CC BY
133
УДК 332.146.2
М. М. Лебедефф-Донской
Оценка динамики развития региональных центров как точек роста
Раскрыта актуальность оценки региональных промышленных центров как точек роста с учётом требований устойчивости, сбалансированности и эффективности развития региона. Проведены анализ и обобщение современных методик оценки социально-экономического состояния региона и обосновано применение авторской методики, основанной на оценке сбалансированности взаимосвязанных показателей территории в мультикритериальной среде. Рассмотрена адаптация методики к оценке промышленных территорий с применением системы показателей, характеризующих развитие социальноэкономических систем, что позволит получить более объективную оценку происходящих процессов в условиях экономической нестабильности.
The actuality of estimating regional industrial centres as growing points, with taking into account requirements of sustainable, balanced and effective development of the region, is substantiated. The author analyzes and summarizes modern techniques of estimating socio-economic conditions of the region and proves the practicability of applying his original technique based on the analysis of balance of interrelated indicators of the area in multi-criteria environment. The possibility of using this technique for estimating industrial areas with applying the system of indicators of socio-economic systems development is considered. It could help to get more objective estimation of the processes in conditions of economic instability.
Ключевые слова: устойчивость, динамика, мультикритериальный анализ, взаимосвязанные процессы, методология мягких систем, итерационный алгоритм.
Key words: stability, dynamics, multicriteria analysis, interrelated processes, Soft Systems methodology, iterative algorithm.
Глобальные мировые процессы, затрагивающие и Россию, интегрированную своей экономикой в мировое экономическое пространство, отражаются на социально-экономической ситуации каждого субъекта РФ.
Это выражается в нестабильности развития, резкой дифференциации по уровню благосостояния населения, развития предпринимательской среды и конкурентоспособности территории.
© Лебедефф-Донской М. М., 2014
Приобретение регионами экономической самостоятельности позволяет им разрабатывать региональные концепции развития, обеспечивающие постоянный мониторинг макроэкономического окружения, внутрирегиональных индикаторов развития и процессов, происходящих на уровне отдельных, социально значимых и градообразующих хозяйствующих субъектов, а также разработку сценариев развития социально-экономической системы в условиях дальнейшего развития кризиса.
На практике разработка и реализация таких региональных программ зачастую происходит только в отношении факторов социального и природных рисков, а для факторов рыночно-экономического риска предупреждающие меры не применяются в связи с низкой степенью прогнозируемости кризисных процессов и, как правило, невозможности применить классические подходы теории управления техническими системами.
В таких условиях более предпочтительной является концепция не об управляемом, а о направляемом развитии социальноэкономических систем (далее - СЭС) [5, с. 47].
Условия выбора вектора развития СЭС фактически во многом зависят от наличия той или иной информации о СЭС, обеспечения устойчивости будущего состояния СЭС, применения эффективного методологического аппарата оценки СЭС.
Неравномерное размещение отраслей хозяйства и видов деятельности есть неизбежное свойство любого организованного экономического пространства. Но важнейший признак регионального развития - устойчивость - предполагает длительность сохранения условий для воспроизводства потенциала территории в режиме сбалансированности и социальной ориентации [2, с. 21].
В докладе Международной комиссии по окружающей среде и развитию (ООН) «Наше общее будущее» под устойчивым развитием понимается модель движения вперёд, при которой достигается удовлетворение жизненных потребностей нынешнего поколения людей без лишения такой возможности будущих поколений.
Устойчивое развитие обусловливает ограничения на использование ресурсов с тем, чтобы возобновляемый ресурс не превратился в невозобновляемый. Этот процесс приведёт к деградации природной и социальной среды. Устойчивое развитие несёт в себе прежде всего расширенное воспроизводство главного ресурса - человеческого потенциала и его гармоничное развитие.
Триединая концепция устойчивого развития ООН предполагает эффективное и сбалансированное развитие социальной, экономической и экологической сфер. Таким образом, сбалансированное развитие, понимаемое большинством исследователей как равно-
мерный, комплексный рост всех секторов социально-экономической системы, является ключевым условием устойчивости региональной системы, что в свою очередь повышает эффективность функционирования региона.
Развитие и рост каждой из сфер жизнеобеспечения города определяется не только набором материальных факторов, но и уровнем развития и качеством институциональной среды [7, с. 9].
Под институциональной средой авторы понимают совокупность базисных и надстроечных институтов, которые формируют правила поведения и взаимодействия экономических субъектов и условия общественного воспроизводства, определяя тем самым эффективность использования экономических ресурсов [7, с. 10].
