Статистический анализ уровня социально-экономического развития муниципальных районов Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Вопросы экономики

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УРОВНЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ МУНИЦИПАЛЬНЫХ РАЙОНОВ

С.В. ГРИЦЕНКО,

заместитель руководителя территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Воронежской области

В статье предложена методика оценки уровня социально-экономического развития муниципальных районов Воронежской области на основе интегрального показателя, состоящего из индексов муниципального продукта, экономического и социального развития. Все показатели получены на основе данных официальной государственной статистики либо рассчитаны автором с использованием этих данных.

Результаты оценки использованы для проведения классификации муниципальных образований с использованием кластерного анализа, а также для расчета отдельных показателей, характеризующих неравномерность развития муниципальных районов.

Ключевые слова: статистика, экономика, информация, показатель, муниципальный, район, анализ, развитие, классификация, кластер, неравномерность.

Статистические данные, характеризующие положение дел в муниципальных образованиях, в первую очередь в муниципальных районах, формируются на основе информации о жизни и деятельности граждан и хозяйствующих субъектов, которая собирается из разных источников статистическими службами и различными ведомствами. Однако существующие методологические проблемы не позволяют в настоящее время полностью удовлетворять информационные запросы муниципальных и региональных властей. Большинство показателей экономического и социального развития разрабатываются официальной статистикой только на уровне субъекта Федерации без разбивки по муниципальным районам и городским округам.

Попытаемся дать статистическую оценку уровня социально-экономического развития му-

ниципальных районов Воронежской области с помощью системы показателей развития экономики и социальной сферы.

Отраженный в ряде исследований моноцентризм многих регионов России, при котором наблюдается значительный отрыв регионального центра от остальных муниципальных образований по большинству показателей развития1, требует расчета показателей на сравнительной подвыборке муниципальных образований, не включающей областной центр. В подвыборку нами не включен также городской округ Нововоронеж, экономика которого ориентирована на атомную энергетику, и, наоборот, включен Борисоглебский городской округ, являющийся по сути крупным муниципальным районом.

Для оценки уровней экономического и социального развития муниципальных образований на уровне муниципальных районов с последующим межмуниципальным сравнением мы предлагаем воспользоваться интегральным показателем социально-экономического развития, который вычисляется на базе индекса муниципального продукта, а также индексов экономического и социального развития. Два последних в свою очередь представляют собой интегральные показатели более низкого уровня. Схема построения индексов приведена на рис. 1.

Каждый индекс рассчитывается на основе переменных (от 1 до 6), характеризующих важнейшие направления развития. Набор переменных, исполь-

1 Александрова А. Л., Гришина Е. Е. Неравномерность развития муниципальных образований. // Вопросы экономики. 2005. № 8. С. 100.

зованных при построении интегральных индексов, составлен на основе экспертных представлений о наиболее значимых индикаторах социально-экономического развития. Кроме того, автор исходил из безусловной необходимости максимального использования данных официальной государственной статистики, что, с одной стороны, является гарантией соблюдения определенных научных методологических принципов их формирования и, с другой стороны, должно обеспечить периодичность расчетов и их преемственность в будущем. Все показатели получены на основе форм государственной статистической или ведомственной отчетности за 2007 г.2, а также взяты из базы данных показателей муниципальных образований, созданной Росстатом в 2007 г.3.

В расчет включены ряд показателей (объем муниципального продукта, объем розничного товарооборота, отгруженной продукции), рассчитан-

2 Ким Дж. -О., Мьюллер Ч. У., Клекка У. Р. Факторный, диск-риминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1989. С. 165 — 191.

3 База данных показателей муниципальных образований // Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики: Разд. Муниципальная статистика, 1999 — 2009. URL: http://www.gks.ru/dbscripts/munst/munst20/DBInet. cgi (дата обращения 07.04.2009г.).

ных на уровне муниципальных районов с помощью адаптированных методик.

При отборе переменных для сглаживания различий в размерах муниципального образования (МО) максимально использованы расчетные индикаторы — относительные показатели, приведенные в процентах, на 1 000 или 10 000 чел. населения, на 1 работающего, на 1 га, на 1 голову скота и т. п., которые позволяют нивелировать различия в размерах муниципальных образований.

