CC BY
90
ТЕРРИТОРИАЛЬНАЯ ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ В СУБЪЕКТЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ: ОПЫТ ВАРИАЦИОННОГО АНАЛИЗА (на примере Свердловской области)
И. Д. ТУРГЕЛЬ,
доктор экономических наук, профессор, проректор по научной работе, заведующая кафедрой экономики и управления
А. А. ПОБЕДИН
Уральская академия государственной службы
Содержание, цели и распределение результатов экономического развития во второй половине XX века становятся одной из центральных проблем позитивной и нормативной экономической науки. Теоретико-методологической базой для анализа проблем экономического развития и неравенства послужили классические работы по экономической динамике Р. Харрода (1939), Е. Домара (1946-1948), С. Кузнеца (1955), Р. Солоу (1956), А. Льюиса (1963).
Включение в сферу традиционного экономического анализа регионально-пространственного аспекта, интеграция методологии и теории региональных исследований, экономики развития и экономической динамики послужили мощным импульсом для изучения вопросов регионального развития и неравенства (Дж. Вильямсон (1965), У. Айзард (1966), О. Амос (80-е гг.), Ван Дюйн). И лишь в последние десятилетия внимание исследователей начинают привлекать проблемы «пространственной микроэкономики», связанные с неравномерностью развития более мелких территориально-структурных единиц (городов, районов и т. п.).
Вступление бывших социалистических стран в период трансформации, сопровождающееся чрезвычайно болезненной структурной перестройкой, с новой остротой заставило звучать вопрос о необходимости оценки и управления динамикой развития разноуровневых территориально-структурных единиц национального экономического пространства. Большинство российских авторов отмечают усиление региональной дифференци-
ации социально-экономических показателей, концентрацию системообразующих финансовых, административных и экономических функций в столице и нескольких крупных периферийных регионах, что в конечном счете создает серьезную угрозу национальной безопасности и сохранению единства федеративного государства (Б. Лавровский, А. Чистобаев, В. Лексин, А. Швецов, Е. Анимица, С. Артоболевский, Н. Ратнер). Однако процессы локальной дифференциации, и в первую очередь, особенности их протекания в условиях трансформационного спада, до сих пор не привлекают должного внимания исследователей.
Отсутствие в отечественной экономической литературе целостного осмысления столь острой социально-экономической проблемы в сочетании с невозможностью механического заимствования зарубежного опыта обусловило обращение к данной теме исследования, ограниченного пока рамками одного из российских регионов — Свердловской области.
На протяжении всего периода рыночных преобразований Свердловская область выступает в качестве одного из субцентров пространственной организации российской экономики. В 2006г. Свердловская область занимала среди других субъектов РФ 8-е место по объему валового регионального продукта, 9-е место — по объему инвестиций в основной капитал, 4-е — по объему розничного товарооборота1. Однако ситуация,
1 Об итогах социально-экономического развития Российской Федерации за 2006 год. — М.: МЭРТ. 2007. С. 137-145.
Таблица 1
Некоторые показатели социально-экономического развития муниципальных образований Свердловской области за 2005 г.2
Муниципальные образования Численность населения, Объем пром. производства, млн. руб. Оборот розн. торговли, на тыс. Муниципальные образования Численность населения, Объем пром. производства, млн. руб. Оборот розн. торговли, на тыс.
тыс. чел. чел. тыс. чел. чел.
Екатеринбург 1339,6 18,2 37,0 Ирбит 42,1 8,4 7,5
Первоуральск 158,2 43,6 10,3 Белоярский район 39,5 5,6 4,0
Асбест 105 22,8 9,6 Алапаевский район 37,8 14,5 4,5
Серов 99,9 36,6 10,0 Ирбитский район 32,5 6,4 4,3
Верхняя Пышма 89,5 120,2 9,4 Артинский район 32,2 1,8 5,3
Ревда 79,1 44,3 6,4 Ивдель 31,5 1,5 4,7
Сысертский район 75,9 8,8 5,4 Туринский район 30,8 5,0 5,9
Полевской 73,2 58,8 8,2 Красноуфимский район 30,7 1,5 3,3
Краснотурьинск 68,6 74,0 9,5 Заречный 30,3 19,2 10,7
Березовский 64 8,2 10,8 Нижняя Тура 30,1 11,6 8,5
Кушва 57,1 8,3 5,7 Камышловский район 28,5 0,3 3,6
Талицкий район 53,5 5,2 3,8 Камышлов 28,4 12,1 7,9
Верхнесалдинский район 52,8 78,7 11,6 Шалинский район 25,5 0,6 4,7
Североуральск 52,2 19,4 8,9 Тугулымский район 24,9 1,2 3,8
Сухоложский район 50 31,5 9,1 Новолялинский район 24,8 12,6 4,8
Богдановичский район 49,8 17,4 8,6 Серовский район 24,5 1,0 4,3
Режевской район 49,6 11,1 5,0 Пышминский район 22,3 2,2 3,5
Алапаевск 49,4 5,1 5,4 Верхотурский 18,3 0,7 4,4
Тавдинский район 48,1 3,7 4,8 Байкаловский район 18,3 0,8 4,8
Качканар 46,1 80,6 11,8 Ачитский район 18,1 0,3 3,0
Кировград 44,6 20,3 7,2 Слободо-Туринский район 16,4 0,3 3,7
Карпинск 43,3 10,7 6,6 Гаринский район 7,4 0,8 2,8
Красноуфимск 42,4 1,8 9,8 Таборинский район 4,5 0,5 2,8
складывающаяся внутри региона, не может получить столь же однозначной оценки.