В применении к территориальным социальным и экономическим системам динамику развития города в рамках этой концепции невозможно рассматривать без учёта институциональных факторов: городской специфики культуры, менталитета населения, степени доверия населения, что серьёзно влияет на эффективность функционирования социально-экономической системы территории в целом, на её место в региональной экономике [14].
Но устойчивость и эффективность развития не всегда обусловлены стабильностью происходящих в них процессов. Любая территория является открытой системой, для которой характерны неравновесность и цикличность, возникающие под влиянием динамичной внешней среды.
Соответственно говорить о стабильности, безрисковости и пропорциональности развития социальных и производственных процессов внутри территориальной экономической системы не приходится.
Флуктуации подвержены все процессы в городской среде, притом в категориальном аспекте устойчивости любая территория будет сохранять стабильность и эффективность своего развития в рамках своей эволюционной стадии.
Во время развёртывания эволюционного процесса происходит медленное накопление количественных и качественных изменений параметров системы и её компонентов, в соответствии с которыми в точке бифуркации (краткого момента неустойчивости, балансирования системы на «острие» выбора между будущими состояниями, когда поведение всей системы может зависеть от «вторжения» одной случайной флуктуации, т. е. случайного отклонения от её среднего значения) система выберет один из возможных для неё аттракторов (область притяжения) [14, с. 83-84].
В этой фазе развитие городской социально-экономической системы носит непредсказуемый характер. На него влияют внутренние
и внешние флуктуации. В точке бифуркации одна случайная флуктуация может подтолкнуть систему не только к благоприятной (более «качественному», высшего уровня аттрактору) ситуации в рам-рамках синергии самоорганизации, но и к хаосу.
Очевидно, что эффективное развитие региона может происходить только при его устойчивом развитии.
При данном подходе развитие социально-экономических процессов конкретной территории при его рассмотрении в реальной институциональной и информационной среде и оценка его критических точек (параметров) и является отражением её реальной динамики.
Подобная автономность городской среды и ветвление путей эволюции и возможности смены сценария развития играет для территорий конструктивную роль.
Сложные системы эволюционируют в бифуркационном поле, что не всегда ведёт к их гибели.
Синергетический подход позволяет рассмотреть территориальную систему через принцип сборки эволюционного целого из частей, формирования «сложного» из более простых элементов. Актуальным становится оценка таких институциональных «элементов», как потребительский рынок и производственная сфера, уровень предпочтений населения, а также мультипликативный (синергетический) эффект, как положительный, так и отрицательный от принимаемых решений и выставляемых приоритетов в развитии.
Повышение уровня устойчивости региональной системы можно достичь путём вывода отдельных её элементов из депрессивного состояния в более устойчивое....Бесперспективно заниматься ре-
шением проблем повышения уровня устойчивости на глобальном и государственном уровнях, не решив проблемы регионального и прежде всего локального уровней [9].
Соответственно, рассмотрение вопросов развития территорий, основанных на принципах сопоставимости темпов динамики взаимосвязанных процессов в рамках региона, обеспечения устойчивости развития локальных территорий (баланса современного и будущего роста), реализации эффективной социальноэкономической политики в регионе предполагает применение современных концепций регионального экономического развития, включая теорию «полюсов роста», концепцию устойчивого развития, а также принципы институционализма и системного подхода.
Исторически сложившаяся неравномерность распределения производительных сил и неоднородность регионов предполагает в пространственной структуре отдельного региона наличие центра и периферии. Центр, в определении Э.Б. Алаева, есть объект, кото-
рый по отношению к остальному пространству выполняет какую-то важную функцию (административную, финансовую, информационную и т. п.). Периферия - «остальная» часть пространства, дополняющая центры, ядро [8, с. 26].
С 2000-х гг. в России сформировалось понятие «точки роста» региона, основанном на идее полюсов роста, выдвинутой французским экономистом Франсуа Перру. Для каждого отдельного региона опора на «точки роста» является наиболее эффективной в долгосрочной перспективе региональной политикой, которую проводят все страны «догоняющего развития». Мировая практика показывает, что данная политика приводит к росту регионального неравенства, но при эффективной социально-экономической политике регионов позитивно стимулирует прилегающие территории. Развитие центров предпринимательской активности позволит вывести отдельные территории региона из депрессивного состояния в более устойчивые, что и будет в дальнейшем главной предпосылкой развития конкурентоспособности. В теории регионального роста Франсуа Перру главенствующее место принадлежит роли лидирующих отраслей, создающих инновативные товары и услуги. Те промышленные территории, где будут размещаться предприятия лидирующих отраслей, и станут полюсами притяжения факторов производства, поскольку обеспечат максимально эффективное их использование и окажут благоприятное воздействие на свою периферию.
