ТАГИЕВ Р.Х.
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АДМИНИСТРАТИВНЫХ ЕДИНИЦ РЕСПУБЛИКИ ДАГЕСТАН ПО ПОКАЗАТЕЛЯМ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ И ЗАНЯТОСТИ НАСЕЛЕНИЯ
В статье рассмотрена структура денежных доходов населения Республики Дагестан, а также проведено распределение населения по их величине. На основе кривой Лоренца и индекса Джини оценена степень неравенства распределения доходов населения. Предложена и апробирована методика классификаций административных единиц Республики Дагестан на основе показателей заработной платы и занятости населения с помощью методов многомерной классификации. Проведен сравнительный анализ полученных типологических групп.
TAGIEV РП
THE COMPARATIVE ANALYSIS OF ADMINISTRATIVE UNITS OF
REPUBLIC DAGESTAN ON INDICATORS OF A WAGES AND POPULATION EMPLOYMENT
In article the structure of monetary incomes of the population of Republic Dagestan and as population distribution on their size is spent is considered. On the basis of Lorentz's curve and index Gini degree of an inequality of distribution of incomes of the population is estimated. The technique classification of administrative units of Republic Dagestan on the basis of indicators of a wages and employment of the population by means of methods of multidimensional classification is offered and approved. The comparative analysis of the received typological groups is carried out.
Ключевые слова: заработная плата, фонд оплаты труда, денежные доходы, занятость населения, кривая Лоренца, индекс Джини, темпы роста, размах вариации, коэффициент осцилляции, коэффициент вариации, кластер, субкластер.
Keywords: a wages, payment fund, monetary incomes, population employment, Lorentz's curve, index Gin, rates of growth, scope of a variation, rate oscillations, variation factor, subklaster, cluster.
Доходы населения региона, их уровень, структура, способы получения являются показателями социально-экономического благополучия общества, происходящих изменений в жизни населения и отражают социальное содержание и результаты экономических реформ. Согласно фундаментальным положениям экономической теории низкий уровень доходов сужает покупательную способность населения и совокупный спрос, что негативно влияет на объемы производства и занятости.
С началом экономических преобразований в Республике Дагестан усилились территориальные, отраслевые, межпрофессиональные, статусные различия в доходах, а также в занятости населения.
Недооценка последствий влияния низкого уровня оплаты труда и высокой дифференциации доходов на формирование занятости в экономике республики ограничивает возможности сглаживания сложившихся диспропорций, сдерживает проведение структурных изменений в экономике на национальном, отраслевом и региональном уровнях. Необходима более активная теоретическая и прикладная разработка этих проблем.
В силу указанных причин возрастает актуальность комплексного исследования и учета территориальных различий по показателям заработной платы и занятости для принятия управленческих решений с целью сглаживания социально-экономических различий между ними.
В качестве источников статистической информации были выбраны статистические данные Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Республике Дагестан, Министерства труда и социального развития Республики Дагестан, материалы периодических изданий и сети Интернет по тематике исследования.
Под доходами населения понимается сумма денежных средств и материальных благ, полученных или произведенных домашними хозяйствами за определенный промежуток времени. Роль доходов определяется тем, что уровень потребления населения прямо зависит от уровня доходов.
Денежные доходы населения включают все поступления денег в виде оплаты труда работающих лиц, доходов от предпринимательской деятельности, пенсий, стипендий, различных пособий, доходов от собственности в виде процентов, дивидендов, ренты, сумм от продажи ценных бумаг, недвижимости, продукции сельского хозяйства, различных изделий, доходов от оказанных на сторону различных услуг и др. [6].
Таблица 1
Распределение населения РД по величине среднедушевых
денежных доходов
2000г 2003г 2005г 2006г 2007г 2008г 2009г 2010г
Все население 100 100 100 100 100 100 100 100
в том числе со среднедушевыми денежными доходами в месяц, рублей:
До 1500,0 87,7 41,2 22,0 10,5 4,1 2,0 0,7 0,4
1500,1-2500,0 9,5 30,5 26,1 20,2 11,9 7,4 3,3 2,0
2500,1-3500,0 2,0 14,7 18,5 18,8 14,7 10,8 6,0 4,1
3500,1-4500,0 0,5 6,8 11,8 14,4 13,8 11,6 7,6 5,6
4500,1-6000,0 0,2 4,2 10,0 14,3 16,6 15,8 12,2 9,8
6000,1-8000,0 0,1 1,8 6,2 10,3 14,8 16,2 15,1 13,2
8000,1-12000,0 - 0,7 4,0 7,9 14,4 18,7 22,0 21,8
Свыше 12000,1 - 0,1 1,4 3,7 9,8 17,5 33,1 43,1
Одним из приемов анализа доходов населения с точки зрения их диф -ференциации является расчет так называемых накопленных, или кумулятивных, частот (долей) и построение кумулятивных кривых, или кривых Лоренца (по имени американского статистика М. Лоренца). На рис. 1 приведена кривая Лоренца на основе таблицы распределения населения РД по величине среднедушевых денежных доходов (см. табл. 1).