В составе Свердловской области — более шестидесяти муниципальных образований (по данным на 2005 г. — 64), уровень и темпы социально-экономического развития которых крайне неравномерны (табл. 1). 2
Областной центр — Екатеринбург — и ряд других городов резко контрастируют с соседними территориями как по численности населения и интенсивности экономических процессов, так и по уровню жизни. К примеру, в Верхней Пышме объем промышленного производства в 2005 г. составил 120,2 млн руб., что в 11 раз больше, чем в Карпин-ске. А оборот розничной торговли в Екатеринбурге в 13 раз превышает аналогичный показатель по Таборинском району. Несмотря на успехи экономического развития, территориальные различия в пределах области год от года усиливаются. В связи с этим изучение процессов асимметричного раз-
2 Социально-экономическое положение городов и районов Свердловской области в 2001-2005 годах. — Екатеринбург. 2006.
вития территорий является одной из важнейших задач региональной науки на современном этапе и предпосылкой принятия обоснованных решений органами государственной власти и управления, связанных с выравниванием социально-экономического развития в регионе.
В настоящее время имеется несколько методических подходов к проведению анализа территориальной социально-экономической дифференциации.
Во-первых, широко распространенным является элементарное сравнение имеющихся в наличии данных о социально-экономическом развитии территорий. Такой подход прост в применении, но в результате трудно получить точные сведения о степени различий между территориями, а также сложным оказывается отслеживание изменений территориальных диспропорций в течение нескольких лет.
Во-вторых, для оценки дифференциации часто применяют ранжирование территорий по отдельным показателям. Данная методика предполагает присвоение каждой территории определенного ранга, и по его значению можно сравнить различ-
ные территории, а также оценить успехи развития того или иного территориального образования.
Преимущество методики — в простоте использования и в отсутствии громоздкого математического аппарата. К сожалению, изменение ранга не всегда адекватно отражает действительные итоги социально-экономического развития: при сокращении межтерриториальных различий по сравнению с лидером регион может оказаться на более далеком месте в рейтинге территорий. Таким образом, четкую количественную оценку степени территориальных различий данный подход не обеспечивает.
В-третьих, при оценке территориальных диспропорций возможно применение аппарата вариационного анализа, широко используемого в статистических исследованиях. Данный подход предполагает получение достоверных и обоснованных результатов, дает возможность сопоставления особенностей процессов дифференциации в различных регионах. Именно вариационный анализ и послужил методологической основой настоящего исследования.
Особенностью авторской методики является использование комплекса статистических показателей: средние, максимальные и минимальные значения, размах, стандартное отклонение, коэффициенты асимметрии и эксцесса, подробное описание которых можно найти в специальной литературе, посвященной методам статистического анализа3, для которых приводится оригинальная трактовка в разрезе проблемы территориальной дифференциации.
Размах рассчитывается вычитанием минимального значения из максимального и показывает удаленность наибольшего и наименьшего значений признака. Следует отметить, что данный показатель легко рассчитать, но дифференциацию территорий размах характеризует весьма поверхностно. К примеру, резкое отличие лишь одного объекта анализа от основной группы приводит к высокому значению показателя.
Стандартное отклонение показывает типичное отклонение от среднего. Расчет стандартного отклонения производится по формуле:
С =
Ё(а, - аср)
п -1
(1)
где С — стандартное отклонение, а. — значение признака, аср — среднее значение, п — количество субрегиональных единиц.
Положительно то, что стандартное отклонение рассчитывается в тех же единицах, что и анализируемый признак, что, с одной стороны, делает его более наглядным и упрощает трактовку данных, но с другой — затрудняет сопоставление признаков, измеряемых в различных величинах. В случае когда оценка социально-экономического развития и соответственно его территориальной дифференциации осложнена разнородностью и трудной сопоставимостью признаков, помимо стандартного отклонения следует дополнительно воспользоваться показателем «коэффициент вариации», показывающим относительное изменение признака и позволяющим производить сравнения по признакам, измеряемым в различных единицах. Коэффициент вариации рассчитывается по формуле:
С
V = ■
(2)
а
где V — коэффициент вариации, С — стандартное отклонение, а — среднее значение признака.
В качестве эталона для сравнения обычно принимают кривую нормального распределения, при котором среднее значение является центром распределения, 68,3 % всех объектов анализа находятся в интервале а + С, ар — С.
Коэффициенты асимметрии и эксцесса являются мерами расхождения фактических данных и нормального распределения. Коэффициент асимметрии рассчитывается как отношение центрального момента третьего порядка к кубу стандартного отклонения, а коэффициент эксцесса — как отношение центрального момента четвертого порядка к стандартному отклонению, возведенному в четвертую степень4.
При положительном значении коэффициента асимметрии большинство значений признака расположены ближе к нижней границе, иначе говоря, наблюдается правосторонняя асимметрия. На практике данный случай встречается наиболее часто. При отрицательном значении коэффициента асимметрии — ситуация обратная, т. е. наблюдается левосторонняя асимметрия. Нулевое значение данного показателя свидетельствует о симметричном распределении значений признака. По абсолютному значению коэффициента асимметрии делают заключение о степени скошенности распределения: менее 0,25 — незначительная скошенность, от 0,25 до 0,5 — умеренная, от 0,5 до 1,0 — значительная, 1,0 и выше — сильная скошенность распределения.
3 Сигел Э. Ф. Практическая бизнес-статистика.
ямс, 2004.
М.: Виль- 4 Салин В. Н., Чурилова Э. Ю. Курс теории статистики. Финансы и статистика. 2006. С. 161,162.
М.:
1=1
Коэффициент эксцесса показывает крутизну распределения. Если эксцесс больше нуля — то распределение считается островершинным (по сравнению с нормальным), а если меньше нуля — плосковершинным. При абсолютном значении коэффициента эксцесса, не превышающем единицу, крутизна распределения незначительна.
Обратим внимание на то, что чем больше значение показателей размаха, стандартного отклонения, асимметрии и эксцесса, тем выше степень дифференциации среди территорий региона.
Отправной точкой исследования являлись следующие предположения: динамика процессов дифференциации напрямую зависит от фазы экономического цикла — в период роста различия должны усиливаться; социальные показатели обладают большей инертностью, чем экономические, что обусловлено, с одной стороны, их производным характером, а с другой—действием сглаживающих механизмов (в том числе посредством межбюджетных трансфертов), и, наконец, авторы исходили из того, что кривая нормального распределения может послужить основой для сравнения структуры территориальной дифференциации, не являясь при этом ни оптимальным вариантом, ни целевым ориентиром, играя главным образом методологическую роль.
