CC BY
64
Региональное развитие • № 3,4 • 2014
regrazvitie.ru
УДК 31.748
СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ АВТОМОБИЛЬНОГО ПАССАЖИРООБОРОТА РЕГИОНОВ РФ
© 2014 Максимов Валентин Леонидович
аспирант
Самарский государственный экономический университет E-mail: maksimov.stat@gmail.com
Ключевые слова: транспортная стратегия, территориальные диспропорции в развитии транспортной инфраструктуры, дифференциация регионов, кластеризация, стратификация регионов, уровень значений факторов, характеризующих пассажирооборот, ретроспективный анализ.
Рассмотрена методика выявления территориальных диспропорций и различий уровня и качества функционирования автобусного пассажирского транспорта в регионах России, что позволило выделить субъекты РФ, имеющие потенциал для развития транспортной инфраструктуры. Проведен ретроспективный анализ за ряд предшествующих лет, определены основные тенденции «стратификации» регионов по исследуемому признаку.
STATISTICAL STUDY OF RUSSIAN ROAD PASSENGER REGION FACTORS
© 2014 Maksimov Valentin Leonidovich
graduate student
Samara State University of Economics Е-mail: maksimov.stat@gmail.com
Keywords: transport strategy, territorial disparities in the development of transport infrastructure, differentiation of regions, clustering, stratified regions, level values of factors that characterize the passenger, retrospective analysis of.
Has been considered the method of identifying regional disparities and the level and quality of functioning of the bus passenger transport in the regions of Russia. Examined the method allowed to allocate subjects of the Russian Federation have the potential for the development of transport infrastructure. Conducted а retrospective analysis of a number of previous years and identified the basic trend of "stratification" of the regions on the attribute in question.
Развитие транспортной системы страны является необходимым условием экономического роста, повышения конкурентоспособности национальной экономики и качества жизни населения, а также территориальной целостности и единства экономического пространства. На данный момент качественные и объемные показатели деятельности транспорта, в том числе его инфраструктуры, не соответствуют уровню, позволяющему в полной мере выполнять потребности экономики страны при переходе к ин-
новационному, интенсивному, социально ориентированному типу своего развития. Для решения существующих проблем и устранения имеющихся недостатков, требуется принятие адекватных стратегических решений по развитию транспортного комплекса на долгосрочную перспективу.
В транспортной стратегии Российской Федерации на период до 2030 г. в качестве одной из системных социальноэкономических проблем, присущих сфере транспорта, выделена проблема наличия
175
regrazvitie@yandex.ru
Статистика. Демография. Социология
территориальных диспропорций в развитии транспортной инфраструктуры.
Территориальная диспропорция подразумевает различие уровня и качества функционирования транспорта в каждом регионе страны. Для определения масштабов диспропорции рассмотрена методика анализа факторов, влияющих на объем работы по перевозке пассажиров, и последующая дифференциация регионов по уровню значений факторов, позволяющая выявить регионы с высоким потенциалом для развития пассажирского транспорта, а также регионы, нуждающиеся в государственной поддержке в области пассажирского автомобильного транспорта общего пользования. По результатам ретроспективного анализа выявлены основные тенденции стратификации регионов РФ по исследуемому признаку.
Как показало исследование, на протяжении последних лет, наиболее востребованным видом транспорта в России является автобусный. На его долю, на протяжении всего исследуемого периода приходится от 58 до 61% перевезенных пассажиров.
Методологической основой проведения экспериментальных расчетов является разработка системы статистических показателей, характеризующих факторы и результаты деятельности пассажирского автотранспорта.
Основным показателем, характеризующим результат деятельности автомобильного транспорта, является пассажирооборот - объем работы транспорта по перевозкам пассажиров. Единицей измерения данного показателя выступает пассажирокилометр. Индикатор определяется суммированием произведений количества пассажиров по каждой позиции перевозки и умножением на расстояние перевозки; исчисляется раздельно по видам транспорта, сообщения, другим признакам. Величина показателя зависит от различных факторов, среди которых абсолютные, относительные и средние величины.
При исследовании пассажирооборота на региональном уровне среди официально публикуемых Росстатом1 были выбраны следующие факторные показатели макро-
уровня: перевезено пассажиров, число автобусов общего пользования на 100 000 тыс. населения, густота автомобильных дорог с твердым покрытием, среднегодовая численность населения, уровень зарегистрированной безработицы, потребительские расходы в среднем на душу населения в месяц.
С целью изучения степени вариации, а также оценки однородности и закономерностей распределения показателей макроуровня были вычислены по каждому из показателей описательные статистики.
