CC BY
10Л.Г. Матвеева доктор экономических наук, зав. кафедрой прикладной информатики в экономике, Южный федеральный университет*
О.А. Чернова доктор экономических наук, профессор кафедры прикладной информатики в экономике, Южный федеральный университет**
И.В. Фролова кандидат экономических наук, зав. кафедрой бухгалтерского учета и аудита, Южный федеральный университет***
Управление ресурсными потоками в регионе в контексте модернизации экономики периферийных территорий1
Для экономической системы любого уровня одним из основополагающих факторов развития модернизационных процессов, определяющих их содержание, а также количественные и качественные характеристики, является наличие соответствующего ресурсного потенциала. Задачи эффективного управления ресурсным потенциалом макрорегиона (федерального округа) сейчас часто рассматриваются в контексте решения проблем модернизации экономики и социальной сферы его периферийных территорий, поскольку формирование и развитие так называемых городов-метрополий, создающих внешние (по отношению к периферии) конкурентные рынки, приводит к «вымыванию» ресурсов модернизации и ренатурализации значительной части регионального пространства. Поэтому оценивая ресурсный потенциал региона, необходимо учитывать, что его компоненты во многом определяются уровнем открытости региональной системы, обусловливающим характеристики внешних и внутренних ресурсопотоков. Кроме того, для целей управления ресурсным обеспечением проектов модернизационного характера на периферийных территориях важно выделение в границах каждой из них одного основного (или нескольких) типа ресурсов по видам экономической деятельности. Это объясняется тем, что в зависимости
* Матвеева Людмила Григорьевна, e-mail: matveeva_lg@mail.ru
** Чернова Ольга Анатольевна, e-mail: chernovaolga71@mail.ru ** Фролова Ирина Вениаминовна, E-mail: irostov@mail.ru
1 Статья подготовлена при финансовой поддержке гранта ЮФУ № 213-01-24/2013-173.
от преобладающих и приоритетных для экономики региона направлений развития требуется поддержка, наращивание и направленное эффективное использование соответствующих ресурсов. Такая идентификация ресурсов позволяет формировать управленческие воздействия на объемы и направления ресурсных потоков (внутри- и межрегиональные). При этом следует учитывать, что по каждому виду ресурсов, имеющихся в регионе, любой регион можно отнести к одному из трех типов2:
1) ресурсоизбыточный регион, когда имеется возможность не только удовлетворения внутренних потребностей в данном виде ресурсов, но и их вывоза на другие территории;
2) ресурсодостаточный регион, когда ресурсов данного вида как раз хватает для воспроизводственных процессов в регионе в рассматриваемый период времени;
3) ресурсонедостаточный регион, когда ресурсов данного вида недостаточно для эффективного протекания экономических процессов, и следует их ввозить.
Отметим, несмотря на то, что адекватная оценка ресурсных потоков затруднена в силу несовершенства учетно-статистической информации и существенной «размытости» экономических границ регионов, определение уровня ресурсообеспеченности региона может проводиться в соответствии с методологией статистической оценки национального богатства, по аналогичным показателям, но рассчитываемым не для макро-, а для мезоуровня экономической системы.
Результаты анализа научных публикаций по данной проблематике свидетельствуют о том, что вопросы формирования и распределения ресурсных потоков на мезоуровне являются наиболее изученными в области решения задачи обеспечения эффективного взаимодействия хозяйствующих субъектов на стыке сфер деятельности отдельных отраслей, в частности, в управлении информационными и транспортными потоками. В то же время малоисследованными остаются вопросы пространственного регулирования ресурсных потоков в контексте рассмотрения проблем стимулирования социально-экономического развития периферийных территорий и модернизации их экономики. В связи с этим возникает необходимость разработки новых методов управления ресурсным обеспечением модернизационного развития экономики периферийных территорий в составе макрорегиона, создания новых инструментов, особенно тех, которые связаны с обеспечением сбалансированности регионального развития. По мнению авторов, содержание процесса управления ресурсными потоками в целях модернизации экономики периферийных территорий заключается
2 Добролежа Е.В. Ресурсное обеспечение развития экономики региона: оценка, управление, эффективность. Ростов н/Д, 2011. 275 с.