В соответствии с приведенной выше методикой проанализируем асимметрию социально-экономического развития муниципальных образований в Свердловской области. Основой анализа послужили данные статистического учета за 1998-2005 гг5.
Оценивая территориальную дифференциацию по объему промышленного производства (табл. 2), заметим, что в отношении данного признака наблюдается рост значений по отдельным территориям, но в результате неравномерность только усиливается. Среднее значение увеличилось в 2,1 раза (с поправкой на инфляцию), максимальное значение возросло в 3,1 раза, однако ряд территорий демонстрирует очень низкое значение признака, и за восемь лет ситуация существенно не изменилась.
В 1998 г. в шести муниципальных образованиях области объем промышленной продукции на тысячу жителей не превышал 1 млн руб. (Камышловский, Слободо-Туринский, Таборинский, Гаринский, Верхотурский и Ачитский районы). В 2005 г. таких территорий уже насчитывается девять — к перечисленным выше добавились Шалинский, Байкалов-
5 Социально-экономическое положение городов и районов Свердловской области в 1998-2002 гг. — Екатеринбург. 2003; Социально-экономическое положение городов и районов Свердловской области в 2001-2005 гг. Екатеринбург. 2006.
ский и Серовский районы. Одновременно в семи муниципальных образованиях значение признака возросло в три и более раза — это Верхнесалдинский и Гаринский районы, города Полевской, Карпинск, Ревда, Камышлов, Верхняя Пышма — в последнем объем промышленного производства увеличился в
4.8 раза — с 25,0 до 120,2 млн руб. на тыс. жителей. Областной центр, Екатеринбург, не входит в число лидеров — за восемь лет здесь значение признака возросло в 1,9 раза (с 9,5 до 18,2 млн).
На усиление дифференциации указывает динамика стандартного отклонения (увеличение в
2.9 раза) и коэффициента вариации (в 1,36 раза), причем территориальные различия весьма существенны — в 2005 г. коэффициент вариации достиг значения 1,43. Коэффициенты асимметрии и эксцесса также показывают увеличение. Коэффициент асимметрии возрос с 1,5 до 2,2, однако этот рост неустойчивый: в течение всего рассматриваемого периода значение показателя то увеличивалось, то уменьшалось, не позволяя выявить долговременную тенденцию. Коэффициент эксцесса также неустойчив по своим значениям: если в 1998 г. показатель равнялся 2,0, а в 2005 г. — 5,1 (рост в 2,5 раза), то в 2000, 2001 и 2003 гг. наблюдалось снижение коэффициента.
Таким образом, душевой объем промышленного производства с 1998 по 2005 г. рос неравномерно по территории области. Возможно, поэтому сам рост неустойчив — в 2003 г. среднее значение даже несколько снизилось. И без того значительная, дифференциация усиливается, причем структура территориальной асимметрии нестабильна и, следовательно, плохо предсказуема (табл. 2).
Промышленные объекты размещены на территории области неравномерно — в какой-то степени этим объясняется асимметрия экономического развития по соответствующему признаку. Однако развитие такой отрасли, как строительство, одинаково необходимо в муниципальных образованиях с различной структурой производства.
Тем не менее по строительству дифференциация также значительна. За восемь лет коэффициент вариации в среднем составил 0,99, динамика показывает колебание вокруг данного значения. Стандартное отклонение возросло на 22 %, но рост также был нестабильным. Размах значений практически остался неизменным — повышение составило только 6 %. Таким образом, масштабы дифференциации в целом сохранились. Однако структурный состав различий претерпел значительные изменения (табл. 3).
Таблица 2
Дифференциация муниципальных образований Свердловской области по объему промышленного производства (млн руб. на тыс. жителей, в ценах 1998 г.)
Показатель 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Абсолют. прирост Относит. прирост В средн.
Среднее 8,5 10,0 11,5 13,3 13,6 13,1 13,4 18,2 9,7 2,1 12,7
Станд. отклонен. 8,9 12,2 13,6 15,9 16,8 15,1 16,6 26,1 17,2 2,9 15,7
Вариация 1,05 1,22 1,18 1,20 1,24 1,15 1,24 1,43 0,38 1,36 1,21
Асимметрия 1,5 2,0 1,9 1,8 1,9 1,6 1,8 2,2 0,7 1,5 1,9
Эксцесс 2,0 4,0 3,6 3,1 3,3 2,1 2,6 5,1 3,1 2,5 3,2
Размах 38,8 50,7 58,4 67,1 69,2 58,8 64,6 119,9 81,1 3,1 65,9
Минимум 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,3 0,3 - 0,0
Максимум 38,8 50,7 58,4 67,1 69,2 58,8 64,6 120,2 81,4 3,1 66,0
Таблица 3
Дифференциация муниципальных образований Свердловской области по объему строительства (млн руб. на тыс. жителей, в ценах 1998 г.
Показатель 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Абсолют. прирост Относит. прирост В средн.
Среднее 0,63 0,57 0,79 0,76 0,79 0,61 0,65 0,78 0,16 1,25 0,70
Станд. отклонен. 0,65 0,45 0,71 0,76 0,79 0,62 0,78 0,79 0,14 1,22 0,69
Вариация 1,03 0,79 0,90 1,00 1,00 1,00 1,21 1,01 -0,02 0,98 0,99
Асимметрия 1,76 1,06 1,47 1,18 1,63 0,90 1,81 1,24 -0,52 0,70 1,38
Эксцесс 4,36 1,52 2,45 1,24 4,62 -0,27 4,05 1,53 -2,83 0,35 2,43
Размах 3,20 2,08 3,06 3,17 4,02 2,20 3,67 3,38 0,18 1,06 3,10
Минимум 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 - 0,00
Максимум 3,20 2,08 3,06 3,17 4,02 2,20 3,67 3,38 0,18 1,06 3,10
Таким образом, по строительству ситуация остается неоднозначной. Хотя в целом за восьмилетний период среднее значение возросло, рост значения демонстрировало большинство территорий, структура распределения стала более благоприятной, но изменения не стабильны и степень дифференциации территорий по данному признаку возросла.
