Научная статья на тему 'Стратегическая типологизация субъектов Российской Федерации по экономическому и социальному развитию'

Стратегическая типологизация субъектов Российской Федерации по экономическому и социальному развитию Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
64
8
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Область наук
Ключевые слова
СТРАТЕГИЧЕСКАЯ ТИПОЛОГИЗАЦИЯ РЕГИОНОВ / STRATEGIC CLASSIFICATION OF REGIONS / ЭКОНОМИЧЕСКОЕ И СОЦИАЛЬНОЕ РАЗВИТИЕ / ECONOMIC AND SOCIAL DEVELOPMENT / ПРОСТРАНСТВЕННАЯ И ВРЕМЕННАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ / SPATIAL AND TEMPORAL CLASSIFICATION

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Шаклеин Константин Игоревич, Шаклеина Марина Владиславовна

Обширные пространства России и ее географические особенности обуславливают определенные сложности при классификации субъектов Федерации. Необходимость в типологизации регионов возникает для выявления устойчивых тенденций их развития. Настоящее исследование направлено на получение устойчивой классификации регионов Российской Федерации. Цель. Получить устойчивую во времени классификацию регионов по уровню экономического и социального развития. Задачи. Провести обзор литературы на предмет разработанных классификаций и выявить недостатки существующих методик; предложить методологию построения устойчивой классификации; определить набор признаков, характеризующих экономическое и социальное развитие регионов; провести сбор и структурирование данных с 2010-го по 2014 г.; применить предложенную методологию классификации регионов на имеющихся данных; провести интерпретацию полученных результатов. Методология. В статье предлагается на основе отобранных статистических показателей построить интегральный индикатор (ИИ) экономического и социального развития территорий, а затем провести пространственно-динамическую классификацию на основе его значений с помощью коэффициентов автои межрегиональной динамики. Базируясь назначениях интегрального индикатора, приводится сравнительный анализ процессов экономического и социального развития регионов с 2010-го по 2014 г. Результаты. Для исследования была взята пространственно-временная панель статистических данных (23 показателя за 2010-2014 гг.). Анализируемые показатели были сгруппированы в два блока: социальный и экономический. В предлагаемой методике в качестве весовых коэффициентов принимаются значения доли объясненной дисперсии первой главной компоненты. Социальный блок имеет вес, равный 51%, а экономический блок - 49%. Проведенный анализ показал, что в период с 2010-го по 2014 г. наблюдается улучшение социально-экономического развития регионов, так как среднее значение индикатора выросло на 0,68 балла и в 2014 г. составило 3,64 балла из 10 возможных. Максимальное значение индикатора в 2014 г. наблюдается в Московской (7,37), Тюменской (6,44) областях и Республике Татарстан (5,36). Наименее развитые субъекты в 2014 г. - Республика Тыва (1,82), Курганская область (2,37) и Забайкальский край (2,43). Выводы. Приведенная классификация на основе рассчитанных коэффициентов автои межрегиональной динамики позволила классифицировать регионы в три основные группы. Первая группа - это группа регионов, которая наиболее прогрессивна в своемразвитии, обладает незначительными системными рисками; вторая группа - регионы, которые менее прогрессивны в своем развитии, так как уступают в динамике другим регионам, т. е. системный риск данных регионов выше; третья группа - регионы, отстающие в своем развитии и отличающиеся высоким уровнем системного риска. Классификация проводилась в пространственно-временном поле, что повышает ее устойчивость и надежность. В дальнейшем можно замечать сходное поведение в изменении тех или иных социально-экономических показателей регионов внутри каждой группы и делать выводы в отношении общих тенденций развития всего кластера регионов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Strategic Classification of the Russian Federation’s Citizens According to Economic and Social Development