Подтверждением высокой дифференциации служат коэффициенты асимметрии, эксцесса и вариации. Коэффициент асимметрии для показателя «пассажирооборот» равен 1,5; для показателя «густота дорог» - 1,4. Соответственно, распределение признака можно считать несимметричным, в противном случае данный коэффициент должен был быть равен нулю, тогда можно судить о симметричности распределения признака. Коэффициент эксцесса (коэффициент «островершинности») - мера остроты пика распределения случайной величины. У идеально нормального распределения эксцесс равен нулю. Если у распределения положительный эксцесс (Ки > 0), то на середину и хвосты графика распределения приходится больше значений. В данном случае для показателя «пассажирооборот» он равен 1,9; для показателя «густота дорог» - 2,5, что говорит о распределении, отличающемся от нормального, но близкого к нему.
Для характеристики относительной меры отклонения измеренных значений от среднеарифметического был рассчитан коэффициент вариации, значение которого по всем показателям превышает 33%, т.е. подтверждает полученные ранее высокие значения коэффициента дифференциации и свидетельствует о неравномерности социально-экономического развития разных регионов Российской Федерации.
Достаточно существенные различия между регионами РФ по рассматриваемым показателям обусловили необходимость многомерной классификации регионов методом кластерного анализа2.
176
Региональное развитие • № 3,4 • 2014
regrazvitie.ru
Кластерный анализ позволяет рассматривать достаточно большой объем информации и резко сокращать, сжимать большие массивы социально-экономической информации, делать их компактными и наглядными.
Наиболее часто используемыми агломе-ративными методами кластеризации (иерархической группировки) являются: метод «ближнего соседа», метод «дальнего соседа», метод Варда. В данном исследовании использовался метод Варда, а из ди-визивных использовался метод k-средних.
Кластеризация регионов по анализируемым показателям проводилась за 20072011 гг. Для проверки всех выбранных показателей на значимость за исследуемый период был проведен дисперсионный анализ. В результате все отобранные для анализа переменные оказались значимыми (р<0,05).
На рисунке 1 представлена дендрограмма разбиения регионов РФ по группам с соответствующим уровнем значений факторов.
Дендрограмма для 78 набл. Метод Варда Евклидово расстояние
Белгородская обла Тульская обла Калужская обла Брянская обла Тверская обла Орловская обла Смоленская обла Новгородская обла Курская обла Удмуртская Республика Чувашская Республика Липецкая обла Калининградская обла Республика Северная Осетия Кабардино-Балкаоская Республика Ярославская обла Волгоградская обла Оренбургская обла Омская обла Вологодская обла Кировская обла Иркутская обла Псковская обла Чукотский автономный округ Тюменская обла Владимирская обла Ивановская обла Рязанская обла Тамбовская обла Ленинградская обла Пензенская обла Ульяновская обла Костромская обла Республика Мордовия Республика Адыгея Республика Марий Эл Карачаево-Черкесская Республика Республика Карелия Республика Бурятия Курганская обла Забайкальский край Республика Хакасия Амурская обла Архангельская обла Астраханская обла Томская обла Республика Дагестан Приморский край Республика Калмыкия Республика Тыва Республика Алтай Еврейская автономная обла Республика К Республика Саха Мурманская обла Хабаровский край Камчатский край Магаданская обла Сахалинская обла Республика Ингушетия Чеченская Республика Воронежская обла Саратовская обла Алтайский край Ставропольский край Челябинская обла Краснодарский край2) Самарская обла Ростовская обла Пермский край Новосибирская обла Красноярский край Кемеровская обла Республика Башкортостан Нижегородская обла Республика Татарстан Свердловская обла Московская обла
0 5 10 15 20 25 30 35
Расстояние объед
Рисунок 1 - Дендрограмма распределения регионов по факторам пассажирооборота
177
regrazvitie@yandex.ru
Статистика. Демография. Социология
По результатам кластеризации было выделено 5 групп регионов Российской Федерации, объединенных по уровню значений факторов, влияющих на пассажирские перевозки (низкий, ниже сред-
него, средний уровень, выше среднего, высокий уровень). Результаты кластеризации за 2011 г. представлены в таблице 1.
