Статистическая оценка места муниципального образования в экономическом пространстве Республики Бурятия

РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА

УДК 332.05 © Д.Д. Цыренов

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА МЕСТА МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ ПРОСТРАНСТВЕ РЕСПУБЛИКИ БУРЯТИЯ

В статье приведена методика оценивания пространственной экономики региона с учетом определения места муниципального образования при помощи методов статистического анализа (на примере Республики Бурятия).

Ключевые слова: региональная статистика, кластерный анализ, метод главных компонент.

D.D.Tsyrenov

STATISTICAL EVALUATION OF THE PLACE OF MUNICIPALITY IN THE ECONOMIC SPACE

OF THE REPUBLIC OF BURYATIA

This article describes a methodology of evaluation the spatial economy of the region taking into account the determination of the place of municipality using methods of statistical analysis (on the example of the Republic of Buryatia).

Keywords: regional statistics, cluster analysis, method of principal components.

Для управления региональной экономикой, в частности экономического суверенитета субъектов РФ, выравнивания их политического статуса, разграничения экономических интересов регионов и центра, структурной перестройки экономики, развития предпринимательства, межрегиональной экономической интеграции и т.д. возникает потребность в полном информационном обеспечении на базе региональной статистики как основного звена комплексной территориальной системы информации.

Наиболее приоритетным направлением исследования экономики региона является применение многомерных математико-статистических методов, позволяющих решить обобщенные статистические задачи исследования экономики региона. Основными методами, используемыми в данной работе, являются кластерный анализ и метод главных компонент.

В настоящем исследовании проведена многомерная классификация 21 муниципального образования Республики Бурятия по основным показателям экономического и социального развития за 2013 г.

На основании исходных данных была получена матрица из десяти признаков: X = К I i = 1,^, J = 1-1 (N=21, l=6), где x.. - значение j-го фактора i-го наблюдения, l - число факторных показателей, N - число на-

У

блюдений (муниципальных образований).

Каждое муниципальное образование было представлено вектором в 6-мерном пространстве факторов и характеризовался следующими количественными показателями:

Х1 - объем промышленного производства, млн руб.;

Х2 - ввод общей площади жилых домов на 1000 человек, кв. м на 1000 человек;

х3 - розничный товарооборот на душу населения, тыс. руб.;

Х4 - инвестиции в основной капитал на душу населения, тыс. руб.;

х5 - среднегодовая численность работников, тыс. чел.;

х6 - среднемесячная номинальная заработная плата занятых в экономике, руб.

В зависимости от цели и задач исследования, а также для получения более достоверных результатов исходные факторы могут меняться или дополняться другими показателями.

Многомерная классификация проводится с использованием ППП Statistica по иерархической схеме методом Уорда (Ward's method), критерием объединения которого является минимальное приращение внутригрупповой суммы квадратов отклонений, что чаще всего приводит к образованию типических групп объектов примерно одинаковых размеров.

Д.Д. Цыренов. Статистическая оценка места муниципального образования в экономическом пространстве Республики Бурятия____________________________________________________________________________________________________

Многомерная группировка регионов проводилась по двум направлениям: 1) по нормированным исходным признакам с целью избегания негативных влияний различных единиц измерения рассматриваемых показателей на результаты кластерного анализа; 2) по наиболее «весомым» первым главным компонентам.

Результаты кластерного анализа по нормированным исходным данным показали, что классификация исследуемой совокупности районов образует сложную иерархическую структуру (рис. 1).

В дальнейшем для уточнения результатов многомерной группировки регионов была проведена более «тонкая» многомерная классификация с использованием метода главных компонент, проводимой по первым наиболее «весомым» главным компонентам, на которые суммарно должно приходиться 70-90% общей вариации.

Tree Diagram for 22 Cases Single Linkage Euclidean distances

5E5

4E5

3E5

2E5

1E5

C_17 C_19 C_15 C_21 C_16 C_18 C_12 C_8 C_7 C_4 C_9

C 13 C 14 C 10 C 20 C 6 C 3 C 5 C 2 C 22 C 11 C 1

0

Рис. 1. Дендрограмма многомерной классификации 21 муниципального образования РБ по нормированным исходным данным экономического и социального развития*

* На оси абсцисс отражены номера муниципальных образований РБ, а на оси ординат - расстояния до центра кластеров. Названия муниципальных образований в соответствии с их номерами приведены в табл. 1.

