Многомерный статистический анализ развития социальной инфраструктуры сельских территорий Оренбургской области

Развитие АПК

МНОГОМЕРНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ СЕЛЬСКИХ ТЕРРИТОРИЙ ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ

Т.Н. ЛАРИНА, кандидат экономических наук, доцент, заведующая кафедрой статистики и экономического анализа Оренбургский государственный аграрный университет

С помощью многомерных статистических методов рассматриваются особенности различий в развитии социальной инфраструктуры сельских муниципальных районов Оренбургской области. Методами главных компонент факторного анализа и иерархического кластерного анализа выделены четыре группы муниципальных районов по уровню развития социальной инфраструктуры. Интегральные оценки методом Паттерн позволили определить группу районов-лидеров по совокупности изучаемых показателей.

Ключевые слова: статистический анализ, социальная инфраструктура сельских территорий, многомерные методы.

В российских экономических публикациях термин «социальная инфраструктура» появился сравнительно недавно, что является одной из причин отсутствия целостного статистического определения социальной инфраструктуры. В традиционном понимании инфраструктура (лат. Infra — ниже, под и structura — строение, расположение) — это комплекс отраслей и видов экономической деятельности, обслуживающих производство и жизнедеятельность людей. За рубежом, в частности в США, на практике используют термин «public works» — «общественные службы и сооружения», включающие автомобильные дороги, аэропорты, водный транспорт, водоснабжение и водоотведе-ние, удаление твердых отходов и общественный транспорт [4]. В российском законодательстве, связанном с социально-экономическим развитием, в основном используется термин «социальная сфера» [6]. В настоящей статье под социальной

инфраструктурой понимается совокупность видов экономической деятельности, обеспечивающих личные потребности населения (здравоохранение, образование, жилищно-коммунальное хозяйство, транспорт общего пользования, связь и т. п.), функционирующие с целью создания условий для повышения уровня и качества жизни населения.

По мнению отечественных и зарубежных экономистов, развитие инфраструктурных видов деятельности является значимым стимулом устойчивого функционирования и инвестиционной привлекательности российской экономики. В первую очередь это проявляется в снижении издержек и повышении прибыли предприятий-потребителей, а также в росте благосостояния населения [3; 4]. Устранение значительных территориальных различий в уровне развития инфраструктуры, в том числе социальной, является в настоящее время весьма актуальной проблемой для нашей страны, требующей принятия государственных политических решений на региональном и муниципальном уровнях, что обусловливает необходимость комплексного статистического исследования.

Для проведения статистического анализа развития социальной инфраструктуры приоритет был отдан девяти показателям. При этом учитывалось наличие официальных статистических данных по всем 35 сельским муниципальным районам Оренбургской области [1]:

х1 — средняя обеспеченность населения жильем (общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя), м2 / чел.;

х2 — благоустройство жилищного фонда газом, доля в общей площади, %;

х3 — благоустройство жилищного фонда водопроводом, доля в общей площади, %;

х4 — число мест в учреждениях культурно-до-сугового типа на 1 000 чел. населения;

х5 — численность врачей на 10 000 чел. населения;

х6 — обеспеченность населения врачебными амбулаторно-поликлиническими учреждениями (на конец года; число посещений в смену на 10 000 чел. населения);

х7 — охват детей дошкольными образовательными учреждениями, в процентах от численности детей соответствующего возраста;

х8 — доля бытовых услуг в общем объеме платных услуг населению, %;

х9 — доля автомобильных дорог с твердым покрытием в общей протяженности автомобильных дорог общего пользования, %.

Показатели х1 — х3 характеризуют благоустройство жилищного фонда. Несмотря на то, что жилье по формальным признакам не относится к инфраструктуре, жилищный фонд как часть коммунального хозяйства является инфраструктурной основой системы расселения. Показатель х4 отражает потенциальные возможности удовлетворения духовных потребностей населения. Показатели х5 и х6 характеризуют доступность услуг здравоохранения, что важно для анализа факторов обеспечения роста продолжительности жизни. Показатель х7 дает представление о возможностях раннего развития детей в муниципальных районах. Показатель х8 отражает качество жизни населения в быту, обусловленное доступностью бытовых услуг. Показатель х9 характеризует развитие дорожного хозяйства.

