

Уаг13 0,935441 0,526110 0,087397 0,060262 0,037921

Уаг14 1,001520 0,115878 0,113402 0,026404 0,028854

Уаг15 1,079785 0,306051 0,194075 0,050116 0,060007

Уаг16 0,963389 0,056984 0,038052 0,015243 0,011980

Уаг17 1,727273 1,384106 0,757375 0,189886 0,163264

Уаг18 0,000000 0,065175 0,687870 0,175130 0,829270

Уаг19 2,280589 0,016136 0,239708 0,081768 0,320473

Уаг20 1,097727 0,509091 0,727353 0,214242 0,269330

Уаг21 1,229839 0,126711 0,149856 0,039355 0,041785

Уаг22 0,651255 0,484242 0,455100 0,571709 0,468716

Уаг23 1,000419 0,510017 0,422207 0,499363 0,366667

Уаг24 1,223310 1,178555 0,842498 0,864671 0,863912

Сумма 22,154809 15,282830 8,221492 5,848021 5,225838

При сравнении суммы показателей по класте- изменения в конфигурации кластеров. Прежде рам между базовыми значениями и значениями с всего обращает на себя внимание изменение соста-учетом мнений экспертов заметны существенные ва кластеров (табл. 6).

Т а б л и ц а 6

Состав кластеров по показателям факторов и условий инвестиционной деятельности по базовым значениям

и с учетом мнений экспертов

Кластер Базовые значения С учетом мнений экспертов

1 2 3

А г. Москва г. Москва

г. Санкт-Петербург

Б Воронежская область Тюменская область

Московская область

г. Санкт-Петербург

Краснодарский край

Продолжение табл. 6

1 2 3

Б Волгоградская область

Ростовская область

Ставропольский край

Республика Башкортостан

Республика Татарстан

Пермский край

Нижегородская область

Оренбургская область

Самарская область

Саратовская область

Свердловская область

Тюменская область

Челябинская область

Алтайский край

Кемеровская область

Новосибирская область

В Республика Коми Воронежская область

Архангельская область Московская область

Мурманская область Краснодарский край

Республика Алтай Волгоградская область

Республика Бурятия Ростовская область

Республика Хакасия Ставропольский край

Забайкальский край Республика Башкортостан

Красноярский край Республика Татарстан

Томская область Пермский край

Республика Саха (Якутия) Нижегородская область

Камчатский край Оренбургская область

Приморский край Самарская область

Хабаровский край Саратовская область

Амурская область Свердловская область

Магаданская область Челябинская область

Сахалинская область Алтайский край

Еврейская автономная область Иркутская область

Чукотский автономный округ Кемеровская область

Новосибирская область

Г Ивановская область Республика Коми

Курская область Архангельская область

Рязанская область Вологодская область

Смоленская область Мурманская область

Тверская область Республика Калмыкия

Ярославская область Республика Дагестан

Республика Карелия Кабардино-Балкарская Республика

Республика Калмыкия Карачаево-Черкесская Республика

Астраханская область Республика Алтай

Республика Дагестан Республика Бурятия

Кабардино-Балкарская Республика Республика Тыва

Карачаево-Черкесская Республика Республика Хакасия

Республика Северная Осетия - Алания Забайкальский край

Республика Мордовия Красноярский край

Удмуртская Республика Омская область

Чувашская Республика Томская область

Кировская область Республика Саха

Республика Тыва Камчатский край

Иркутская область Приморский край

Омская область Хабаровский край

Амурская область

Магаданская область

Сахалинская область

Еврейская автономная область

Чукотский автономный округ

Окончание табл. 6

1 2 3

Д Белгородская область Белгородская область

Брянская область Брянская область

Владимирская область Владимирская область

Калужская область Ивановская область

Костромская область Калужская область

Липецкая область Костромская область

Орловская область Курская область

Тамбовская область Липецкая область

Тульская область Орловская область

Вологодская область Рязанская область

Калининградская область Смоленская область

Ленинградская область Тамбовская область

Новгородская область Тверская область

Псковская область Тульская область

Республика Адыгея Ярославская область

Республика Ингушетия (1990/91 учеб. г. - включая Республика Карелия

Чеченскую Республику) Калининградская область

Чеченская Республика (1990/91 учеб. г. - включая Ленинградская область

Республику Ингушетия) Новгородская область

Республика Марий Эл Псковская область

Пензенская область Республика Адыгея

Ульяновская область Астраханская область

Курганская область Республика Ингушетия Республика Северная Осетия - Алания Чеченская Республика Республика Марий Эл Республика Мордовия Удмуртская Республика Чувашская Республика Кировская область Пензенская область Ульяновская область Курганская область

Кластер Д сохранил в своем составе практически все регионы. Кроме того, в него вошло значительное количество регионов из кластера Г: Ивановская, Курская, Рязанская, Смоленская, Тверская, Ярославская, Астраханская, Кировская области; Республики Карелия, Калмыкия, Северная Осетия - Алания, Мордовия, Удмуртская, Чувашская.

