Оценка устойчивости развития региона

ОЦЕНКА УСТОЙЧИВОСТИ РАЗВИТИЯ РЕГИОНА

Т. Н. ГУЛЬ

В статье приводится обзор некоторых из существующих подходов к пониманию устойчивости социально-экономического развития региона, его количественной оценки. На основе анализа предложен авторский подход. Расчеты приведены на примере регионов Центрального Федерального округа.

Ключевые слова: устойчивость, социально-экономическое развитие, регион.

Необходимость определения достигнутого уровня устойчивости развития региона исходит из главной цели управления социально-экономической системой - повышение качества жизни населения. Поэтому для дальнейшего исследования и разработки методов количественной оценки стабильности развития региона крайне важно определиться с категориальным аппаратом.

Существует свыше 60 определений устойчивого развития региона, каждое из которых вносит свой вклад в конкретизацию этого термина. Наиболее распространена следующая формулировка устойчивого развития: это развитие, при котором удовлетворяются потребности настоящего времени, но не ставится под угрозу способность будущих поколений удовлетворять свои потребности [13]. Концепция стабильного развития переносит акцент с количественных на качественные параметры развития, учитывая взаимосвязи между человеком, обществом и природой.

Мы придерживаемся точки зрения, что предпосылкой стабильного развития является экологическая стабильность, т. е. сохранение ненарушенных хозяйственной деятельностью человека естественных экосистем и восстановление нарушенных в необходимом для существования человечества объеме.

Как экологическая, так и экономическая стабильность представляют собой, в конечном счете, социальную проблему. И то, и другое подразумевает переход к социально стабильному развитию [3].

Некоторые авторы устойчивое развитие связывают с понятием стабильности, вызывая тем самым полемику с учеными, считающими, что стабильность не является синонимом устойчивости. С их точки зрения эти понятия неадекватны, так как стабильность развития определяется ди-

намикой показателей, а не индикаторами ее статического состояния (система может иметь стабильно неустойчивое положение) [18].

Динамическое развитие социально-экономической системы постоянно характеризуется приближением или удалением ее от состояния равновесия. В связи с тем, что любая социальноэкономическая система является открытой, она подвержена влиянию внешней среды, следовательно, состояние равновесия в данной системе носит относительный и временный характер.

Понятие устойчивости социально-экономического развития следует рассматривать системно, так как трактовка этого термина только с экономической, социальной или экологическая стороны не в состоянии отразить всех аспектов, которые в конечном счете влияют на целевой показатель -качество жизни населения. В дальнейшем под стабильным (устойчивым) социально-экономическим развитием региона нами будет пониматься совокупность качественных признаков, содержащихся в следующих определениях:

- это систематическое, долговременное и массовое улучшение количественных и качественных параметров жизнедеятельности социально-экономической системы региона на основе революционных и эволюционных изменений;

- это сбалансированное развитие, которое не приводит к разрушению экологической системы региона, но в то же время удовлетворяет потребности населения региона без ущерба будущих поколений;

- это процесс изменений, в котором эксплуатация природных ресурсов, направление инвестиций, ориентация научно-технического развития и институциональные изменения согласованы друг с другом и укрепляют нынешний и будущий социально-экономический потенциал;

- это развитие «продолжающееся», допускающее отрицательные и нулевые значения темпов роста экономики, но за длительный период времени имеющее положительную направленность.

В настоящее время в теоретической и методологической литературе встречается множество методов оценки стабильного социально-экономического развития региона.

При управлении развитием социальноэкономических систем желательно иметь единый критерий, но это не всегда удается в связи с многогранностью социально-экономических явлений, часто оказывается необходимым рассмотреть некоторое множество критериев [8]. Например, при оценке эффективности развития региона могут использоваться критерии, оценивающие хозяйственные, производственные, экономические, технические, социальные и другие аспекты его развития.