На основе кривой Лоренца можно рассчитать значение коэффициента концентрации Лоренца или индекс Джини (по имени итальянского статистика и экономиста К. Джини). Данный коэффициент дает возможность численно оценить степень неравенства распределения доходов населения (см. табл. 2). Для равномерного распределения он равен нулю, а в условиях абсолютного неравенства он равен единице.
Кривая Лоренца (2010 г.)
100 -.-.-.-.--и
40 60
Кумулятивный ряд численности, % (X)
Рис. 1. Кривая Лоренца
Для расчёта данного коэффициента используется следующая формула:
K l = 1 -Е (Fi - F (м)) * (St _1+Si);
i=i
где (F-F(i_1)) - доля населения, относящаяся к i - му интервалу; Si._1, Si - доля суммарного дохода, приходящаяся на начало и конец i -го интервала.
Таблица 2
Изменение коэффициента концентрации (индекса Джини) денежных доходов по группам населения
Годы 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Индекс Джини, % 63,1 62,1 60,1 57,2 50,1 44,6
Данные этой таблицы подтверждают снижение неравномерности распределения доходов (снижение индекса Джини с 63,1% - 2005г. до 44,6% -2010г.) и повышение концентрации, т.е. сосредоточение денежных доходов в «руках» наиболее обеспеченной группы населения.
Высокое значение коэффициента Джини для Дагестана в целом объясняется, в значительной степени, высоким уровнем территориальной дифференциации. Различия в размере среднемесячной начисленной заработной платы между обследованными территориями достигают 2 и более раза.
На кривой Лоренца просматривается возрастание доли доходов наиболее обеспеченной части населения, по данным за 2010 год (см. табл.1), 43,1% населения РД получают доходы свыше 12 тыс. рублей.
Важнейшим элементом распределительных отношений и одним из основных социальных факторов экономического развития является заработная плата. Уровень оплаты труда определяет возможности воспроизводства рабочей силы с учетом современных критериев здоровья, образования, профессиональной подготовки и тем самым оказывает влияние на качественные характеристики трудового потенциала.
Для работодателя заработная плата - существенная составляющая издержек производства, и он старается максимизировать отдачу от этих издержек, особенно в расчете на единицу продукции как путем более рациональной загруженности работника в течение рабочего времени, так и за счет более эффективной организации труда и производства, повышения его технического уровня, а также более жесткого нормирования труда.
Для работника заработная плата является доходом, который он получает в обмен на свой труд на предприятии работодателя, и он, естественно, заинтересован в увеличении этого дохода как за счет роста цены рабочей силы на рынке труда, так и посредством приложения больших трудовых усилий для получения большего заработка [6]. Значительная часть доходов населения Республики Дагестан формируется именно за счёт заработной платы. В 2000 г. удельный вес оплаты труда составлял 21,3% (см. табл. 3).
Таблица 3
Структура денежных доходов населения РД (%) __
2000 2003 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Доходы: всего 100 100 100 100 100 100 100 100
в том числе:
доходы от предпринимательской деятельности 24,9 22,5 19,3 23,4 26,4 23,9 22,7 23,2
оплата труда 21,3 22,3 16,5 14,6 13,3 13,7 12,4 12,9
социальные выплаты 16,9 15 11,7 10,9 10,4 10,1 9,8 9,6
доходы от собственности 0,5 0,8 0,5 0,6 0,7 0,8 0,6 0,6
прочие доходы 36,4 39,4 52 50,5 49,2 51,5 54,5 53,7
Однако в последующее время, в результате осуществления экономических реформ, произошла деформация структурных составляющих денежных доходов населения.
Это выразилось в устойчивом снижении доли заработной платы в сумме денежных доходов населения до 12,9% в 2010г. и увеличении так называемых «других доходов», куда входят: выручка населения от продажи вещей, сырья, кустарно - ремесленных изделий, арендная плата и др. В настоящее время независимую оценку таких доходов осуществить крайне сложно, что связано, прежде всего, с отсутствием надежной информации. Объем смешанных доходов определяется остаточным методом путем вычитания из общей суммы доходов населения оплаты труда наемных работников, пенсий, пособий, стипендий, поступлений из финансовой системы, доходов от продажи иностранной валюты. Резкое падение доли оплаты труда в общей структуре доходов можно объяснить только одним - снижением занятости в государственном секторе производства и освоением новых видов экономической деятельности.