В середине прошлого века в западных экономических исследованиях сформировалась теория экономического ядра, построенная на трёх столпах теории полюсов роста: доминирующей экономики, гармонизированного роста и всеобщей экономики. Эта теория в качестве ядра рассматривала совокупность точек (полюсов) роста. К экономическому ядру при этом может относиться как совокупность отдельных предприятий и отраслей, так и город, регион, страна.
Э.Б. Алаев отметил наличие сходства между выбором в странах с развитым рыночным хозяйством точек роста и советским принципом создания «промышленных очагов» и территориальнопроизводственных комплексов [13, с. 110, 111].
Одной из форм пространственной организации хозяйства и расселения в экономическом пространстве является промышленный узел. А.Г. Гранберг даёт следующее определение: «Промышленный узел - это сочетание промышленных предприятий, одного или нескольких населённых пунктов вместе с общими объектами производственной и социальной инфраструктуры, размещённой на компактной территории» [8, с. 27]. Теории эффективной организации экономического пространства опираются на функциональные свойства именно таких форм пространственной организации, как про-
мышленные узлы. Это обусловлено процессом концентрации населения и производства в городах, что происходит в результате миграции сельского населения в города, включения сельского населения в черту растущих городов и преобразования сельских поселений в городские посёлки.
Соответственно, автором рассматриваются не административные центры в качестве возможных «точек роста», а региональные индустриальные узлы в рамках одного промышленного ядра.
Исторически сложившаяся неоднородность экономического пространства нашей страны привела к определённой поляризован-ности развития, выражающейся в высокой степени межтерритори-альных различий в уровне экономической активности и благополучия населения. Свидетельством этого является неоднородность и несопоставимость территорий.
Ведомственные, рассчитываемые на уровне территорий показатели не позволяют, во-первых, сопоставить динамику социальноэкономических процессов, во-вторых, отразить реальную картину социально-экономической ситуации, что предполагает поиск новых методических подходов к оценке ситуации в реальной информационной институциональной среде.
Существующие современные технологии оценки текущего уровня развития региона в нашей стране применяются в программах Министерств экономического развития субъектов России при составлении ими стратегий на краткосрочную перспективу, в экономических и математических научных исследованиях соискателей учёных степеней, в узких экспертизах бюджетного процесса территории или региональных программ, заказываемых консалтинговым агентствам.
Методики анализа социально-экономического развития, основанные на результативном подходе, и формирования региональных моделей можно разделить на условные группы:
• методы свёртки совокупности локальных показателей, формирования балльных оценок (ранжирование) и получение агрегированного, интегрального одного показателя И.В. Дуканова,
О.В. Артёмова, И.А. Хисамутдинов, А.Ю. Даванков) [10; 1; 16; 9].
• методы нелинейной свертки критериев, разработанные для многокритериальных задач принятия решений (В.А. Батурин, Т.О. Баянова) [3];
• построение моделей функционирования экономики региона с итоговым расчётом обобщающих индикаторов регионального развития и их взаимосвязи [8, с. 191-199];
• рейтинговые оценки, СВОТ-анализ, наиболее часто применяющийся в формировании стратегии того или иного городского округа («Стратегии развития г. Магнитогорска на период до 2020»)1;
• использование при анализе нейросетевых методов моделирования [15], графовых моделей [4].
Основной методологической проблемой методов свёртки в интегральный, агрегированный показатель через балльные оценки является необходимость сведения воедино разнородных оценок, имеющих различные единицы измерения, и на сегодня эта проблема не решена. Второй проблемой зачастую является пренебрежение исследователями векторных оценок, а применение только оценки состояния территории в статике, без динамических характеристик. Третьим нерешённым вопросом является сложность сравнения разноиерархических систем (регион, квазитерритория, страна, муниципальный район, городской округ) через интегральные показатели, так как они (территории) имеют разные приоритеты и проблемы. Вызывает много вопросов и объективность рейтинговых оценок наравне с отсутствием практики ежегодных оценок и опросов на уровне ведомств субъектов Федерации.
