Типологизация регионов с учетом динамики классификационных признаков: некоторые методические подходы и решения

ТИПОЛОГИЗАЦИЯ РЕГИОНОВ С УЧЕТОМ ДИНАМИКИ КЛАССИФИКАЦИОННЫХ ПРИЗНАКОВ: НЕКОТОРЫЕ МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ И РЕШЕНИЯ

Л.В. ДУКАНИЧ,

доктор экономических наук, профессор кафедры макроэкономического

регулирования и планирования, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Решение региональных социально-экономических проблем в значительной мере определяет развитие большинства стран мира. Несмотря на национальные особенности, есть много общего в содержании региональных и внутрирегиональных проблем.

Практически всем странам мира присущи пространственные неравенства и асимметрии — различия в уровнях экономического развития территорий, занятости населения, их доходах и качестве жизни, производственной и социальной инфраструктуре и др. Сведение к минимуму неравенств, препятствующих устойчивому развитию страны в целом, отдельных ее регионов и территорий является одной из важнейших задач национальной и региональной политики.

В отечественной и зарубежной литературе выявлены и достаточно глубоко исследованы наиболее распространенные причины региональных и территориальных (между муниципальными образованиями) различий. Среди объективных причин выделяют: резкие различия природно-климатических и связанных с ними реальных условий предпринимательства в отдельных регионах страны и даже внутри регионов, что особенно характерно для нашей страны; периферийное (глубинное) положение территорий, устаревшая структура производства; агломерационные преимущества и недостатки; демографические различия; ряд социально-культурных факторов (степень урбанизации, научный потенциал и др.) [1, 3, 4, 5].

Характерная для России резкая дифференциация территорий по всем основным параметрам (численности населения, экономическому потенциалу, пространственным характеристикам) и по условиям хозяйствования за последние 15 лет не только не была смягчена, а, напротив, еще более усугубилась [4].

Совершенно очевидно, что подходы и выбор конкретных мер региональной политики и стратегий развития регионов (при общности и единстве целей) должны учитывать сложившиеся неравенства и их причины. Однако при этом, на наш взгляд, не следует впадать в крайность и ориентироваться на полностью индивидуализированные подходы и решения, особенно в тех случаях, когда речь идет о финансовой поддержке тех или иных территорий. Выходом может служить идеология одновременного учета единства и различий в социально-экономическом развитии территорий, методически предваренная грамотной их типологизацией, позволяющей выделить однородные территориальные образования (соответственно регионы или крупные муниципальные образования внутри первых).

Классификация территорий (особенно субъектов РФ) по общности каких-либо признаков не новое слово в зарубежных и отечественных исследованиях [1, 4, 7]. Тем не менее разработка научно обоснованной типологии регионов, обеспечивающей максимальную информативность результатов для различных пользователей, в том числе для решения проблем селективной государственной финансовой поддержки, остается актуальной и практически востребованной.

© Дуканич Л.В., 2007.

Экономичeский вестник Ростовского государственного университета ❖ 2007 Том 5 № 1

Экономичeский вестник Ростовского государственного университета ❖ 2007 Том 5 № 1

Авторы при типологизации используют разные системы признаков, и это считаем оправданным, поскольку конкретный набор признаков и измеряющих их показателей определяется целями классификации. В рамках поставленной проблематики наиболее выверенным нам представляется набор характеристик для оценки уровня экономического развития регионов, предложенный «Советом по развитию производительных сил» и в дальнейшем использованный разработчиками при построении стандартизированных рейтинговых оценок субъектов РФ. Непосредственно сама задача типологи-зации регионов решалась ими на основе комбинированного методического подхода, сочетающего в себе применение вышеназванных рейтинговых оценок с введением пороговых параметров по ряду доминантных показателей [1]. Такой подход оправдывает себя при решении частных задач (в частности, при выделении группы депрессивных регионов), но не позволяет, на наш взгляд, решить задачу группировки территорий по степени однородности их социально-экономического развития для всей совокупности классифицируемых регионов. Метод предполагает также экзогенное введение пороговых значений доминантных показателей, что привносит в него определенный элемент субъективизма, особенно при отнесении в депрессивную группу субъектов РФ с пограничными значениями показателей.

Кроме того, предложенный метод типологизации, как, собственно, и другие, не позволяет учесть в качестве явного классификационного признака характер и степень изменения признаков (показателей) во времени (учесть при классификации сложившиеся тенденции изменения показателей), что существенно снижает временную устойчивость полученных результатов и ограничивает горизонты их применения для решения различного рода прикладных задач.