Такие изменения в структуре доходов определили специфическое поведение трудоспособного населения на рынке труда: оплата труда стала ориентироваться на удовлетворение минимально необходимых потребностей, снизилась положительная мотивация занятых к производительному и качественному труду, особенно в государственном секторе, трудоспособное население стало целенаправленно искать пути получения недекларированных доходов.
Также следует отметить, что такого рода структурное перераспределение доходов объясняется растущей привлекательностью сокрытия доходов. В частном секторе в Республике Дагестан существуют весьма мощные стимулы к тому, чтобы не платить взносы в различные внебюджетные фонды и дополнительные налоги. Сумма соответствующих платежей в среднем по республике может превысить 40% фонда оплаты труда. По этой причине заработная плата выплачивается на многих предприятиях частного сектора за счет неучтенной наличности, и практика ухода от налогообложения стала в этом секторе типичной чертой экономического поведения предприятий. В результате, основная часть доходов от самостоятельной занятости и заработной платы в частном секторе экономики классифицируется как прочие доходы, а доля оплаты труда в суммарном доходе оказывается очень низкой. В последние годы, в связи с переходом к рыночным отношениям, произошло усиление как отраслевой, так и территориальной дифференциации уровня заработной платы. Предпосылками усиления дифференциации оплаты труда в последние годы стала либерализация цен, ограничение сферы воздействия на оплату труда работников предприятий различных форм собственности, за исключением установления минимального размера оплаты труда, расширение прав предприятий и организаций в решении многих вопросов оплаты труда. Для приведения изучаемого явления к общей мере были рассчитаны темпы роста фонда оплаты труда за январь - ноябрь 2010г., к январю - ноябрю предыдущего года (см. табл. 4).
Таблица 4
Темпы роста фонда оплаты труда (январь - ноябрь 2010г. к январю - ноябрю 2009г.)_
№ Административные единицы № Административные единицы
Всего по республике 1,13 25 Кайтагский 1,11
Города: 26 Карабудахкентский 1,12
1 Махачкала 1,15 27 Каякентский 0,95
2 Буйнакск 1,19 28 Кизилю ртовский 1,06
3 Дагестанские Огни 1,08 29 Кизлярский 1,45
4 Дербент 1,04 30 Кулинский 1,1
5 Избербаш 1,09 31 Кумторкалинский 1,24
6 Каспийск 1,07 32 Курахский 1,02
7 Кизилюрт 1,1 33 Лакский 1,12
8 Кизляр 1,07 34 Левашинский 1,14
9 Хасавюрт 1,13 35 Магарамкентский 1,21
10 Южно-Сухокумск 1,09 36 Новолакский 1,11
Районы: 37 Ногайский 1,14
11 Агульский 1,19 38 Рутульский 1,14
12 Акушинский 1,18 39 Сергокалинский 1,13
13 Ахвахский 1,2 40 С-Стальский 1,09
14 Ахтынский 1,06 41 Табасаранский 1,14
15 Бабаюртовский 1,1 42 Тарумовский 1,11
16 Ботлихский 1,16 43 Тляратинский 1,1
17 Буйнакский 1,06 44 Унцукульский 1,05
18 Гергебельский 1,15 45 Хасавюртовский 1,11
19 Гумбетовский 1,11 46 Хивский 1,05
20 Гунибский 1,01 47 Хунзахский 1,14
21 Дахадаевский 1,17 48 Цумадинский 1,16
22 Дербентский 1,13 49 Цунтинский 1,06
23 Докузпаринский 1,15 50 Чародинский 1,06
24 Казбековский 1,05 51 Шамильский 1,05
По рассчитанным значениям, представленным в табл. 4., видно, что фонд оплаты труда в 2010 году увеличился во всех городах и районах республики, кроме Каякентского района (0,95). В целом по республике он составил 1,13.
Наиболее высокие изменения фонда оплаты труда среди городов в 2010 году наблюдались в Буйнакске (1,19) и Махачкале (1,15). Самый низкий темп роста среди городов имеет г. Дербент (1,04).
Районы, с высоким значением данного показателя можно упорядочить следующим образом: Кумторкалинский (1,24), Магарамкентский (1,21), Ах-вахский (1,2), Агульский (1,19), Акушинский (1,18), Дахадаевский (1,17), Ботлихский и Цумадинский (1,16), Гергебельский и Дакузпаринский (1,15). Однако в динамике темпов роста среднегодовой заработной платы с 2008 года наблюдается тенденция к снижению. Так, в 2008г. темп роста среднегодовой заработной платы составлял 133,3%, в 2009 - 120,1, а в 2010 - 108,5%. Такое снижение в определенной степени объясняется начавшимся в 2009г.
мировым финансово-экономическим кризисом, который отразился и на нашей республике. Темпы роста средней заработной платы и численности занятых в экономике отображены на рис. 2.