в совокупности управляющих воздействий, направленных на изменение количества, состава, качества, соотношения ресурсов в экономике региона, как внутренних (мобильных), так и ввозимых (внешних мобильных), а также эффективности вовлечения (использования) мобильных и немобильных ресурсов в модернизационные процессы, протекающие в регионе. Соответственно, исследование проблемы управления ресурсными потоками для целей модернизации экономики периферийных территорий необходимо проводить в двух направлениях взаимодействия территориальных образований: одноуровневых (в границах одного макрорегиона) и разноуровневых (между федеральными округами).
Можно выделить следующие модели циркулирования ресурсных потоков в макрорегионе по характеру взаимодействия «метрополия -периферия»:
a) периферия отдает свои ресурсы метрополиям и является сильно зависимой от центро-периферийных связей. В этом случае периферия рассматривается как основной источник предоставления трудовых ресурсов, поскольку периферийные территории, как правило, являются трудоизбыточными;
b) метрополия оказывает ресурсоформирующее воздействие на периферию. Однако региональная метрополия, «расползаясь» по периферии, одновременно становится все более недоступной для взаимодействия с нею (из-за цен на жилье, деловую недвижимость,
о
завышенную стоимость предлагаемых на ее территории услуг и т.п.)3;
c) «закрытая» экономика периферийной территории, которая не предполагает взаимодействие с метрополией; ресурсные потоки циркулируют либо только внутри данной экономической системы, либо в горизонтальных направлениях, т.е. между относительно равноправными по своему социально-экономическому положению территориями. Отметим, что особое место занимают финансовые потоки, в частности, государственные трансферты.
Очевидно, что в условиях фактического отсутствия государственного регулирования межрегиональных ресурсных потоков главные оси трансформации регионального пространства ориентированы на формирование центробежных траекторий (периферия ^ центр), усугубляя проблемы внутрирегиональных контрастов. Свидетельством такой возрастающей фрагментации регионального пространства является значительный разрыв между отдельными территориями одного региона по ряду показателей. Например, в Ростовской области показатель «инвестиции в основной капитал на душу населения» в 2012 году в г. Ростове-на-Дону (52 779 447 тыс. руб. на 1 096 448 чел.) в 6,6 раза превышает
3
Дружинин А.Г. Метрополизация как доминантная тенденция территориальной организации общества в постсоветский период: универсальные проявления и южнороссийская специфика // Географический вестник. 2009. № 3 (11).
соответствующий показатель в г. Новошахтинске (812 316 тыс. руб. на 110 365 чел.) и в 2,9 раза в г. Зверево (396 095 тыс. руб. на 23 599 чел.). Разрыв по показателю «отгружено товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами (без субъектов малого предпринимательства)» в расчете на душу населения составляет соответственно 8 и 14,4 раза4.
Немаловажной характеристикой ресурсных потоков на периферийных территориях является то, что их «связывание» осуществляется в сферах и отраслях деятельности, не характеризующихся инновационным предпринимательством. Несмотря на то что узлы инновационной активности располагаются в районных центрах, отсутствие эффективных механизмов взаимодействий «центр-периферия» приводит к концентрации инновационных ресурсов в метрополиях, способствуя усилению поляризации регионального пространства. Так, в Ростовской области на 01.07.2012 года функционируют 145 инновационных предприятий, из них 140 - на территории г. Ростова-на-Дону5.
Безусловно, усиление центростремительного движения ресурсных потоков от периферии к центру существенно отражается на уровне территориальной дифференциации и качестве жизни населения, приводя к «маргинализации обширнейших территорий, лишаемых ресурсов, полномочий и воли к социально-экономическому саморазвитию»6. Одновременно периферийные территории, как отмечалось, могут обладать в значительном объеме каким-то определенным ресурсом: многие являются трудоизбыточными, поскольку в них, как отмечает Л.А. Агузарова, имеет место значительное превышение предложения трудовых ресурсов над спросом, обусловленное ограниченной возможностью создания новых рабочих мест для полноценной реализации населением способности к труду7. Кроме того, периферийные территории могут являться источником уникальных природных запасов.
