Моделирование развития интеграционных процессов в агропродовольственном секторе на регионально-муниципальном уровне

По данным статистики, по состоянию на 1 января 2008 г., в Екатериновском районе не было ни одного формирования холдингового типа. Представляется, что разработанная геоинформационная модель района послужит серьезным основанием для их создания. В частности, можно достаточно

обоснованно предположить, что в не столь отдаленной перспективе территория района может быть поделена между тремя крупными формированиями, инициаторами и интеграторами которых могут стать СХПК «Индустриальный», «Екатериновский» и

«Крутоярское» или «Альшанский».

МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ИНТЕГРАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННОМ СЕКТОРЕ НА РЕГИОНАЛЬНО-МУНИЦИПАЛЬНОМ УРОВНЕ

Л. Ададимова, к.э.н, рук.. сектора, В.И. Глазунов, к.э.н. ведущий науч. сотр., Ю. Полулях, д.э.н, ведущий науч. сотр. Поволжского НИИ экономики и организации АПК

Процессы кооперирования и интеграции в аг-ропродовольственном секторе все еще находятся на стадии своего становления. Для того, чтобы они протекали более предсказуемо и эффективно представляется необходимым сформировать реально осязаемую геоинформационную среду в рамках муниципальных районов . При всей справедливости тезиса о том, что «бизнес не знает границ», муниципальный район является изначальной базовой территорией, на которой, собственно, и протекают интеграционные процессы. Более мелкие размеры интеграции очерчиваются границами муниципальных образований (округов). Более крупные формирования могут рассматриваться в некоторой совокупности муниципальных районов в составе субъекта РФ и даже выходить за его пределы, но первоосновой интеграции остаются муниципальные районы.

В этой связи, является продуктивным создание геоинформационной системы (ГИС) или модели АПС региона с целью выявления в нем реальных и потенциальных очагов и ареалов развития интеграции. Опираясь на выполненные ранее исследования, можно предложить ГИС АПС Саратовской области, которая имела достаточно оснований быть модельной для Поволжья (бывшего Поволжского экономического района) и может стать таковой для Приволжского федерального округа. В системе (модели) можно выполнить достаточно пристрастный анализ имеющейся семантической (числовой) информации и визуализировать ее пространственное распределение.

Наиболее перспективные очаги первоочередного развития интеграции в агорпродовольственном секторе экономики определялись по методу выделения модельных* муниципальных районов с помощью рейтинговых оценок деятельности сельскохозяйственных товаропроизводителей по критериям эффективности использования имеющихся природно-производственных ресурсов.

Отбор претендентов проводился на основе комплексных оценок по большому кругу критериев, включая почвенно-климатические условия. Всего было отобрано 15 факторных и 6 результативных показателей. Расчеты были проведены по специальной программе в шести связанных между собой электронных таблицах, в которых районы были размещены по микрозонам.

Процедура рейтинговых оценок включала в себя расчет средних факторных и результативных индексов, а также интегрального показателя в виде частного от деления среднего результативного ин-

* Под модельным районом здесь понимается образцовый, т.е. избранный в качестве образца для создания модели, пригодной для использования в некоторой совокупности районов.

декса на средний факторный. По полученным средним индексам и показателю устанавливались соответствующие рейтинги районам, а также их совокупностям (микрозонам, зонам). Полученные результаты визуализировались в геоинформационной среде в ГИС МартЮ

На рис. 1-2 индексы выражены векторами (потенциалами) и обозначены цифрами на территориях муниципальных районов. Поверхности этих территорий, как результат трехмерного изображения (3Д), достаточно четко визуализируют дифференциацию потенциалов ресурсов (рис. 1) и результатов (рис. 2). Интегральный общий показатель, как продукт соотношения двух этих потенциалов характеризует эффективность использования имеющихся ресурсов наиболее рельефной поверхностью (рис. 3).

По полученным рейтингам выбирались искомые районы, исходя из того, что модельным в каждой микрозоне, а также в каждой природно-экономической зоне и в области в целом, может стать район не только с высоким общим рейтингом, но еще и имеющий развитый или средний ресурсный потенциал. Кроме того, желательно, чтобы в этом районе имелось достаточно большое число сельскохозяйственных организаций и все характерные для сообщества виды скота и сельскохозяйственные культуры.

