CC BY
26
УДК 1332.1(470.62/. 67)
региональные тенденции формирования ресурсного потенциала аграрного сектора экономики территории
н. в. дешевова,
соискатель кафедры менеджмента E-mail: genevra67@rambler. ru
ставропольский государственный аграрный университет
В статье рассмотрена проблема системного исследования ресурсного потенциала регионального аграрного производства. Выявлены сложившиеся территориальные особенности. Проведено исследование региональных тенденций формирования ресурсного потенциала аграрного сектора экономики субъектов Северо-Кавказского экономического района. Отмечено, что в большинстве субъектов ЮФО потенциал ниже, чем в регионах СКФО, хотя об уровне развития аграрного производства можно сделать противоположное заключение.
Ключевые слова: системное исследование, аграрный сектор экономики региона, кластерное распределение, типологические признаки.
Сложившаяся на сегодняшний день дифференциация уровня ресурсного потенциала сельскохозяйственного производства в регионах Северо-Кавказского экономического района (далее — СКЭР) и присущий ей динамизм, возникающий в результате деятельности хозяйствующих субъектов и воздействий на них внешней среды, требуют пристального внимания со стороны как федеральных, так и региональных органов власти в целях разработки и принятия адекватных управленческих решений. В данном контексте особую актуальность приобретает проблема системного исследования ресурсного потенциала регионального аграрного производства, выявления сложившихся территориальных особенностей, определяющих состояние и тенденции развития указанного [2].
Рассмотрим субъекты Северо-Кавказского экономического района (регионы, входящие в состав Южного федерального округа и образованного 19 января 2010 г. Северо-Кавказского ФО). Объединение двух вышеуказанных субъектов в качестве одного объекта исследования обусловлено тем фактором, что данные субъекты расположены на незначительном (в масштабах страны) удалении друг от друга и имеют устоявшиеся тесные экономические взаимосвязи.
Оценка текущего состояния и уровня развития исследуемого объекта невозможна без анализа условий его формирования и развития. Следовательно, чтобы оценить уровень развития ресурсного потенциала аграрной сферы региона, необходимо проанализировать условия его формирования. Учитывая, что степень реализации рассматриваемого потенциала находится в прямой зависимости от уровня развития самого сельскохозяйственного производства в том или ином регионе, были выделены соответствующие показатели. Для проведения кластерного анализа субъектов Северо-Кавказского экономического района воспользуемся следующими типологическими признаками:
х1 — доля посевных площадей, %; х2 — доля экономически активного населения, проживающего в пределах региона, %;
х3 — плотность населения, проживающего в пределах региона, чел. /км2;
х4 — плотность дорог с твердым покрытием, км/ км2;
х5 — обеспеченность тракторами, шт. /тыс. га; х6 — стоимость основных производственных фондов (ОПФ), приходящихся на 1 га посевных площадей, млн руб. /га;
х7 — сумма доходов регионального бюджета, приходящихся на 1 га посевных площадей, тыс. руб. /га.
Для осуществления кластерного анализа воспользуемся возможностями статистического пакета STATISTICA 7.0. Исследование уровня регионального развития ресурсного потенциала аграрного производства будем проводить с использованием кластерного анализа методом ^-средних. Метод ^-средних позволяет получить распределение районов по уровню ресурсного потенциала аграрного производства. Для обеспечения сопоставимости достаточно разных как по единицам измерения, так и по масштабам данных в ходе осуществления группировки субъектов СКЭР осуществим нормировку используемых типологических признаков по формуле:
X,0 =
X, - X,.
где Х 0 — нормированное значение соответствующего показателя Х; Х.ср — среднее значение показателя; < — среднеквадратическое отклонение. В рамках проведенного исследования были рассмотрены варианты кластерного распределения субъектов СКЭР от 2 до 5 кластеров. Причем в качестве отдельных субъектов также рассмотрены
ЮФО и СКФО, что позволяет позиционировать регионы этих федеральных округов относительно среднеокружных показателей для ресурсного потенциала аграрного производства. В случаях 4—5 кластеров имеются в наличии малочисленные кластеры, объединяющие всего лишь по 1—2 субъекта, а это не представляет существенного научно-исследовательского интереса [3].