Важнейшим социально-экономическим индикатором является средний уровень заработной платы. В табл. 4 приведены показатели дифференциации территорий по данному признаку.
Как видно, по указанному индикатору присутствует значительная дифференциация, причем
среди рассматриваемых лет наибольшее значение коэффициента вариации наблюдается в 2000 г. (0,41). С 2001г. дифференциация постепенно снижается, достигнув к 2005 г. значения 1998 г., оставаясь при этом значительной (0,28).
В среднем за рассматриваемый временной промежуток вариация была 0,32. Характерным является то, что среднее значение возросло больше (в 7,7 раза), чем минимальное и максимальное (в 7,2 и 6,8 раз соответственно) — это также свидетельствует о некотором сближении значений признака. Подтверждается сказанное выше и динамикой коэффициентов асимметрии и эксцесса. Если с 1998 по 2000 гг. асимметрия увеличивается (с 0,82 до 1,13),
Таблица 4
Дифференциация муниципальных образований Свердловской области по уровню заработной платы, (руб.)
Показатель 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Абс. прирост Отн. прирост В средн.
Среднее 870,0 1177,6 1770,4 2430,4 3494,1 4269,6 5297,9 6701,2 5831,1 7,7 3251,4
Станд. отклонен. 247,1 390,3 726,7 963,5 1022,0 1199,7 1513,2 1845,3 1598,2 7,5 988,5
Вариация 0,28 0,33 0,41 0,40 0,29 0,28 0,29 0,28 -0,01 0,97 0,32
Асимметрия 0,82 1,31 1,13 0,58 0,57 0,46 0,57 0,35 -0,47 0,43 0,72
Эксцесс 0,36 2,59 1,35 -0,70 -0,80 -0,85 -0,62 -1,01 -1,37 — 0,04
Размах 989,8 1931,3 3442,5 3635,1 3531,8 4349,1 5628,8 6551,2 5561,4 6,6 3757,5
Минимум 524,7 665,1 623,7 844,1 2035,0 2237,8 3025,0 3793,5 3268,8 7,2 1718,6
Максимум 1514,5 2596,4 4066,2 4479,2 5566,8 6586,9 8653,8 10344,7 8830,2 6,8 5476,1
то в последующие годы демонстрирует тенденцию к снижению, достигая к 2005 г. значения 0,35, (рис. 1 и рис. 2). Если в 1998 г. отчетливо просматривается правосторонняя асимметрия, то в 2005 г. она не так заметна, что свидетельствует о группировке значений вокруг среднего, тогда как в 1998 г. на большей части территорий уровень заработной платы был ниже среднего значения.
Значения коэффициента эксцесса с 1998 по 2000 г. показывало островершинную форму распределения, а с 2001 г. демонстрирует усиление плосковершинности (в 2005 г. значение коэффициента достигает 1,01) — еще одно подтверждение сближения значений признака.
В целом по уровню заработной платы с 2001 по 2005г. отмечается тенденция уменьшения дифференциации между муниципальными образованиями Свердловской области. Однако высокая инфляция мешает населению и территориям почувствовать указанный эффект, воспользоваться соответствующими благоприятными возможностями. Таким образом, данная проблема требует применения макроэкономических инструментов воздействия, а возможности субфедерального уровня управления ограничены.
Следующий параметр экономического развития — оборотрозничной торговли. В целом по данному признаку преобладает положительная динамика (табл. 5). Среднее значение за восемь лет возросло с 2,7 млн до 7,1 млн руб. (в 2,6 раза). Увеличилось как максимальное, так и минимальное значение признака. Минимум в 1998 г. составлял 0,1 млн, а к 2005 г. достиг 2,8 млн руб.
Максимальное значение признака также возросло за восьмилетний период. Если в 1998 г. максимум представлен значением 11,2 млн руб., то в 2005 г. — 37,0 млн руб. — увеличение в 3,3 раза. Причем Екатеринбург (именно там наблюдалось максимальное значение) по данному признаку сильно отрывается от остальных территорий области, что очень отчетливо видно на (рис. 3, 4).
108-
ге
о 64 н и го
=г 44
20
400 600 800 1000 1200 1400 1600
Рис. 1. Уровень заработной платы, 1998 г.
Т
2000 4000 6000 8000 10000 12000
Рис. 2. Уровень заработной платы, 2005 г.
В отношении оборота розничной торговли можно констатировать: при общей положительной динамике, бурном развитии отрасли в целом наблюдается резкое усилении дифференциации среди муниципальных образований. Причем рост по указанному признаку сильно зависит от уже достигнутого уровня экономического развития. В этой связи регулирование на субфедеральном уровне может оказаться ключевым фактором развития розничной торговли в отдельных муниципальных образованиях.
Особое значение все больше приобретает такой параметр экономического развития, как объем предо-
Дифференциация муниципальных образований Свердловской области по обороту розничной торговли (млн руб. на тыс. жителей, в ценах 1998 г.)
Таблица 5
Показатель 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Абсолют. прирост Относит. прирост В средн.