Оценка социального развития муниципальных образований проведена по большему числу индикаторов, чем оценка экономического развития, что отражает социальную направленность политики муниципальных властей и характеризует область их компетенции в соответствии с Ф3-131.

Переменные, использованные для построения интегрального показателя социально-экономического развития МО, представлены в табл. 1.

Расчет индекса муниципального продукта (МП) основан на методике расчета городского продукта программы ООН-Хабитат, адаптированной к уровню муниципальных образований Воронежской области.

Глобальная городская обсерватория ^иО), созданная в рамках Программы Организации

Таблица 1

Переменные, использованные для построения интегрального показателя социально-экономического развития МО

Наименование переменных и их составляющих Обозначение

Муниципальный продукт Х1

Муниципальный продукт на душу населения, руб.

Развитие промышленности Х2

Объем отгруженной продукции собственного производства, работ и услуг, выполненных собственными силами, на душу населения, тыс. руб. /чел.

Объем промышленно-производственных основных фондов крупных и средних организаций в расчете на конец года на одного работающего, руб. /чел.

Сальдированный финансовый результат деятельности крупных и средних предприятий на одного работающего, руб.

Строительство и инвестиции Х3

Введено в действие жилых домов на территории муниципального образования на 1 000 чел. населения, кв. м/чел.

Инвестиции в основной капитал за счет средств муниципального бюджета на 1000 человек населения, тыс. руб.

Инвестиции в основной капитал по крупным и средним предприятиям на душу населения, тыс. руб. /чел.

Сельское хозяйство Х4

Производство зерна (в весе после доработки) в хозяйствах всех категорий, тыс. ц

Урожайность зерновых культур (с посевной площади) сельскохозяйственных организаций, ц/га

Производство молока в хозяйствах всех категорий, т

Надой молока на одну корову на сельскохозяйственных предприятиях, кг

Производство (реализовано на убой) скота и птицы в живой массе в хозяйствах всех категорий, т

Рентабельность (убыточность) сельхозорганизаций по всей хозяйственной деятельности, %

Розничная торговля Х5

Объем товарооборота розничной торговли на душу населения, тыс. руб.

Площадь торговых залов предприятий розничной торговли (магазинов, павильонов, аптек) на душу населения, кв. м

Инфраструктура, транспорт и связь Х6

Густота автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием, км/10000 кв. км территории

Обеспеченность населения легковыми автомобилями, ед. /1000 чел.

Наличие квартирных телефонных аппаратов сети общего пользования или имеющих на нее выход, шт. /1 000 чел.

Муниципальный бюджет Х7

Доходы местного бюджета (включая безвозмездные поступления и доходы от предпринимательской и иной приносящей доход деятельности) на душу населения, руб.

Из общей величины доходов — процент собственных доходов, %

Профицит, дефицит (-) бюджета на душу населения, руб.

Доходы населения Х8

Личные денежные доходы на душу населения, руб.

Среднемесячная заработная плата одного работающего, руб.

Занятость Х9

Уровень официально зарегистрированной безработицы в процентах к экономически активному населению, %

Демография Х10

Естественный прирост (убыль) населения на 1000 человек населения

Число умерших детей до 1 года на 1000 родившихся живыми

Жилищные условия Х11

Число проживающих в ветхих и аварийных жилых домах на 1000 человек населения

Число семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия в отчетном году на 1000 семей, состоящих на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях на конец года

Коммунальная сфера Х12

Удельный вес общей жилой площади, оборудованной одновременно центральным отоплением, водопроводом, горячим водоснабжением, канализацией, газом, ко всей площади жилищного фонда, %

Образование Х13

Окончание табл. 1

Наименование переменных и их составляющих Обозначение

Обеспеченность детей местами в дошкольных образовательных учреждениях, мест на 1000 детей дошкольного возраста

Число учащихся в дневных общеобразовательных школах, приходящихся на одного учителя, чел.

Здравоохранение Х14

Число коек в больничных учреждениях на 10 000 человек населения, ед.