В случае же рассмотрения распределения по двум кластерам получаем объединение в одной типологической группе достаточно разнородных субъектов, что также обедняет содержательную составляющую исследования. Соответствующее кластерное распределение в регионах СКЭР, полученное для данных 2010 г. при наличии от 2 до 5 кластеров, представлено в табл. 1. Причем в данном случае можно считать оптимальным использование трех кластеров со следующими уровнями ресурсного потенциала аграрного производства региона: I — высокий; II — средний; III — низкий.
Именно такое кластерное распределение в субъектах СКЭР позволяет достаточно точно охарактеризовать не только устоявшийся уровень ресурсного потенциала региональной аграрной сферы, но и вполне достоверно отразить существующее экономическое и социальное положение каждого из этих субъектов. График средних значений нормированных показателей для выделенных кластеров изображен на рис. 1.
В первый кластер с высоким уровнем ресурсного потенциала аграрного производства вошли Чеченская Республика и Дагестан. Данный факт
Таблица 1
Кластерное распределение субъектов СКЭР по уровню ресурсного потенциала аграрного производства в 2010 г., при наличии 2—5 кластеров
х
Наименование региона Количество кластеров
2 3 4 5
Южный ФО 2 2 2 3
Республика Адыгея 2 2 2 3
Республика Калмыкия 2 3 4 5
Краснодарский край 2 2 2 3
Астраханская область 2 3 4 5
Волгоградская область 2 3 4 4
Ростовская область 2 2 2 3
Северо-Кавказский ФО 2 2 2 3
Республика Дагестан 1 1 1 2
Республика Ингушетия 1 2 2 3
Кабардино-Балкарская Республика 2 2 2 4
Карачаево-Черкесская Республика 2 3 4 5
Республика Северная Осетия — Алания 2 2 3 3
Чеченская Республика 1 1 1 1
Ставропольский край 2 2 2 3
3,5 3,0 2,5 2,0 1 ,5 1 ,0 0,5 0,0 -0,5 -1,0 -1 ,5 -2,0 -2,5 -3,0
1- ■ __-—гг'с
3 - - - - -д_ _ :
- -.в-------
........... •
Кластер' Кластер: Кластер;
Рис. 1. Средние нормированные значения типологических признаков кластеров в 2010 г.: 1 — доля посевных площадей; 2 — доля экономически активного населения; 3 — плотность населения; 4 — плотность дорог; 5 — обеспеченность тракторами; 6 — основные производственные фонды; 7 — бюджет
обусловлен самыми высокими значениями следующих показателей: обеспеченность тракторами; стоимость ОПФ на 1 га посевных площадей; сумма доходов регионального бюджета на 1 га посевных площадей; относительно высокими показателями плотности населения и дорог, а также малой долей посевных площадей [1]. Здесь однозначно можно сделать вывод, с одной стороны, о недостаточной реализации ресурсного потенциала аграрного производства этих республик, а с другой — об его асимметричности. Оба обстоятельства требуют принятия соответствующих решений и организации действий.
Второй кластер со средним уровнем ресурсного потенциала аграрного производства оказался самым «типичным» для субъектов СКЭР и самым многочисленным. В него вошли Ростовская область; Ставропольский и Краснодарский края; республики Адыгея, Ингушетия, Кабардино-Балкария и Северная Осетия — Алания. Обращает на себя внимание, что уровень развития ресурсного потенциала аграрного производства этих субъектов близок к соответствующим средним показателям для Южного и Северо-Кавказского федеральных округов. Характерными особенностями данной типологической группы являются: самое высокое значение доли посевных площадей, а также более высокое значение показателей плотности населения и плотности дорог по отношению к третьему кластеру.
