CC BY
95
«СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗВИТИЯ СЕЛА»
УДК 338.43
АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ РЕГИОНА
ANALYSIS AND FORECASTING OF SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT THE MUNICIPALITIES OF THE REGION
О.И. Ванюшина, ст. преподаватель кафедры экономики и менеджмента
ФГБОУ ВО «Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А. Костычева»
E-mail: [email protected] В.Н. Минат, кандидат географических наук, доцент, доцент кафедры экономики и менеджмента
ФГБОУ ВО «Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А. Костычева»
E-mail: [email protected] O.I. Vanyushina, senior lecturer, Department of Economics and management Of the "Ryazan state agrotechnological University named after P.A. Kostychev» V.N. Minat, candidate of geographical Sciences, associate Professor, associate Professor of Economics and management chair Of the "Ryazan state agrotechnological University named after P.A. Kostychev»
Аннотация. В настоящем исследовании авторы рассматривают прошлое и современное состояние, а также прогнозируют социально-экономическое развитие муниципальных образований Рязанской области. С этой целью в работе применяется апробированный методический подход к формированию виртуальных однородных групп муниципальных образований - виртуальных кластеров. Для формирования механизмов стратегического управления развитием муниципальных образований Рязанской области ставится конкретная задача выявить достаточно однородные группы муниципальных образований исследуемого региона, определить их базовые социально-экономические характеристики и, в перспективе, исследовать происходящие в них изменения с точки зрения возможностей прогнозирования и управления экономической и институциональной динамикой данного субъекта Российской Федерации. Осуществленный анализ пространственных особенностей социально-экономического развития Рязанской области позволил выявить группы (виртуальные кластеры) муниципальных образований и проследить динамику изменений их состава в зависимости от социально-экономической динамики развития. На данной основе авторами предпринята попытка прогнозирования планируемых показателей социально-экономического развития муниципальных образований региона. Настоящее исследование носит практический характер как основа для стратегического управления муниципальными образованиями Рязанской области.
Ключевые слова: прогнозирование, кластерный подход, кластер, муниципальное образование, социально-экономическое развитие, Рязанская область
Abstract. In this study, the authors examine the past and current state, as well as predict the socio-economic development of municipalities of the Ryazan region. For this purpose in work the tested methodical approach to formation of virtual homogeneous groups of municipalities - virtual clusters is applied. For formation of mechanisms of strategic management of development of municipalities of the Ryazan region the concrete task to reveal rather homogeneous groups of municipalities of the investigated region, to define their basic social and economic characteristics and, in the long term, to investigate the changes occurring in them from the point of view of opportunities of forecasting and management of economic and institutional dynamics of this subject of the Russian Federation is set. The analysis of spatial features of social and economic development of the Ryazan region allowed to reveal groups (virtual clusters) of municipalities and to trace dynamics of changes of their structure depending on social and economic dynamics of development. On this basis, the authors attempt to predict the planned indicators of socio-economic development of municipalities in the region. This study is of practical nature as a basis for strategic management of municipalities of the Ryazan region.
Key words: analysis, forecasting, cluster approach, cluster, municipality, socio-economic development, strategic management, quality of life, Ryazan region
Управление социально-экономическими процессами в административно-территориальных образованиях России - обширной и сильно дифференцированной страны, требует различных стратегий и механизмов их реализации.
В теоретическом плане проблема анализа, прогнозирования и стратегического управления развитием муниципальных образований связана с неоднозначностью трактовки экономического развития как социально-экономического явления. С одной стороны, экономическое развитие должно вести к улучшению состояния экономической системы муниципального образования и региона в целом, таких как рост валового регионального продукта (ВРП), улучшение отраслевой структуры, внедрение инноваций. Отождествление экономического развития с экономическим ростом исключает социальную компоненту. С другой стороны, большинство современных исследователей признают, что экономика выступает как инструмент достижения социальных целей - улучшения качества жизни населения, большей доступности общественных услуг, повышения занятости и доходов населения. Соотношение социальной и экономической составляющих в экономическом развитии региона раскрыто не в полной мере.
Авторами разделяется перспективная точка зрения ряда отечественных и зарубежных ученых, что местное население (местные сообщества) могут, хотят и должны сотрудничать в управлении развитием муниципального образования [1, 5-7]. При этом, основной блок проблем в данной области связан именно с выбором эффективных форм, методов, инструментов стратегического управления местным развитием органами власти различных уровней.