Все это обусловливает необходимость разработки действенного механизма управления ресурсными потоками на периферийных территориях, входящих в состав одного макрорегиона, а также формирующего его инструментария, позволяющего выработать эффективную систему воздействий на экономическую систему макрорегиона для стимулирования движения ресурсных потоков в
4 Данные официального сайта Федеральной службы государственной статистики. URL: http://www.gks.ru/ (дата обращения: 11.09.2013).
5 Данные инновационного портала Ростовской области. URL: http://novadon.ru/ (дата обращения: 11.09.2013).
6 Пространство современной России: возможности и барьеры развития (размышления географов-обществоведов) / отв. ред. А.Г. Дружинин, В.А. Колосов, В.Е. Шувалов. М., 2012. С. 66.
7 Агузарова Л.А. Методология и инструментарий формирования региональной системы развития социально-трудового потенциала отсталых территорий. Ростов н/Д., 2012. 335 с.
направлении рационализации ее структуры на уровне отдельных территорий в соответствии с целями модернизации.
Для выявления временно «свободных» ресурсов, которые могут быть задействованы в проектах модернизации периферийных территорий, с целью последующего преобразования их в ресурсный поток посредством приложения соответствующих управленческих воздействий представляется возможным использование процедуры построения рейтингов регионов по уровню концентрации в них тех или иных видов ресурсов с применением методов кластерного анализа.
Учитывая, что основой модернизационных преобразований экономической системы любого уровня выступают инвестиционные ресурсы, рассмотрим возможность применения процедуры рейтинговой оценки инвестиционного потенциала регионов ЮФО и СКФО для выявления потенциальных источников формирования финансовых потоков с целью последующего их связывания для осуществления проектов модернизации периферийных территорий. В качестве параметров, определяющих величину инвестиционного потенциала периферийных территорий этих макрорегионов, были использованы следующие показатели:
- оценка численности постоянного населения на 1 января, тыс. человек;
- среднегодовая численность занятых в экономике, тыс. человек;
- реальные денежные доходы населения, в процентах к предыдущему году;
- численность студентов государственных и негосударственных высших учебных заведений на начало учебного года, тыс. человек;
- валовой региональный продукт в текущих основных ценах, млн рублей;
- изменение производства валового регионального продукта в основных сопоставимых ценах, в процентах к предыдущему году;
- ВРП на душу населения в текущих основных ценах, рублей;
- ввод в действие жилых домов, тыс. кв. м общей площади;
- инвестиции в основной капитал по полному кругу организаций, млн рублей;
- индексы физического объема инвестиций в основной капитал в сопоставимых ценах, в процентах к предыдущему году;
- оборот розничной торговли, млн рублей;
- индексы потребительских цен, в процентах.
На первом этапе был применен метод иерархической классификации (древовидная кластеризация) с использованием простого евклидова расстояния (так как все переменные исследуемой совокупности являются количественными, и не было выявлено дополнительных ограничений). Кластеризация проводилась методом «ближайшего соседа» (одиночная связь). Переменные предварительно
были пронормированы. На рис. 1 представлена вертикальная древовидная дендрограмма регионов ЮФО и СКФО по исследуемым показателям инвестиционного потенциала в евклидовой метрике. Отметим, что в проведенный кластерный анализ не была включена Республика Чечня в связи с отсутствием данных за 2011 г. по ряду показателей (в частности, по реальным среднедушевым доходам населения), что сделало невозможным ее сравнение с другими регионами СКФО и ЮФО по инвестиционному потенциалу.