160 150 140 130
£
120 110 100 90
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
годы
-о— Темп роста численности занятых в экономике -□- Темп роста средней заработной платы
Рис. 2. Темпы роста средней заработной платы и численности занятых в экономике
Таким образом, в современных условиях произошли существенные изменения в получаемых населением доходах - увеличилось их многообразие, усложнилась структура, явно проявилась тенденция к дифференциации. Причины дифференциации городов и районов связаны как с историческими корнями, так и с размещением производства на территории республики. В качестве показателей выделения наиболее благополучных и наиболее проблемных территорий, на основе экономико-статистического анализа, были выбраны следующие показатели: х1 - отношение среднемесячной начисленной заработной платы района к Республике Дагестан, %; X2 - отношение
среднемесячной номинальной начисленной зарплаты работников муниципальных учреждений к среднемесячной номинальной начисленной зарплате работников крупных, средних предприятий и некоммерческих организаций муниципального образования (МО), %; X3 - доля среднесписочной численности работников района в общей численности населения района, %; X4 -отношение среднесписочной численности работников к численности предприятий района, чел.; X5 - удельный вес количества организаций района по
отношению к Республике Дагестан, зарегистрированных в статрегистре Рос-стата, %.
Численные значения выбранных показателей для проведения классификации приведены в табл. 5.
Таблица 5
Исходные данные для проведения классификации административных единиц
рд
№
л а х х х ч и
х ю X
ё &
н о
к
X X
ч
ев X
— В £ Й
п Й Ь
2 ^
!а
¡5 '§ «
щ щ щ
2 н и бок х ю ч
ч
о ^ о
ш« «
" ОЛ
В И
^ Й ч X о о
с
Н сг й
О ^
к
X <и
В
о X
£
4«
§■ о
^ Е
о К к ч о
к
ЕГ ев
| в
ев к Л Х
ё а £ * ч и
я &
ев
и К X <и
а,
о и
К о
^ й ев К
X к . н Ч о ев Ю
X <Й К
о £
нн то
Я |-Н
О К
К к
£ я £ й я й
Л к С X Ч ев |Ц и
а, л
& & о
к к
X
ч <и
о рй X
£ * О
ю о и к
X н
- о
я Ю
к ®
« 2 и к
Л X о к
* Ч
а
ев о
со
К
И с
° г р *
Л и
Л о
я 9
НН А
г <и ^ в а ^
* К
Х о Щ чО
Ч °
ТО
§ X
^ о « «
<и ев
Я ^
Ю « О к
и
й Л
н «
X ев
со «
Ч
О «
X <и ч и о ев X
К н о о X
-
« к
н «
к
Л
с ч и
к ^
X ев
со
К н о о X X
щ к ^ Н м о О 5
■ ■ д «
X § щ О
ч о
к р
и
ев
ЕГ К
К X <и
а
о X н О
^ 2 к ^ к и
о ^ £
о а В й
о X н о
СО
о
X
щ О щ
се эК ^
ев К
« Он ч £
К К р
я- Е £ £
^ X «
ю
й Л X
ю о
Л
к
Л
н о
Города
1 Махачкала 168,8 64,1 14,7 13 29,6
2 Буйнакск 103,8 102,5 12,9 12 2,5
3 Дагестанские Огни 95,5 83,1 11,1 15 0,8
4 Дербент 119,3 83,3 11,6 13 3,9
5 Избербаш 111,6 78,3 8,9 12 1,5
6 Каспийск 109,9 90 9,3 11 3,2
7 Кизилюрт 118 83,7 15,6 10 2,5
8 Кизляр 140,5 82,7 14,4 15 1,7
9 Хасавюрт 135,4 74 7,4 9 3,7
10 Южно-Сухокумск 112,1 87,7 12,3 13 0,3
Районы
11 Агульский 97,7 87,5 12,5 17 0,3
12 Акушинский 105 95,5 6,8 12 1,1
13 Ахвахский 92,8 87,3 6,1 3 1,5
14 Ахтынский 88,2 92,4 9,1 10 1,1
15 Бабаюртовский 95 86,1 11,6 20 1
16 Ботлихский 121,7 94,8 7,3 9 1,6
17 Буйнакский 90,9 91,6 6,4 9 1,8
18 Гергебельский 101,3 80 10,2 6 1,3
19 Гумбетовский 100,2 85,2 7,3 4 1,5
20 Гунибский 110,7 92,6 12,8 11 1,1
21 Дахадаевский 80 99,6 12,7 18 1
22 Дербентский 79,2 93,9 9,5 20 1,7
23 Докузпаринский 72,5 92,5 11,6 17 0,4
24 Казбековский 89 94,4 7,1 8 1,3
25 Кайтагский 74,8 103,8 10,9 17 0,7
26 Карабудахкентский 82,3 96,3 8 9 2,4