Нами будет использован кластерный подход для анализа социально-экономического пространства Рязанской области в разрезе муниципальных образований. Информационный массив составили все муниципальные образования «первого уровня» - городские и районные округа.
Нами для конкретной цели исследования целесообразно использовать длительный период, однако, проблема статистического учета на уровне муниципальных образований вынуждает ограничиваться замерами на протяжении двух-трех- летнего периода.
Воспользуемся апробированной методикой Т.А. Мясниковой, в которой для анализа используется 16 показателей, характеризующих производственную и социальную сферы муниципальных образований. При этом, в соответствии со сложившейся практикой, показатели, имеющие противоположный вектор влияния на общий результат оценки, заменены обратными (Вар 10, Вар 11). Это позволяет осуществлять виртуальную кластеризацию и, одновременно, производить ранжирование кластеров по совокупности значений. Состав показателей приведен в таблице 1.
Таблица 1 - Показатели социально-экономического развития муниципальных образований _по методике Т.А. Мясниковой, 2015_
Варианты Наименования показателей
Вар 1 Уровень промышленного производства, рублей
Вар 2 Уровень сельскохозяйственного производства, рублей
Вар 3 Уровень развития услуг транспорта, рублей
Вар 4 Уровень развития строительства, рублей
Вар 5 Уровень инвестиционной активности, рублей
Вар 6 Уровень развития потребительского рынка, рублей
Вар 7 Уровень накопленного экономического потенциала, рублей
Вар 8 Уровень финансового состояния хозяйствующих субъектов, рублей
Вар 9 Уровень развития малого предпринимательства, %
Вар 10 Уровень состояния рынка труда, %
Вар 11 Доля населения с доходами выше прожиточного минимума, %
Вар 12 Покупательная способность населения, коэффициент
Вар 13 Обеспеченность населения амбулаторно-поликлиническими учреждениями, посещений в смену на 10 тыс. населения
Вар 14 Обеспеченность населения больничными койками, коек на 10 тыс. жителей
Вар 15 Обеспеченность населения врачами, число врачей на 10 тыс. населения
Вар 16 Обеспеченность средним медицинским персоналом, число персонала на 10 тыс. населения
В связи с тем, что показатели имеют различные единицы измерения, они приведены в сопоставимый вид посредством стандартной процедуры нормирования.
Количество кластеров выбирается при использовании принятого подхода, исходя из степени дифференциации анализируемых объектов. Как правило, для административно-территориальных образований используется 5 кластеров.
Анализ показал, что в нашем случае приемлемо деление на 5-7 кластеров, нами использовано 6 кластеров. В связи с тем, что классический кластерный анализ не предполагает ранжирования кластеров, нами
использована их двойная кодификация - автоматическая нумерация программой (1, 2, 3, 4, 5, 6), ранги обозначены буквами (А, Б, В, Г, Д, Е - от лучшего к худшему).
В целях приведения показателей к сопоставимому виду осуществлено нормирование показателей по стандартной процедуре. Для этого использована следующая формула (1):
Х норм! = (Х i - Х min ) 1 (Х max - Х min) ' (1)
где Х М1 - нормированное значение i-го показателя; Х i - значение нормируемого показателя; Х min -
минимальное значение соответствующего показателя в выборке; Хтах- максимальное значение
соответствующего показателя в выборке [3].
В связи с вариативность методов кластеризации в процессе анализа предложено использование метода к-средних, предусматривающий выполнение ряда итераций [2; 4]:
- разбиение исходного состояния данных на некоторое количество виртуальных кластеров;
- вычисление центроидов («центров тяжести») этих кластеров;
- расположение каждой точки в кластере с ближайшим центром тяжести;
- определение новых центров тяжести кластеров (кластеры не заменяются на новые до тех пор, пока не будут просмотрены все данные);
- предшествующие шаги повторяются до тех пор, пока не перестанет меняться состав объектов. Преимуществом алгоритма является быстрота и простота реализации.
Применение представленной выше методики позволяет сформировать 6 виртуальных кластеров муниципальных образований Рязанской области. Состав и рассчитанные значения показателей всех кластеров за 2015 г.
Расчеты показывают, что кластеры достаточно однородны, а социально-экономическое пространство региона весьма дифференцировано по общему уровню развития, характеризуемого суммой нормированных показателей кластеров. Более подробно характеристика данного виртуального социально-экономического пространства по состоянию на 2015 г. представлена в таблице 2.