Таблица 1 - Группировка регионов по уровню значений факторов, _______характеризующих пассажирооборот в РФ в 2011 г.__
Регион Кла- стер Число регионов Уровень
Воронежская область, Московская область, Краснодарский край, Ростовская область, Ставропольский край, Республика Башкортостан, Республика Татарстан, Пермский край, Нижегородская область, Самарская область, Свердловская область, Тюменская область, Челябинская область, Красноярский край, Кемеровская область, Новосибирская область 1 16 Высокий
Белгородская область, Брянская область, Калужская область, Курская область, Липецкая область, Орловская область, Смоленская область, Тверская область, Тульская область, Ярославская область, Вологодская область, Калининградская область, Новгородская область, Псковская область, Волгоградская область, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Северная Осетия, Удмуртская Республика, Чувашская Республика, Оренбургская область, Омская область 2 21 Выше среднего
Республика Ингушетия, Чеченская Республика 3 2 Средний
Владимирская область, Ивановская область, Костромская область, Рязанская область, Тамбовская область, Республика Карелия, Ленинградская область, Республика Адыгея, Республика Калмыкия, Астраханская область, Республика Дагестан, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Кировская область, Пензенская область, Саратовская область, Ульяновская область, Курганская область, Республика Алтай, Республика Бурятия, Республика Тыва, Республика Хакасия, Алтайский край, Забайкальский край, Иркутская область, Томская область, Приморский край, Амурская область 4 29 Ниже среднего
Республика Коми, Архангельская область, Мурманская область, Республика Саха, Камчатский край, Хабаровский край, Магаданская область, Сахалинская область, Еврейская АО, Чукотский АО 5 10 Низкий
Итого - 78 -
Данное разбиение более подробно отражает степень стратификации регионов РФ по исследуемому показателю, что позволяет наиболее точно оценить ситуацию в каждом регионе и отнести его к той или иной группе. Анализ показал, что
практически половина регионов сосредоточена в группах с уровнем выше и ниже среднего(21 и 29 регионов, соответственно). Данные регионы обладают значениями, находящимися в пределах средних. В сумме они превышают количество ре-
178
Региональное развитие • № 3,4 • 2014
regrazvitie.ru
гионов с низким уровнем, что сглаживает картину дифференциации регионов.
На следующем этапе исследования в ходе ретроспективного анализа было выявлено, что за исследуемый период состав групп регионов постепенно изменялся. При сопоставлении групп регионов за 2007 и 2011 гг. наблюдаются достаточно сильные различия. По результатам сопоставления 65% всех изменений имели положительный характер, т.е. большинство регионов переходило в вышестоящие лучшие кластеры, в частности это Воронежская, Новосибирская области, Ставропольский, Пермский, Красноярский края.
Оставшиеся 35% изменений отрицательные. Такие регионы, как Омская, Костромская области, республики Мордовия, Марий Эл, Еврейская АО и Чукотский АО, ухудшили показатели. В целом причинами изменений, происходящих в группах регионов, является системный эффект от взаимодействия разных факторов3.
Подводя итоги анализа результатов исследования, большинство регионов РФ следует отнести к группам с уровнем значений факторов выше и ниже среднего. Регионы с крайне низкими и высокими значениями составляют 33% от общего числа регионов, на долю остальных приходится около 67%. Центральная часть страны характеризуется высоким уровнем значений социально-экономических факторов и выше среднего, что позволяет автобусному общественному транспорту иметь более высокие объемы пассажирооборота. Также следует отметить, что при таком уровне значений факторов остается потенциал для дальнейшего развития и по-
вышения пассажирооборота, что, в свою очередь, приведет к сокращению числа регионов из «отстающих» кластеров.
Подтверждается наличие территориальной диспропорции в различии уровня и качества функционирования транспорта в каждом регионе, что требует реализации специализированных государственных программ и развития инфраструктуры регионов как «отстающих», так и «успешных» кластеров, что приведет к улучшению общих социально - экономических показателей деятельности, а следовательно, и специфических показателей, касающихся сферы общественного транспорта и транспортного комплекса в целом. 1
1Регионы России. Социальноэкономические показатели. 2012: стат. сб. /
Росстат. - М., 2012.
2
Чистик О.Ф. Анализ и прогнозирова-ние//Проблемы развития предприятий: теория и практика: материалы 10-й Меж-дунар. науч.-практ. конф., посвящ. 80-летию Самар. гос. экон. ун-та, 24-25 нояб. 2011 г.-Ч.2.- Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2011.- с.275.
3
Чистик О.Ф., Чариков В. С. Регионы России: анализ и прогнозирование уровня экономического развития: монография. -Самара: Изд-во Самар. гос. экон. акад., 2003.- С.116;
4Чистик О.Ф. Анализ взаимосвязей показателей консолидированного бюджета РФ и важнейших макроэкономических показателей.// Вестн. Самар. гос. экон. ун-та. - Самара, 2012. №3 (89). С. 89.
179