27 Каякентский 77,1 115 11,9 13 1,8
28 Кизилю ртовский 103,8 81,8 6,4 10 1,4
29 Кизлярский 114,5 75,8 7,8 14 1,4
30 Кулинский 78,7 105,8 13,5 13 0,5
31 Кумторкалинский 118 76,1 6,8 9 0,7
32 Курахский 76,1 93,7 14 14 0,6
33 Лакский 117,2 95,7 10,9 7 0,7
34 Левашинский 114,7 87,8 5,7 6 2,7
№
л а х х х ч и
3 х ю х
ё &
н о
к
X X
4
к £ Я '§ | &
2 ^ ¡5 '§ «
щ щ щ
2 н и бок х ю ч
ч
о ^ о
ш« ^
а
я ^
^ 5 ¡-| ч К О О О
X к «
Н сг й
о ^
и
л«
ей к Л X
% в
ч и
я &
ей ^
£
4«
§■ о
^ Е
о К
о рй X
£ * О
я ю
, ж«
о ю к к
к о н д
Й и « ей
х к & я н я 5
О Ч® £ к
* * * Н
° <3 * I ^
* ч В оО «
^ СО ^ «
К « * I
Ч О Я £ ш К Е О
и "л «К
Х о Щ чо
ч °
то
§ X
^ о « «
ей
Я ^
ю « О К
ю
л
н «
X ей
со «
Ч О
X <и ч и о ей X
К н о о X
, « « К
н «
К л я ч и
X С
X ей
со
К н о о X X
щ к ^ Н м о О 5
■ ■ д «
X § щ О
ч о
К р
и
ей
ЕГ К
К X <и
а
о X н О
ей 2 К к К и о ^ £
В й
о X н о
со
О
X
щ О щ
^ эК ^ ей К
« Он ч £
К К р
я- Е £ £
^ X *
Й Л X
и о л К л н о
35
Магарамкентский
89,7
85,6
14
1,3
36
Новолакский
93,1
95,3
6,4
1,1
37
Ногайский
110,9
83,1
11,8
15
0,6
38
Рутульский
72,7
100,6
13,1
16
0,7
39
Сергокалинский
88,7
93
10,
10
40
С-Стальский
88,4
88,8
7,5
11
1,5
41
Табасаранский
77,8
87,9
10,9
20
1,1
42
Тарумовский
128,2
79,9
10,
10
1,3
43
Тляратинский
95,9
87,3
13
1,9
44
Унцукульский
131,4
59,1
14,2
45
Хасавюртовский
89
104,4
20
46
Хивский
80,1
106,1
10,1
15
0,5
47
Хунзахский
83
96,1
13,5
1,9
48
Цумадинский
101,5
88,1
8,9
12
0,7
49
Цунтинский
95
85,2
16,1
12
0,9
50
Чародинский
87,9
84,5
14,4
10
0,6
51
Шамильский
90,2
93,7
10
6
1
6
8
2
7
8
6
Для оценки степени вариации и однородности выбранных показателей были использованы следующие их статистические характеристики по РД: максимальные и минимальные значения показателей (Хтах и Хтт), размах вариации (К), среднее значение (Хер), коэффициент осцилляции (УК), медиана (Ме), коэффициент вариации (У) (табл. 6) [1, 2, 3, 4].
Таблица 6
Статистические характеристики вариации показателей
Показатель Хтах Хтт К Хер Ук Ме У
Х1 168,8 72,5 96,3 100 96,3 95,5 19,6
Х 2 115 59,1 55,9 89,3 62,6 88,1 11,3
Х 3 16,1 5,7 10,4 10,4 100 10,8 27,1
Х 4 20 3 17 11,7 145,3 12 35,9
Х 5 29,6 0,3 29,3 1,96 1465 1,3 199,5
Анализ табл. 6 показывает наличие существенных различий в значениях выбранных показателей по сравнению с их крайними значениями, о чем
свидетельствует значительный размах вариации. О степени абсолютного рассеяния крайних значений признака по сравнению со средней величиной в совокупности можно судить по коэффициенту осцилляции (УК). Наибольшее значение данного коэффициента достигается в показателях: удельный вес количества организаций района по отношению к Республике Дагестан, зарегистрированных в статрегистре Росстата, %, отношение среднесписочной численности работников к численности предприятий района, чел., (коэффициент осцилляции составил соответственно 1465 и 145,3).
Достаточно высокий размах вариации наблюдается по показателю Х1
(отношение среднемесячной начисленной заработной платы района к Республике Дагестан) (К=96,3). При этом наибольшее значение данного показателя наблюдается в столице республики г. Махачкала (Хтах=168,8%), а наименьшее - в Дакузпаринском районе (Хшт=72,5%). При этом в половине районов среднемесячная начисленная заработная плата меньше, чем средняя по республике Дагестан на 4,5% (Ме 95,5), а в другой половине - больше на 95,5%.