На территории страны и внутри регионов объекты социальной инфраструктуры размещены нерав-

номерно. Так, в Оренбургской области в 2007г. число дошкольных учреждений варьировалось от 1 (одного) в Абдулинском районе до 49 в Оренбургском районе при плотности населения 7,4 и 14,38 чел. на км2 соответственно. Это зависит от ряда причин: системы расселения, демографической структуры населения, направлений региональной и местной политики, финансирования, кадрового обеспечения и т.д. В Оренбургской области значительная асимметрия большинства показателей социальной инфраструктуры сохраняется на протяжении ряда лет (табл. 1).

Коэффициенты вариации рассчитаны как отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической величине, выраженное в процентах. В 2003—2007гг. слабой вариацией обладали показатели обеспеченности населения жильем (х1), благоустройства жилья газом (х2) и доля дорог с твердым покрытием (х9). Основная причина конвергенции сельских муниципальных районов Оренбургской области по названным показателям, по нашему мнению, заключается в том, что на протяжении ряда лет на территории области активно реализуются федеральные целевые программы, такие как «Сельский дом» (начиная с 2000 г.), «Программа газификации регионов РФ в 2005—2007 гг.», «Модернизация транспортной системы России 2002—2010 гг.». Умеренную вариацию демонстрирует показатель обеспеченности населения врачами (18,26 %). Остальные показатели значительно варьируют. Причем вариация показателей х5 и х6, характеризующих доступность для населения услуг здравоохранения, несмотря на реализацию с 2006 г. Приоритетного национального проекта «Здоровье», значительным изменениям не подверглась. Сверхсильной вариацией обладает показатель х8, что, по нашему мнению, является следствием слабой предпринимательской активности в сельской местности.

Таблица 1

Динамика коэффициентов вариации показателей развития социальной инфраструктуры по сельским муниципальным районам Оренбургской области, %

Показатель Год 2007 г. к 2003 г.,

2003 2004 2005 2006 2007

х1 7,93 7,97 7,11 7,05 8,25 0,32

Х2 4,89 3,72 4,09 4,02 2,55 -2,34

Х3 33,90 31,79 32,70 30,31 30,11 -3,79

Х4 29,60 30,18 31,61 30,77 32,75 3,15

Х5 19,28 18,19 17,85 17,50 18,26 -1,02

Х6 31,32 30,40 30,42 30,11 30,88 -0,44

Х7 32,77 32,99 32,18 31,98 30,22 -2,55

Х8 81,77 65,95 117,32 105,04 117,23 35,46

Х9 7,84 7,84 7,68 7,57 6,33 -1,51

Развитие АПК

Очевидно, что социальная инфраструктура функционирует в многомерном экономическом пространстве, характеризующемся множеством трансакций. В этой связи повышается значимость методов многомерного статистического анализа социальной инфраструктуры региона. С помощью многомерных методов решаются задачи описания связей между большим числом объектов, выявления структуры данных по нескольким признакам одновременно, обнаружения объективно существующих, но не наблюдаемых закономерностей. Такие эвристические многомерные методы, как кластерный и компонентный, не требуют присутствия нормального закона распределения в изучаемой совокупности [7].

Обработка первичных данных развития социальной инфраструктуры по 35 муниципальным сельским районам Оренбургской области за 2007 г. методом главных компонент факторного анализа с помощью пакета прикладных программ STATISTICA позволила снизить размерность признакового пространства, перейти к ортогональной системе координат (главным компонентам) с целью выполнения классификации районов методом кластеризации в осях главных компонент.

В процессе факторного анализа выделены три наиболее важные компоненты, объясняющие 78,9 % суммарной дисперсии (табл. 2). Наилучшие результаты дало вращение исходного пространства методом Varimax, что позволило получить матрицу факторных нагрузок простой структуры.

Первый выделенный фактор включает три переменные с наиболее высокими факторными нагрузками — хр х2 и х8. Его можно интерпретировать как «жилищные условия населения». Второй

Таблица 2

Матрица факторных нагрузок

Показатели Фактор 1 Фактор 2 Фактор 3

х1 0,783 0,231 0,350

х2 0,765 -0,095 0,075

хз 0,087 0,796 -0,138

х4 0,437 0,635 -0,054

х5 0,269 0,148 0,769

хб 0,081 -0,351 0,519

х7 0,119 -0,667 0,060

х8 -0,719 0,248 0,114

х9 -0,029 -0,015 0,784

Общая дисперсия 2,006 1,749 1,642

Доля общей дисперсии, % 29,29 25,44 24,25

фактор, включающий один показатель х3 с максимальной факторной нагрузкой, соответственно назван «благоустройство жилья водопроводом». Третий фактор, также включающий один значимый показатель х9, назван «развитие дорожного хозяйства».