К третьему кластеру с низким уровнем ресурсного потенциала аграрного производства относятся следующие субъекты СКЭР: Волгоградская и Астраханская области; республики Калмыкия и Карачаево-Черкессия. Для данного кластера характерны самые высокие значения доли экономически активного населения; самые низкие показатели плотности
населения и плотности дорог в СКЭР; средний уровень по другим показателям.
В целях осуществления исследования динамических характеристик и построения прогнозных сценариев развития ресурсного потенциала аграрного производства необходимо также рассмотреть кластерные траектории исследуемых регионов, отражающие динамику распределения субъектов СКЭР по исследуемым признакам. Автор осуществил типологизацию рассматриваемых регионов по статистическим данным за период с 2006 по 2010 г. Были получены следующие кластерные распределения по годам, представленные в табл. 2.
Анализируя кластерные траектории субъектов СКЭР за период 2006—2010 гг., можно сделать следующие основные выводы:
— кластерные траектории ЮФО и СКФО абсолютно идентичны, в 2007 г. — третий кластер, а в остальное время — второй, что указывает на относительную стабильность исследуемых явлений в среднем для СКЭР в рассматриваемый период времени;
— траектория федеральных округов повторяется в Ставропольском и Краснодарском краях, а также в Ростовской области, ведь данные субъекты в совокупности занимают доминирующие позиции в аграрном секторе экономики СКЭР;
— в 4 субъектах СКЭР номера кластеров за анализируемый период не менялись (Астраханская область, республики Адыгея, Чечня, Дагестан), что можно расценивать как отсутствие выраженных тенденций развития системы ресурсного потенциала аграрного производства в этих регионах;
— в двух случаях (Волгоградская область и Республика Калмыкия) в 2008 и 2009 гг. имело место повышение уровня кластера с возвращением в 2010 г. в третий кластер — наблюдается неустойчивость тенденций развития исследуемого объекта;
— Кабардино-Балкарская Республика в 2008 г. находилась в первом кластере, а в остальные годы — во втором: имеет место определенная устойчивость процессов воспроизводства ресурсного потенциала субъекта и его нахождение на уровне средних значений по СКЭР;
Таблица 2
Кластерные траектории субъектов СКЭР по уровню ресурсного потенциала аграрного производства в 2006—2010 гг.
Наименование региона 2006 2007 2008 2009 2010
Южный ФО 2 3 2 2 2
Республика Адыгея 2 2 2 2 2
Республика Калмыкия 3 3 2 2 3
Краснодарский край 2 3 2 2 2
Астраханская область 3 3 3 3 3
Волгоградская область 3 3 2 2 3
Ростовская область 2 3 2 2 2
Северо-Кавказский ФО 2 3 2 2 2
Республика Дагестан 1 1 1 1 1
Республика Ингушетия 1 2 1 1 2
Кабардино-Балкарская Республика 2 2 1 2 2
Карачаево-Черкесская Республика 2 3 3 3 3
Республика Северная Осетия — Алания 1 2 1 2 2
Чеченская Республика 1 1 1 1 1
Ставропольский край 2 3 2 2 2
— Карачаево-Черкесская Республика в 2006 г. находилась во втором кластере со средним уровнем ресурсного потенциала аграрного производства, а затем (2007—2010 гг.) переместилась в последний (третий) кластер — низкий уровень ресурсного потенциала, несмотря на социально-демографические характеристики республики;
— Республики Ингушетия и Северная Осетия — Алания по результатам проведенного анализа оказались самыми нестабильными, их положение достаточно неустойчиво и характеризуется пос-
тоянной сменой кластера: кластерная траектория Ингушетии — 1, 2, 1, 1, 2; Северной Осетии — Алании — 1, 2, 1, 2, 2.