В результате проведенного компонентного анализа были получены первые 4 главные компоненты, на которые приходилось 91,44 % суммарной дисперсии, в т.ч. вклад первой главной компоненты £ был равен 44,22 %, второй £2) - 19,45 %, третьей £3) - 15,74 %, четвертой (£.) - 12,02 %. Их собственные значения составили:

^=3,09; £>=1,36; £,=1,1; £(=0,841.

Таблица 1

Eigenvalue % Total Cumulative Cumulative

1 3,095814 44,22591 3,095814 44,2259

2 1,361717 19,45311 4,457531 63,6790

3 1,101672 15,73817 5,559203 79,4172

4 0,841656 12,02365 6,400859 91,4408

5 0,492713 7,03875 6,893571 98,4796

6 0,106429 1,52041 7,000000 100,0000

В качестве исходных показателей, характеризующих 21 муниципальное образование РБ, для дальнейшей многомерной классификации были использованы индивидуальные значения первых четырех главных компонент с использованием взвешенной Евклидовой метрики, весами которых послужили их средние квадратические отклонения. Взвешивание позволило существенно снизить влияние последних малоинформативных глав-

ных компонент, которые с точки зрения исследуемого набора исходных показателей можно трактовать как случайности, не присущие исследуемому процессу. Результаты классификации приведены на рис. 2.

Tree Diagram for 21 Cases Single Linkage Euclidean distances

5E5

<u

ro

ro

4E5

3E5

2E5

1E5

С_16 С_18 С_14 С_20 С_15 С_10 С_6 С_3 С_2 С_4 С_1

С_12 С_13 С_9 С_19 С_5 С_8 С_21 С_17 С_11 С_7

Рис. 2. Дендрограмма многомерной классификации муниципальных образований РБ по наиболее «весомым» главным компонентам

Графическое изображение полученных результатов показывает, что классификация по главным компонентам проведена наиболее детально, что существенно уточняет результаты классификации, проводимой по нормированным данным. Если на первой дендрограмме (рис. 1) были выделены четыре типические многомерные группы муниципальных образований РБ, то на второй (рис. 2) уже видны пять качественно отличающихся друг от друга классов. Поэтому в дальнейшем подробно были рассмотрены результаты последней классификации.

Интерпретация полученных результатов классификации по «весомым» главным компонентам представлена на рис. 3. Согласно полученным результатам можно сделать следующие краткие выводы по пяти полученным многомерным типическим группам (кластерам) муниципальных образований Республики Бурятия.

«Кластер А» - это группа муниципальных образований с самым низким уровнем социально-экономического развития. Кластер характеризуется низкими значениями показателей, за исключением розничного товарооборота на душу населения. В данном кластере находятся Баргузинский, Закаменский, Джидинский и Курумканский районы.

В «кластер Б» входят муниципальные образования с ниже средним уровнем экономического и социального развития. К этому кластеру относятся Баунтовский и Северобайкальский районы.

«Кластер В» можно охарактеризовать как группу муниципальных образований с низким уровнем развития. Кластер состоит из Бичурского, Хоринского, Заиграевского, Иволгинского и Кижингинского районов.

«Кластер Г» можно интерпретировать как группу муниципальных образований со средним уровнем социально-экономического развития. В данном кластере находятся Еравнинский, Окинский, Тарбагатайский и Тун-кинский районы.

В «кластер Д» входят муниципальные образования с высоким уровнем экономического и социального развития: Кабанский, Мухоршибирский, Муйский, Селенгинский и Кяхтинский районы.

Отдельным районом, не вошедшим ни в один кластер, является Прибайкальский район.

Региональным властям следует определить наиболее перспективную систему мер действенной ликвидации социально-экономических диспропорций муниципальных образований республики, которая должна осуществляться путем развития региональных «точек роста» - центров территориальных социально-производственных комплексов.

Литература

1. Хохлова О.А. Статистическая оценка социально-экономической асимметрии муниципальных образований региона // Вопросы статистики. - 2006. - № 2. - С. 32-38.