Мощность (число посещений в смену) амбулаторно-поликлинических учреждений (самостоятельных и входящих в состав больничных учреждений) на 10 000 человек населения, ед.

Численность врачей всех специальностей (без зубных) в учреждениях здравоохранения на 10 000 чел. населения, чел.

Численность среднего медицинского персонала в учреждениях здравоохранения на 10000 чел. населения, чел.

Число станций скорой медицинской помощи на 10000 человек населения, ед.

Культура Х15

Число общедоступных библиотек на 10 000 чел. населения, ед.

Правопорядок Х16

Число зарегистрированных преступлений на 100 000 чел. населения, ед.

Расходы бюджета МО на социальную политику и управление Х17

Расходы бюджета на социальную политику, в процентах к расходной части

Расходы бюджета на функционирование законодательных органов местного самоуправления и местных администраций, в процентах к расходной части

Объединенных Наций по населенным пунктам (ООН-Хабитат) в целях мониторинга программ городского развития, разработала 23 ключевых количественных индикатора городского развития. Одним из таких индикаторов является «Городской продукт» (City Product, индикатор № 18, кластер В), призванный определить развитие экономики города относительно национального уровня. Он оценивается двумя методами.

Адаптированная нами для Воронежской области формула расчета по методу «А» имеет вид:

МПр t = х ЧЗмр t х СЗпл t, (1)

где МПр t — муниципальный продукт по /-му муниципальному району;

ВРП — валовой региональный продукт Воронежской области;

ЧЗ — численность занятых в целом по Воронежской области;

ЧЗмр t — численность занятых по /-му муниципальному району;

C3mt — соотношение среднемесячной заработной платы за 2007 г. по /-му муниципальному району и по Воронежской области в целом.

Итоги расчетов МП приведены в табл. 2.

Что касается других составляющих интегрированного показателя (частных индексов экономического и социального развития МО), то они получаются на основе агрегирования соответственно 20 и 19 первичных статистических показателей (переменных) по схеме на рис. 1.

После получения сводной матрицы показателей развития МО Воронежской области за 2007 г. необходимо перейти от показателей к стандартизованным коэффициентам. При этом следует учесть, что первичные показатели могут оказывать как положительное (объем производства, товарооборот, густота дорожной сети, обеспеченность телефонами и автомобилями и т. д.), так и отрицательное (уровень безработицы, преступность, детская смертность и др.) влияние на уровень экономического и социального развития. В первом случае мы имеем дело со стимулянтами, во втором — с дестимулянтами4.

Стандартизированные коэффициенты-стимулянты получены нами путем соотнесения каждого индивидуального значения с максимальной величиной по группе, т. е.

X..

= ^, (2)

¿МАХ

где — стандартизованныйу-й коэффициент по /-му муниципальному образованию;

Ху — единичный у-й показатель по /-му муниципальному образованию;

х-]№о, — максимальное значение у-го показателя. Все коэффициенты располагаются в интервале от 0 до 1, причем значение 1 присваивается

наибольшему значению х...

и

4 Чудилин Г. И., ГениатулинаК. В. Вариативность многомерных оценок экономического развития муниципальных районов // Вопросы статистики. 2005. №12. С. 38 — 43.

18

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: теория и практика

Таблица 2

Величина МП по муниципальным образованиям Воронежской области за 2007 г.

Муниципальные Муниципальный продукт,

образования млн руб.

Муниципальные районы

Аннинский 2225,1

Бобровский 1797,8

Богучарский 1281,5

Бутурлиновский 1993,6

Верхнемамонский 743,0

Верхнехавский 800,0

Воробьевский 622,8

Грибановский 1091,6

Калачеевский 2405,1

Каменский 825,1

Кантемировский 1502,6

Каширский 750,9

Лискинский 9614,6

Нижнедевицкий 630,0

Новоусманский 2225,5

Новохоперский 1359,0

Ольховатский 1030,4

Острогожский 2677,6

Павловский 4072,1

Панинский 1057,3

Петропавловский 490,6

Поворинский 1743,0

Подгоренский 1022,7

Рамонский 1590,4

Репьевский 426,7

Россошанский 7652,3

Семилукский 3822,4

Таловский 1573,8

Терновский 777,4

Хохольский 984,0

Эртильский 991,5

Городские округа

Борисоглебский 3945,7

Формула получения дестимулирующих коэффициентов несколько отличается от формулы (2).