Существенные изменение произошли по показателям, характеризующим факторы и условия инвестиционной деятельности регионов Российской Федерации (рис. 1-5).

Как видно из графиков, значительная часть показателей сохранила свою относительную величину. В то же время гораздо более существенное значение приобрели доля основных фондов без износа (Var6), действующие филиалы кредитных организаций (Var17), плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием (Var19), уровень экономической активности населения (Var24). Численность персонала, занятого

В кластере А с учетом мнений экспертов помимо Москвы оказался Санкт-Петербург.

В кластере Б произошли существенные изменения - Тюменская область выделилась в отдельный кластер. Остальные регионы сместились на одну позицию ниже, образовав преимущественно кластер В.

Кластер В составляют с учетом мнений экспертов регионы, которые раньше входили в кластер Б за исключением г. Санкт-Петербурга (перешедшего в кластер А), Тюменской области (кластер Б), и Иркутская область (поднявшаяся из кластера Г).

Соответственно, кластер Г при учете мнений экспертов образован теми субъектами Федерации, которые ранее входили в кластер В. Сохранились в кластере Г Республика Калмыкия, Республика Дагестан, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Тыва, Омская область. Вологодская область переместилась в данный кластер из кластера Д.

Кластер А

2.500000

2.001)000

5НЛЧ С ЖСП

базовые значения

0.000000

123456789 10111215141516171819 20 2122 2} 24 Рис. 1. Показатели факторов и условий инвестиционной деятельности кластера А2

Кластер Б

2.500000

змач с эксп базовые значения

12345673 9 101112131415161718192021222324 Рис. 2. Показатели факторов и условий инвестиционной деятельности кластера Б

Кластер В

0,900000 0.800000 0,700000 0,600000 0,500000 0,400000 0,300000 0,200000 0,100000 0,000000

ЗНЙ'ЮКСП

♦-базовые значения

12345678 9 1011121314151617 131У 2021 22 23 24

Рис. 3. Показатели факторов и условий инвестиционной деятельности кластера В

2 Здесь и далее на рисунках: сплошная линия - значения показателей с учетом мнения экспертов, пунктирная - по статистическим данным.

Кластер Г

1.400000 1ДООООО 1.000000 0.800000 O.ljOOOOO 0,400000 0.200000 0.000000

/ \ И л.

Ш д . А *

•J i

-эначс ЭК СП

базовые значения

1 2 П 5 6 П 9 ]0 1112 Ii 141516 17 18 19 2021 22 23 24

Рис. 4. Показатели факторов и условий инвестиционной деятельности кластера Г

Кластер Д

1.000000 0.900000 0.800000 0.700000 0 600000 0,500000 О 400000 0300000 0.200000 о дооооо

О 000000

- äKa'i с эксп базовые значения

1 2 i 4 5 6 7 8 91011121il4151G1713192021222i24

Рис. 5. Показатели факторов и условий инвестиционной деятельности кластера Д

исследованиями и разработками (Уаг8), стала оказывать меньшее влияние на состояние кластера. Заметим, что показатели, обеспечивающие высокое положение кластера, отличаются от названных экспертами в качестве важнейших. Кроме них мы видим долю основных фондов без износа, количество кредитных организаций, уровень экономической активности населения. Отсутствует акцент на добычу полезных ископаемых и наличие железных дорог, что вполне естественно, учитывая, что оба региона - города.

Из данных, представленных в табл. 2 и 5, следует, что разрыв между кластером А и остальными уменьшился. Так, без учета мнений экспертов он составлял по сравнению со средним кластером (В) 4,7; с учетом мнений экспертов - 2,7; по отношению к аутсайдеру (Д) - соответственно 6,2 и 4,2. Иначе говоря, мнения экспертов сгладили ситуа-

цию с точки зрения уровня дифференциации регионов по уровню развития факторов и условий инвестиционной деятельности.