Russia’s vast territories and its unique geographical features make it rather difficult to classify its citizens. However, classifying regions is crucial to identify consistent trends in their development. The purpose of this study is to develop a consistent classification of the Russian Federation’s regions. Aim. This study aims to develop a consistent classification of regions according to their levels of economic and social development. Tasks. This study reviews the literature on the subject of developed classifications and identifies flaws in existing methods. It then proposes a methodology for developing a consistent classification, determines the set of features that characterizes the economic and social development of regions, collects data from 2010 to 2014 and presents it in a structured format, applies the proposed methodology for regional classification to the collected data, and interprets the obtained results. Methods. This study proposes to construct an internal indicator of economic and social development of territories based on selected statistical figures and then perform a spatial and temporal classification of its values using the coefficients of auto- and transregional dynamics. A comparative analysis of the processes of economic and social regional development from 2010 to 2014 is performed based on the internal indicator values. Results. The study employs a spatial-temporal panel of statistical data (23 indicators for the years 2010-2014). The analyzed indicators are arranged into two blocks: social and economic. The proposed methodology takes the proportion of explained dispersion of the first principal component as a weighting coefficient. The social and economic blocks have weight ratios of 51% and 49%, respectively. The performed analysis shows an improvement in social and economic regional development from 2010 to 2014 since the average value of the indicator increased by 0.86 points and scored 3.64 out of 10 in 2014. The Moscow region (7.37), the Tyumen region (6.44), and the Republic of Tatarstan (5.36) had the largest indicator values in 2014. The least developed regions in 2014 were the Republic of Tuva (1.82), the Kurgan region (2.37), and the Transbaikal territory (2.43). Conclusion. The proposed classification, based on the calculated coefficients of auto- and transregional dynamics, makes it possible to arrange regions into three major groups. The first group has the most progressive development and insignificant systemic risks; the second group includes regions with less progressive development, which are inferior in terms of dynamics, i.e., the systemic risk is higher; and the third group comprises regions that lag in terms of development and have high systemic risk. The classification is performed in a spatial-temporal field, which makes it more consistent and reliable. In the future, it should be possible to notice similar behavior by analyzing how certain socio-economic indicators change within each group of regions and, thus, identify common trends in the development of entire regional clusters.

Текст научной работы на тему «Стратегическая типологизация субъектов Российской Федерации по экономическому и социальному развитию»

J

<

о

Стратегическая типологизация субъектов Российской Федерации по экономическому и социальному развитию

Strategic Classification of the Russian Federation's Citizens According to Economic and Social Development

УДК 338.24

Шаклеин Константин Игоревич

аспирант Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова 119991, Москва, Ленинские Горы, д. 1

Konstantin I. Shaklein

Lomonosov Moscow State University Leninskie Gory 1, Moscow, Russian Federation, 119991

Шаклеина Марина Владиславовна

старший преподаватель Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова, кандидат экономических наук 119991, Москва, Ленинские Горы, д. 1

Marina V. Shakleina

Lomonosov Moscow State University

Leninskie Gory 1, Moscow, Russian Federation, 119991

Обширные пространства России и ее географические особенности обуславливают определенные сложности при классификации субъектов Федерации. Необходимость в ти-пологизации регионов возникает для выявления устойчивых тенденций их развития. Настоящее исследование направлено на получение устойчивой классификации регионов Российской Федерации.

Цель. Получить устойчивую во времени классификацию регионов по уровню экономического и социального развития. Задачи. Провести обзор литературы на предмет разработанных классификаций и выявить недостатки существующих методик; предложить методологию построения устойчивой классификации; определить набор признаков, характеризующих экономическое и социальное развитие регионов; провести сбор и структурирование данных с 2010-го по 2014 г.; применить предложенную методологию классификации регионов на имеющихся данных; провести интерпретацию полученных результатов.

Методология. В статье предлагается на основе отобранных статистических показателей построить интегральный индикатор (ИИ) экономического и социального развития территорий, а затем провести пространственно-динамическую классификацию на основе его значений с помощью коэффициентов авто-и межрегиональной динамики. Базируясь на