Xstv= 1 --

(3)

В этом случае наибольшей величине дести-мулирующего показателя будет соответствовать коэффициент 0.

Что касается показателей, которые могут иметь и положительное, и отрицательное значение (например, профицит/дефицит муниципального бюджета), т. е. быть одновременно и стимулянтами, и дестимулянтами, то стандартизированные коэффициенты рассчитываются в этом случае путем двух итераций. В ходе первой по формуле (2) рассчитываются промежуточные коэффициенты, которые затем увеличиваются на абсолютное зна-

чение минимальной (т. е. отрицательной) величины полученного коэффициента:

( „ \

Xst = -

v

xi

V -JMAX J

(4)

В ходе второй итерации полученные коэффициенты вновь стандартизируются в соответствии с формулой (2).

Рассчитанные значения также располагаются в интервале от 0 до 1, причем наибольшей величине дестимулирующей составляющей (в данном случае дефицита бюджета) будет соответствовать коэффициент 0.

Затем в соответствии с приведенной на рис. 1 схемой произведена агрегация результатов в индексы муниципального продукта, экономического и социального развития по формуле

1

I = -Y Xst..,

agri v'

(5)

v=1

где n — число стандартизированных коэффициентов, агрегируемых в индекс.

В итоге получены интегральные показатели социально-экономического развития по каждому муниципальному образованию Iint, являющиеся средним арифметическим значением частных интегральных индексов низшего порядка (табл. 3).

Значения интегральных показателей социально-экономического развития муниципальных районов за 2007 г. колеблются от 0,77 по Лискинс-кому до 0,33 по Петропавловскому районам. Стандартное отклонение генеральной совокупности (0,0942) составляет 28 % от минимального значения. Можно выделить первую группу районов (Лискин-ский, Россошанский и Павловский), имеющих наивысший уровень социально-экономического развития (Iint составляет от 0,77 до 0,64), и третью группу районов, имеющих наименьший уровень Iint (ниже 0,40) — Петропавловский, Нижнедевиц-кий, Каширский, Новохоперский и Терновский. Остальные же муниципальные образования (24) имеют уровень 1Ш в пределах 0,4 — 0,55 и составляют вторую, самую большую по размерам группу по уровню социально-экономического развития. Стандартное отклонение генеральной совокупности для этой группы равно 0,0394, что свидетельствует о значительной однородности составляющих ее единиц наблюдения.

При выполнении группировок правомерен вопрос о естественности границ разбиения5. Ме-

5 Чудилин Г. И., Гениатулина К. В. Вариативность многомерных оценок экономического развития муниципальных районов // Вопросы статистики. 2005. №12. С. 38 — 43.

+

x

x

Таблица 3

Интегральные показатели социально-экономического развития МО Воронежской области в 2007 г.

№ п/п Муниципальное образование Индекс муниципального продукта, 1мп Индекс экономического развития, 1эк Индекс социального развития, 1соц Интегральный показатель социально-экономического развития муниципального образования, Iint