Таблица 2 - Показатели развития кластеров социально-экономического развития
Рязанской области на 2015 г.
Кластеры Варианты Кластер 5 (А) Кластер 1 (Б) Кластер 2 (В) Кластер 4 (Г) Кластер 3 (Д) Кластер 6 (Е)
Вар 1 0,353500 0,157112 0,098273 0,176984 0,414386 0,148665
Вар 2 0,005757 0,020990 0,732990 0,333227 0,253714 0,615887
Вар 3 0,458193 0,046006 0,006353 0,023559 0,028398 0,005138
Вар 4 0,568537 0,162958 0,044638 0,051726 0,060995 0,020756
Вар 5 0,678303 0,101932 0,037895 0,038830 0,068055 0,035386
Вар 6 0,742657 0,495194 0,055413 0,111529 0,123841 0,081161
Вар 7 0,638263 0,104324 0,065760 0,052606 0,069615 0,057738
Вар 8 0,591253 0,080112 0,172903 0,088768 0,114198 0,104234
Вар 9 0,770683 0,573520 0,271178 0,366289 0,334143 0,248743
Вар 10 0,976190 0,642856 0,285715 0,333333 0,642857 0,150001
Вар 11 0,773330 0,661816 0,350910 0,292727 0,453092 0,310910
Вар 12 0,747513 0,514926 0,167910 0,223571 0,193657 0,155970
Вар 13 0,647730 0,598556 0,521190 0,673054 0,273715 0,258205
Вар 14 0,285990 0,147698 0,666265 0,208693 0,084933 0,172937
Вар 15 0,494430 0,193542 0,093543 0,072754 0,058161 0,050669
Вар 16 0,527443 0,324212 0,764830 0,330408 0,127481 0,370944
Сумма значений 9,259773 4,825754 4,335763 3,378057 3,301241 2,787389
Анализ данных, представленных таблицах 2 и 3 и приложениях А и Б, позволяет сделать следующие выводы о состоянии социально-экономического развития муниципальных образований в период 2015-2017 гг. В результате проведенного анализа можно сделать следующие выводы о состоянии социально -экономического развития муниципальных образований в 2015 г.
В состав наиболее развитого кластера А входят два крупных городских округа Рязанской области. Кластер отличается высоким уровнем общего развития с суммой нормированных показателей 9,25 (0,58 от максимально возможного уровня виртуального муниципального образования со значениями 1,0 по каждому показателю). Муниципалитеты кластера не лишены социальных проблем, прежде всего в сфере здравоохранения. Муниципальные образования, составляющие весьма развитый кластер Б, занимают сильные позиции по показателям жизненного уровня и развития малого предпринимательства, относительно низок уровень развития транспорта, что потенциально препятствует их развитию, как туристического центра.
Кластер В объединяет типично сельскохозяйственные муниципальные образования с низким уровнем развития промышленного производства, сферы услуг, транспорта, инвестиционной активности.
Кластер Г также объединяет муниципальные образования с преобладанием сельскохозяйственного производства. Отличается от кластера В несколько иным соотношением экономических и социальных проблем. Муниципальные образования, составляющие кластер Д, обладают в целом более сильным промышленным, и более слабым сельскохозяйственным производством, не намного уступая предыдущему кластеру по общему уровню социально-экономического развития. Слабы позиции кластера в строительстве, транспорте, медицинском обслуживании.
Кластер Е - самый слабый по общему уровню социально-экономического развития - ярко выраженный сельскохозяйственный субрегион со слабо выраженными остальными видами экономической деятельности. Наиболее слабые позиции: транспорт, строительство, инвестиционная деятельность, обеспеченность населения врачами.
Таким образом, мы рассмотрели формирование однородных групп муниципальных образований в Рязанской области за 2015 г. Однако, быстро меняющаяся социально-экономическая среда различных уровней требует фиксации происходящих изменений в различные временные периоды.
Вышеуказанное потребовало обратить внимание на изменения в конфигурации групп муниципальных образований в данный период, определить их базовые социально-экономические характеристики и, в перспективе, исследовать происходящие в них изменения с точки зрения возможностей прогнозирования и управления социально-экономическими процессами в территориальных подсистемах регионов страны.
Для дальнейшего анализа нами были использованы данные за 2017 год, который мы рассматриваем в качестве некоторой опорной точки прогнозирования, в сопоставлении с ранее проанализированными данными за 2015 год.