значениях интегрального индикатора, приводится сравнительный анализ процессов экономического и социального развития регионов с 2010-го по 2014 г. Результаты. Для исследования была взята пространственно-временная панель статистических данных (23 показателя за 2010-2014 гг.). Анализируемые показатели были сгруппированы в два блока: социальный и экономический. В предлагаемой методике в качестве весовых коэффициентов принимаются значения доли объясненной дисперсии первой главной компоненты. Социальный блок имеет вес, равный 51%, а экономический блок — 49%. Проведенный анализ показал, что в период с 2010-го по 2014 г. наблюдается улучшение социально-экономического развития регионов, так как среднее значение индикатора выросло на 0,68 балла и в 2014 г. составило 3,64 балла из 10 возможных. Максимальное значение индикатора в 2014 г. наблюдается в Московской (7,37), Тюменской (6,44) областях и Республике Татарстан (5,36). Наименее развитые субъекты в 2014 г. — Республика Тыва (1,82), Курганская область (2,37) и Забайкальский край (2,43).

Выводы. Приведенная классификация на основе рассчитанных коэффициентов авто-и межрегиональной динамики позволила классифицировать регионы в три основные группы. Первая группа — это группа регионов, которая наиболее прогрессивна в своем

развитии, обладает незначительными системными рисками; вторая группа — регионы, которые менее прогрессивны в своем развитии, так как уступают в динамике другим регионам, т. е. системный риск данных регионов выше; третья группа — регионы, отстающие в своем развитии и отличающиеся высоким уровнем системного риска. Классификация проводилась в пространственно-временном поле, что повышает ее устойчивость и надежность. В дальнейшем можно замечать сходное поведение в изменении тех или иных социально-экономических показателей регионов внутри каждой группы и делать выводы в отношении общих тенденций развития всего кластера регионов. Ключевые слова: стратегическая типологиза-ция регионов, экономическое и социальное развитие, пространственная и временная классификация

Russia's vast territories and its unique geographical features make it rather difficult to classify its citizens. However, classifying regions is crucial to identify consistent trends in their development. The purpose of this study is to develop a consistent classification of the Russian Federation's regions. Aim. This study aims to develop a consistent classification of regions according to their levels of economic and social development. Tasks. This study reviews the literature on the subject of developed classifications and identifies flaws in existing methods. It then proposes a methodology for developing a consistent classification, determines the set of features that characterizes the economic and social development of regions, collects data from 2010 to 2014 and presents it in a structured format, applies the proposed methodology for regional classification to the collected data, and interprets the obtained results. Methods. This study proposes to construct an internal indicator of economic and social development of territories based on selected statistical figures and then perform a spatial and temporal classification of its values using the coefficients of auto- and transregional dynamics. A comparative analysis of the processes of economic and social regional development from 2010 to 2014 is performed based on the internal indicator values.

Results. The study employs a spatial-temporal panel of statistical data (23 indicators for the years 2010-2014). The analyzed indicators are arranged into two blocks: social and economic. The proposed methodology takes the proportion of explained dispersion of the first principal component as a weighting coefficient. The social and economic blocks have weight ratios of 51% and 49%, respectively. The performed analysis shows an improvement in social and economic regional development from 2010 to 2014 since the average value of the indicator increased by 0.86 points and scored 3.64 out of 10 in 2014. The Moscow region (7.37), the Tyumen region (6.44), and the Republic of Ta-tarstan (5.36) had the largest indicator values in 2014. The least developed regions in 2014

were the Republic of Tuva (1.82), the Kurgan region (2.37), and the Transbaikal territory (2.43).

Conclusion. The proposed classification, based on the calculated coefficients of auto- and transregional dynamics, makes it possible to arrange regions into three major groups. The first group has the most progressive development and insignificant systemic risks; the second group includes regions with less progressive development, which are inferior in terms of dynamics, i.e., the systemic risk is higher; and the third group comprises regions that lag in terms of development and have high systemic risk.

The classification is performed in a spatial-temporal field, which makes it more consistent and reliable. In the future, it should be possible to notice similar behavior by analyzing how certain socio-economic indicators change within each group of regions and, thus, identify common trends in the development of entire regional clusters.

Keywords: strategic classification of regions, economic and social development, spatial and temporal classification

Введение

В условиях развития рыночной системы экономических взаимоотношений и федеративного устройства РФ все большую роль начинают играть регионы — национально-административные образования, которые представляют собой отдельную экономическую систему со своими особенностями функционирования, интегрированные в национальную экономическую систему и являющиеся ее неотъемлемой частью.