Большинство методик сводится к линейной и нелинейной свёртке критериев оценки, поиску интегрального, обобщённого, экспертного показателя, характеризующего уровень развития каждой территории и на основе его количественной оценки сравнительного анализа посредством балльных оценок. Далее зачастую следует типология и группировка территорий по соответствующим критериям. В приведённых методиках основным «узким» местом является система присвоения «весов» каждому критерию при подсчёте интегрального коэффициента и присвоение баллов лицом, принимающим решение. Например, в работе Даванкова А.Ю. при программноцелевом подходе к диагностике региона в оценке предпосылок и перспектив саморазвития территории и оценке роли территории в социально-экономическом и экологическом развитии региона «вклад» каждого фактора в оценку степени достижения каждой цели, а также вес «цели» второго уровня в составе соответствующих целей первого уровня устанавливался «экспертным» путём. В оценке текущего состояния территории при расчёте интегрального показателя данные сводились к единой мере по балльной значимости для условий жизнедеятельности человека специалистами отрасле-
и
1 URL: http://www.magnitog.ru/index.php?Itemid=341 &id=978:kontseptsiya-
strategii-razvitiya&option=com_k2&view=item).
51
вых служб администрации области: обеспеченность жильём - 1,0; коммунальными услугами - 1,0; поликлиниками - 1,5; больницами -1,5; общеобразовательными школами - 0,6; дошкольными учреждениями - 0,4 балла [9, с. 115-118]. То есть присутствовал определённый субъективизм исследователя и экспертов.
Таким образом, оценку текущего состояния СЭС и поиск оптимального сценария развития территории в общем виде можно классифицировать двумя направлениями: расчёт обобщающего,
агрегированного показателя (что затрудняет, а иногда делает невозможным выполнение многовариантных расчётов на реально имеющейся информации) и всевозможные экспертные оценки (четвёртая группа), когда решения принимаются зачастую в неформализованных интуициях.
Эти обстоятельства, а также неравномерность и высокая динамичность регионального развития формируют предпосылки для выработки нового методического подхода к анализу промышленных центров.
Практическая реализация решения задач, связанных с оценкой СЭС промышленных территорий, возможна с применением « Методологии мягких систем», при которой поиск решений построен на частичной корректировке ранее определённых пропорций. Аппарат «Методологии мягких систем» (далее - ММС) Чекланда предполагает выдвижение множества различных задач, всестороннее изучение ситуации, интерпретации и постоянный процесс их решения в реальной среде с учётом существующей культуры их (задач) решения. При таком подходе возможно получить непротиворечивые параметры для многих региональных решений, в том числе при поиске общерегионального экстремума.
Критерии сбалансированности, устойчивости и, соответственно, эффективности «направляемого» развития обусловливают использование методов региональных исследований, подходящих для анализа проблем принятия решений при нескольких целевых функциях (мультипарадигмальные или задач векторной максимизации).
На практике, по мнению автора, обеспечение устойчивости региона можно достичь «неуменьшением» ранее определённых предельных пропорций темпов роста взаимосвязанных процессов СЭС и удержанием индикаторов социально-экономического развития в узком фазовом коридоре, в рамках теории физической устойчивости Ляпунова (рис. 1). Для этого описывается модель функционирования устойчивого развития региона и генерируется с последующим
выбором сценарных вариантов развития СЭС набор индикаторов, формализованный в виде задачи векторной оптимизации локальных экстремумов при парных сравнениях в допустимом множестве Па-рето-оптимальных решений.
Устойчивость по Ляпунову
*2
хт
Рис. 1. Визуализация устойчивости траектории «Ляпунова-Лагранжа»
Устойчивость, по Ляпунову, означает, что любая траектория Х(£), которая начинается в 6(£)-окрестности точки ф(0), остается внутри трубки с максимальным радиусом £ при всех £ > 01.
Поиск локального экстремума происходит на базе множества характеристик - значений показателей. Множество показателей, входящих в единую информационную среду и характеризующих СЭС, является динамически развивающимся при формировании решений. Также и набор показателей может меняться при рассмотрении того или иного критерия. Следовательно, поиск локальных экстремумов будет формировать область допустимых параметров обеспечения устойчивости и сбалансированности развития территории и сохранения ситуации «неуменьшения» установленных (достигнутых) индикаторов развития. При этом набор показателей для парных сравнений как обобщающих, полученных при предварительной оценке, так и первичных может включать:
• бюджетную обеспеченность (в расчёте на одного жителя), рассчитанную по «собственным» доходам бюджета;
• оценку уровня жизни;
• прирост суммарного объема заработной платы на одного жителя;
• средний уровень доходов на одного жителя;
• уровень платных оказанных услуг населению;
• оборот розничной торговли на одного жителя;
• объём валового муниципального продукта на одного жителя;
• количество вводимого жилья на душу;
А
1 URL: http://www.math24.ru/basic-concepts-of-stability-theory.html
• прирост продукции промышленного производства;
• бюджетные показатели по налоговым поступлениям от СМП и выплаченной заработной платы (по поступлениям по статье НДФЛ).