Например, в Западной микрозоне по эффективности использования имеющегося ресурсного потенциала явным лидером является Ртищевский район, занимающий первое место по интегральному показателю, равному 1,81, и по результативному индексу (1,93) при втором ресурсном потенциале (второе место с индексом 1,07). Характерно, что по размерам ресурсного потенциала лидирует Балашовский район, причем с большим отрывом - 1,5 против 1,07. Следовательно, в Ртищевском районе, хотя и второй, но очень близкий к среднему ресурсный потенциал используется наилучшим образом и поэтому этот район более всего соответствует статусу образцового (модельного). Балашовский же район при существенном улучшении управления и технологической модернизации отраслей может стать образцом развития производства.

В целях выбора модельных районов для право- и левобережий, т.е. для двух крупных природноэкономических зон, районам были установлены внутризональные рейтинги. В соответствии с ними в правобережье в качестве модельного может рассматриваться Вольский район, которому в новом ранжировании уступает лидер Северной правобережной микрозоны Базарно-Карабулакский район. Тем не менее, лидером правобережья может стать Татищевский район.

Рисунок 1. Рейтинговая оценка факторов производства

Рейтинг по результативному показателю  0,76

0,57

0,38

0,19

Рис.2. Рейтинговая оценка результатов производства

_ ,98

1,48

0,99

0,5

0

Рисунок 3. Общая рейтинговая оценка

Пугачевского района

. I Полигон

Г раницы хозяйств

Рисунок. 4. Модельные районы в границах микрозон Саратовской области

В список из пяти районов кроме этих двух могут быть включены также Самойловский, Новобурасский и Екатериновский.В левобережье после исключения специфических Ал-Гайского и Энгельсского районов лидером стал Пугачевский район. Кроме него имеют шансы Перелюбский, Дергачевский и Федоровский районы. Окончательный выбор модельных районов был сделан при наложении результатов отбора на электронную карту региона (рис. 4) путем рационализации их пространственного расположения.

На карте особо выделены два муниципальных района: Екатериновский, который, в конечном счете,

стал модельным для центральной правобережной микрозоны и всего правобережья области; Пугачевский -модельный для северной левобережной микрозоны и левобережья. В этих районах с помощью геоинформа-ционных технологий проведены исследования по выявлению очагов и ареалов возможного создания интегрированных формирований (Екатериновский), а также разрабатывалась модель оценки и прогноза развития интеграционных процессов в агропродовольственном секторе муниципального района (Пугачевский).

МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ПРОВЕДЕНИЮ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА СОЗДАНИЯ МТС

А.Б. Тиранов, к.э.н., доц., Т.А. Тиранова, асп. Института экономики и управления Новгородского государственного университета им. Я. Мудрого

Задача разделения исходных данных на однородные совокупности решается с помощью кластерного анализа [1]. При этом часто возникает вопрос - какие именно факторы необходимо включить в совокупности? Ясно, что желательно исследование именно тех факторов, которые наиболее влияют на изучаемый признак.

Мы предлагаем перед проведением кластерного анализа использовать корреляционно-регрес-сионный анализ, на основании которого выявить существенные факторы, влияющие на исследуемый признак. Совокупность факторов, оказывающих влияние на построение кластеров, может быть открытой или закрытой, т.е. при клатеризации могут использоваться как факторы, определённые в результате корреляционно-регрессионного анализа (закрытая система), так и дополнительные факторы (открытая система).

Ниже приводится предлагаемый подход (открытая система) для определения кластеров рай-

онов Новгородской области, где целесообразно создание машинно-технологических станций, обслуживающих сельхозпроизводителей.

Для выяснения факторов, влияющих на численность тракторов, применяемых в сельскохозяйственном производстве, используем метод построения корреляционно-регрессионного уравнения. В качестве совокупности используем данные итоги Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2006 года по Новгородской области в разрезе 21 административного района. В табл. 1 приведена динамика численности тракторов в разрезе районов Новгородской области.

В качестве расчётной величины (У) выступает количество тракторов всех марок по районам области. В корреляционно-регрессионное уравнение были включены следующие факторы: Х1 - площадь сенокосов, га; Х2 - посевная площадь под урожай, занятая зерновыми и зернобобовыми культурами, га; Хз - посевная площадь под урожай, за-