Проведенный анализ социально-экономического развития муниципальных образований в 2017 году с использованием вышеуказанного методического подхода позволил сформировать 6 виртуальных кластеров муниципальных образований Рязанской области.
Исследование вновь показало, что кластеры достаточно однородны, а социально-экономическое пространство региона весьма дифференцировано по общему уровню развития, характеризуемого суммой нормированных показателей кластеров. Однако по сравнению с 2015 годом (таблица 2) степень дифференциации несколько снизилась. Более подробно характеристика данного виртуального социально -экономического пространства по состоянию на 2017 г. представлена в таблице 3.
Таблица 3 - Показатели развития кластеров социально-экономического развития Рязанской области на 2017 г.
Кластеры Варианты Кластер 6 (А) Кластер 1 (Б) Кластер 5 (В) Кластер 2 (Г) Кластер 4 (Д) Кластер 3 (Е)
Вар 1 0,633290 0,200335 0,249286 0,299382 0,075996 0,293035
Вар 2 0,009090 0,004240 0,528248 0,135621 0,724523 0,483103
Вар 3 0,652515 0,120245 0,011355 0,040216 0.007579 0,008328
Вар 4 0,310550 0,721245 0,045746 0,064763 0,025093 0,028073
Вар 5 0,210805 0,824135 0,027770 0,053406 0,017661 0,013660
Вар 6 0,780325 0,538115 0,127470 0,246471 0,085307 0,117880
Вар 7 0,860780 0,264670 0,082893 0,064005 0,054673 0.071437
Вар 8 0,754405 0,233810 0,120700 0,064736 0,089260 0,089348
Вар 9 0,644775 0,492060 0,352933 0,622131 0,690724 0,236241
Вар 10 1,000000 0,933335 0,300000 0,628572 0,219047 0,466666
Вар 11 0,690000 0,957000 0,321500 0,418571 0,246286 0,394182
Вар 12 0,845360 0,735395 0,239691 0,300196 0,109966 0,165885
Вар 13 0,667720 0,761495 0,798130 0,416140 0,278563 0,308837
Вар 14 0,308525 0,217280 0,342396 0,124326 0,318893 0,111396
Вар 15 0,631075 0,235030 0,113278 0,100348 0,065861 0,044481
Вар 16 0,707765 0,335045 0,531821 0,266471 0,558904 0,269718
Сумма значений 9,706980 7,573435 4,193216 3,845355 3,568336 3,102271
За исследуемый период состав кластеров практически полностью изменился, что говорит о значительной динамике, как в отдельных отраслях, так и в социально-экономическом развитии муниципальных образований Рязанской области.
В состав наиболее развитого кластера А входят два крупных городских округа Рязанской области (города Рязань и Касимов). Кластер отличается высоким уровнем общего развития с суммой нормированных показателей 9,70 (0,60 от максимально возможного уровня виртуального муниципального образования со значениями 1,0 по каждому показателю). Муниципалитеты кластера можно охарактеризовать как наиболее
благополучные. Рязань - административный центр Рязанской области с численностью населения кратно превышающей численность населения других муниципальных образований (более 530 тыс. чел).
Касимовский и Рыбновский муниципальные районы, составляющие весьма развитый кластер Б, занимают сильные позиции состоянию инфраструктурных отраслей, инвестиционной активности, показателям жизненного уровня и социального развития. Кроме того, это наиболее развитые туристские территории Рязанской области и низкий уровень развития транспорта тормозит их развитие.
Кластер В объединяет муниципальные образования с развитым сельским хозяйством и средними показателями уровня развития промышленного производства (относительно других кластеров), а также неплохими показателями социального развития. Слабой стороной муниципальных образований, входящих в состав кластера является низкий уровень развития экономической инфраструктуры (транспорта, строительства и т.п.).
Кластер Г объединяет муниципальные образования, которые характеризуются относительно высоким уровнем развития промышленности и малого предпринимательства. Слабой стороной муниципальных образований, входящих в состав кластера Г также является низкий уровень развития экономической инфраструктуры, а также худший в регионе уровень финансового состояния хозяйствующих субъектов.
В состав кластера Д вошли несколько типичных сельских муниципальных образований с наиболее развитым сельским хозяйством и самым низким уровнем развития промышленности, а также развитым малым предпринимательством. Слабо развиты в муниципальных образованиях кластера инфраструктурные отрасли (транспорт, строительство). Также кластер Д отстает по уровню жизни населения.