При совместном использовании в расчётах подобного набора показателей наиболее корректно говорить о наличии соответствующего вектора в многомерном пространстве целей территориального развития.
В условиях реальной информационной среды (неоднородности и несопоставимости промышленных центров и многокритериально-сти целевых функций) автором предлагается механизм выбора наилучшего варианта развития промышленных узлов в виде последовательного проблемно-ориентированного итерационного открытого алгоритма анализа территорий по сбалансированности его социально-экономических процессов.
Суть операций состоит в повторяющемся, последовательном уточнении критериев и показателей в рамках оптимизации решений по поиску глобального оптимума и представляет собой процесс из двух этапов: 1) конкретизация региональных проблем и формализация задачи с анализом имеющегося информационного обеспечения; 2) функционально-повторяющиеся итерации при поиске многокритериальных оценок со сменой критериев.
В простейшем случае многокритериальность задачи определяется рассмотрением одного фактора в нескольких аспектах. Например, при рассмотрении вопросов развития малого бизнеса в качестве показателей в составе критериев могут выступать следующие: темпы динамики налоговых поступлений (налоги по статьям «ЕНВД» и «УСН») от предприятий среднего и малого бизнеса (далее - СМП), показатели динамики оборота розничного бизнеса и объём оказанных платных услуг населению, характеризующий объём потребительского рынка.
Формальная схема алгоритма заключается в последовательной детализации задач оптимизации с накоплением данных, выполнении основных функциональных, проблемно-ориентированных операций, что обеспечивает отражение всех исследуемых факторов в реальной институциональной среде, адаптации параметров для дальнейшего применения в действующей системе регионального управления.
Условия и особенности открытого итерационного алгоритма:
• поиск глобального оптимума (общерегионального экстремума) - происходит на базе множества характеристик значений показателя;
• условие окончания итераций (критерий сходимости) - выбор парето-оптимального решения для критерия;
• рассматриваются различные показатели, характеризующие как изменение затрат, так и результатов;
• различный характер выполняемых операций в зависимости от стадии анализа. На первой итерации происходят операции формирования информационной среды и конкретизации основных характеристик оптимизации, на следующих - операции обработки служат для формирования системы критериев и ограничений;
• смена системы критериев оценки на каждой итерации [6].
Множество возможных решений будет состоять из конечного
числа элементов. Все целевые функции (критерии оптимальности) должны быть числовыми, и лицо, принимающее решение (ЛПР), должно быть заинтересовано в их максимизации. Классические «стратегия исключения» и «стратегия компенсации» [12, с. 148] критериев как стратегии выбора ЛПР в многокритериальной среде неприемлемы при решении задачи, так как, во-первых, противоречат принципу сбалансированности развития, во-вторых, предполагают использование экспертных мнений о значимости критерия. Соответственно, отношение предпочтения, основанное на относительной важности критерия (идея компенсации), и последовательное сужение множества Парето, основанное на количественной информации об относительной важности критериев (стратегия исключения), автором отбрасываются.
Адаптация и применение авторского алгоритма по поиску «точек роста» региона предлагается посредством оценки конкретных территорий одного субъекта Федерации по заданным критериям и представляет собой следующие этапы.
1. Анализ общих тенденций и выбор из всего множества промышленных узлов для оценки по критериям значимости для региона (доля во всей структуре доходов населения по группе исследуемых городских округов или муниципальных районов и налоговых отчислений по статье «Упрощённая система налогообложения» (далее -УСН), характеризующих развитие СМП.
2. Анализ и оценка сбалансированности динамики различных показателей для отдельно рассмотренной территории и динамики отдельных показателей для различных территорий и выбор «условно-эталонной» территории.
3. Основные функционально-ориентированные итерации с последующей сменой критериев.
4. Формирование развёрнутых оценок и адаптация результатов анализа в целях повышения эффективности выполнения программ развития промышленных узлов как будущих точек роста [11].