Как видно из данных, представленных на рис. 2, существенно увеличили свои значения большинство показателей: добыча полезных ископаемых (Var2), доля трудоспособного населения (Var4), стоимость основных фондов (Var5), инвестиции в основной капитал (Var11), инвестиции в основной капитал на душу населения (Var12), действующие филиалы кредитных организаций (Var17), уровень экономической активности населения (Var24). Уменьшили значения плотность железнодорожных путей общего пользования (Var18), плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием (Var19). Иначе говоря, эксперты показали сильные, слабые стороны Тюменской области (единственный регион в кластере Б) и обозначили

перспективные направления развития факторов и условий инвестиционной деятельности.

Учитывая незначительное количество регионов, составляющих кластеры А и Б, кластер В следует отнести к лидерам. Представляет интерес тот факт, что позицию в третьем по уровню развития факторов инвестиционной деятельности вместо крупных, представляющих территориальные окраины страны, субъектов Федерации заняли преимущественно густонаселенные, промышленно развитые регионы европейской части. Причем усиление их позиций произошло за счет таких факторов, как посевные площади сельскохозяйственных культур (Уаг1), действующие филиалы кредитных организаций (Уаг17), плотность железнодорожных путей общего пользования (Уаг18), число образовательных учреждений среднего профессионального образования (Уаг20), уровень экономической активности населения (Уаг24).

Уменьшение значения коснулось значения только одного показателя - инвестиции на душу населения (Уаг12).

Как видим, мнения экспертов, как и в случае с кластером Б, показали сильные стороны регионов, что позволяет предположить многовариантность комбинаций факторов инвестиционной деятельности с точки зрения их влияния на общее состояние инвестиционной среды. Проблема, вероятно, заключается не в том, какие факторы оказывают на нее влияние, а насколько они развиты по сравнению с другими регионами страны. Из этого следует возможная ориентация регионов на использование своих сильных сторон, связанных со спецификой их социально-экономического развития, в процессе формирования и реализации инвестиционных стратегий. Действительно, если такой фактор, как наличие полезных ископаемых и, соответственно, развитие добывающих отраслей, является мало-регулируемым, то явно обозначившиеся преимущества, проистекающие из характера экономического развития регионов кластера В, могут быть существенно усилены посредством мер экономической политики государства, в том числе на региональном уровне.

Кластер Г представлен регионами, занимающими положение ниже среднего. Так, значение интегрального показателя развития факторов и условий инвестиционной деятельности существенно ниже, чем лидирующих кластеров. Причем в обоих вариантах - с учетом мнения экспертного и без него. Значения данного показателя мало отли-

чаются от значений кластера Д (также в обоих случаях).

Анализируя графическую интерпретацию кластера Г (см. рис. 4), можно заметить, что уменьшения в значениях показателей в большинстве случаев несущественны. В то же время с учетом мнений экспертов наблюдается рост значений таких показателей, как доля трудоспособного населения (Уаг4), доля основных фондов без износа (Уагб), инвестиции в основной капитал на душу населения (Уаг12), уровень экономической активности населения (Уаг24).

Учитывая низкий уровень развития факторов инвестиционной деятельности кластера Г, можно сказать, что мнения экспертов показали перспективные направления их развития. Обратим внимание на тот факт, что среди наиболее «влиятельных» факторов кластеров В и Г только один - общий (уровень экономической активности населения (Уаг24)).

Абсолютный аутсайдер - кластер Д - демонстрирует ситуацию, сходную с кластером Г. Уменьшения в значениях показателей с учетом мнений экспертов по сравнению с базовыми незначительны. Заметно практически полное сохранение конфигурации распределения факторов по значимости. Оказалось более явным относительно высокое влияние на инвестиционную деятельность доли трудоспособного населения (Уаг4), доли основных фондов без износа (Уаг6), плотности железнодорожных путей общего пользования (Уаг18), уровня экономической активности населения (Уаг24). Эти показатели увеличили свои значения, обозначив таким образом наиболее перспективные направления активизации инвестиционной деятельности в регионах, образующих кластер Д.