Таким образом, размерность первичных признаков сократилась с девяти до пяти показателей (х1, х2, х3, х8, х9). Заметим, что в результате факторного анализа наиболее статистически значимыми факторами оказались показатели, позволяющие трактовать социальную инфраструктуру в большей степени как американскую «public works», нежели как российскую «социальную сферу».

Многомерная классификация выполнена методом Варда в пространстве выделенных обобщенных факторов. В результате кластерного анализа все сельские муниципальные районы были разбиты на 4 класса (см. рисунок). Содержательная характеристика кластеров приведена в табл. 3.

На распределение объектов по кластерам наибольшее влияние в 2007 г. оказали два показателя: благоустройство жилья водопроводом (х3) и доля бытовых услуг в объеме платных услуг населению (х8). В результате наиболее многочисленным является 1-й кластер, в состав которого вошли 13 районов. Три кластера включают по 7—8 районов. Распределение районов по кластерам почти равномерное. Но при этом районы, вошедшие в один кластер, территориально разбросаны, что позволяет высказать предположение о зависимости развития социальной инфраструктуры от качества управленческих решений муниципальной власти.

Полученные средние значения в каждом кластере не позволяют однозначно назвать группу районов — лидеров по уровню развития социальной инфраструктуры: при высоких показателях жилищных условий населения наблюдаются низкие показатели доли бытовых услуг или развития дорожного хозяйства. В связи с этим необходимо выполнить интегральную (обобщенную, итоговую) оценку с целью выявления районов-лидеров с учетом кластеризации муниципальных районов.

В системе статистических методов осуществления интегральных оценок наиболее популярными являются метод средних баллов, метод средних арифметических рангов, метод медиан рангов и др. [2]. При осуществлении кластеризованной ранжировки данных по муниципальным районам Оренбургской области наилучшие результаты получены при применении метода Паттерн [5].

При выборе базы сравнения, согласно мето-

РЕгиомьнАя экономикА: теория и практика 51

Расстояния 400

Метод Варда Расстояние городских кварталов

Район

о о о о о о о

ш о. ш о. ^ m >s

а> га а> о Z о; а>

га I ^ ш 5 5 Е

А о 9- О о ID и

О 8 X О S

й & °

m -г

ьс 2 z £ S ё и к ъе

ООО о о о j о о о

х х х х t л о m 3

О Ь * О g- < га Э

° С О

Дендрограмма классификации сельских муниципальных районов Оренбургской области

Состав и характеристика кластеров по уровню развития социальной инфраструктуры сельских муниципальных районов Оренбургской области в 2007 г.

Таблица 3

№ кластера Число МР Муниципальный район Статистическая величина х1 х2 х3 х8 х9

1 13 Адамовский, Беляевский, Грачевский, Илекский, Кувандыкский, Матвеевский, Новоорский, Новосергиевский, Октябрьский, Первомайский, Переволоцкий, Сакмарский, Ясненский Средняя Медиана 19,79 19,20 98,18 98,80 64,08 62,00 4,15 3,30 96,68 100,00

2 7 Александровский, Кваркенский, Красногвардейский, Оренбургский, Светлинс-кий, Тоцкий, Тюльганский Средняя Медиана 19,64 19,80 98,10 98,1 81,37 75,80 4,89 3,46 93,91 97,70

3 7 Бузулукский, Курманаевский, Саракташ-ский, Северный, Сорочинский, Ташлинс-кий, Шарлыкский Средняя Медиана 20,66 21 97,9 98,6 46,02 46,5 2,92 2,55 99,69 100,00

4 8 Абдулинский, Акбулакский, Асекеевский, Бугурусланский, Гайский, Домбаровский, Понамаревский, Соль-Илецкий Средняя Медиана 20,27 20,40 96,64 98,35 34,89 36,25 10,57 5,65 93,00 92,80

дике Паттерн, исследователь ориентируется на так называемые «наилучшие» значения показателей. К «наилучшим» относятся наибольшие либо наименьшие значения показателя с учетом его экономического содержания: Y

tj = JLjl- х 100%,

Y j max

если наилучший показатель — максимальное значение признака;

= ^ х 100%,

' У,

если наилучший показатель — минимальное значение признака,

где i=1, 2, 3... п — сравниваемые территории; У = 1, 2, 3. k — сравниваемые показатели.