Дендрограмма по регионам ЮФО и СКФО Single Linkage Euclidean distances
о 5E5
§ 4E5
§ 3E5
CL
§ 2E5
CI
5 1E5
0
Рис. 1. Дендрограмма кластеризации в евклидовой метрике регионов ЮФО и СКФО по показателю «величина инвестиционного потенциала»
На дендрограмме видно, как существенно отличается по данному показателю от остальных регионов Краснодарский край, находящийся от них на максимальном расстоянии. Во второй визуально различимый кластер можно включить Ростовскую область, Ставропольский край, Республику Дагестан и Волгоградскую область. Остальные регионы находятся на меньшем расстоянии друг от друга по анализируемым показателям.
Для более тщательного исследования естественной кластеризации регионов и наглядного представления расстояний между ними по показателю «величина инвестиционного потенциала» были построены дендрограммы отдельно для ЮФО и СКФО (рис. 2, 3).
Как видно на дендрограмме на рис. 2, ближе всего по анализируемому показателю расположены два региона - республики Калмыкия и Адыгея. Недалеки друг от друга Ростовская и Волгоградская области. Заметнее всего расстояние от других Краснодарского края. По структуре дендрограммы можно предположить наличие трех или даже четырех естественных кластеров.
Регионы же СКФО достаточно четко визуально делятся на два кластера по выбранному показателю: один, включающий
Ставропольский край и Республику Дагестан, и второй, в который входят все остальные регионы. В связи с этим на основе совмещения результатов анализа дендрограмм можно сделать вывод о необходимости выделения четырех кластеров по величине инвестиционного потенциала в составе Южного и Северо-Кавказского федеральных округов.
Рис. 2. Дендрограмма кластеризации в евклидовой метрике регионов ЮФО
3,5E5
ш S 3E5
I
о 2,5E5
о
2E5
LL
и 1,5E5
О
el S 1E5
ь
ш ш 50000
Дендрограмма регионов СКФО Single Linkage Euclidean distances
0
Рис. 3. Дендрограмма кластеризации в евклидовой метрике регионов СКФО
Такое деление регионов на кластеры по показателю «величина инвестиционного потенциала», хотя и представляется обоснованным с точки зрения характеристик инвестиционной активности и экономического развития отдельных регионов, является в определенной степени субъективным, так как анализ дендрограммы не предполагает
четких количественных критериев отнесения объектов к тому или иному кластеру. Поэтому для более обоснованного выделения в структуре макрорегиона отдельных кластеров по показателю «величина инвестиционного потенциала» был применен метод ^-средних. Данный метод требует априорного задания числа кластеров, на которые будет делиться исследуемая многомерная статистическая совокупность. Так как на этапе анализа дендрограмм было выявлено, что достаточно четко выделяется четыре кластера по данному показателю, для классификации методом ^-средних было выбрано это число.
Для проверки качества разбиения совокупности был проведен дисперсионный анализ, результаты которого представлены в табл. 1. Как видно, межгрупповые дисперсии существенно выше внутригрупповых, причем это различие статистически значимо по F-критерию, что позволяет говорить о хорошем качестве кластеризации и устойчивости различий между полученными кластерами регионов по исследуемым показателям. Статистически незначимо влияют на кластеризацию только переменные «реальные денежные доходы населения», «индекс физического объема ВРП», «индекс физического объема инвестиций в основной капитал» и «индекс потребительских цен».
Таблица 1
Результаты дисперсионного анализа
Переменные Межгрупповая дисперсия Внутригрупповая дисперсия Р- статистика р-уа!ие
Численность населения 2,957809Е+07 1,790909Е+06 44,0418 0,000026
Среднегодовая численность занятых в экономике 5,686820Е+06 5,038262Е+05 30,0994 0,000104
Реальные денежные доходы населения 8,012250Е+01 3,338542Е+02 0,6400 0,610329
Численность студентов высших учебных заведений 4,878810Е+04 6,881908Е+03 18,9049 0,000546
ВРП 6,905007Е+11 5,759826Е+10 31,9686 0,000084
Индекс физического объема ВРП 2,698919Е+01 6,107000Е+02 0,1179 0,947083
Среднедушевой ВРП 7,980478Е+09 5,439359Е+09 3,9125 0,054537
Ввод в действие жилых домов 1,101561Е+07 7,235479Е+05 40,5985 0,000035
Инвестиции в основной капитал 2,012811Е+11 4,748854Е+09 113,0272 0,000001
Индекс физического объема инвестиций 1,244427Е+03 1,197502Е+03 2,7712 0,110718
Оборот розничной торговли 4,330974Е+11 3,284628Е+10 35,1616 0,000059
Индекс потребительских цен 4,415000Е+00 3,982167Е+01 0,2957 0,827676
В табл. 2 представлены евклидовы расстояния между кластерами. Как видно, наиболее далеко от остальных по показателю «величина инвестиционного потенциала» стоит кластер 1.