Основные положения адаптации методического итерационного подхода к анализу промышленных территорий следующие:
• учитываются факторы реальной институциональной среды и ограниченность информации на муниципальном уровне (использование в целях проверки достоверности информации, данных Росстата совместно с финансовыми данными (исполнение бюджета по статьям, отражающим динамику изменений благосостояния населения и малого бизнеса по поступлениям налоговых платежей по статьям НДФЛ и УСН-ЕНВД);
• в расчёт принимается динамика нескольких городских округов в рамках одного субъекта Федерации;
• оценка ведётся по нескольким аспектам экономического и социального развития;
• рассматривается сбалансированность динамики изменений взаимосвязанных парных корреляций. Наличие и теснота взаимосвязи;
• приведение показателей в сопоставимый вид через подушевую оценку;
• в группу анализируемых городов включаются городские округа, имеющие сопоставимые величины бюджетной обеспеченности населения, рассчитываемые через «собственные доходы».
Анализ общих тенденций, проведённый автором по критериям благосостояния населения и динамики СМП, позволил выбрать для анализа следующие промышленные центры: Озёрский, Челябинский, Магнитогорский.
Для характеристики взаимосвязи факторов, влияющих на устойчивое, сбалансированное развитие территориальных образований, автором были проанализированы и обобщены все доступные показатели, характеризующие взаимосвязанные процессы: производство, перераспределение, обмен и потребление (табл. 1).
Таблица 1
Показатели социально-экономического развития территории
Критерий Показатели
Бюджетный Динамика доходов бюджета
Бюджетная обеспеченность
Социальный Оборот розничной торговли на душу
Налоговые поступления по статье НДФЛ
Оказанные платные услуги населению, подушевые
Среднедушевые денежные доходы населению
Экономический Валовый муниципальный продукт
Налоговые поступления по статьям УСН-ЕНВД
Оборот промышленных предприятий
Оценки сбалансированности развития промышленного узла посредством применения парного корреляционного анализа показывает силу связи между взаимосвязанными показателями, характе-характеризующими процессы, происходящие внутри территории. На этом этапе исследования было проанализировано влияние друг на друга уровня развития социальной, экономической, производственной сферы и уровня экономической эффективности территории (динамика ВМП индустриального центра). Выявлялись взаимосвязи. Анализ корреляционной матрицы, проверка коэффициентов на значимость по критериям Стьюдента и Пирсона позволил выделить пять коэффициентов парной корреляции, которые в нашем исследовании характеризуют сбалансированность динамики процессов (табл. 2) и «связывают» воедино четыре фазы воспроизводства.
Таблица 2
Коэффициенты из взаимосвязанных показателей
Коэффициенты Коэффициенты парных корреляций
Коэффициент 1 Коэффициент 2 Коэффициент 3 Коэффициент 4 Коэффициент 5 Темпы изменений НДФЛ и УСН Динамика НДФЛ и платных оказанных услуг населению Динамика ВМП и объёма промышленного производства Динамика налогов с доходов (НДФЛ) и оборота розничной торговли Темпы изменений НДФЛ и ВМП
Коэффициенты рассчитываем посредством сопоставления динамических рядов темпов соответствующих величин, приведённых к прошлому году.
Расчёты производились на основании данных Росстата, Минэкономики и финансовых показателей исполнения бюджетов анализируемых ГО Челябинской области с 2008 по 2012 г. включительно. Значения коэффициентов, приведённые в табл. 2, рассчитаны и представлены в табл. 3.
Таблица 3
Корреляционные параметры исследуемых промышленных узлов
Коэффициент Челябинск Озёрск Магнитогорск
К1 0,95 0,44 0,5
К2 0,98 0,99 0,54
КЗ 0,98 0,81 0,84
К4 0,98 0,9 -0,46
К5 0,62 0,68 -0,94
Среднее значение 0,9 0,76 0,63
Расчётным путём (среднеарифметическое значение парных корреляций) определяется точка роста как наиболее устойчивая в социально-экономическом плане территория. Притом устойчивость Челябинска в этом случае является условной относительно других ведущих индустриальных центров узла.
Визуализация перспектив развития наименее и наиболее устойчивых ГО отражена на рис. 2 и 3.