Для решения задачи типологизации территорий (субъектов РФ и МО), демонстрирующих однородный (примерно одинаковый) характер социально-экономического развития на протяжении определенного периода времени, нами предлагается использовать кластер-анализ с использованием в качестве признаков классификации показатели их социально-экономического развития за ряд лет. Это позволит в результате кластеризации выявить не только статическую однородность исследуемых объектов, но и их группы (таксоны), демонстрирующие примерно одинаковые линии поведения на протяжении достаточно длительного периода времени (нескольких лет), то есть получить достаточно убедительные основания, чтобы считать их сложившимися тенденциями в развитии территорий.

Кластеры регионов, отвечающие признакам однородности в динамике, можно выявлять как в разрезе отдельных доминантных признаков («паттернов»)1, так и в рамках более общей задачи — выявления групп однородных регионов, характеризующихся однородным характером изменений интегрального (комплексного) показателя.

Впервые идея кластеризации (многомерной классификации) территорий (МО) автором статьи была осуществлена в 1999 г. при решении проблемы сегментирования налогового потенциала одного из субъектов РФ для целей финансового выравнивания его территорий [2]. Выбор кластер-анализа (иерархический агломеративный метод) объяснялся возможностями выявления естественного (без вмешательства исследователя) разделения объектов, описываемых набором характеризующих их признаков, на некоторое число (заранее заданное или нет) однородных в определенном смысле групп (кластеров). Одним из достоинств выбранного метода, оправдывающим его использование для решения задач типологизации социально-экономических объектов, является возможность обнаружения с его помощью однородных структур (групп, таксонов), которые нелегко выявить при непосредственном визуальном обследовании как из-за большого количества классифицируемых объектов, так и в силу необходимости одновременного учета не единственного (как это зачастую практикуется

1 Термин «паттерн» предложен рядом авторов для обозначения однородных линий поведения, демонстрируемых поведения группами объектов.

при классификациях и типологизациях), а целой системы признаков-характеристик. Указанные достоинства кластер-анализа убеждают нас в необходимости постановки задач типологизации субъектов РФ и муниципальных образований (МО) именно как задач многомерной классификации.

Однако в ходе решения задачи сегментирования МО по налоговому потенциалу были выявлены определенные ограничения в прикладном использовании полученных на его основе результатов группировки (такой недостаток присущ и другим методам классификации). Абсолютная корректность полученной типологизации в прикладном аспекте имеет временные ограничения рамками того года, за которые взяты данные для классификации. Устойчивость во времени (стабильность) полученного разбиения территорий приходилось проверять последовательной кластеризацией объектов год за годом. Одним из возможных выходов из этого положения является осуществление кластеризации по средним за ряд лет значениям классификационных признаков-показателей. Однако ему присущи все недостатки «средних».

Более перспективным нам представляется подход к типологизации территорий по уровню их социально-экономического положения, основанный на выявлении сходных линий развития (паттернов) методами кластерного анализа. При этом однородность территорий в смысле сходства их однотипности развития во времени может быть выявлена как в разрезе отдельных доминантных показателей их функционирования (в частности общего уровня развития, измеренного объемом ВРП на душу населения; показателей состояния важнейших отраслей материального производства и социальной сферы; финансового положения; инвестиционной активности; доходов населения; занятости и др.), так и на основе предварительно рассчитанных интегральных характеристик, в частности с помощью интерактивных методов их построения.

С целью иллюстрации возможностей предложенного подхода приведем результаты кластеризации субъектов РФ, входящих в Южный федеральный округ, осуществленной по показателям социально-экономического развития указанных объектов за шестилетний период (с 1998 г. по 2003 г.). Реализация иерархического агломеративного метода кластеризации осуществлялась с помощью пакета SPSS, предоставляющего возможность группировки объектов без предварительного (извне) задания количества кластеров. Небольшое число кластеризуемых субъектов (12; без Чеченской Республики) дало возможность обеспечить в последующем наглядный визуальный анализ полученных результатов с целью оценки корректности и действенности предложенного методического подхода к решению задачи выявления однородных в смысле динамики развития регионов.

Однородность развития регионов ЮФО выявлялась в разрезе следующих доминантных показателей: выпуск товаров и услуг промышленными предприятиями; денежные доходы населения в месяц; оборот розничной торговли по всем каналам реализации; численность официально зарегистрированных безработных; продукция сельского хозяйства[5]. Таким образом, в наших расчетах каждый субъект РФ выступал в отдельной процедуре кластеризации как объект, характеризующийся шестью значениями соответствующего показателя: по годам временного интервала — с 1998 г. по 2003 год включительно. Для определения оптимального числа кластеров использовалась таблица Agglomeration Schedule.