0

З.Б.-Д. Дондоков, К.П. Дырхеев. Методика проведения аналитических и прогнозных расчетов социально-экономического развития региона на основе межотраслевой модели____________________________________________________________________

2. Дондоков З.Б.-Д., Тоглоева Д.П. Социально-экономический мониторинг муниципальных образований Республики Бурятия // Вестник ВСГУТУ. - 2011. - № 1 (32). - С. 86-89.

Цыренов Даши Дашанимаевич, кандидат экономических наук, заместитель директора Института экономики и управления Бурятского государственного университета, e-mail: dashi555@mail.ru

Tsyrenov Dashi Dashanimaevich, candidate of economic sciences, deputy director of the Institute of Economics and Management, Buryat State University, e-mail: dashi555@mail.ru

УДК 332.1 © З.Б.-Д. Дондоков, К.П. Дырхеев

МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ АНАЛИТИЧЕСКИХ И ПРОГНОЗНЫХ РАСЧЕТОВ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА НА ОСНОВЕ МЕЖОТРАСЛЕВОЙ МОДЕЛИ

В статье дается постановка региональной межотраслевой модели, предназначенной для комплексной оценки влияния различных факторов и регулирующих мероприятий на социально-экономическое развитие региона с учетом прямых и косвенных эффектов. Уточнен состав экзогенных и эндогенных параметров модели применительно к условиям региона.

Ключевые слова: моделирование, межотраслевой баланс, регион, налоговые поступления, занятость населения, сальдо вывоза-ввоза.

Z.B.-D. Dondokov, K.P. Dyrkheev

METHODS OF CARRYING OUT ANALYTICAL AND PREDICTIVE CALCULATIONS OF SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT OF THE REGION ON THE BASIS OF CROSS-INDUSTRY MODEL

The article gives a formulation of regional cross-industry model, intended for intergrated assessment of the influence of various factors and regulatory measures on socio-economic development of the region, taking into account direct and indirect effects. The composition of exogenous and endogenous parameters of the model applied to the conditions of the region has been specified.

Keywords: modeling, cross-industry table, region, tax revenues, employment, export-import balance.

Межотраслевой баланс (МОБ) является важнейшим инструментом стратегического планирования социально-экономического развития территорий. В его основе лежат таблицы «затраты-выпуск», характеризующие структуру экономики в детализированном разрезе по видам экономической деятельности и продукции [1, 2, 3, 4]. Возможности региональной модели МОБ включают:

- обеспечение системного анализа межотраслевых связей в экономике региона;

- определение мультипликативного эффекта от роста объема реализации одного вида продукции, приводящего по технологической цепочке к росту производства в смежных отраслях;

- комплексную социально-экономическую оценку влияния различных факторов и регулирующих мероприятий в хозяйстве региона с разработкой различных сценариев;

- проведение сценарных прогнозных расчетов развития экономики региона с учетом структурных сдвигов и последствий выбора мер регулирующей политики, направленной на стимулирование производства, занятости и доходов.

Ключевыми показателями развития региона являются выпуск товаров и услуг, налоговые поступления, а также занятость населения. Для проведения аналитических расчетов и разработки сценариев социальноэкономического развития региона авторами на основе региональной модели МОБ разработана методика, учитывающая влияние различных факторов: изменение объемов инвестиций, безвозмездных поступлений из федерального бюджета, сальдо вывоза-ввоза продукции.

В основе методики лежат «Методологические принципы составления базовых таблиц «затраты-выпуск» и их информационное обеспечение», разработанные Федеральной службой государственной статистики в соответствии с распоряжением Правительства Российской Федерации № 201-р от 14.02.2009 г. Данные базовых таблиц «затраты-выпуск» основаны на Общероссийском классификаторе видов экономической деятельности (ОКВЭД) и Общероссийском классификаторе продукции по видам экономической деятельности (ОКПД).

Для постановки и формирования региональной межотраслевой модели разрабатывается информационный массив, состоящий из двух блоков - экзогенного и эндогенного. Параметры экзогенного блока являются входной информацией для модели и задаются на основе прогнозных показателей социально-экономического развития субъекта РФ.