Проблемой разработки индикаторов устойчивого развития занимаются Департамент политической координации и устойчивого развития ООН, Комиссия Объединенных Наций по устойчивому развитию, Научный комитет по проблемам окружающей среды и другие. В 1996 г. комиссия ООН по устойчивому развитию предложила мировому сообществу первую редакцию набора из 130 показателей, организованных по принципу «входное воздействие - состояние -управление» [24]. Данная структурная цепочка была дополнена и обрела следующий вид: «воздействие - состояние - реагирование» или «воздействие - состояние - последствия - реагирование». Это позволяет организовать поиск адекватных по отношению к цели показателей на основе системного подхода.

В последние годы наметился ряд конструктивных подходов в построении интегрального показателя устойчивого развития.

Наиболее проработанными в теоретическом плане разработками интегральных показателей являются [22]:

а) система эколого-экономического учета, предложенная статистическим отделом Секретариата ООН. Система базируется на так называемых «зеленых счетах» и позволяет увязать экономические показатели с состоянием природной среды. В качестве обобщающего макроэкономического показателя предлагается использовать экологически адаптированный чистый внутренний продукт (Environmentally adjustic net domestic product);

б) показатель «скорректированные чистые сбережения» (СЧС), разработанный специалистами Всемирного банка. Показатель отражает отно-

сительную величину накопления национальных сбережений с учетом истощения природных ресурсов и ущерба от загразнения окружающей среды;

в) биофизический показатель устойчивого развития - «экологический след» (The Ecological Footprint);

г) формула устойчивости, известная как «IMPACT Identity», предложена Бэрри Коммоне-ром и др.

Каждый из предложенных интегральных показателей заслуживает внимания и требует специальных преобразований, приспособления к конкретным условиям, а в некоторых случаях - адаптации. Большинство показателей сильно оторваны от реальной фактологической базы и не могут считаться научными. По-разному агрегируя показатели, можно получить разные результаты [7].

В таблице 1 представлены встречающиеся в научной периодической литературе методы оценки устойчивости социально-экономического развития регионов.

Методы, использующие ранговый и рейтинговый подход, не могут считаться в полной мере адекватными. Они в большей степени демонстрируют место региона в том или ином перечне субъектов, но не дают информации о характере дифференциации между значениями интегральных показателей.

Большинство зарубежных теорий и методик неприменимы к российским условиям, так как не учитывают особенностей отечественной экономики и управления, а также содержат индикаторы, не имеющие отражения в системе статистики Российской Федерации (например, стоимостная оценка истощения природных ресурсов, расходы по снижению риска смертности, приписываемого воздействию выброса твердых частиц и др.). Это затрудняет использование и внедрение опыта стран с высоким уровнем и качеством жизни населения в российских условиях [21]. Главным образом это касается показателей, связанных с состоянием окружающей среды. Публикуемая статистика содержит весьма скудный перечень данных, на основе которых провести тщательный анализ невозможно.

При сценарном подходе могут возникнуть трудности, связанные с субъективностью суждений и оценок экспертов. Это могут быть «помехи репрезентативности», вызванные недостаточным представлением факторов и информации о них; «помехи доступности» - когда известное или то, что легче представить, считается более вероятным и оценивается по значимости; «помехи подтверждения» - когда эксперты осознанно или не-

осознанно выискивают доказательства своих суждений и отвергают информацию, не соответствующую их представлениям; «ретроспективные

помехи», связанные с проявлением чрезмерного доверия к прежним изменениям, как более точным, четким, чем на самом деле [5].

