CC BY
14
УДК 330.4:332.12
АНАЛИЗ СТЕПЕНИ КЛАСТЕРИЗАЦИИ И ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА МОНОИНДУСТРИАЛЬНЫХ РЕГИОНОВ
Д.А. Михалев
Ивановский государственный химико-технологический университет
В статье анализируется информация о моноидустриальных регионах ЦФО и их доминирующих отраслях, рассматривается динамика их ВРП на душу населения.
Ключевые слова: степень кластеризации, ВРП на душу населения региона, кластеризация, классификация.
Рассматривая регионы страны, в частности регионы Центрального федерального округа, отметим, что наличие или отсутствие кластеризации региона может быть определено наличием или отсутствием ориентированности региональной экономики на одну или несколько отраслей. Основанием расчета показателя степени кластеризации является структура отгруженной продукции по виду экономической деятельности «Обрабатывающие производства», публикуемая в ежегодных статистических сборниках «Регионы России. Социально-экономические показатели», где представлены удельные веса отгруженной продукции 15-ти подотраслей. Логично предположить, что степень кластеризации данного вида деятельности определяется тем, насколько эта структура для рассматриваемого региона соответствует структуре для России в целом.
Реализуем предложенный подход [1] применительно к регионам Центрального Федерального Округа (ЦФО), исключая Москву, в силу нетипичности экономики данного региона.
Рассчитываются отношения к,,
У
удельных весов подотраслей отдельных регионов к удельным весам этих же под-отраслейв экономике России в целом:
м/а
к =-М00,
1 Ж
где - удельный вес /-и подотрасли в
общем объеме отгруженной продукции по виду экономической деятельности «Обрабатывающие производства» для у-региона;
- удельный вес 1-й подотрасли для
России в целом.
Для каждого региона рассчитываем степень кластеризации Я ■:
S< =
п-1
где п= 15 - число подотраслей.
Показатели степени кластеризации позволяют получить представление о состоянии доминирующей или «кластерной» отрасли в регионе и перспективах дальнейшего ее развития.
Используя указанные выше показатели объема отгруженной продукции по виду экономической деятельности «Обрабатывающие производства» [2] и рассчитанную степень кластеризации, разделим регионы ЦФО на моно- и полиинду-стриальные. Применим для решения поставленной задачи подход на основе систем искусственного интеллекта, а именно, алгоритм самоорганизующихся карт Кохонена, реализованный в приложении Neural Network программного пакета Sta-tistica. На вход нейронной сети подадим данные об объеме отгруженной продукции по виду экономической деятельности «Обрабатывающие производства» регио-
нов ЦФО и рассчитанный показатель степени кластеризации.
В таблице 1 приведем результат кластеризации, в математическом понимании этого термина, а именно, разбиения заданной выборки на непересекаю-
щиеся подмножества. В таблице балл 1 соответствует моноиндустриальному региону, а балл 2 - полииндустриальному. Представим на рисунке 1 приведенные выше результаты, отметив цветом моно-индустриальные регионы.
Таблица 1
Результат кластеризации регионов ЦФО на моноиндустриальные (1) и
№ Регион Результат кластеризации Регион Результат кластеризации
1 Белгородская область 1 11 Московская область 2
2 Брянская область 2 12 Орловская область 2
3 Владимирская область 2 13 Рязанская область 2
4 Воронежская область 1 14 Смоленская область 2
5 Ивановская область 1 15 Тамбовская область 2
6 Калужская область 2 16 Тверская область 2
7 Костромская область 1 17 Тульская область 1
8 Курская область 2 18 Ярославская область 2
9 Липецкая область 1
Рис. 1. Моно- и полииндустриальные регионы ЦФО
Об адекватности полученных ре- [3, 4, 5, 6, 7, 8], анализируя которые, оп-
зультатов свидетельствует ряд соответст- ределим «кластерные» отрасли моноин-
вующих нормативно-правовых актов дустриальных регионов (таблица 2).
Таблица 2
Кластерные отрасли моноиндустриальных регионов
Регион Кластер
Белгородская область Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий
Воронежская область Химическое производство
Ивановская область Текстильное и швейное производство
Костромская область Обработка древесины и производство изделий из дерева
Липецкая область Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий
Тульская область Химическое производство
Валовой региональный продукт -наиболее обобщающий показатель, характеризующий экономическое состояние региона. Показатель выражает конечную стоимость товаров и услуг, произведенных в регионе за определенный период. На региональном уровне также оценива-
ется величина ВРП в расчете на душу населения региона, который позволяет оценить эффективность созданного ВРП. Проиллюстрируем графически динамику ВРП на душу населения моноидустриаль-ных регионов ЦФО (таблица 3) на рисунке 2.
Таблица 3
ВРП на душу населения моноиндустриальных регионов ЦФО, руб.
2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. 2010 г. 2011 г.