Россия — страна с формирующимся рынком, общество которой находится на стадии перехода от командной экономики к экономике, ориентированной на рыночные отношения, с растущим уровнем экономической свободы, последовательной интеграцией в глобальное рыночное пространство, расширяющимся средним классом, улучшением стандартов жизни, укрепляющейся социальной стабильностью и толерантностью [1]. Если Россия принадлежит к данной группе стран, то и субъекты Российской Федерации можно классифицировать, как регионы с формирующимся рынком.

Регионы России сильно отличаются друг от друга по уровню экономической и социальной зрелости, степени развития их промышленной структуры, размеру среднего класса. Все российские регионы уникальны и находятся на своей стадии переходного процесса, поэтому на этапе вхождения на новый рынок у каждого из них будут свои системные риски.

Принять во внимание специфику развития всех субъектов очень трудоемко, поэтому целью данной работы является разработка и апроба-

<

о

§ ция устойчивой кластеризации регионов Рос-§ сийской Федерации по уровню экономического

2 и социального развития.

ш

^ Внимание типологизации регионов необхо-^ димо уделять и при разработке отраслевых

3 и региональных стратегий. Очень важно рас-^ сматривать регион, как целостную структуру, ^ что должно быть принято во внимание при | разработке стратегии входа. Отсюда возникает ^ необходимость увеличения научных исследо-| ваний и разработок в части анализа пробле-о! матики регионоведения [2].

^ В Российской Федерации региональному з аспекту необходимо придавать особое значение ввиду следующих причин.

1. Специфические для Российской Федерации историко-географические условия: самая большая территория, суровый климат, ресурсный потенциал, широта национального и конфессионального состава и значительная дисперсность размещения населения и природных ресурсов (основная часть населения расположена западнее Уральских гор, в то время как на той же территории расположено не более 25% ресурсной базы Российской Федерации).

2. Сложившаяся в Советском Союзе экономическая структура, предусматривавшая высокую концентрацию и узкую специализацию отдельных районов.

Методология типологизации

Качество полученной группировки во многом будет зависеть от методов, с помощью которых будет проходить разделение, а также от исходного набора статистических показателей, заложенных в основу типологизации.

В числе распространенных классификаций известна классификация Н. В. Зубаревич [3] с выделением двух типообразующих признаков:

1) уровень экономического развития и экономического развития положения домохозяйств;

2) освоенность территорий.

В зависимости от целей проводимого исследования существуют различные классификации регионов А. Г. Гранберга, К. Кошатски, В. И. Вернадского [4-7].

Существенный недостаток известных методик типологизации регионов заключается в том, что в их основе лежит тот или иной классификационный признак: размещение производительных сил, уровень инновационного развития, общность качества жизни. Однако социально-экономическое развитие региона нельзя охарактеризовать каким-либо одним признаком, скорее это комплекс взаимосвязанных категорий. Основными детерминантами в развитии региона являются экономическая и социальная сферы.

Состав показателей экономической и социальной сферы региона обуславливается анализом литературы, посвященной особенностям регионального развития территорий [1; 7-9], и данными Федеральной службы государственной статистики: исследовалась валид-ность показателей (с учетом соответствия цели работы), а также учитывалась их доступность в опубликованных источниках статистической информации в региональном аспекте. В результате для анализа было использовано 23 показателя, которые были отнесены к одному из двух блоков: экономическому или социальному.

Поскольку все показатели имеют разноименные единицы измерения, то применим соответствующие унифицирующие преобразования для единой шкалы оценки (выберем 10-балльную шкалу).

1. Вид преобразования используется, если исходный показатель связан с интегральным уровнем социально-экономического развития монотонно возрастающей зависимостью, т. е. с увеличением значения показателя увеличивается социально-экономическое благополучие региона:

xmax xmin

где N = 10 баллам, так как приводим к десятибалльной шкале измерения.

2. Вид преобразования используется в случае монотонно убывающей зависимости статистического показателя и социально-экономического благополучия региона:

x = xmax_~x N. (2)

x max xmin

В целях определения уровня социального и экономического развития определены перечни показателей. В табл. 1 представлены результаты наполнения каждого блока статистическими данными и соответствующий вид унифицирующей формулы к каждому показателю.