Для определения однородности исследуемой статистической совокупности был рассчитан коэффициент вариации У. О большой колеблемости изучаемого признака говорят в том случае, когда У > 33%.
Наибольшая степень вариации (У = 199,5%) наблюдается по показателю, отражающему удельный вес количества организаций района по отношению к Республике Дагестан, зарегистрированных в статрегистре Росстата, %. При средней по величине данного показателя 1,96, его максимальное значение составляет 29,6% в г. Махачкала, а минимальное - 0,3% в г. Южно-Сухокумск и в Агульском районе. Такое неравномерное распределение организаций по территории республики можно объяснить географическим положением района, демографическими характеристиками, степенью развития инфраструктуры и т. п.
Неоднороден также показатель «отношение среднесписочной численности работников к численности предприятий района» (У = 35,9%). В среднем на одно предприятие в Республике Дагестан приходится 12 работников. Максимальное значение данного показателя (Хтах=20 чел.) наблюдается в следующих районах: Бабаюртовский, Дербентский, Табасаранский, Хасавюртовский. Минимальное значение ('Хтт=3 чел.) достигнуто в Ахвахском районе.
Коэффициент вариации по показателю «доля среднесписочной численности работников района в общей численности населения района, %» составил У = 27,1%. Максимальная доля занятых в численности населения наблюдается в Цунтинском районе (Хтах=16,1%), а минимальная - в Левашинском районе (Хтш=5,7%).
Наименьшая степень вариации наблюдается по показателю «отношение среднемесячной номинальной начисленной зарплаты работников муниципальных учреждений к среднемесячной номинальной начисленной зарплате работников крупных, средних предприятий и некоммерческих организаций
муниципального образования» (У = 11,3%). В половине районов республики среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников муниципальных учреждений меньше, чем среднемесячная номинальная начисленная зарплата работников крупных, средних предприятий и некоммерческих организаций муниципального образования на 11,9% (Ме=88,1), а в другой половине - больше чем 88,1%.
Следующим этапом исследования являлась типологизация районов по выбранным показателям. В качестве статистического метода многомерного группирования был выбран кластерный анализ.
Кластерный анализ - это общее название множества вычислительных процедур, используемых при создании классификации. В результате работы с процедурами образуются «кластеры» или группы очень похожих объектов.
Более точно, кластерный метод - это многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы. В настоящем исследовании предпочтение данному методу многомерной классификации обусловлено построением научно обоснованных групп, выявлением внутренней связи между единицами наблюдений совокупности. Кластерный метод не требует априорной информации о видах законов распределения исследуемых рядов [7,8].
Наиболее известными семействами кластерных методов, используемыми в экономических и социальных науках, являются иерархические агломе-ративные (от слова агломерат - скопление) методы группировки.
Принцип работы иерархических (агломеративных и дивизимных) процедур состоит в последовательном объединении (разделении) групп элементов сначала самых близких (далеких), а затем все более отдаленных (близких) друг от друга. Иерархические процедуры предполагают наглядную интерпретацию проведенного анализа в виде дендрограммы наблюдений.
В качестве меры расстояния было выбрано, традиционно используемое в кластерном анализе, евклидово расстояние, определяемое как:
где - расстояние между объектами I и у, а хк - значение к - й переменной
для I - го объекта. Два объекта идентичны, если описывающие их переменные принимают одинаковые значения. В этом случае расстояние между ними равно нулю.
Для иерархического объединения единиц исследуемой совокупности был выбран метод Уорда. Этот метод отличается от всех других методов, поскольку он использует методы дисперсионного анализа для оценки расстояний между кластерами. Метод минимизирует сумму квадратов для любых двух (гипотетических) кластеров, которые могут быть сформированы на каждом шаге [7,8].
р
Для проведения кластерного анализа был использован статистический пакет 81айвйса. В исследуемую совокупность были включены 51 административная единица (10 городов и 41 район).
В результате применения иерархического агломеративного метода с помощью пакета 81айвйса была получена следующая классификация районов Республики Дагестан (см. рис. 3). Результаты кластерного анализа занесены в табл. 7.
Дендрограмма 51 наблюдений Метод Уорда Евклидово расстояние
450
400
350
300
250
200
150
100
50
-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-г-
X
X ^
си
ю о
X
к о
£ о го о.
Кластер 1
Кластер 2
ЛС
£1
Й ^ ^ ^ ¡е
(¿оирооо хххьшью
¡2с о Оо к
РТ
1=1 X
£ <
го
а
5оооооо55ооооооооо
_ — ---—---—----10г-
£Нго ч гоьо а
ГО С X <и Ою О X ГО I— X т
---П)»хО) Ою 01®1-
^^ о
* о ¡Ц £ в
ГС
с
К 5 си ^ го
I
* ^ ^ ^ * * о и го щия
Х»^ ЕЦ!