Таблица 2
Евклидово расстояние между кластерами
Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Кластер 4
Кластер 1 0,0 4,123853E+10 1,229668E+10 1,804750E+10
Кластер 2 203072,7 0,000000E-01 9,513930E+10 1,098240E+11
Кластер 3 110890,4 3,084466E+05 0,000000E-01 5,764879E+08
Кластер 4 134341,0 3,31397^+05 2,4010^+04 0,000000E-01
Далее были рассчитаны и проанализированы описательные статистики переменных для кластеров, представленные в табл. 3, давшие основание для содержательной интерпретации различий в инвестиционном процессе и потенциале выделенных кластеров регионов ЮФО и СКФО.
Состав полученных по данной методике кластеров аналогичен выделенным на основании дендрограмм, что свидетельствует об устойчивости результатов кластеризации и, следовательно, возможности их использования для принятия управленческих решений в отношении формирования инвестиционных потоков между периферийными территориями ЮФО и СКФО. Отметим, однако, так как кластеризация проводилась на основании нормированных данных, значения переменных не могут интерпретироваться непосредственно, но позволяют определить основные характеристики регионов, вошедших в кластер. Сравнение средних значений переменных и содержательная интерпретация полученных результатов позволили построить рейтинг регионов ЮФО по выбранным показателям (табл. 4).
Полученные рейтинговые оценки инвестиционного потенциала регионов являются доступным и хорошо интерпретируемым средством поддержки принятия управленческих решений по формированию финансовых потоков для модернизации периферийных территорий внутри рассматриваемых макрообразований. В частности, можно предложить применение следующих инструментов управления финансовыми потоками в регионе при разном уровне инвестиционного потенциала (табл. 5).
Аналогичная декомпозиция возможна по каждой составляющей ресурсного потенциала региона. Таким образом, представленный инструментарий может также использоваться для принятия управленческих решений относительно определения источников наращивания ресурсного потенциала региона, обеспечивая формирование взвешенной и обоснованной стратегии регионального развития, нацеленной на повышение сбалансированности ее экономики в результате осуществления проектов модернизации периферийных территорий.
Таблица 3
Описательные статистики переменных для кластеров регионов в составе макрорегиона, полученных по показателю «величина
инвестиционного потенциала»
Переменные Первый кластер Второй кластер Третий кластер Четвертый кластер
Сред-нее Стандартное отклонение Среднее Стандартное отклонение Среднее Среднее Стандартное отклонение
Численность населения 3163,5 758,6 5226,0 0,00 861,00 149,01 405,50
Среднегодовая численность занятых в экономике 1327,7 401,6 2274,2 0,00 352,30 82,79 126,33
Реальные денежные доходы населения 106,5 1,5 113,3 0,00 110,93 11,52 105,93
Численность студентов 141,3 47,3 186,2 0,00 35,57 8,42 15,35
ВРП 369029,8 134519,9 857527,3 0,00 87926,53 38357,56 30643,70
Индекс физического объема ВРП 95,7 9,9 98,2 0,00 98,70 8,10 99,10
Среднедушевой ВРП 119120,0 23074,5 166469,6 0,00 99553,10 29090,71 76140,90
Ввод в действие жилых домов 1175,3 471,9 3606,0 0,00 320,67 158,77 112,50
Инвестиции в основной капитал 107594,5 34196,7 492733,0 0,00 28340,33 24763,74 8510,00
Индексы физ. объема инвестиций 99,2 12,6 118,2 0,00 88,97 7,47 82,93
Оборот розничной торговли 321248,8 101781,3 646284,0 0,00 72512,00 24439,12 20600,00
Индексы потреб. цен 110,7 2,1 108,5 0,00 110,63 0,80 110,13
Таблица 4
Рейтинговая оценка регионов ЮФО на основании выделенных кластеров
Номер кластера Регионы, вошедшие в кластер Рейтинговая оценка Содержательная интерпретация рейтинговой оценки инвестиционного потенциала Характеристика кластера