Таблица 1

Методы и методики оценки устойчивости социально-экономического развития регионов

Сущность методики Авторы

Расчет интегрального показателя устойчивости социально-экономического развития. Ранговый подход Ю. И. Смоляков, И. А. Медведева [17], К. В. Коптева [9] Л. И. Ушвицкий, Н. К. Васильева, М. Л. Ушвицкий [20]

Два подхода к построению индикаторов устойчивого развития: 1) построение системы индикаторов, каждый из которых отражает отдельные аспекты устойчивого развития (экологический, экономический, социальный, институциональный); 2) построение интегрального индикатора Н. П. Тарасова, Е. Б. Кручина [19]

Использование средств векторной алгебры Н. Н. Киселева [6]

Построение типологических группировок данных подсистем на основе интегральных показателей социально-экономического благополучия территорий. Методы искусственных нейронных сетей Е. Д. Игнатьева, О. С. Мариев [4]

Определение пороговых и нормативных значений устойчивости социально-экономических систем и распределение значений по трем зонам. Расчет интегральной оценки О. С. Кушнарева, Ю. Г. Мигунов [11]

Экспресс-оценка устойчивости региона на основе мониторинга по семи блокам. Расчет целевых ориентиров показателей по основным сферам жизнедеятельности. Расчет интегральных показателей устойчивости по каждой локальной системе и получение обобщающего показателя устойчивости региона И. Р. Кормановская, Н. Н. Ренкас [10]

Динамика величины национального капитала, включающего физический, природный и человеческий капиталы. Оценка выполнения условия, что в сравнении с базовым периодом капитал вырос. Ранжирование М. Мазунина, Е. Скрябина [12]

Система показателей-индикаторов, разработанная в 1996 г. Комиссия по устойчивому развитию ООН

Экономико-математическая модель устойчивости социально-экономической системы, представляющая собой катастрофу сборки В. К. Чертыковцев [23]

Сценарный подход А. С. Ахременко, Т. В. Гаевская, К. А. Феофанов [1]

Теория ориентации, основой которой являются 122 показателя, классифицированные по 6 базовым ориентирам Х. Боссель [13]

Существующее многообразие подходов к оценке уровня социально-экономического развития регионов и их дифференциации, а также классификация регионов на группы по уровню развития и формирование региональных кластеров опираются на предположения о том, что подобная классификация должна быть однозначно определена [15]. Это является существенным недостатком подобных теорий, так как социально-экономические системы - это структуры с нечетко определенными границами высокого и низкого уровня развития, в связи с этим границы групп и классов весьма размыты и не могут быть четко определены.

Вполне вероятно, что каждый субъект Федерации имеет схожие характеристики с представителями нескольких классов, поэтому четкая классификация искажает действительность и не может считаться объективной.

Теория нечетких множеств рассматривается в работе С. А. Полтавского для определения уровня экономического развития субъектов РФ [14]. Автор предлагает выявить размытые кластеры и

использовать их в практике регионального анализа. Теория нечетких множеств является сердцевиной современной прикладной статистики. Она была разработана в 1965 г. американским ученым Ь. А. Zadeh, а алгоритм нечеткой классификации -.Т. Bezdek в 1981 г.

Достоинствами данного метода является, во-первых, возможность получения обоснованной классификации субъектов по уровню СЭР; во-вторых, выделение «полос размыва» позволит выделить субъекты, которые не могут быть отнесены ни к одному из классов; в-третьих, на основе нечеткой классификации может быть получена четкая классификация, тогда получение нечеткой классификации из четкой невозможно [16].

Нами будет рассмотрен предложенный алгоритм для оценки уровня социально-экономического развития субъектов ЦФО.

Обозначим ВРП на душу населения - х1, долю численности занятых в промышленности от общей численности экономически активного населения - х2, среднемесячную номинальную начис-

ленную заработную плату работников организа-

„ з

ции - х , инвестиции в основной капитал на душу населения - х4, количество доходов бюджета региона на душу населения (среднебюджетную обеспеченность) - х5, долю собственных доходов в общем объеме доходов бюджета субъекта - х6 и объем продукции сельского хозяйства на душу населения - х7; субъекты ЦФО - символами хг, где символ I соответствует номеру субъекта РФ, =1,.. .,17.