Среднее 2,7 3,0 4,1 4,6 5,3 5,6 6,2 7,1 4,4 2,6 4,8
Станд. отклонение 1,8 2,0 2,4 2,8 3,3 3,7 4,2 5,2 3,5 3,0 3,2
Вариация 0,65 0,67 0,58 0,60 0,63 0,66 0,69 0,73 0,08 1,12 0,65
Асимметрия 2,6 3,4 2,7 2,5 2,6 2,9 3,5 4,3 1,7 1,7 3,1
Эксцесс 11,2 17,4 11,6 10,4 10,4 12,8 17,8 24,0 12,9 2,2 14,5
Размах 11,1 13,8 14,5 16,6 19,6 22,7 26,6 34,2 23,1 3,1 19,9
Минимум 0,1 0,1 1,1 1,2 1,7 1,6 2,2 2,8 2,7 53,1 1,3
Максимум 11,2 13,9 15,6 17,8 21,2 24,3 28,9 37,0 25,8 3,3 21,2
т
0 2 4 6 8 10 12 Млн руб. (на тыс. жителей)
Рис. 3. Оборот розничной торговли в МО Свердловской области, 1998 г.
20 30
Млн руб. (на тыс. жителей)
Рис. 4. Оборот розничной торговли в МО Свердловской области, 2005 г.
ставления платных услуг населению. С одной стороны, сфера услуг приобретает роль ведущего сектора экономики, становясь двигателем экономического роста на территории, с другой, данный фактор имеет огромное социальное значение, непосредственно
связан с уровнем жизни населения, затрагивает важнейшие сферы общественных отношений, такие как образование, здравоохранение, связан с отраслями, особенно чувствительными для социально уязвимых слоев населения (табл. 6).
В среднем по области с 1998 по 2005 г. объем платных услуг на тысячу жителей возрос на 57 % (с 0,53 до 0,82 млн руб.). Вместе с ростом среднего значения возрос и максимум, причем на 132 % (как в 1998 г., так и в 2005 г. максимальное значение признака наблюдалось в Екатеринбурге — 1,53 и 3,55 соответственно). Однако минимальное значение не изменилось, оставшись на уровне 0,05 млн руб. (в 1998 г. минимум наблюдался в Красноуфимском и Гаринском районах, а в 2005 г. — в Таборинском районе). Значение показателя по Екатеринбургу резко отличается от других территорий.
Тем не менее однозначно давать отрицательную оценку изменениям в развитии платных услуг в муниципальных образованиях области не следует. Напомним, что в среднем объем предоставляемых платных услуг возрос, хотя и неравномерно. Сократилось значение признака только в пяти муниципальных образованиях — Пышминском, Ново-лялинском, Туринском, Таборинском районах и в г. Кушве, на остальной территории области значение признака возрастало.
Темп роста, безусловно, крайне неравномерен в различных территориальных единицах: в Красно-уфимском, Белоярском, Камышловском районах и Ивделе значение признака возросло более чем в 4 раза; в 3,3 раза—в Гаринском районе; от 100 до 200 % прироста наблюдалось в Сухоложском, Ачитском, Байкаловском районах, Алапаевске, Заречном и Екатеринбурге; на остальных территориях прирост составил менее 100 %. В итоге объем предоставления платных услуг по области увеличился также, как и территориальная дифференциация. Тревогу вызывают территории, где рост показателя минимален или вообще отсутствует. Очевидно, что именно эти
Таблица 6
Дифференциация муниципальных образований Свердловской области по объему платных услуг (млн руб. на тыс. жителей, в ценах 1998 г.)
Показатель 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Абсолют. прирост Относит. прирост В средн.
Среднее 0,53 0,69 0,71 0,65 0,67 0,75 0,78 0,82 0,30 1,57 0,70
Станд. отклонен. 0,34 0,42 0,43 0,43 0,46 0,51 0,54 0,59 0,25 1,72 0,46
Вариация 0,65 0,61 0,61 0,67 0,68 0,68 0,69 0,71 0,06 1,09 0,66
Асимметрия 0,70 0,60 1,12 1,38 1,78 2,13 2,25 2,16 1,46 3,10 1,51
Эксцесс 0,50 0,76 2,72 3,86 6,26 8,58 9,45 9,12 8,62 18,28 5,16
Размах 1,48 1,95 2,24 2,30 2,59 3,02 3,23 3,50 2,02 2,36 2,54
Минимум 0,05 0,07 0,07 0,06 0,07 0,06 0,05 0,05 0,00 1 0,06
Максимум 1,53 2,02 2,31 2,36 2,66 3,09 3,28 3,55 2,02 2,32 2,60
муниципальные образования должны оказаться в центре внимания при проведении субфедеральной экономической политики. Причем именно субъекту РФ должна принадлежать здесь решающая роль — на федеральном уровне указанные диспропорции развития малозаметны на фоне общего роста.
Последний из рассмотренных параметров экономического развития характеризует не столько достигнутый уровень, сколько перспективы и потенциал дальнейшего роста — это объем инвестиций.
В среднем объем инвестиций за восьмилетний период возрос в 2,69 раза — с 1,09 до 2,93 млн руб. на тыс. жителей. Минимальное значение возросло незначительно (на 0,23 млн руб.), но при этом к 2005 г. отсутствуют территории с нулевым значением признака. Внушителен рост по максимальному значению — в 2,35 раза. Причем максимальное значение наблюдается вовсе не в Екатеринбурге, как этого можно было ожидать: в 1998 г. наибольшее значение признака наблюдается в Верхотурском районе (6,1млн руб.), а в 2005 г. — в Ревде (14,4 млн). Екатеринбург же на этом фоне выглядит довольно скромно — объем инвестиций там в те же годы составил 2,1 и 5,7 млн соответственно. Дифференциация между территориями по данному признаку увеличилась при расчете в рублях (стандартное отклонение возросло в 2,56 раза), но данное увеличение обусловлено наращиванием общего объема инвестируемых средств. Коэффициент вариации показывает уменьшение территориальной асимметрии: вариация уменьшилась с 1,08 до 1,02, правда, наблюдались и периоды повышения показателя (пик приходится на 2004 г. — 1,33).
Кроме того, дифференциация по инвестициям уменьшилась, но улучшилась ее структура. Асимметрия снизилась с 2,48 до 1,96, а коэффициент эксцесса — с 7,33 до 4,05. Таким образом, больше территорий приблизилось к среднему значению и различия между ними существенно уменьшились.