Муниципальные районы

1 Аннинский 0,4808 0,4745 0,4851 0,4801

2 Бобровский 0,3714 0,3995 0,4707 0,4139

3 Богучарский 0,3477 0,4042 0,5365 0,4295

4 Бутурлиновский 0,4111 0,4000 0,4298 0,4136

5 Верхнемамонский 0,3660 0,4208 0,5449 0,4439

6 Верхнехавский 0,3429 0,5146 0,4654 0,4410

7 Воробьевский 0,3349 0,3602 0,5246 0,4066

8 Грибановский 0,3209 0,3273 0,5709 0,4064

9 Калачеевский 0,4401 0,4678 0,5059 0,4712

10 Каменский 0,4172 0,4433 0,4965 0,4523

11 Кантемировский 0,3965 0,3943 0,5076 0,4328

12 Каширский 0,3000 0,3546 0,4212 0,3586

13 Лискинский 1,0000 0,6804 0,6332 0,7712

14 Нижнедевицкий 0,3035 0,3140 0,4366 0,3513

15 Новоусманский 0,3660 0,3763 0,5078 0,4167

16 Новохоперский 0,3503 0,3947 0,3981 0,3810

17 Ольховатский 0,4356 0,5025 0,4932 0,4771

18 Острогожский 0,4780 0,4858 0,4895 0,4844

19 Павловский 0,7490 0,5431 0,6219 0,6380

20 Панинский 0,3787 0,4260 0,4963 0,4337

21 Петропавловский 0,2367 0,3617 0,4037 0,3340

22 Поворинский 0,5370 0,3306 0,5087 0,4588

23 Подгоренский 0,3888 0,4459 0,5111 0,4486

24 Рамонский 0,5640 0,4855 0,5263 0,5252

25 Репьевский 0,2692 0,4075 0,5286 0,4018

26 Россошанский 0,8704 0,6297 0,6471 0,7157

27 Семилукский 0,6326 0,4355 0,5354 0,5345

28 Таловский 0,3741 0,4093 0,5140 0,4325

29 Терновский 0,3444 0,3686 0,4486 0,3872

30 Хохольский 0,3322 0,4203 0,4503 0,4009

31 Эртильский 0,3619 0,4111 0,4812 0,4181

Городские округа

32 Борисоглебский 0,5328 0,5023 0,5581 0,5311

тодология выполнения группировки достаточно субъективна, так как не определены четкие критерии при выборе числа групп, равномерности интервалов, наполненности групп и т. д. Дополнительные возможности дает кластерный анализ, целью которого является выделение групп однородных объектов, сходных между собой, при существенном отличии этих групп друг от друга. В нашем случае задача классификации МО заключается в том, чтобы разбить анализируемую совокупность объектов по уровню социально-экономического развития в 2007 г. на сравнительно небольшое число однородных групп (кластеров).

При помощи ППП SPSS 12.0 и Statistica 6.0 для выделения однородных групп и объединения их в кластеры был использован иерархический кластерный анализ по методу Уорда (Ward's method). В нем для оценки расстояний между кластерами применяются методы дисперсионного анализа. Метод Уорда построен таким образом, чтобы оптимизировать минимальную дисперсию внутри кластеров6.

Кластеризация проводилась по всем 17 переменным, которые использовались для оценки уровня

6 Ким Дж. -О., Мьюллер Ч. У, Клекка У. Р. Факторный, диск-риминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. М.: Финансы

и статистика, 1989. С. 174.

Рис. 2. Интегральные индексы социально-экономического развития муниципальных районов Воронежской области в 2007 г.

социально-экономического развития МО. Полученная дендрограмма ясно показывает, что найденное решение состоит из трех кластеров (см. рис. 3).

Обозначения районов соответствуют их порядковым номерам в табл. 3. Обращает на себя внимание тот факт, что число кластеров равно числу групп группировки по уровню интегрального показателя социально-экономического развития (см. рис. 2). Однако степень совпадения состава групп и кластеров различна. Первый кластер идентичен по составу группе районов с наиболее высоким уровнем развития (Лискинский, Павловский, Россошанский), т. е. совпадение составило 100 %. Третий кластер по составу (17 районов) хотя и намного больше выделенной нами третьей группы районов (5), но из выделенных в эту группу МО в пределы третьего кластера попало 80 %. Если же разделить всю ранжированную по убыванию величины 1Ш совокупность МО на группы, количественно соответствующие составу кластеров (т. е. содержащие соответственно 3, 12 и 17 единиц), то совпадение составит 100, 58 и 71 %.

Кластерный анализ, проведенный другим методом —методом ^-средних7, при котором совокупность разбивается на заданное число кластеров (в данном случае — 3) с максимально возможным расстоянием между ними, дал совпадение с аналогичными груп-

пами соответственно на 100, 57 и 60 %.

Приведенные результаты свидетельствуют, с одной стороны, о достаточно высокой степени соответствия между оценками, полученными традиционными статистическими методами и методами кластерного анализа, и с другой стороны, еще раз подтверждают тезис о субъективности подхода к установлению границ разбиения на группы.