Динамика развития Магнитогорска
НДФЛ
УСН
гемпы розницы
объём плагных услуг населению
ВМП
О Полиномиальная (НДФЛ)
Рис. 2. Динамика темпов социально-экономических процессов Магнитогорска, %
140,00%
120,00%
100,00%
80,00%
60,00%
40,00%
20,00%
0,00%
2007 2008 2009 2010 2011 2012
Рис. 3. Динамика темпов социально-экономических процессов Челябинска, %
При небольшом увеличении темпов роста ВМП Магнитогорска доходы населения и объём потребления падают, что говорит о стагнации внутреннего потребительского рынка города. Данные Челябинска, наоборот, показывают сглаженность процессов, происходящих в городе, при относительной стагнации доходов. В условиях больших перемен (кризисный период 2008-2009 гг.) разрывы в динамике показателей Челябинска и Магнитогорска значительны. Но в условиях стабильности экономики динамика «эталонного» Челябинского ГО находится в узком «фазовом» коридоре, а у относительно неустойчивого Магнитогорского городского округа разбалансирована.
Оценка отдельных показателей для исследуемых территорий производилась через статистически исчисляемые величины, характеризующие динамику: розничного оборота, объёма оказанных платных услуг населению, развития СМП, ВМП, доходов населения с применением трёх коэффициентов: устойчивости уровня, среднего «прироста-снижения», устойчивости тренда.
Затем показатели приводятся к сопоставимому виду с помощью индексирования по методу относительных разностей (оценка относительного расстояния между фактическим значением показателя и максимальным /минимальным в группе («по строке») (чем ближе к
1, тем ближе к максимальному (наилучшему значению) и последующим суммированием по «столбцу».
Результат (проблемные места по каждой территории) представлен в табл. 4.
Таблица 4
Индексы уровня развития социально-экономических систем в разрезе исследуемых явлений
Социально-экономические системы Челябинск Озёрск Магнитогорск
Розничная торговля 0,89* 1,62 2,78
Предоставление платных услуг населению 2,19 3 0
Развитие малого бизнеса 2 0,44 1,69
Динамика ВМП 2,57 3 0
Доходы населения 0,5 0,58 3
* Жирным шрифтом выделены проблемные зоны.
Автором применяется регрессионная оценка перспектив развития каждой территории в рамках адаптации результатов анализа.
Рассчитано 14 парных регрессионных моделей. Выявлена зависимость ВМП всех территорий от производственной и социальной сфер экономики посредством построения множественных регрессий, расчёта коэффициентов множественной корреляции и детерминации. Модели адекватны. По г. Озёрску и Магнитогорску
большинство моделей имеют отрицательные или близкие к нулю параметры.
Модели строились поэтапно, отбирались воздействующие факторы, имеющие положительное математическое значение параметров уравнения при оценке влияния на исследуемый «проблемный» социально-экономический процесс. Таким образом, в результате количественной оценки регрессионных параметров уравнений, отражающих развитие Озёрска и Магнитогорска, выбраны шесть зависимостей. Уравнения по Челябинскому городскому округу рассчитаны в институциональных целях.
В табл. 5 на примере только Озёрска и Магнитогорска показаны регрессионные уравнения связи, характеризующие степень влияния воздействующих факторов при корректировке «узких мест».
Таблица 5
Парные регрессионные модели социально-экономических зависимостей
Факторный признак Аргумент Результативный признак Функция Уравнение регрессии Челябинск Уравнение регрессии Озёрск Уравнение регрессии Магнитогорск
Темп промышленного производства Х1 Темп роста ВМП ^=0,33+1,42 Х1 У1=0,5+0,5 Х1 У1= 1,8+3,06 Х1
Темп роста СМП Х2 Темп роста дохода населения У2 У2=0,81+0,28 Х2 У2=1,38-0,32Х2 У2=0,39+0,72 Х2
Темп розничного оборота Хз Прирост оказанных услуг населению Уз Уз=0,07+0,77Хз У3=0,7+0,82 Хз Уз=-0,05+0,92 Хз
Темп роста доходов населения Х4 Динамика оказанных услуг населениюУ4 У4=-0,74+1,53 Х4 У4=0,45+0,64X4 У4 =-0,32+1,06X4
Темп роста дохода населения Х5 Темп роста СМП У5 У5=-2,42+3,2Х5 У5=0,81+0,26Х5 У5=0,92+0,13X5
Темп розничного оборота Х6 Темп роста СМП У6 У6=-1Д4+1,86Х6 У6=-З,67+4ДЗХ6 У6=1,3-0,24Х6
Схематично влияние факторов, описанных в табл. 5, показано на рис. 4 и 5.