Далее строится интегральный индикатор социально-экономического развития региона. Для выполнения данной цели мы будем использовать методику построения первой модифицированной главной компоненты [10].

Интегральный индикатор (ИИ) представляет собой специального вида свертку оценок более частных свойств анализируемой категории.

Предлагается построить два блочных индикатора, которые впоследствии можно будет свернуть в один блочный интегральный индикатор. Коротко описание предлагаемой методики выглядит следующим образом.

Таблица 1 ^

Переменные, участвующие в анализе 0

Блок Переменная Вид унификации

Социальный блок Численность населения 1

Коэффициенты миграционного прироста на 10 000 человек населения 1

Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя 1

Мощность амбулаторно-поликлинических организаций 1

Удельный вес ветхого и аварийного жилья в общей площади всего жилищного фонда 2

Коэффициенты демографической нагрузки 2

Число зарегистрированных преступлений на 100 000 человек населения 2

Уровень безработицы 2

Среднедушевые денежные доходы населения 1

Экономический блок Среднемесячная номинальная заработная плата 1

Средний размер выплаченных пенсий 1

Объем отгруженных товаров (добывающая промышленность) 1

Объем отгруженных товаров (обрабатывающие производства) 1

Объем отгруженных товаров (производство электроэнергии, газа, воды) 1

Индексы производства продукции сельского хозяйства 1

Индексы физического объема оборота розничной торговли 1

Инновационная активность организаций 1

Затраты на технологические инновации 1

Депозиты физических лиц 1

Инвестиции в основной капитал на душу населения 1

ВРП на душу населения 1

ИПЦ 2

Степень износа основных фондов 2

Источник: Федеральная служба государственной статистики.

По унифицированным переменным каждого блока строят главные компоненты. Для этого проводятся вычислительные процедуры вида:

(Ех(у) -Ь 1(])1Р})С1(у) = 0, (3)

'1 р

)

имеет единич-

где вектор С1 (у) = (с11,

ную длину: X рисц = 1.

На следующем шаге определяется первая главная компонента унифицированных показателей /-го блока:

" ¡"4;) ■

где с

18

= с

Л(} )=Е ^(/)-

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

«=1

1X

(4)

1Р'

' т=1

■1т

если все компоненты

с18имеют одинаковый знак, и

Ру

У г (/) = Хс28 о- ^(у), Хс128 = 1,

(5)

8=1 8=1 если коэффициенты имеют разный знак.

Далее значения блочных интегральных индикаторов агрегируются в единый сводный индикатор. Определяется взвешенное евклидово расстояние р£ от наблюдения в год £ до эталона (10; 10; ...; 10) в пространстве блочных интегральных индикаторов:

Рг =

XV' (у - 10)2 =1

(6)

где V/ — это нормированные неотрицательные веса, они рассчитываются как доля дисперсии показателей, объясненная первой главной компонентой.

Наконец, сводный интегральный индикатор для года £ определяется по формуле:

Yt,сB = 10 - Р£.

(7)

Кроме того, с помощью ИИ можно проводить межрегиональные сопоставления. Повышение рейтинга одного из регионов среди других регионов по значению сводного ИИ может свидетельствовать не об улучшении социально-экономического развития данного региона, а напротив, о его ухудшении, если по отношению к себе в предыдущие моменты времени значение сводного ИИ заметно уменьшилось. В этой связи необходимо обращать внимание на автодинамику [10].

Коэффициент автодинамики рассчитывается следующим образом:

¿2 (*) = Х*у (г)(10 - У*'»'

(8)

'=1

Положительные значения величин Д г (г, г - п) = = ¿2 (г - п) -¿2 (г) означают положительную автодинамику ¿-региона, т. е. об относительном

-о-

^^П^-аО

о

6 8 10

Сводный индикатор социального развития

Рис. 1. Карта интегральных индикаторов социального и экономического развития за 2010 г.

повышении уровня социально-экономического развития по отношению к себе в предыдущий момент времени.