Проведенный сравнительный анализ средних кластерных значений типологических переменных для 2006—2010 гг. (рис. 1—5) позволил сформулировать следующие заключения, характеризующие структурно-качественные различия кластеров и их вариации во времени:
• 2006 г. — выраженная дифференциация кластеров по пяти переменным, четыре из которых
Рис. 2. Средние нормированные значения типологических признаков кластеров в 2009 г.: 1 — доля посевных площадей; 2 — доля экономически активного населения; 3 — плотность населения; 4 — плотность дорог; 5 — обеспеченность тракторами; 6 — основные производственные фонды; 7 — бюджет
Рис. 3. Средние нормированные значения типологических признаков кластеров в 2008 г.: 1 — доля посевных площадей; 2 — доля экономически активного населения; 3 — плотность населения; 4 — плотность дорог; 5 — обеспеченность тракторами; 6 — основные производственные фонды; 7 — бюджет
3,5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5 -2.0 -2.5 -3.0
i " :
zzzzzz ............./
••"••••..........•тТтттттт:........'"T.....................
......................л...................X ........
г...................'< .....................
p. j у'--.. .....................1. ___________
Г...................Ф~ ..............
—о— Кластер 1 - о - Кластер 2 —о-- Кластер 3
Рис. 4. Средние нормированные значения типологических признаков кластеров в 2007 г.: 1 — доля посевных площадей; 2 — доля экономически активного населения; 3 — плотность населения; 4 — плотность дорог; 5 — обеспеченность тракторами; 6 — основные производственные фонды; 7 — бюджет
Рис. 5. Средние нормированные значения типологических признаков кластеров в 2006 г.: 1 — доля посевных площадей; 2 — доля экономически активного населения; 3 — плотность населения; 4 — плотность дорог; 5 — обеспеченность тракторами; 6 — основные производственные фонды; 7 — бюджет
напрямую связаны с уровнем инвестирования в аграрную экономику территориального образования;
• 2007—2009 гг. — определяющая роль в группировке принадлежит факторам развития аграрного производства, связанным с инвестиционными возможностями воспроизводственных процессов ресурсного потенциала (обеспеченность тракторами, основные производственные фонды, состояние бюджета субъекта). В течение периода наблюдается тенденция к более выраженному различию между кластерами;
• 2010 г. — достаточно четкое разграничение кластеров, но в то же время сближение показателей для второго и третьего кластеров. Таким образом, в ходе исследования получено
достаточно объективное и вполне устойчивое распределение субъектов Северо-Кавказского экономического района по трем кластерам в 2006—2010 гг. Причем в рассматриваемый период наблюдается тенденция к более выраженному разграничению групп по среднекластерным значениям типологических признаков.
На основе проведенного анализа можно сделать вывод, что регионы Северо-Кавказского и Южного федеральных округов достаточно неоднородны по имеющемуся ресурсному потенциалу аграрного производства и его реализации. В большинстве субъектов
34-
ЮФО потенциал ниже, чем в регионах СКФО, хотя об уровне развития аграрного производства можно сделать противоположное заключение. Это означает, что потенциальные возможности аграрной экономики регионов реализуются крайне неравномерно. Задачи воспроизводства ресурсного потенциала аграрного производства должны быть системным образом связаны с его реализацией. Здесь особое значение приобретают такие его элементы, как предпринимательский, интеллектуальный, научно-технологический и информационный компоненты. Особая роль должна принадлежать институциональной среде ресурсного потенциала аграрного сектора экономики региона.
Список литературы
1. Белкина Е. Н., Целовальников И. К., Чечин А. В. Организационно-правовые аспекты реформирования земельных отношений на региональном уровне // Вестник Северо-Кавказского государственного университета. 2010. № 3 (24).
2. Дешевова Н. В. Системные аспекты воспроизводства ресурсного потенциала аграрного производства региона // Политематический сетевой электронный научный журнал КубГАУ 2012. № 77 (3). URL: http://elibrary. ru/contents. asp?titleid=9177.
3. Черепухин Т. Ю. Создание стратегии социально-экономического развития региона // Проблемы экономики. 2011. № 4.