Белгородская область 95911,2 118211,4 156225,1 208548,1 199046,1 260015,6 333502,0
Воронежская область 56534,5 70492,7 94849,5 122591,1 129112,5 148432,6 191652,4
Ивановская область 40039,1 50271,5 68865,7 80708,5 81286,7 103280,0 120349,8
Костромская область 63304,4 78226,9 95687,2 119071,5 116856,2 146536,9 167845,2
Липецкая область 121376,2 150197,1 176534,6 219135,8 192165,2 211610,6 244560,6
Тульская область 71587,4 88476,2 109225,6 146465,6 136851,6 152571,7 176073,5
Белгородская область Воронежская область Ивановская область Костромская область Липецкая область Тульская область
Рис. 2. Динамика ВРП на душу населения моноидустриальных регионов ЦФО
Рассмотрим Липецкую область, которая до кризиса 2008 года имела наиболее высокие экономические показатели. Вместе с тем, она же наиболее сильно пострадала при кризисе - ее ВРП на душу населения в кризисный период снизился более чем на 12%.
Белгородская область так же заслуживает особого внимания, после 2008 года наблюдается резкий рост экономики региона. Это высокоразвитый индустриальный регион, экономика которого опирается на традиционно крепкие связи с экономикой соседней Украины, чем и обусловлены отмеченные нами высокие экономические показатели.
Наиболее интересна Воронежская область, экономика которой (единственная из моноиндустриальных представителей Центрального федерального округа) не понесла урона в тяжелый период. Отметим, что темп роста ВРП на душу населения в регионе за период 2008-2009 годы превысил 5%.
Как видно из рисунка 1, Воронежская область находится на границе федерального округа, что потребует исследования на моноиндустриальность граничащих с ней областей. Для этого, воспользуемся аналогичными, указанным выше, данными, но теперь мы обладаем некоторой обучающей выборкой и вы-
ходными значениями, таким образом, можно воспользоваться нейросетевым алгоритмом классификации. Заменим алгоритм карт Кохонена на классификатор -многослойный персептрон. В результате классификации, сеть показала нам, что из соседних с Воронежской: Ростовской, Волгоградской, Саратовской областей, только Волгоградская область является моноиндустриальной. Подтверждение этому находим в [9]. Причем кластерная отрасль региона - производство кокса и нефтепродуктов. Теперь отметим, что Воронежская область - единственная монообласть ЦФО, имеющая соседство с тремя моноиндустриальными регионами, причем со взаимодействующими отраслями. Напрашивается вывод, что географическое положение Воронежской монообласти, в соседстве с другими монообластями, сыграло значимую роль в кризисный период в части экономической устойчивости и положительной динамики экономического состояния региона.
Рассматривая Ивановскую область, отметим очень низкое экономическое состояние региона (таблица 3), хоть и имеющего в кризисный период положительную динамику (рисунок 2). Иметь положительную динамику ВРП в 2008-2009 годы (и увеличить ВРП в 3 раза по сравнению с 2005 годом) позволила, воз-
можно, уникальность моноотрасли региона (текстильное и швейное производство) для России в целом. Но, возникает вопрос о причине низкого значения ВРП региона, производящего около 50% российского текстиля. В этом случае, внимания заслуживает динамика показателя степени кластеризации Ивановской области, демонстрирующая положительное влияние концентрации текстильного и швейного производства на экономику региона. Очевидно, что благоприятное экономическое воздействие в перспективе окажет строительство в области комбината синтетического волокна, главной целью функционирования которого является создание условий для массового замещения импортного сырья на отечественное и переход предприятий области на искусственное волокно. Обращаясь к более подробной модели зависимости динамики степени кластеризации региона и его экономического состояния, можем сделать вывод, что повышение концентрации «кластерной» отрасли в регионе приведет к интенсивному росту экономического благосостояния Ивановской области и ее подъему с последнего места в рейтинге моноиндустриальных регионов ЦФО по ВРП на душу населения.
ЛИТЕРАТУРА
1. Михалев Д.А. О введении понятия «степень кластеризации» в мезоэкономический анализ. // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. - 2012. - № 2. - С 56-59.
2. Статистические сборники «Регионы России. Социально-экономические показатели». 2005-2011.-М.: Росстат, 2007-2012.
3. Закон Липецкой области от 25.12.2006 № 10-03 «Стратегия социально-экономического развития липецкой области на период до 2020 года».
4. Стратегия социально-экономического развития Тульской области до 2028 г. Туластат: Т., 2008. -95 с.
5. Приказ Департамента промышленности, транспорта, связи и инноваций Воронежской обл. от 10.08.2009 № 137 «Об утверждении Концепции развития промышленности Воронежской области на 2010 - 2012 годы и на период до 2020 года».
6 Постановление Правительства Белгородской области от 25.01.2010 г. № 27-пп «Об утверждении Стратегии социально-экономического развития Белгородской области на период до 2025 года».
7. Стратегия социально-экономического развития и инвестиционной политики Костромской области на период до 2020 года.
8. Закон Ивановской области от 11 марта 2010
года № 22-03 «О стратегии социально-
экономического развития Ивановской области до 2020 года».
9. Закон Волгоградской области от 21 ноября 2008 года № 1778-ОД «О стратегии социально-экономического развития Волгоградской области до 2025 года».
Рукопись поступила в редакцию 22.10.13.
MONOINDUSTRIAL REGIONS’ CLUSTERIZATION DEGREE AND ECONOMIC POTENTIAL
ANALYSIS
D. Mikhaliov
In the article the information about Central Federal District monoindustrial regions and their dominating sectors are given; their GRP per head dynamics is researched.
Key words: clusterization degree, GRP per head, clusterization, classification