Межрегиональная динамика определяется с помощью рейтинга, который строится каждый год. Изменение в позиции рейтинга находится как разница рангов соответствующего региона за определенный такт времени:

8, (t, t - n) = r( yt ( t - n))- r( y ( t)), (9)

где r ( yt ( t)) — ранг i-го региона в рейтинге, построенном в соответствии со значениями y1 ( t), y2 ( t), ..., y8 ( t). Положительные значения 8;(i) будут свидетельствовать о положительной межрегиональной динамике ¿-региона.

Полученные результаты

Таким образом, в представленной методологии типологизации субъектов Российской Федерации комбинируются межрегиональная типологизация (пространственный метод) и временная типологизация (метод автодинамики).

Исходные показатели представлены по 65 регионам России за период 2010-2014 гг. Из анализа были удалены регионы, имеющие пропуски по некоторым показателям в пространственно-временной выборке, поскольку было принято решение не усложнять данную исследовательскую задачу запуском алгоритма восстановления пропущенных значений.

Межрегиональная классификация базируется на интегральных индикаторах социального и экономического развития.

На рис. 1 и 2 представлена карта интегральных индикаторов социального и экономическо-

го развития, на которой отмечено положение субъектов РФ за 2010 и 2014 гг.

На рис. 2, по сравнению с рис. 1, в целом отмечается положительное движение вдоль сводного индикатора экономического развития, т. е. положительная динамика экономического развития регионов. Также наблюдается минорное движение по уровню социального развития. При этом для равномерного устойчивого развития регионы должны располагаться и осуществлять движение по диагонали, выходящей из начала координат.

Таким образом, регион должен в равной степени осуществлять экономическое и социальное развитие. Однако данный тезис не всегда находит отражение в практике в силу разнородности процесса развития регионов. В целях определения единого вектора развития региона рассчитан сводный интегральный индикатор, в котором вес социального блока составляет 51%, а экономического — 49%.

На рис. 3 отражена динамика изменений сводного интегрального индикатора социально-экономического развития. В 2010-2014 гг. Московская область и Республика Тыва являются регионами, показавшими максимальные и минимальные значения индикатора социально-экономического развития региона соответственно.

Таким образом, оставшиеся регионы находятся в пределах заштрихованной области. При этом среднее значение индикатора социально-экономического развития регионов за 2014 г. составило 3,64, что больше уровня 2010 г. на 0,68. Максимальное значение индикатора в 2014 г. достигается в Московской (7,37), Тюменской (6,44) областях и Республике Татарстан (5,36). Это наиболее развитые

о

О

О о О о

о°о 0° & оО г

о о О и О

<

о

6 8 10 Сводный индикатор социального развития

Рис. 2. Карта интегральных индикаторов социального и экономического развития за 2014 г.

10

2010

2011

2012

2013

2014 Год

Рис. 3. Динамика изменений сводного интегрального индикатора социально-экономического развития

(2010-2014 гг.)

субъекты РФ. Наименее развитые субъекты в 2014 г.: Республика Тыва (1,82), Курганская область (2,37) и Забайкальский край (2,43).

По всем регионам наблюдается положительный коэффициент автодинамики, т. е. все субъекты РФ улучшили уровень социально-экономического развития по сравнению с базовым 2010 г.

Комбинируя результаты вышеизложенных методов, построим пространственно-динамическую группировку (табл. 1 и 2). 1. Регионы, улучшившие свои позиции не только по отношению к прошлому периоду, но и в отношении других регионов.

2. Регионы, для которых наблюдаются положительная автодинамика и отрицательная межрегиональная динамика.

3. Регионы, которые ухудшили значение сводного индикатора социально-экономического развития по отношению к себе и по отношению к другим регионам. К таким регионам в нашем случае относится Республика Дагестан. Полученную группировку можно назвать

устойчивой, поскольку классификация проводилась в координатах «время — пространство», где в качестве классификационного признака выступают значения сводного индикатора социально-экономического развития.