Кластер Е (пять муниципальных образований) - самый слабый по общему уровню социально-экономического развития. Несмотря на средний уровень развития промышленного производства и сельского хозяйства, муниципальные образования кластера занимают крайне слабые позиции по уровню развития услуг транспорта, строительства, инвестиционной активности, уровню финансового состояния хозяйствующих субъектов.
Для определения дальнейшей динамики развития виртуальных кластеров в Рязанской области используем прогнозируемые данные на 2019 г.
Таким образом, мы охватим временной период 2015-2019 гг. (5 лет).
Как видно из представленных данных, степень дифференциации кластеров сокращается. Разрыв между суммами нормированных показателей между самым развитым кластером А и кластером-аутсайдером Е составил: в 2015 году - в 3,5 раза, в 2017 - в 3 раза, в 2019 году - в 2,5 (таблица 4)
Таблица 4 - Прогнозируемые показатели развития кластеров социально-экономического развития
Рязанской области на 2019 г.
Кластеры Варианты Кластер 1 (В) Кластер 2 (Г) Кластер 3 (Е) Кластер 4 (Д) Кластер 5 (А) Кластер 6 (Б)
Вар 1 0,782593 0,291343 0,264455 0,114683 0,509463 0,494980
Вар 2 0,240790 0,135661 0,502483 0,622487 0,008175 0,987800
Вар 3 0,111827 0,028214 0,005786 0,011617 0,400955 0,012940
Вар 4 0,383697 0,116281 0,065567 0,026618 0,400058 0,082880
Вар 5 0,458913 0,062669 0,028471 0,021251 0,219615 0,062990
Вар 6 0,173663 0,274737 0,110936 0,119787 0,676743 0,098510
Вар 7 0,161270 0,079122 0,063797 0,075525 0,679503 0,450650
Вар 8 0,201750 0,052472 0,093119 0,092117 0,460380 0,311540
Вар 9 0,282363 0,594076 0,186105 0,562918 0,526925 0,053570
Вар 10 0,666667 0,598958 0,442708 0,229167 0,953125 0,437500
Вар 11 0,565453 0,441971 0,373483 0,345479 0,841700 0,453440
Вар 12 0,295430 0,340858 0,194538 0.179487 0,836985 0,485190
Вар 13 0,385250 0,399649 0,392318 0,508153 0,684920 0,767950
Вар 14 0,052363 0,133109 0,120366 0,304719 0,247108 1,000000
Вар 15 0,060283 0,118163 0,053793 0,101297 0,437725 0,222750
Вар 16 0,132140 0,324063 0,322251 0,635337 0,539005 0,919440
Сумма значений 4,954453 3,991346 3,220263 3,950640 8,422355 6,8154130
Анализ данных, представленных в таблицах 2 - 4, позволяет сделать следующие выводы: 1. Наиболее развитый кластер А сменит состав. В 2017 году вместо ранее представленных в нем городских округов - городов Рязани и Касимова, а также Рыбновского муниципального района (2015 год) в него вошли только города Рязань и Касимов. В 2019 г. в него помимо указанных городских округов, планируется включение Рыбновского и Касимовского муниципальных районов. Таким образом, по прогнозным данным в состав кластера А вошли 2 крупных городских округа Рязанской области и 2 муниципальных района с развитым туристским сектором. Изменение состава кластера привели к ослаблению позиции кластера, сумма
средних нормированных значений снизилась до 8,4, что составляет 91 % к уровню 2015 года и 86% к уровню 2017 года.