Итак, для оценки социально-экономических процессов целесообразно дополнить традиционно используемый в этих целях анализ официальных статистических данных экспертной оценкой их значимости. Проведенный на примере факторов и условий инвестиционной деятельности анализ показал следующие изменения в конфигурации виртуальных кластеров, сформированных российскими регионами, при использовании комбинированного метода, сочетающего применение официальных статистических данных с экспертными оценками:

- состав абсолютных лидеров (кластеры А и Б) сократился многократно;

- средний до учета мнений экспертов кластер В стал одним из лидеров;

- состав кластера В при переходе из средней позиции в лидирующую полностью сменился, это означает, что сильные стороны регионов на практике более выражены, чем можно предположить, исходя из значений статистических показателей;

- состав факторов и условий, определяющих общее положение кластеров в региональном инвестиционном пространстве, оказался специфичным для каждого кластера;

- в регионах лидирующих групп (кластеры А, Б, В) определенно обозначились факторы, обеспечивающие их высокое положение в региональном инвестиционном пространстве страны, не соответствующие мнению экспертов об их значимости для страны в целом;

- в регионах, составляющих кластеры-аутсайдеры (Г и Д), четко обозначились перспективные направления развития факторов и условий инвестиционной деятельности.

ЛИТЕРАТУРА

1. Мандель И. Д. Кластерный анализ / И. Д. Ман-дель. - М. : Финансы и статистика, 1988. - 176 с.

2. Олдендерфер М. С. Кластерный анализ / М. С. Ол-дендерфер, Р. К. Блэшфилд // Факторный, дискриминант-ный и кластерный анализ / под ред. И. С. Енюкова. - М. : Финансы и статистика, 1989. - 215 с.

3. Hartigan I. A. Algoritm AS 136: A K-Means Clustering Algorithm / I. A. Hartigan, M. A. Wong // Journal of the Royal Statistical Society Series C (Applied Statistic. -Vol. 28, № 1 (1979). - P. 100-108.

4. Никитина Л. М. Совершенствование региональных моделей социальной ответственности бизнес-структур : методологические, теоретические, практические аспекты : монография / Л. М. Никитина, Д. А. Степыгин. - Во-

Воронежский государственный университет

ТрещевскийЮ. И., доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики и управления организациями

E-mail: utreshevski@yandex.ru

Тел.: 8-960-122-60-98

Исаева Е. М., кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления организациями

E-mail: ek-isaeva@yandex.ru

Тел.: 8-920-420-82-73

Карцев А. В., магистрант кафедры экономики и управления организациями

E-mail: karcon90@gmail.com

ронеж : Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2013. - 2б4 с.

5. Мясникова Т. А. Кластеризация социально-экономического пространства Краснодарского края - динамика посткризисного периода I Т. А. Мясникова II Вестник Воронеж. гос. ун-та. Сер.: Экономика и управление. - 2015. - № 2. - С. S3-91.

6. Мясникова Т. А. Стратегирование социально-экономического развития муниципальных образований в регионах России : теория, методология, методическое обеспечение : монография I Т. А. Мясникова. - Воронеж : Научная книга, 2015. - 271 с.

7. Свиридов А. С. Методы исследования процессов социализации бизнеса : монография I А. С. Свиридов. - Воронеж : Научная книга, 2014. - 1б1 с.

S. Свиридов А. С. Социализация российского бизнеса : начало процесса I А. С. Свиридов, Ю. И. Трещевс-кий II Регион : системы, экономика, управление. -2014. - № 2. (25). - С. 32-40.

9. Свиридов А. С. Экономический анализ социальных функций бизнеса I А. С. Свиридов, Т. Н. Гоголева, Ю. И. Трещевский II Экономический анализ : теория и практика. - 2015. - № 29 (42S). - С. 2-11.

10. Круглякова В. М. Региональная инвестиционная политика : методологическое, концептуальное, методическое обеспечение : монография I В. М. Кругляко-ва. - Воронеж : Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2012. -300 с.

11. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2005. - Режим доступа: www.gks.ru

12. Бешелев С. Д. Математико-статистические методы экспертных оценок I С. Д. Бешелев, Ф. Г. Гур-вич. - М. : Статистика, 19S0. - 2б3 с.

13. Елисеева И. И. Общая теория статистики : учебник I И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев ; под ред. И. И. Елисеевой. - М. : Финансы и статистика, 2004. - б5б с.

Voronezh State University

Treshchevsky Yu. I., Doctor of Economic Sciences, Professor, Head of the Economy and Management of the Organizations Department

E-mail: utreshevski@yandex.ru

Tel.: 8-960-122-60-98

Isaeva E. M., Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Economy and Management of the Organizations Department

E-mail: ek-isaeva@yandex.ru

Tel.: 8-920-420-82-73

Kartsev A. V., Undergraduate of the Economy and Management of the Organizations Department

E-mail: karcon90@gmail.com