Таблица 2

Регионы с положительной автодинамикой и межрегиональной динамикой

№ п/п Регион РФ № п/п Регион РФ

1 Брянская область 20 Республика Башкортостан

2 Воронежская область 21 Республика Марий Эл

3 Калужская область 22 Республика Татарстан

4 Курская область 23 Удмуртская Республика

5 Московская область 24 Чувашская Республика

6 Орловская область 25 Пермский край

7 Рязанская область 26 Пензенская область

8 Смоленская область 27 Самарская область

9 Тамбовская область 28 Ульяновская область

10 Ярославская область 29 Курганская область

11 Республика Карелия 30 Тюменская область

12 Республика Коми 31 Республика Бурятия

13 Мурманская область 32 Республика Тыва

14 Псковская область 33 Красноярский край

15 Республика Адыгея 34 Иркутская область

16 Республика Калмыкия 35 Омская область

17 Краснодарский край 36 Амурская область

18 Астраханская область 37 Магаданская область

19 Ростовская область

Составлено: авторами.

Таблица 3

Регионы с положительной автодинамикой и отрицательной межрегиональной динамикой

№ п/п Регион РФ № п/п Регион РФ

1 Белгородская область 15 Кировская область

2 Владимирская область 16 Оренбургская область

3 Ивановская область 17 Саратовская область

4 Костромская область 18 Челябинская область

5 Липецкая область 19 Республика Хакасия

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

6 Тверская область 20 Алтайский край

7 Тульская область 21 Забайкальский край

8 Архангельская область 22 Кемеровская область

9 Вологодская область 23 Томская область

10 Ленинградская область 24 Республика Саха

11 Новгородская область 25 Камчатский край

12 Волгоградская область 26 Приморский край

13 Ставропольский край 27 Сахалинская область

14 Республика Мордовия

Составлено: авторами.

Проводя аналогию с осями стратегического мышления, значения социально-экономического индикатора характеризуют ресурсный потенциал региона (человеческие ресурсы, финансовые и пр.), который является основополагающим в разработке стратегии и определяет уровень системных рисков [11].

Заключение

В статье проводится стратегическая типоло-гизация регионов на основе построения интегрального индикатора социально-экономического развития региона, который представляет собой агрегирование множества показателей,

характеризующих разные векторы регионального развития.

Для исследования была взята пространственно-временная панель статистических данных (23 показателя за 2010-2014 гг.). Анализируемые показатели были сгруппированы в два блока: социальный и экономический. Преимуществом интегрального индикатора, построенного на основе синтеза показателей рассматриваемых блоков, является исправление главного недостатка обобщающих показателей — одинаковые веса для всех исходных факторов.

В предлагаемой методике в качестве весовых коэффициентов принимается значение доли объясненной дисперсии первой главной компоненты. Социальный блок имеет вес, равный 51%, а экономический блок — 49%. Большее весовое значение блока имеет больший вклад в формирование сводного интегрального индикатора.

Проведенный авторами анализ показал, что в период с 2010-го по 2014 г. наблюдается улучшение социально-экономического развития регионов, так как среднее значение индикатора выросло на 0,68 балла и в 2014 г. составило 3,64 балла из 10 возможных.

Максимальное значение индикатора в 2014 г. наблюдается в Московской (7,37) и Тюменской (6,44) областях, а также Республике Татарстан

(5.36). Наименее развитые субъекты в 2014 г.: Республика Тыва (1,82), Курганская область

(2.37) и Забайкальский край (2,43).

Приведенная классификация на основе рассчитанных коэффициентов авто- и межрегиональной динамики позволила классифицировать регионы в три основные группы. Первая группа — это группа регионов, которая наиболее прогрессивна в своем развитии, обладает незначительными системными рисками; вторая группа — регионы, которые менее прогрессивны в своем развитии, так как уступают в динамике другим регионам, т. е. системный риск данных регионов выше; третья группа — регионы, отстающие в своем развитии и отличающиеся высоким уровнем системного риска.

Классификация проводилась в пространственно-временном поле, что повышает ее устойчивость и надежность. В дальнейшем можно замечать сходное поведение в изменении тех или иных социально-экономических показателей регионов внутри каждой группы и делать выводы в отношении общих тенденций развития всего кластера регионов.