^го0:
х
¿з*
2
С
0
Рис. 3. Вертикальная дендрограмма многомерной классификации по показателям заработной платы и занятости населения
Из рис. 3. видно, что районы образовали два кластера: Кластер 1 и Кластер 2, которые отличаются друг от друга количественно и качественно. В Кластер 1 вошли 31 административная единица, а в Кластер 2 - 20 административных единиц.
Как видно из рис. 2.7., каждый из полученных кластеров представляет собой сумму из двух первичных образований (субкластеров). На графическом изображении они обозначены буквами латинского алфавита (от А до Б).
Полученные результаты классификации приведены в табл. 7.
Таблица 7
Результаты многомерной классификации районов РД по
показателям заработной платы и занятости населения
х1 Х 2 Х 3 Х 4 Х 5
КЛАСТЕР 1
Максимальное значение 103,8 115 16,1 20 2,4
Среднее значение 87,3 92,9 10,3 12,2 1,2
Минимальное значение 72,5 80 6,1 3 0,3
Субкластер А
Максимальное значение 89 115 14 20 1,8
Среднее значение 78 100,3 11,4 16,6 1
Минимальное значение 72,5 87,9 7 13 0,4
Состав группы районы: Курахский, Докузпаринский, Табасаранский, Дербентский, Хасавюртовский, Каякентский, Хивский, Кулинский, Рутульский, Кайтагский, Дахадаевский
Субкластер В
Максимальное значение 103,8 96,3 16,1 20 2,4
Среднее значение 92,4 88,8 9,8 9,7 1,3
Минимальное значение 82,3 80 6,1 3 0,3
р айоны: Хунзахский, Карабудахкентский, Новолакский, Шамильский, Казбековский, Буйнакский, Серго-калинский, Ахтынский, Ахвахский, Гумбетовский, Ки-
Состав группы зилюртовский, Гергебельский, Чародинский, Цунтин-ский, Тляратинский, С-Стальский, Магарамкентский, Бабаюртовский, Агульский; города: Дагестанские Огни
КЛАСТЕР 2
Максимальное значение 168,8 102,5 15,6 15 29,6
Среднее значение 119,7 83,7 10,5 11,1 3,1
Минимальное значение 101,5 59,1 5,7 6 0,3
Субкластер С
Максимальное значение 121,7 102,5 15,6 15 3,9
Среднее значение 112,6 87,7 10 11,1 1,6
Минимальное значение 101,5 75,8 5,7 6 0,3
районы: Кумторкалинский, Кизлярский, ский, Лакский, Ботлихский, Ногайский, Левашин-Гунибский,
Состав группы Цумадинский, Акушинский; города: Избербаш, Кизилюрт, Дербент, Южно-Сухокумск, Каспийск, Буйнакск
Субкластер Б
Максимальное значение 168,8 82,7 14,7 15 29,6
Среднее значение 140,9 72 12,3 11 7,7
Минимальное значение 128,2 59,1 7,4 8 1,3
Состав группы районы: Унцукульский, Тарумовский; города: Хасавюрт, Кизляр, Махачкала
«Субкластер А» объединил в себе Курахский, Докузпаринский, Табасаранский, Дербентский, Хасавюртовский, Каякентский, Хивский, Кулин-
ский, Рутульский, Кайтагский, Дахадаевский районы. Он характеризуется самым низким уровнем средней заработной платы. По данному субкластеру среднее значение этого показателя составило 6294,6 руб, а минимальное -5850,3 руб. - в Докузпаринском районе. Так же этот субкластер характеризуется сравнительно высоким средним значением занятых в общей численности населения и самым низким средним значением количества предприятий в их общей численности по республике (соответственно 11,4% и 16,6%). На предприятия данной группы приходится самое высокое количество работников по сравнению с другими группами. Среднее значение по данному субкластеру составляет 17 чел. Также данный субкластер характеризуется почти одинаковым уровнем заработной платы работников муниципальных учреждений и работников крупных, средних предприятий и некоммерческих организаций МО.
«Субкластер В» является самым многочисленным из полученных в результате кластерного анализа районных групп. Данный субкластер включает в себя 39% единиц изучаемой совокупности. В него вошли: Хунзахский, Ка-рабудахкентский, Новолакский, Шамильский, Казбековский, Буйнакский, Сергокалинский, Ахтынский, Ахвахский, Гумбетовский, Кизилюртовский, Гергебельский, Чародинский, Цунтинский, Тляратинский, С-Стальский, Ма-гарамкентский, Бабаюртовский, Агульский районы и г. Дагестанские Огни.
Районы, образующие данную типологическую группу, характеризуются сравнительно низким уровнем социально - экономического развития. В данном субкластере наблюдаются самые низкие значения по показателям доли занятости в общей численности населения и количества работников, приходящегося на одно предприятие (средние значения соответственно 9,8% и 10 чел.).