Это позволяет прогнозировать улучшение экономической ситуации в течение следующего периода на территории области и создает предпосылки для снижения территориальных различий по целому спектру социально-экономических параметров (табл. 7).
Среди социальных индикаторов наиболее близко к экономическим показателям примыкает параметр «количество безработных». С одной стороны, высокая безработица сопровождается резким обострением социальных проблем, с другой — ее первопричиной является стагнация в экономическом развитии.
По уровню безработицы территории Свердловской области демонстрируют крайнюю неоднородность. В 1998 г. по Ревде данный показатель составлял 5,8 чел., а в Таборинском районе — 41,3 чел. В 2005 г. минимальное и максимальное значение наблюдалось в этих же территориях — 3,2 чел. и 63,1 чел. соответственно. И хотя среднее значение к 2005 г. несколько снизилось (с 15,8 до 14,2), все показатели свидетельствуют об обострении территориального неравенства. В 1,7 раза с 1998 по 2005 г. возросло значение размаха (табл. 8).
Коэффициент вариации уже в 1998 г. был высоким — 0,5 (больше, чем по уровню заработной платы), тем не менее к 2005 г. он возрос до 0,7. Динамика показателей указывает на то, что 1999 г. явился пиком дифференциации (стандартное значение и размах достигли отметок 4,8 и 23,9 соответственно), но с 2000 г. ситуация лишь осложняется. За восьмилетний период стандартное отклонение увеличилось с 7,2 до 10,1, и поскольку начиная с 2000 г., увеличение носило постоянный и равномерный характер, можно констатировать, что наблюдается устойчивая отрицательная тенденция, переломить которую непросто (рис. 5, 6).
В итоге, рассматривая дифференциацию территорий по уровню безработицы, следует констатировать, что за рассматриваемый период уменьшилось количество муниципальных образований с уровнем
Таблица 7
Дифференциация муниципальных образований Свердловской области по объему инвестиций в основной капитал (млн. руб. на тыс. жителей, в ценах 1998 г.)
Показатель 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Абсолют. прирост Относит. прирост В средн.
Среднее 1,09 1,41 1,64 1,52 2,05 2,12 2,37 2,93 1,84 2,69 1,89
Станд. отклонен. 1,17 1,08 1,50 1,25 1,86 2,42 3,15 3,00 1,83 2,56 1,93
Вариация 1,08 0,76 0,92 0,82 0,91 1,14 1,33 1,02 -0,05 0,95 1,00
Асимметрия 2,48 1,95 2,60 1,60 2,17 2,83 2,93 1,96 -0,52 0,79 2,32
Эксцесс 7,33 5,42 8,49 2,48 6,44 9,74 9,01 4,05 -3,27 0,55 6,62
Размах 6,12 5,76 8,11 5,60 9,76 12,90 14,44 14,14 8,02 2,31 9,61
Минимум 0,00 0,03 0,08 0,09 0,25 0,15 0,31 0,23 0,23 - 0,14
Максимум 6,12 5,78 8,20 5,69 10,02 13,04 14,76 14,37 8,25 2,35 9,75
РЕГиОнАЛЬнАЯ ЭкОнОМикА:
теория и практика
19
Таблица 8
Дифференциация муниципальных образований Свердловской области по уровню безработицы (количество безработных на тыс. жителей)
Показатель 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Абсолют. прирост Относ. прирост В средн.
Среднее 15,8 9,2 10,8 11,1 11,4 12,3 16,6 14,2 -1,6 0,9 12,7
Стандарт. откл. 7,2 4,8 5,5 6,0 6,6 7,7 9,0 10,1 2,9 1,4 7,1
Вариация 0,5 0,5 0,5 0,5 0,6 0,6 0,5 0,7 0,25 1,55 0,56
Асимметрия 1,1 1,6 1,8 2,0 2,2 2,3 1,3 2,8 1,70 2,51 1,89
Эксцесс 2,0 3,5 4,8 5,7 6,9 8,1 2,3 11,7 9,63 5,77 5,63
Размах 35,6 23,9 28,7 31,4 35,0 43,8 43,3 59,9 24,4 1,7 37,7
Минимум 5,8 2,6 3,5 4,5 4,4 2,9 4,5 3,2 -2,6 0,5 3,9
Максимум 41,3 26,5 32,3 35,9 39,4 46,7 47,8 63,1 21,8 1,5 41,6
безработицы выше среднего по области. Вместе с тем в отдельных субрегиональных единицах безработица значительно возросла. В результате различия между территориями по уровню безработицы значительно усилились, и данная тенденция вполне может проявляться в последующие годы.
Важным социальным индикатором является численность врачей. С одной стороны, он характеризует уровень жизни населения и обеспеченность жителей важнейшими услугами, с другой, иллюс-
трирует развитие здравоохранения в муниципальном образовании (табл. 9).
По количеству врачей в муниципальных образованиях Свердловской области можно констатировать значительную дифференциацию. В отдельных территориях (как правило, в более крупных городах) здравоохранение достаточно развито, в других — население сталкивается с проблемами по удовлетворению соответствующих потребностей. За рассмотренный период времени ситуация при-
14 -
я 10 -о
I° я со о X
6 4
0
0 10 20 30 40 50
Количество безработных на тыс. жителей (чел.)
Рис. 5. Распределение МО Свердловской области по уровню безработицы, 1998 г.
20
15
10
-Р-
0 10 20 30 40 50 60 70 Количество безработных на тыс. жителей (чел.)
Рис. 6. Распределение МО Свердловской области по уровню безработицы, 2005 г.
Таблица 9
Дифференциация муниципальных образований Свердловской области по численности врачей (чел. на 10 000 жителей)
Показатель 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Абсолют. прирост Относ. прирост В средн.