Литература

1. Фетисов Г. Г., Орешин В. П. Региональная экономика и управление: Учебник. М.: Инфра-М, 2006. 416 с.

2. Андреев А. В., Борисова Л. М., Плучевская Э. В. Региональная экономика: Учебник. СПб.: Питер, 2012. 464 с.

3. Зубаревич Н. В. Социальное развитие регионов g России: проблемы и тенденции переходного периода. М.: Эдиториал УРСС, 2003. 264 с. §

4. Гранберг А. Г. Основы региональной экономики: ш Учебник. 5-е изд. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2006. 495 с. |

5. Ермошина Г. П., Поздняков В. Я. Региональная ^ экономика: Учеб. пособие. М.: Инфра-М, 2009. ^ 576 с. □=

6. Некрасов Н. Н. Региональная экономика: теория, ^ проблемы, методы. 2-е изд. М.: Экономика, 1978. к 344 с.

7. Родионова И. А. Экономическая география и ре- ^ гиональная экономика: Учеб. пособие. М.: Москов- ^ ский лицей, 2003. 288 с. £

8. Бос Х. Размещение хозяйства: Пер. с англ. М.: ^ Прогресс, 1970. 158 с. 5

9. Вебер А. Теория размещения промышленности: Пер. с нем. / Под ред. Н. Н. Баранского. М.: Книга, 1926. 119 с.

10. Айвазян С. А. Анализ качества и образа жизни населения (эконометрический подход). М.: Наука, 2012. 402 с.

11. Kvint V. Strategy for the Global Market: Theory and practical applications. Routledge NY, London, Sydney, 2015. 520 p.

References

1. Fetisov G. G., Oreshin V. P. Regional'naya ekono-mika i upravlenie [Regional economy and management]. Moscow, INFRA-M Publ., 2006. 416 p.

2. Andreev A. V., Borisova L. M., Pluchevskaya E. V. Regional'naya ekonomika [Regional economy]. St. Petersburg, Piter Publ., 2012. 464 p.

3. Zubarevich N. V. Sotsial'noe razvitie regionov Ros-sii: problemy i tendentsii perekhodnogo perioda [Social development of Russian regions: Problems and trends in the transition period]. Moscow, Editorial URSS Publ., 2003. 264 p.

4. Granberg A. G. Osnovy regional'noy ekonomiki [Basics of regional economy]. Moscow, HSE Publ., 2006. 495 p.

5. Ermoshina G. P., Pozdnyakov V. Ya. Regional'naya ekonomika [Regional economy]. Moscow, INFRA-M Publ., 2009. 576 p.

6. Nekrasov N. N. Nauchnye problemy razrabotki gene-ral'noy skhemy razmeshcheniya proizvoditel'nykh sil SSSR [Scientific problems of the development of the general scheme of the location of the USSR productive forces]. Voprosy ekonomiki, 1966, no. 9, pp. 3-14.

7. Rodionova I. A. Ekonomicheskaya geografiya i regional'naya ekonomika [Economic geography and regional economy]. Moscow, Moskovskiy litsey Publ., 2003. 288 p.

8. Bos H. C. Spatial dispersion of economic activity. Rotterdam, Rotterdam Univ. Press Publ., 1965. 99 p. (Russ. ed.: Bos H. Razmeshchenie khozyaystva. Moscow, Progress Publ., 1970. 158 p.).

9. Weber Alfred. Über den Standort den Industrien [About the location of industries]. Tübingen, Verlag von J.C.B. Mohr, 1909. 268 p. (Russ. ed.: Weber A. Teoriya razmeshcheniya promyshlennosti. Moscow-Leningrad, Kniga Publ., 1926. 119 p.).

10. Ayvazyan S. A. Analiz kachestva i obraza zhizni naseleniya (ekonometricheskiy podkhod) [Analysis of the quality and lifestyle of the population (econometric approach)]. Moscow, Nauka Publ., 2012. 402 p.

11. Kvint V. Strategy for the global market: Theory and practical applications. New York, London, Sydney; Routledge Publ., 2015. 520 p.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.