Массивом исходных данных является матрица нормированных значений показателей относительно максимального значения по ЦФО. Каждый объект хI представляет собой точку в 7-мерном пространстве признаков и может быть интерпре-

тирован в универсальном множестве xt, t=\,...,7 признаков, так что каждое значение х‘, i=1,...,17, t= 1,.,7 может быть представлено в виде функции принадлежности /ux (xt) , которая показывает степень выраженности t-го признака у i-го объекта.

С помощью Fuzzy Logic Toolbox - пакета прикладных программ, входящих в состав среды Matlab мы получили нечеткое разбиение регионов по уровню социально-экономического развития путем метода k-средних. В таблице 2 представлена классификация регионов ЦФО на ряд кластеров, в зависимости от меры близости регионов по устойчивости.

Таблица 2

Результаты кластеризации

Разбиение на 2 кластера Кластер 1. Высокий уровень СЭР Белгородская Калужская Московская Липецкая Тверская Ярославская Разбиение ан 3 кластера Кластер 1. Высокий уровень СЭР Калужская Московская Липецкая Тверская Ярославская

Кластер 2. Низкий уровень СЭР Брянская Владимирская Воронежская Ивановская Костромская Курская Орловская Рязанская Смоленская Тамбовская Тульская Кластер 2. Средний уровень СЭР Белгородская Воронежская Курская Тамбовская

Разбиение на 5 кластеров Кластер 1. Высокий уровень СЭР Белгородская Московская Кластер 3. Низкий уровень СЭР Брянская Владимирская Ивановская Костромская Орловская Рязанская Смоленская Тульская

Кластер 2. Уровень СЭР выше среднего Брянская Ивановская Костромская Орловская

Кластер 3. Средний уровень СЭР Владимирская Рязанская Смоленская Тульская Разбиение на 4 кластера Кластер 1. Высокий уровень СЭР Белгородская Московская

Кластер 4. Уровень СЭР ниже среднего Воронежская Курская Тамбовская Кластер 2. Уровень СЭР выше среднего Воронежская Курская Рязанская Тамбовская

Кластер 5. Низкий уровень СЭР Калужская Липецкая Тверская Ярославская Кластер 3. Уровень СЭР ниже среднего Владимирская Калужская Липецкая Смоленская Тверская Тульская Ярославская

Кластер 4. Низкий уровень СЭР Брянская Ивановская Костромская Орловская

Главной проблемой как четкой, так и нечеткой кластеризации является определение оптимального числа кластеров, поэтому для каждого кластера были рассчитаны коэффициенты качества разбиения. С учетом коэффициента качества разбиения, оптимальным является кластеризация на три группы.

Применяя теорию нечетких множеств, мы ставим перед собой цель разбиение регионов на группы, а не получение количественных значений уровня социально-экономического развития. В соответствии с этим, управление регионами и их развитием приобретает следующую направленность: регионы из группы с низким уровнем развития должны стремиться к среднему уровню, со средним - к высокому, с высоким - наращивать социально-экономический потенциал.

Достоинством описанного метода является низкая степень субъективности, минимальное вмешательство экспертов в исследование (только на начальном этапе при выборе совокупности признаков). Отмечается также оперативность и точность подхода, возможность выполнять операции с большими массивами данных.

Среди недостатков мы могли бы отметить сложность и субъективность интерпретации полученных результатов, знание программного обеспечения на уровне программирования, что в определенной степени усложняет внедрение подобного инструмента в региональную управленческую среду.

Литература

1. Ахременко А. С. Сценариотехника в аналитическом обеспечении процедуры принятия политических решений // Вестник Московского университета. Сер. 12: Политические науки. 1997. № 5.

2. Боссель Х. Показатели устойчивого развития: Теория, метод, практическое использование: отчет, представленный на рассмотрение Балатонской группы: пер. с англ. Тюмень, 2001.

3. Гаевская Т. В. Разработка комплексного метода сценарного прогнозирования влияния внешней среды на рыночную конъюнктуру: для рынков товаров промышленного назначения: дис. ... канд. экон. наук. М., 2001. иКЬ: http://www.mirrabot.com

4. Глобалистика: энциклопедия / под ред. И. И. Мазура, А. Н. Чумакова. М., 2003. С. 65.