Помимо классификации муниципальных районов различными методами было произведено изучение неравномерности их развития. Выбрано два показателя, характеризующих неравномерность развития, — коэффициент неравенства и коэффициент Джини.

Простейший из них — коэффициент неравенства MMR8 — рассчитывается как соотношение максимального и минимального значения интегрального показателя социально-экономического развития районов по формуле:

MMR =-—, (6)

тт(1гпЧ )

где Iinti — интегральный показатель развития г'-го муниципального образования; i =1,..., n, где n — число муниципальных образований в области.

В нашем случае MMR равен 2,31, что говорит о достаточно невысоком уровне межмуниципального расслоения. Для интегральных коэффициентов низшего уровня этот показатель составляет:

1мп = 4,22

4 = 2,17

I = 1,63.

соц '

Значения интегрального показателя социально-экономического развития 1Ш можно также рассматривать как меру концентрации потенциала развития МО.

Для получения оценки концентрации эффективно использовать коэффициент концентрации, или индекс Джини (1к), который измеряет степень

7 Сивелькин В. А. Кластерные методы исследования экономического и природно-ресурсного потенциала субъектов Российской Федерации // Вопросы статистики. 2003. №8. С. 19.

8 Александрова А. Л., Гришина Е. Е. Неравномерность развития муниципальных образований. // Вопросы экономики. 2005. №8. С. 104.

§ 1 « 2

О, 4 & 8

I 28

© 7

в ' * 11

14

29 20

23

31 16 21

6 10

17 3

25 5

30 12

24 27

9

32

18

15 22 13 19

26

Кластер 3

Кластер 2

| Кластер 1 |

Рис. 3. Дендро-грамма разбиения МО на кластеры по показателям уровня социаль-но-экономичес-кого развития

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5 3.0 3.5

Расстояние объединения

неравномерности распределения в множестве совокупностей. В основном он применяется для изучения неравенства уровня доходов различных групп населения.

Коэффициент Джини определяем по формуле9:

I = 1 - 2 V m Cum • y. + V m.y.,

к / j l Уi / j isl?

(7)

где y. — доля значения Iint по i-му муниципальному району в суммарной величине 1Ы по всем районам;

Cum. y. — накопленная (кумулятивная) доля Iint по i-му муниципальному району в ранжированном по возрастанию списке;

mt—доля каждого района (принимается равной 1/32, т. е. величине, обратной числу районов);

п — число районов.

В результате расчетов получено значение I, равное 0,1004, что свидетельствует об относительно невысокой концентрации потенциала социально-экономического развития в ограниченной группе муниципальных районов.

Полученные результаты статистического исследования уровня социально-экономического развития муниципальных районов Воронежской области рассматриваются нами как средство методического и информационного обеспечения регионального развития, а также основа для дальнейшей аналитической работы и рекомендаций по принятию управленческих решений.

Список литературы

1. Александрова А. Л., Гришина Е. Е. Неравномерность развития муниципальных образований. // Вопросы экономики. 2005. № 8. С. 97 - 105.

2. База данных показателей муниципальных образований // Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики: Разд. Муниципальная статистика, 1999 — 2009. URL: http://www. gks. ru/dbscripts/munst/munst20/DBInet. cgi (дата обращения 07.04.2009г.).

3. Ким Дж. -О., Мьюллер Ч. У., Клекка У. Р. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1989. С. 165 — 191.

4. Октябрьский П. Я. Статистика: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПб ун-та, 2000. 224 с.

5. Показатели экономического и социального развития городов и районов Воронежской области. 2008.: Стат. сб. / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Воронежской обл. Воронеж, 2008. 232 с.

6. Сивелькин В. А. Кластерные методы исследования экономического и природно-ресурсного потенциала субъектов Российской Федерации // Вопросы статистики. 2003. № 8. С. 18 — 22.

7. Чудилин Г. И., Гениатулина К. В. Вариативность многомерных оценок экономического развития муниципальных районов // Вопросы статистики. 2005. № 12. С. 38 — 43.

9 Октябрьский П. Я. Статистика: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПб ун-та, 2000. 224 с. С. 188.