Среднее 19,7 19,7 19,8 19,4 19,6 20,2 20,0 19,6 -0,2 1,0 19,8
Станд. отклонен. 12,5 12,5 12,6 12,8 12,4 12,5 12,1 12,3 -0,3 1,0 12,5
Вариация 0,6 0,6 0,6 0,7 0,6 0,6 0,6 0,6 0,0 1,0 0,6
Асимметрия 3,0 3,2 3,2 3,0 3,2 2,9 3,0 3,0 0,0 1,0 3,1
Эксцесс 13,5 15,0 15,1 13,5 15,5 13,3 14,2 14,2 0,7 1,0 14,3
Размах 76,2 77,9 78,4 80,2 80,5 80,2 77,3 77,8 1,6 1,0 78,6
Минимум 6,5 6,3 6,3 3,2 3,3 2,6 4,0 4,1 -2,4 0,6 4,5
Максимум 82,7 84,2 84,7 83,4 83,8 82,8 81,3 81,9 -0,8 1,0 83,1
5
0
нципиально не изменилась: проблема дифференциации по данному признаку осталась столь же существенна. Вероятно, смягчение территориальных диспропорций в данной сфере возможно только в долгосрочной перспективе при условии наличия благоприятной экономической конъюнктуры и целенаправленной региональной политики.
Еще одним параметром социального развития является обеспеченность населения жильем. Расчет показателей дифференциации по этому признаку представлен в табл. 10.
В среднем обеспеченность жильем жителей Свердловской области за рассмотренный период увеличилась с 18,8 кв. м на человека в 1998 г. до 21 кв. м в 2005 г. (рис. 7, 8). Увеличение коснулось минимального и максимального значения признака, максимум возрос в 3,3 раза — с 24,0 кв. м до 27,3 кв. м (как в 1998 г., так и в 2005г. максимальное значение наблюдалось в Таборинском районе), а минимум всего на 0,3 кв. м — с 13,7 (Камышловский район) до 14,0 (Гаринский район). Следовательно, дифференциация несколько увеличилась — стандартное отклонение возросло с 1,7 кв. м до 2,4 кв. м.
По сравнению с другими параметрами социально-экономического развития дифференциация территорий Свердловской области по обеспеченностью жильем незначительна (коэффициент вариации в 2005 г. составил 0,11). Однако ряд обстоятельств не позволяет дать полностью оптимистичную оценку ситуации по рассмотренному признаку. Во-первых, наблюдается некоторое увеличение дифференциации, и если соотношение темпов прироста по различным территориям сохранится, можно ожидать и дальнейшего усиления неоднородности по данному параметру. Во-вторых, следует учитывать, что рассмотренный показатель — обеспеченность населения жильем — охватывает жилищную проблему лишь с одной стороны, не учитывая качественные различия жилищного фонда в различных муниципальных образованиях.
Если в Екатеринбурге (по данным за 2005 г.) удельный вес жилищного фонда, обеспеченного водопроводом, канализацией, центральным отоплением и горячим водоснабжением, превышает 90 %, то в большинстве других муниципальных образованиях значительно меньше, а в Гаринском и
Таблица 10
Дифференциация муниципальных образований Свердловской области по обеспеченности жильем (кв. м общей площади на одного жителя)
Показатель 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Абсолют. прирост Относит. прирост В средн.
Среднее 18,8 19,1 19,2 19,3 19,5 20,5 20,7 21,0 2,2 1,1 19,8
Станд. отклонен. 1,7 1,6 1,6 1,7 1,5 2,2 2,3 2,4 0,7 1,4 1,9
Вариация 0,09 0,09 0,09 0,09 0,08 0,11 0,11 0,11 0,02 1,28 0,09
Асимметрия 0,01 0,73 0,80 0,81 0,30 -0,24 -0,30 -0,16 -0,17 - 0,25
Эксцесс 2,5 1,4 1,2 1,0 -0,7 1,1 1,3 1,6 -0,89 0,64 1,17
Размах 10,3 8,5 8,1 8,3 5,9 11,5 12,0 13,3 3,0 1,3 9,7
Минимум 13,7 16,0 16,4 16,5 16,7 13,9 14,0 14,0 0,3 1,0 15,2
Максимум 24,0 24,5 24,5 24,8 22,6 25,4 26,0 27,3 3,3 1,1 24,9
Кв. м общей площади на одного жителя Кв. м обЩей пл°щади на одтого жителя
Рис. 7. Обеспеченность населения жильем Рис. 8. Обеспеченность населения жильем
в МО Свердловской области, 1998 г. в МО Свердловской области, 2005 г.
Таблица 11
Дифференциация муниципальных образований Свердловской области по уровню преступности (число преступлений на тыс. жителей)
Показатель 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Абсолют. прирост Относит. прирост В средн.
Среднее 20,1 24,2 24,8 24,6 17,9 20,8 21,9 30,3 10,3 1,5 23,1
Станд. отклонен. 6,5 5,8 4,8 5,4 4,1 5,2 5,1 6,2 -0,3 1,0 5,4
Вариация 0,33 0,24 0,19 0,22 0,23 0,25 0,23 0,21 -0,12 0,63 0,24
Асимметрия 1,66 -0,02 -0,01 -0,20 0,51 0,80 1,05 0,34 -1,32 0,20 0,52
Эксцесс 7,08 0,23 0,33 -0,14 3,00 2,61 2,54 0,58 -6,50 0,08 2,03
Размах 41,3 28,6 24,1 26,2 25,1 29,8 26,3 30,8 -10,5 0,7 29,0
Минимум 7,2 10,9 13,5 9,9 6,9 8,6 11,3 15,8 8,6 2,2 10,5
Максимум 48,6 39,5 37,5 36,1 32,0 38,3 37,7 46,6 -1,9 1,0 39,5
0 10 20 30 40
кол-во преступлений на тыс. жителей
50
го 6 •
то т
с а
Т 4 •
0
1 / >
/ Ж Л
Т
50
Рис. 9. Уровень преступности в муниципальных образованиях Свердловской области, 1998 г.
Таборинском районах не превышает 10 %. Различия главным образом касаются городских и сельских поселений, но также связаны и с общей динамикой экономического развития и бюджетным потенциалом муниципальных образований.