I Волгоградская область, Ростовская область, Республика Дагестан, Ставропольский край 2 Средний уровень инвестиционного потенциала Второе место по значениям переменных: валовой региональный продукт, валовой региональный продукт на душу населения, инвестиции в основной капитал, оборот розничной торговли
II Краснодарский край 1 Высокий уровень инвестиционного потенциала Самые высокие средние значения переменных:валовой региональный продукт, валовой региональный продукт на душу населения, инвестиции в основной капитал, оборот розничной торговли
III Астраханская область, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Северная Осетия -Алания 3 Низкий уровень инвестиционного потенциала Третье место по всем переменным: валовой региональный продукт, валовой региональный продукт на душу населения, инвестиции в основной капитал, оборот розничной торговли
IV Республика Адыгея, Республика Калмыкия, Республика Ингушетия, Карачаево-Черкесская Республика 4 Очень низкий уровень инвестиционного потенциала Самые низкие значения переменных:валовой региональный продукт, валовой региональный продукт на душу населения, инвестиции в основной капитал, оборот розничной торговли
Таблица 5
Рекомендации по применению инструментов управления финансовыми потоками в регионе при разных уровнях инвестиционного потенциала
Высокий уровень инвестиционного потенциала Средний уровень инвестиционного потенциала Низкий уровень инвестиционного потенциала
Стратегическое планирование Стратегическое планирование Стратегическое планирование
Миссия и видение Миссия и видение Миссия и видение
Бенчмаркинг — —
Процессно-ориентированное управление Процессно-ориентированное управление Процессно-ориентированное управление
— Реинжиниринг бизнес-процессов Реинжиниринг бизнес-процессов
Венчурное финансирование Венчурное финансирование —
— Ключевые компетенции Ключевые компетенции
Оплата по результатам Оплата по результатам Оплата по результатам
Региональный аутсорсинг Региональный аутсорсинг —
Управление знаниями Управление знаниями —
Анализ возможностей смены рыночных тенденций Анализ возможностей смены рыночных тенденций —
— Управление отношениями с инвесторами Управление отношениями с инвесторами
Тотальный контроль качества — —
Концепция реальных опционов — —
Матвеева Л.Г., Чернова О.А., Фролова И.В. Управление ресурсными потоками в регионе в контексте модернизации экономики периферийных территорий. В статье рассматриваются возможность применения методов кластерного анализа и процедуры построения рейтингов в решении задач выявления источников формирования ресурсных потоков в регионе (на примере финансовых потоков) с целью их последующего связывания в проектах модернизации периферийных территорий. Универсальность предложенного
инструментария позволяет использовать его и для обоснования решений в отношении управления материальными, трудовыми и другими видами ресурсных потоков.
Ключевые слова: периферийная территория, ресурсный поток, кластерный анализ, инвестиционный потенциал, рейтинг регионов.
Matveeva L.G., Chernova О.А., Frolova I.V. Management of resource flows in the region in the context of the peripheral areas' economy modernization. In the
article the possibility of the usage of the cluster analysis methods and rating construction procedure are being examined to identify the regional sources of the resources flows formation (on the example of the financial flows) with their further connection in the projects of peripheral areas modernization. The universality of the proposed tool makes it possible to use it to justify the decisions with regard to material, labor and other resources flows management.
Key words: peripheral area, the resource flow, cluster analysis, investment potential, ranking regions.