Сильные стороны кластера А:
- уровень промышленного производства (0,50) - несмотря на то, что позиция кластера в сфере промышленного производства несколько снизятся по сравнению с 2017 годом (0,63) за счет включения в состав кластера Рыбновского и Касимовского муниципальных районов, специализирующихся на туристских услугах, это вторая позиция в Рязанской области после кластера В;
- уровень развития потребительского рынка (0,67) - лучший показатель в Рязанской области, несмотря на то, что нормированный показатель несколько снизится по сравнению с 2015 и 2017 годами за счет вхождения в кластер Касимовского района (во всех муниципальных образованиях кластера А прогнозируется рост показателя);
- уровень накопленного экономического потенциала (0,67) - лучший показатель в регионе, почти в 1,5 раза превышающий нормированный показатель следующего за ним кластера Б, однако нормированный показатель несколько снизился по сравнению с 2012 годом (за счет включения Рыбновского и Касимовского районов);
- средний по Рязанской области уровень развития малого предпринимательства (0,52) - нормированный показатель снизится по сравнению с 2015 и 2017 годами (во всех муниципальных образованиях кластера А прогнозируется рост показателя), прежде всего за счет развития малого предпринимательства в других муниципальных образованиях Рязанской области;
- уровень состояния рынка труда (0,95) - лучший показатель по Рязанской области, наиболее приблизившейся к максимальному (1,0); однако нормированный показатель незначительно снизился по сравнению с 2015 и 2017 годами; - усилились позиции кластера А (по сравнению с 2015 и 2017 годами) по показателю «доля населения с доходами выше прожиточного минимума» (0,84) - лучший показатель по региону;
- практически не изменится по сравнению с 2017 годом покупательная способность населения (0,83) -лучший показатель в регионе, почти в 2 раза превышающий нормированный показатель следующего за ним кластера Б;
- планируется усиление позиции кластера по обеспеченности населения амбулаторно-поликлиническими учреждениями (0,68) по сравнению с 2015 и 2017 годами.
Слабые стороны кластера А:
- по-прежнему низкий нормированный показатель по уровню сельскохозяйственного производства (0,00), что объясняется тем, что в состав кластера входят два крупных города и две туристические территории;
- прогнозируется улучшение положения в строительном секторе кластера по сравнению с 2017 годом за счет возвращения него Рыбновского муниципального района, однако нормированный показатель хуже, чем в 2015 году;
- ухудшится уровень развития услуг транспорта по сравнению с 2015 и 2017 годами за счет включения в кластер Касимовского района;
- прогнозируется прежний по сравнению с 2017 годом уровень инвестиционной активности (в 3 раза меньше по сравнению с 2015 годом) за счет сокращения объема инвестиций в Рыбновский муниципальный район (по прогнозу на 2019 год сокращение в абсолютных показателях в более чем 2 раза); однако по сравнению с другими кластерами Рязанской области кластер А уступает только кластеру В;
- незначительно снизятся позиции кластера по обеспеченности населения больничными койками (0,24) по сравнению с 2015 и 2017 годами, в первую очередь за счет роста показателя в кластере Б (Сасовский муниципальный район).
2. Кластер Б: полностью поменит свой состав как по сравнению с 2015 годом, так и по сравнению с 2017 годом; по планируемым показателям на 2019 г. в него войдет только Сасовский муниципальный район. Сумма средних значений нормированных показателей существенно увеличится (6,81) по сравнению с 2015 и 2017 годами. Разрыв между кластером Б и А составит 1,2 раза.
Сильными сторонами кластера Б должны стать:
- уровень сельскохозяйственного производства (0,98) - значительно превышает показатели остальных кластеров;
- социальные показатели: обеспеченность населения амбулаторно-поликлиническими учреждениями (0,76); обеспеченность населения врачами (1,00); обеспеченность средним медицинским персоналом (0,91) -также будет значительно превышают показатели остальных кластеров;
- неплохие показатели по уровню промышленного производства (0,49) и уровню накопленного экономического потенциала (0,45) - соответственно третья и вторая позиции по Рязанской области [54].
Слабыми сторонами кластера Б в 2019 г. предполагаются следующие:
- уровень развития услуг транспорта (0,01); уровень развития строительства (0,08); уровень инвестиционной активности (0,06) - показатели характеризующие инфраструктуру развития;
- крайне низкие показатели по уровню развития потребительского рынка (0,09) и уровню развития малого предпринимательства (0,05) - худшие показатели в Рязанской области.
3. Кластер В: полностью поменяет свой состав как по сравнению с 2015 г., так и по сравнению с 2017 г.; в 2019 г. в него планируется включить 3 муниципальных района: Сапожковский, Сараевский, Старожиловский. Сумма средних значений нормированных показателей несколько увеличилась (4,95) по сравнению с 2015 и 2017 годами.
Сильные стороны кластера В:
- уровень промышленного производства (0,78) - лучший показатель по Рязанской области в 1,5 раза превышающий наиболее близкий к нему нормированный показатель кластера А;
- уровень инвестиционной активности (0,45) - лучший показатель по региону в 2 раза превышающий наиболее близкий к нему нормированный показатель кластера А;
- уровень состояния рынка труда (0,66) - вторая позиция в области после кластера А;
- доля населения с доходами выше прожиточного минимума (0,56) - вторая позиция в Рязанской области после кластера А.