Рис. 4. Влияние социальных и производственных процессов Магнитогорска на показатели потребления услуг населением и «эффективность» территории
Рис. 5. Схема социально-экономических взаимосвязей Озёрского промышленного центра
Рекомендации исследователями СЭС индустриальных центров могут содержать перечень управляющих воздействий на стимулирование соответствующих сфер экономики территорий.
Последующий мониторинг выявленных взаимосвязей позволит «подтянуть» депрессивные территорий до уровня благополучных, устойчивых выставлением ориентиров в развитии.
Количественное выражение этих «ориентиров» находим при оптимизации (поиске максимальных значений по группе) коэффициентов регрессии по строкам табл. 6. Для примера показаны два уравнения парных регрессионных зависимостей (потребительский сектор) по всем территориям (табл. 6).
Таблица 6
Парето-оптимальные решения достижения устойчивого состояния СЭС
Аргумент Функция Челябинск Озёрск Магнитогорск
Объём промпроизводства Х7 Ростдоходов населения У7=0,54+0,58 Х7 У7=0,85+0,22X7 У7=2,21-1,12 Х7
Прирост ВМП Ха Рост потребления населением Уа Уз=-0Д4+1,39 Хв У8=-0,67+0,4 Хз У8=1,13-0Д7 Х8
Выделенные параметры в уравнении У7 и У8 по столбцу «Челябинск» (0,58 и 1,39) являются максимальными в условиях институциональной среды и в нашей задаче оптимальны, так же, как и параметры уравнения У4(1,53) и У5(3,2) в табл. 5.
Достижение множества этих параметров и есть условие обеспечения устойчивого, перспективного, сбалансированного развития для Озёрска и Магнитогорска.
Список литературы
1. Артёмова О.В., Логачёва Н.М. Методические подходы к оценке уровня развития социальной инфраструктуры регионов // Региональная экономика: теория и практика. - 2011. - № 20(203).
2. Бархатов В.И., Капкаев Ю.Ш., Плетнев Д.А. Развитие и экономический рост региона. - Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2004 г. - 320 с.
3. Васильев С. Н., Батурин В. А., Баянова Т. О. Многокритериальное принятие решений, основанное на получении оценочной функции в виде полинома третьего порядка // Управление большими системами: сб. тр. Вып. 22. - М.: ИПУ РАН, 2008. - С. 96-107.
4. Верба А.В. Когнитивный подход к исследованию условий развития региональной системы // Региональная экономика: теория и практика. - 2011. -№ 36(219). - С. 16-25.
5. Гордеев С.С. Поиск социо-эколого-экономических решений в информационной среде // Вестн. Челяб. гос. ун-та. - 2013. - № 8(299). Экономика. Вып. 40. - С. 47-52.
6. Гордеев С.С., Даванков А.Ю. Основы поиска наилучших социо-эколого-экономических решений преобразования территорий // Экономика, финансы, рынок. - иКЬ: http://www.publications.csu.ru/doc/index.html
7. Горшков А.В., Силова Е.С. Качество институциональной среды как фактор экономического роста // Изв. УрГЭУ. - 2006. - № 4(16).
8. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: учеб. для вузов. -2-е изд. - М.: ГУВПШ, 2001. - 495 с.
9. Даванков А.Ю. Эколого-экономические основы устойчивого развития региона: дис. ... д-ра экон. наук: Екатеринбург: Ин-т экономики УрО РАН, 1999.
10. Дуканова И.В. Система методов оценки уровня социальноэкономического развития районных муниципальных образований // Региональная экономика: теория и практика. - 2011. - № 19(202). - С. 38-44.
11. Лебедефф-Донской М.М. Особенности анализа социальноэкономического развития и обеспечения устойчивости современных городов: на примере Южного Урала // Мировая экономика и современное предпринимательство: тенденции и практика. Кн. 3 / под общ. ред. проф. О.И. Кирикова. - М.: Наука: Инфор; Воронеж: ВГПУ, 2012. - С.155-178.
12. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. - М.: Физматлит, 2002. - С. 175.
13. Павлов К.В. Ядро экономических систем и эффективная хозяйственная политика. - М.: Магистр, 2009.
14. Социально-экономические проблемы общественного благосостояния малых городов: коллект. моногр. / под ред. А.Ю. Шатина. - Челябинск, Ин-т экономики УрО РАН, 2009.
15. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / пер. с англ. - 2-е изд. - М.: Вильямс, 2006.
16. Хисамутдинов И.А. Социо-эколого-экономическая оценка региона в контексте перехода к устойчивому развитию // Региональная экономика: теория и практика. - 2013. - № 4(283). - С. 9-15.