5. Игнатьева Е. Д., Мариев О. С. Методологические основы анализа устойчивости развития региональных социально-экономических систем // Вестник УГТУ-УПИ. 2008. № 5.

6. Карпунина Е. К. Экономические проблемы регионов России // Социально-экономическая дифферен-

циация в развитии субъектов РФ: мат-лы Всерос. науч. конф. (заочной). Тамбов, 2007.

7. Киселева Н. Н. Методический инструментарий диагностики устойчивости развития социально-экономической системы региона. М., 2008.

8. Колесниченко Е. А. Проблемы обеспечения устойчивого развития регионального хозяйства // Вопросы региональной экономики. Тамбов, 2011. Кн. 5.

9. Колесниченко Е. А., Чернова В. В. Снижение дифференциации развития регионов как условие гармонизации национальных интересов // Вестник Тамбовского университета. Серия Гуманитарные науки. 2009. Вып. 7(75).

10. Коптева К. В. Оценка устойчивости социально-экономического развития Курской области // Региональная экономика: теория и практика. 2008. № 4. С. 19-21.

11. Кормановская И. Р., Ренкас Н. Н. Оценка эффективности управления устойчивым развитием региона // Вестник Новгородского государственного университета. 2006. № 37.

12. Кушнарева О. С., Мигунов Ю. Г. Экономические проблемы регионов и отраслевых комплексов // Проблемы современной экономики. 2006. № 3 (23).

13. Мазунина М., Скрябина Е. Теоретические и методологические основы оценки устойчивого развития региона // Предпринимательство. 2009. № 5. С. 23-26.

14. Наше общее будущее: доклад междунар. комиссии по окружающей среде и развитию (МКОСР). М., 1989.

15. Полтавский С. А. Методика оценки дифференциации субъектов Российской Федерации по уровню экономического развития (на основе оптимизационного нечеткого с-теалБ алгоритма Беждека-Данна) // Региональная экономика: теория и практика. 2008. № 17 (74). С. 25-36.

16. Радюкова Я. Ю., Шамаев И. Н. Экономическая безопасность страны как многоуровневая система элементов и отношений // Социально-экономические явления и процессы. Тамбов, 2011. № 2.

17. Смоляков Ю. И., Медведева И. А. Система индикаторов устойчивого развития социальной инфраструктуры региона // Транспортное дело России. 2008. № 6.

18. Стратегический анализ социально-экономического развития региона: принципы, основные направления, проблемы / под ред. В. А. Гневко, В. Е. Рохчина. СПб., 2004.

19. Тарасова Н. П., Кручина Е. Б. Индексы и индикаторы устойчивого развития // Устойчивое развитие: природа-общество-человек: мат-лы Междунар. конф. М., 2006. Т. 1.

20. Ушвицкий Л. И., Васильева Н. К., Ушвиц-кий М. Л. Социально-экономическая устойчивость региона: состояние и проблемы развития // Региональная экономика: теория и практика. 2005. № 8. С. 29-33.

21. Феофанов К. А. О сценарном подходе к прогнозированию // Социологические исследования. 2008. № 5. С. 67.

22. Флуд Н. А. Как измерить «устойчивость развития» // Вопросы статистики. 2006. № 10. С. 19.

23. Чертыковцев В. К. Эконометрический метод исследования устойчивости социально-экономических систем // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2009. № 58. С. 129-133.

24. Indicators of sustainable development Framework and Methodologies. Unite and Nations. N. Y., 1996.

* * *

ESTIMATION OF DEVELOPMENT STABILITY OF REGION

T. N. Gul

The article provides an overview of some existing approaches to understanding of stability of social and economic development of region, its quantitative estimation. On the basis of the analysis the author's approach is offered. Calculations are resulted on an example of regions of the Central Federal district.

Key words: stability, social and economic development, region.