Наиболее слабой стороной кластера В является развитие медицинского обслуживания: обеспеченность населения врачами (0,06); обеспеченность населения амбулаторно-поликлиническими учреждениями (0,38), обеспеченность населения больничными койками (0,05), обеспеченность средним медицинским персоналом (0,13) - худшие показатели в Рязанской области.
4. Кластер Г: по сравнению с 2015 г. кластер Г почти полностью поменяет свой состав, однако состав кластера Г по сравнению с 2017 г. практически не изменится: из состава выйдут Сапожковский и Сторожиловский районы; в 2019 году в кластер Г планируется включить 9 муниципальных образований, в т.ч. один городской округ г. Сасово - крупный центр. Сумма нормированных значений показателей кластера Г составила 3,99 - что незначительно больше, чем в 2015 и 2017 годах.
Сильные стороны кластера Г планируются по следующим направлениям:
- незначительный рост по сравнению с 2017 годом уровня развития потребительского рынка (0,27) -вторая позиция по области после кластера А;
- незначительно снизится по сравнению с 2017 годом нормированный показатель уровня развития малого предпринимательства (0,59), однако в 2019 году это будет лучшая позиция по Рязанской области;
- уровень состояния рынка труда (0,59) - третья позиция по региону, несмотря на то, что нормированный показатель снизится по сравнению с 2017 годом;
- незначительно вырастет по сравнению с 2017 годом доля населения с доходами выше прожиточного минимума (0,44) и покупательная способность населения (0,34);
- несколько улучшится по сравнению с 2017 годом уровень развития строительства (0,11) - третья позиция по Рязанской области; а также обеспеченность средним медицинским персоналом (0,32).
Наиболее слабые стороны кластера Г:
- еще более снизится по сравнению с 2017 годом уровень развития услуг транспорта (0,02);
- крайне низкие уровень инвестиционной активности (0,06) и уровень накопленного экономического потенциала (0,07);
- худший показатель по области - уровень финансового состояния хозяйствующих субъектов (0,05) -незначительно ухудшился по сравнению с 2017 годом.
5. Кластер Д: полностью поменяет свой состав по сравнению с 2015 годом. По сравнению с 2017 годом в кластере Д также произойдут существенные изменения: из других кластеров (2017 г.) в кластер Д планируется переход городского округа г. Скопин, а также Скопинского и Спасского муниципальных районов. Таким образом в состав кластера Д в 2019 году войдут 7 муниципальных образований. Сумма нормированных значений показателей кластера Д составит 3,95 - что незначительно больше, чем в 2015 и 2017 годах.
Сильные стороны кластера Д:
- несколько снизится по сравнению с 2017 годом нормированный показатель уровня сельскохозяйственного производства (0,62), тем не менее в 2019 году кластер Д уступает только кластеру Б;
- уровень развития малого предпринимательства (0,56) уступает только кластеру Г, хотя по сравнению с 2017 г. нормированный показатель также снизится;
- резко улучшилась обеспеченность населения амбулаторно-поликлиническими учреждениями (0,50) -по сравнению с 2017 годом нормированный показатель вырос почти в 2 раза;
- вторая позиция по Рязанской области после кластера Б: обеспеченность населения больничными койками (0,30) и обеспеченность средним медицинским персоналом (0,63).
Наиболее слабые стороны кластера Д:
- уровень промышленного производства (0,11) - худший показатель по области, тем не менее, он незначительно вырос по сравнению с 2017 г.;
- незначительно выростет по сравнению с 2017 годом уровень развития услуг транспорта (0,01);
- уровень развития строительства (0,02) - худший показатель по региону;
- снизится по сравнению с 2017 годом уровень инвестиционной активности (0,02) - худший показатель по Рязанской области;
- незначительно выросли по сравнению с 2017 годом уровень накопленного экономического потенциала (0,07) и уровень финансового состояния хозяйствующих субъектов (0,09).