Последним из рассматриваемых нами социальных индикаторов (но не последним по значению) будет уровень преступности. Для Свердловской области отслеживание ситуации по этому параметру особенно актуально, поскольку регион в целом по степени остроты проблемы криминализации по сравнению с другими субъектами РФ входит в число печальных лидеров. По данным за 2004 г., в Свердловской области на 100 тыс. человек населения было зарегистрировано 3119 преступлений — это самый большой показатель среди регионов УрФО (который занимает первое место среди других федеральных округов), а в целом по России регион занимает второе место, уступая лишь Пермской области6.
Данные, представленные в табл. 11, далеко не утешительны. В среднем с 1998 по 2005 г. количество
6 Регионы России. Социально-экономические показатели. 2005. — М.: Росстат. 2006. С. 323.
0 10 20 30 40
кол-во преступлений на тыс. жителей
Рис. 10. Уровень преступности в муниципальных образованиях Свердловской области, 2005 г.
преступлений на тыс. жителей возросло в 1,5 раза. Явно просматриваются две волны: 1998 — 2001 гг., когда среднее значение увеличилось с 20,1 до 24,6, затем, в 2002 г., — спад до 17,9, и в дальнейшем вновь увеличение до 30,3 в 2005 г. Минимальное значение за рассматриваемый период также увеличилось. В 1998 г. наименьший уровень преступности наблюдался в Карпинске (7,2), а в 2005 г. — в Гаринском районе (15,8). На 2002 г. приходится самое низкое значение минимума — 6,9 (Гаринский район). Годовой максимум с 1998 по 2005 г. наоборот снизился — с 48,6 (Верхотурский район) до 46,6 (Асбест), однако самое низкое значение приходится снова на 2002 г. — 32,0 (Белоярский район).
Коэффициент асимметрии демонстрирует снижение — правосторонняя асимметрия практически исчезает. Однако данное изменение не имеет позитивного характера, оно вызвано увеличением уровня преступности в основной массе территорий, и их приближение к максимуму — это прекрасно просматривается на гистограммах (рис. 9 и рис. 10). Эксцесс с 1998 по 2005 г. снизился в 12,5 раз — с 7,08 до 0,58. Это свидетельствует об увеличении однородности данных, но, как и в
8
2
случае с коэффициентом асимметрии, связано с повышением уровня преступности во многих муниципальных образованиях.
Итак, за рассмотренный период дифференциация по уровню преступности в Свердловской области заметно уменьшилась, правда пик уменьшения приходился на 2000-2002 гг. Однако однородность достигнута ухудшением ситуации в основной массе территорий. Уровень преступности уменьшился только по одному муниципальному образованию — Верхотурскому району (уменьшение весьма значительное — с 48,6 до 21,8), в остальных территориях — признак увеличивается. Более чем в два раза увеличилось число преступлений на тысячу жителей в Нижней Туре, Екатеринбурге, Асбесте, Красноуфимске, Таборинском, Красноуфимском и Артинском районах, а по городу Карпинску увеличение произошло в 4,7 раза (с 7,2 до 34,0).
В итоге можно выявить ряд особенностей процесса территориальной дифференциации в рассматриваемом регионе:
• В целом по большинству социально-экономических параметров за рассмотренный временной интервал территориальная дифференциация усилилась, особенно проблема обострилась в отношении безработицы, поскольку в большинстве территорий области количество безработных возросло. Тем не менее следует отметить, что различные показатели дифференциации могут показывать различные тенденции, поэтому при анализе долгосрочного периода необходимо использовать однородную систему показателей.
• Динамика социально-экономической дифференциации за восемь лет была неравномерной, показывая прямую зависимость от общеэкономической цикличности — наибольшая острота территориальных диспропорций наблюдалась в 2000-2001 гг.
• При сравнении экономических и социальных показателей (учитывая некоторую условность такого деления) очевидно, что дифференциация по экономическим параметрам показывает большую волатильность, параметры социального развития более инертны. Это означает, что неблагоприятная конъюнктура повлияет на социальные параметры слабее (чем объясняется в числе прочего в сложных финансовых условиях решение бюджетных проблем за счет сокращения расходов на социальную сферу), однако изменения будут более глубокими и для
сглаживания неравномерности по социальным признакам необходимо большее количество ресурсов и времени.
• Анализ дифференциации по показателям экономического развития свидетельствует: чем выше прирост в среднем по региону, тем сильнее усиление территориальных диспропорций, однако подобное явление нельзя признать однозначно отрицательным, скорее всего, здесь выявляется общая закономерность экономического развития, когда в периоды интенсивного роста ряд территорий вырывается вперед, а впоследствии, при благоприятной конъюнктуре, неравномерности постепенно сглаживаются, что, безусловно, требует соответствующей политики субфедеральных органов государственной власти.
• Позитивные, на первый взгляд, показатели дифференциации не всегда свидетельствуют о решении проблемы. К примеру, снижение территориальных различий по уровню преступности за рассмотренный период вызвано не улучшением ситуации в сфере охраны правопорядка, а увеличением числа преступлений в небольших поселениях, в результате чего показатели стали более «однородными». Это ярко подтверждает, что рассмотрение проблемы дифференциации вне общего социально-экономического контекста бессмысленно.
Как показал проведенный анализ, проблема социально-экономической дифференциации в Свердловской области носит острый и неоднозначный характер. С одной стороны, большое количество территориальных образований обладает уникальным сочетанием факторов социально-экономического развития с особой динамикой и собственными проблемами, с другой стороны — различные социально-экономические параметры показывают под разным углом проблему территориальных диспропорций. Наконец, рассмотрение динамических и структурных отличий по различным показателям и разным территориям еще больше усложняет картину. Очевидно, что подобного анализа недостаточно для выработки единой социально-экономической политики субфедерального уровня. Требуется следующий, синтетический этап, когда различные социально-экономические показатели агрегируются как в разрезе статики, так и динамики развития, а во множестве муниципальных образований выделяются группы со схожими тенденциями социального и экономического развития.