По подавляющему числу доминантных показателей было выделено по три кластера, с достаточно резко отличающимися паттернами развития. В первый кластер попали субъекты РФ, демонстрирующие устойчиво высокие значения доминантных показателей на протяжении шести лет. Во второй — со средними их значениями и, наконец, в третий — с низкими значениями показателей. Лишь по одному из доминантных показателей — «Продукция сельского хозяйства» — сформировалось пять кластеров-паттернов: с очень высоким уровнем выпуска продукции сельского хозяйства (Краснодарский край), достаточно высоким (Ростовская область), средним

Экономичeский вестник Ростовского государственного университета ❖ 2007 Том 5 № 1

Экономичeский вестник Ростовского государственного университета ❖ 2007 Том 5 № 1

уровнем выпуска (Волгоградская область и Ставропольский край), низким выпуском (Кабардино-Балкарская Республика и Республика Дагестан) и очень низким (Астраханская область, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Ингушетия, Республика Калмыкия и Республика Северная Осетия). Результаты кластеризации субъектов РФ ЮФО по остальным классификационным признакам представлены в сводной таблице.

Таблица 1

Результаты типологизации субъектов РФ, входящих в ЮФО, демонстрирующих одинаковый вектор развития с 1998 г. по 2003 г.

Наименование классификационного признака Номер и квалификация кластера

1. Регионы с высокими показателями 2 Регионы со средними показателями 3 Регионы с низкими показателями

1. Выпуск товаров и услуг промышленными предприятиями Волгоградская обл. Краснодарский кр. Ростовская обл. Ставропольский кр. Астраханская обл. Кабардино-Балкарская Респ. Карачаево-Черкесская Респ. Респ. Дагестан Респ. Ингушетия Респ. Калмыкия Респ. Адыгея Респ. Северная Осетия

2. Оборот розничной торговли по всем каналам реализации Краснодарский кр. Ростовская обл. Волгоградская обл. Ставропольский кр. Астраханская обл. Кабардино-Балкарская Респ. Карачаево-Черкесская Респ. Респ. Дагестан Респ. Ингушетия Респ. Калмыкия Респ. Северная Осетия Респ. Адыгея

3. Денежные доходы и расходы населения Астраханская обл. Волгоградская обл. Краснодарский кр. Ростовская обл. Кабардино-Балкарская Респ. Карачаево-Черкесская Респ. Респ. Дагестан Респ. Калмыкия Респ. Адыгея Респ. Северная Осетия Ставропольский кр. Респ. Ингушетия

4. Численность официально зарегистрированных безработных Карачаево-Черкесская Респ. Респ. Калмыкия Респ. Северная Осетия Респ. Адыгея Астраханская обл. Волгоградская обл. Кабардино-Балкарская Респ. Краснодарский кр. Респ. Ингушетия Ростовская обл. Ставропольский кр. Респ. Дагестан

Небольшое исходное число кластеризуемых объектов и полученное достаточно однозначное наполнение кластеров (в смысле попадания в них однородных объектов) одной квалификации позволяют без дополнительных расчетов сформировать группы субъектов, устойчиво демонстрировавших одинаковый вектор развития по всей совокупности показателей-признаков на протяжении исследуемых шести лет. Так, к кластеру с высокими показателями можно уверенно отнести Краснодарский край и Ростовскую область; в кластер со средними показателями динамики развития — Вол-

гоградскую область и Ставропольский край. Остальные субъекты РФ, входящие в ЮФО, для которых характерна линия поведения с низкими показателями положительной динамики, формируют третий кластер (с низкими показателями развития).

В том случае, когда число классифицируемых объектов достаточно велико или картина получается не столь однозначная, типологизацию объектов по паттернам поведения, сформированных с учетом всей совокупности признаков, можно получить, предварительно рассчитав для каждого объекта и для каждого года исследуемого временного интервала интегральную оценку их социально-экономического развития. В качестве метода расчета интегральных характеристик социально-экономического положения может быть использован интерактивный метод «Т0Р818».

ЛИТЕРАТУРА

1. Долгосрочное прогнозирование территориального экономического развития России. Методологические основы и прогноз на период до 2015 года (колл. авт., под ред. д.э.н., проф. Б.М. Шульберга) //М.: СОПС, 2002.

2. Дуканич Л.В. Кластерный анализ как средство территориального сегментирования налогового потенциала. Сб. Математические и статистические методы в экономике и естествознании: матер. Межв. науч. чтен. Рост. гос. эконом. унив. — Ростов-на Дону, 1999.

3. Марченко Г., Мачульская О. Сущность и цели выравнивания уровней социальноэкономического развития регионов России. — М.: Инсан, 1988.

4. Стратегии макрорегионов России: методологические подходы, приоритеты и пути реализации / Под ред. акад. А.Г. Гранберга. — М.: Наука, 2004.

5. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2002-2004: Стат. сб. / Росстат. — М., 2002-2004.

6. Региональная экономика (автор-сост. Кетова Н.П.) — Ростов-на Дону, 1998.

7.Суспицын С.А. Укрепление межбюджетных отношений на субфедеральном уровне // Регион: экономика и социология. — 2000. № 1.

Экономичeский вестник Ростовского государственного университета ❖ 2007 Том 5 № 1