6. Кластер Е: почти полностью поменяет свой состав по сравнению с 2015 годом. По сравнению с 2017 годом его состав поменяется незначительно: Сараевский район перешел в кластер В, а в кластер Е (из кластера В, 2017 год) перейдет: Кораблинский муниципальный район. Таким образом в состав кластера Е в 2019 году будет 5 муниципальных районов. Сумма нормированных значений показателей кластера Е составила 3,22, что незначительно больше, чем в 2015 и 2017 годах.
Сильные стороны кластера Е:
- незначительно выростет по сравнению с 2017 годом уровень сельскохозяйственного производства (0,50) - уступает кластеру Б и Д;
- незначительно выростет по сравнению с 2017 годом обеспеченность населения амбулаторно-поликлиническими учреждениями (0,39) и обеспеченность средним медицинским персоналом (0,32) [52].
Наиболее слабые стороны кластера Е:
- уровень развития услуг транспорта (0,00) - как и в 2017 году худший показатель по Рязанской области; крайне низкие, несмотря на незначительный рост нормированных показателей по сравнению с 2017 годом, уровень развития строительства (0,06) и уровень инвестиционной активности (0,02);
- незначительно снизится по сравнению с 2017 годом уровень накопленного экономического потенциала (0,06) - худший показатель по Рязанской области;
- практически не изменится уровень финансового состояния хозяйствующих субъектов (0,09);
- обеспеченность населения врачами (0,05) - несмотря на незначительный рост нормированных показателей по сравнению с 2017 годом, худший показатель по региону.
Итак, анализ ярко показал, что за исследуемый период состав кластеров практически полностью изменился как в 2017 году, так и в плановом 2019 году. Это говорит о значительной динамике, как в отдельных отраслях региональной экономики, так и в социально-экономическом развитии муниципальных образований Рязанской области.
ЛИТЕРАТУРА
1. Кострова Ю.Б., Ларкина И.В., Минат В.Н. Анализ изменений и дополнений, вносимых в федеральное законодательство по вопросам местного самоуправления: какова же цель муниципальной реформы в России? // в сб.: 10 лет муниципальной реформы в России: итоги, проблемы и перспективы: матер. Междунар. науч.-практ. конф.; Ряз. ин-т экономики НОУ ВПО СПбУУиЭ; Совет муниципальных образований Ряз. области. -Рязань. 2013. С. 167-172.
2. Минат В.Н., Чепик А.Г. Использование научных методов исследования в аграрном секторе экономики // Вестник сельского развития и социальной политики. 2017. № 3 (15). С. 114-116.
3. Мясникова Т.А. Теоретико-методологические положения и методическое обеспечение стратегирования социально-экономического развития муниципальных образований в регионах России: дис. ... д-ра экон. наук. Воронеж. 2015. - 374 с.
4. Чепик А.Г., Минат В.Н. Методическое обеспечение научных исследований аграрного сектора экономики России // Вестник сельского развития и социальной политики. 2017. № 3 (15). С. 117-119.
5. Злобин Е.Ф., Полухина М.Г. Эффективность местного самоуправления как элемент социально-экономического развития сельских территорий // АПК: Экономика, управление. 2017. № 5. С. 79-86.
6. Полухина М.Г. Развитие местного самоуправления как элемента социально-экономического развития сельских территорий // Вестник аграрной науки. 2017. №5 (68). С. 139-145.
7. Злобин Е.Ф., Студенникова Н.С., Полухина М.Г. Сельский рынок труда центральной России: состояние и проблемы // Вестник аграрной науки. 2017. №6 (69). С. 117-123.
8. Улезько А.В., Реймер В.В. Условия формирования инновационной модели развития социально-экономических систем // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2015. № 2 (45). С. 84-91.
9. Черкашина Л.В. Совершенствование организации управления развитием территории муниципальных образований // Сб.: Экологическое состояние природной среды и научно-практические аспекты современных ресурсосберегающих технологий в АПК. 2017. С. 322-326.
10. Захарова Н.Н., Черкашина Л.В. Особенности оценки конкурентоспособности региона //Сб.: Проблемы регионального социально-экономического развития: тенденции и перспективы. Рязанский государственный агротехнологический университет им. П.А. Костычева. 2017. С. 164-169.
11. Малахов А.В., Борисов А.А., Асеева А.А., Малахова С.В. Внутриобластная миграция как индикатор качества жизни сельского населения // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2015. №8. С. 44-48.
12. Управление муниципальным образованием: коллективная монография / Под ред. М.В. Шатохина, А.В. Крохиной. - Курск: Деловая полиграфия, 2016. 131 с.