В «Субкластер С» вошли районы и города с наиболее благополучным социально-экономическим состоянием. Это такие районы, как: Кумторка-линский, Кизлярский, Левашинский, Лакский, Ботлихский, Ногайский, Гу-нибский, Цумадинский, Акушинский. Так же в данную группу входят города: Избербаш, Кизилюрт, Дербент, Южно-Сухокумск, Каспийск, Буйнакск.
Здесь достаточно высокий уровень средней заработной платы, 112,6% от средней по республике, что составляет 9086,2 руб. Эта группа занимает второе место по среднемесячной заработной плате (112,6%), удельному весу числа предприятий (1,6%) и численности работников, приходящейся на одно предприятие (11 чел.). Доля занятых в общей численности населения составляет 10%.
«Субкластер Б» представляет собой образование, являющееся результатом объединения двух районов и трех городов. Сюда вошли Унцукульский, Тарумовский районы и города: Хасавюрт, Кизляр, Махачкала. Данная типологическая группа характеризуется самым высоким показателем среднемесячной заработной платы, который в среднем в 1,41 раз превышает аналогичный показатель по республике. При этом размер максимальной среднемесячной заработной платы в 13623,7 рубля наблюдается в столице республики - г. Махачкала. Среднее значение удельного веса занятых в об-
щей численности населения данной группы составляет 12,3%, что является также максимальным значением по сравнению с другими субкластерами. В административных единицах данной типологической группы высока доля предприятий по отношению к общей численности по республике. Среднее значение данного показателя составляет 7,7% а максимальное - 29,6% (8285 ед.) - приходится на г. Махачкала.
Также данный субкластер характеризуется самой высокой заработной платой работников крупных, средних предприятий и некоммерческих организаций МО. Отношение зарплаты работников муниципальных учреждений к зарплате работников крупных, средних предприятий и некоммерческих организаций МО составило в среднем 72%. В данной типологической группе преобладают отрасли промышленного производства, финансово кредитные
учреждения и инвестиции.
£
160 -,-
20 0
х1 х2 х3 х4 х5
Показатели заработной платы и занятости населения
ф Субкластер А —■■ -Субкластер В —Д—Субкластер С —•— Субкластер й
Рис. 4. Средние значения показателей заработной платы и занятости населения четырех групп субъектов РД
Таким образом, можно утверждать, что все множество данных хорошо разделяется на 4 субкластера. При этом наиболее благополучные районы вошли в состав второго кластера (субкластеры С и Б). Для визуального представления различий между кластерами на рис. 4. представлены средние значения показателей полученных кластеров.
Как видно из рис. 4. наиболее существенные различия происходят по показателям: Х1 - отношение среднемесячной начисленной заработной платы района к Республике Дагестан, %; X2 - отношение среднемесячной номинальной начисленной зарплаты работников муниципальных учреждений к среднемесячной номинальной начисленной зарплате работников крупных, средних предприятий и некоммерческих организаций муниципального образования (МО), %.
Стоит отметить, что дендрограмма на рис. 3 хорошо иллюстрирует достижение поставленных нами целей об однородности данных внутри группы и максимальной отдаленности самих групп. Действительно, ветви внутри каждого из скоплений имеют примерно одинаковую высоту, при этом высоты больших ветвей значительно превышают высоты малых ветвей.
Таким образом, учет территориальных различий по показателям заработной платы и занятости населения необходим не только для сравнения отдельных районов, но и для принятия управленческих решений на уровне региона с целью сглаживания социально-экономических различий между ними.
_Литература_
1. Абдулгалимов A.M. Статистическое прогнозирование социально-экономических процессов. - Махачкала: Даг. книжн. изд-во, 1998. - 142 с.
2. Айвазян С.Ю., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. - М., Финансы и статистика, 1985.
3. Айвазян С.А. Основы эконометрики: Учебник для вузов. Т.2 / С.А. Айвазян. 2-е изд., испр. - М.: ЮНИТИ, 2001. - 432 с.
4. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Практикум по прикладной статистике и эконометрике (учебное пособие) / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. - М.: 1998. - 159 с.
5. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. прогнозирование в системе Statistica в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 384 с.
6. Волгин H.A. Рынок труда и доходы населения. Учебное пособие. - М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1999. - 280 с.
7. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 215с.
8. Мхитарян B.C., Дуброва Т.А., Ткачев A.B. Многомерная классификация с использованием пакета программ «STATISTICA»: Метод, указания / Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. - М.: 1997. - 56 с.
9. Социальное положение и уровень жизни населения России. Стат.сб. Рос-стат. - M., 2010. - 507c.
10.Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс] www.gks.ru
11. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Дагестан [Электронный ресурс] www.dagstat.gks.ru