Чем ближе к 100 % значение полученной относительной величины t¡j, тем ближе значение сравниваемого у-го показателя ¿-го объекта находится

Развитие АПК

Таблица 4

Ранжирование кластеров методом Паттерн

№ кластера Отношение к «наилучшим» значениям (tj tij Ранг

*2 *3 *8 •S

1 91,43 100,00 81,79 58,38 100,00 86,32 3

2 94,29 99,29 100,00 61,26 97,70 90,51 1

3 100,00 99,80 61,35 45,03 100,00 81,23 4

4 97,14 99,54 47,82 100,00 92,80 87,46 2

к наилучшему значению для j-го показателя. Затем необходимо рассчитать простую среднюю арифметическую из оценок значений индикаторов объектов в процентах к наилучшим показателям () и присвоить ранги объектам в порядке возрастания. Таким образом, при проведении итогового ранжирования методом Паттерн учитывается не только порядок объектов, но и расстояния между ними.

В нашем исследовании интегральные оценки выполнены по центрам кластеров, т. е. по медианам. «Наилучшими» значениями для показателей развития социальной инфраструктуры являются максимальные значения показателей (табл. 4).

Результаты ранжирования показали, что лидирующие позиции по уровню развития социальной инфраструктуры в 2007 г. занимают 7 муниципальных районов Оренбургской области: Александровский, Кваркенский, Красногвардейский, Оренбургский, Светлинский, Тоцкий, Тюльганский. На долю этих районов приходится 25 % сельского населения области, 27 % занятых в крупных и средних организациях, расположенных в сельской местности. На долю 7 районов, входящих в 3-й кластер, имеющий 4-й ранг, приходится 20 % сельского населения и 21 % занятых в крупных и средних организациях.

Таким образом, статистический анализ муниципальных сельских районов Оренбургской области по уровню развития социальной инфраструктуры выявил следующее:

• вариационный анализ показал, что совокупность сельских районов однородна по обеспеченности населения жильем, благоустройству жилья газом и по наличию дорог с твердым покрытием, что обусловлено активной реализацией соответствующих федеральных целевых программ. По остальным показателям социальной инфраструктуры наблюдается значительная дифференциация районов. За последние пять лет не выявлено значимых изменений в степени неравенства районов по изучаемым показателям;

• многомерный факторный анализ позволил выделить 3 главные компоненты («жилищные условия населения», «благоустройство жилья

водопроводом» и «развитие дорожного хозяйства»), определяющие изменения в уровне развития социальной инфраструктуры на уровне сельских муниципальных районов, а также сократить размер признакового пространства с 9 до 5 показателей; • структура совокупности муниципальных районов представлена четырьмя кластерами по уровню развития социальной инфраструктуры. Причем районы, входящие в один кластер, территориально разбросаны. Лидерами по развитию социальной инфраструктуры являются 7 сельских муниципальных районов, входящих во второй кластер.

Учет выявленных закономерностей в распределении муниципальных районов Оренбургской области по уровню развития социальной инфраструктуры органами власти и управления регионального и муниципального уровней позволит сократить неравенство социального развития населения Оренбургской области.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Города и районы Оренбургской области. Статистический сборник. — Оренбургстат. 2008.

2. Орлов А. И. Прикладная статистика: учебник. — М.: Экзамен. 2006.

3. Питтмен Р. Вертикальная интеграция инфраструктурных отраслей в странах с переходной экономикой. Московский центр Карнеги. Вып. 1. 2003. URL: http://www.carnegie.ru (дата обращения: 10.03.2009).

4. Пчелинцев О. С., Минченко М. М. Региональная инфраструктура как условие экономического роста. // Проблемы прогнозирования. 2004. № 6. — С. 3.

5. Региональная статистика: учебник. / Под ред. В. М. Рябцева, Г. И. Чудилина. - М.: МИД. 2001.

6. Румянцева Е. Е. О конкретизации понятий «социальная сфера» и «инфраструктурные отрасли». // Экономический анализ: теория и практика. 2005. №2(35). - С. 8.

7. Симчера В. М. Методы многомерного анализа статистических данных: учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика. 2008.