Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Методологические основы статистического анализа экономического развития регионов 10
1.1. Уровень экономического развития регионов как категория экономической науки 10
1.2. Вопросы теории регионального развития в отечественной и зарубежной литературе 26
1.3. Показатели уровня экономического развития регионов и законы их формирования в массовом процессе 38
Глава 2. Методы классификации регионов как объектов многомерного статистического анализа 57
2.1. Классификация регионов методом кластерного анализа 57
2.2. Многомерная группировка регионов по уровню экономического развития. 67
2.3. Классификация регионов по уровню экономического развития методом дискриминантного анализа 72
Глава 3. Исследование факторов территориальной дифференциации экономического развития регионов РФ многомерными статистическими методами 94
3.1. Многомерный корреляционно-рефессионный анализ территориальной дифференциации уровней экономического развития регионов 94
3.2. Многомерный факторный анализ уровней экономического развития регионов 113
Заключение 131
Литература 134
Приложения
- Уровень экономического развития регионов как категория экономической науки
- Классификация регионов методом кластерного анализа
- Многомерный корреляционно-рефессионный анализ территориальной дифференциации уровней экономического развития регионов
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В современной России усиливается значение научного анализа проблем регионального развития и государственной региональной политики. Противоречия между Федеральным центром и регионами до последнего времени угрожали целостности государства. Преодоление этих противоречий в условиях проводимой рыночной реформы и имеющей место экономической нестабильности является важнейшей стратегической задачей.
Интенсивно формируемая рыночная среда в Российской Федерации оказала серьезное влияние на территориальную дифференциацию регионов. Сложившееся межрегиональное соотношение по уровню технического, социально-экономического, интеллектуального и природного факторов привело к расслоению регионов на различные типы (доноров, самодостаточных и дотируемых). Асимметричность их развития проявляется в дифференциации субъектов РФ по уровню экономического развития и текущему социально-экономическому положению. Замкнутость в экономическом развитии регионов приводит к ограничению рынка и тормозит проводимые в стране реформы. Все это объективно отражается на обострении социальной напряженности в регионах.
Проблема изучения экономического развития территорий является предметом исследования в научных работах многих отечественных ученых: Л.И. Абалкина, С.А. Айвазяна, Гранберга А.Г., Лексина В., Швецова А., Тро-фименко Г.А., Орлова А., Вардомского А., Скороходова В., Бобкова В., Мильнера Г.В., Сыркина В. и других. Главное внимание авторов сосредотачивается на определении концептуальных подходов к анализу развития регионов, межрегиональных отношений и отношений между Центром и регионами, формированию концепции комплексной политики.
Вместе с тем, рассматриваемые явления по своей природе многомерны, что усложняет проблему обобщающей количественной оценки регио-
4 нальных различий уровней экономического и социального развития. Традиционно многомерные задачи решаются методами многомерного статистического анализа, нашедшими широкое применение в психологии, социологии, экономике и др. Ими занимаются Мхитарян СВ., Дубров A.M., Сажин Ю.В. и другие ученые. Однако в региональном анализе использование указанных методов является не вполне сложившейся проблемой.
В этой связи возрастает роль многомерного статистического анализа, позволяющего оценить потенциальные и реальные возможности регионов, прогнозировать перспективы экономического роста в отдельных регионах. Применение региональной статистики как средства методологического и информационного обеспечения контроля над процессами, протекающими в экономике РФ, позволяет осуществлять принятие адекватных управленческих решений. Этим и обусловлена актуальность задач, связанных с разработкой методологии для оценки территориальной дифференциации уровней экономического развития регионов, что повлияло на выбор данной темы для диссертационного исследования.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка и совершенствование методологии многомерной статистической оценки уровней и типов экономического развития регионов, анализ причин и факторов определяющих их территориальные различия.
В соответствии с поставленной целью в диссертации решаются следующие задачи:
определение «уровня экономического развития региона» как категории экономической науки;
анализ концептуальных основ оценки уровней экономического развития регионов Российской Федерации и их территориальных различий;
разработка усовершенствованной научно-обоснованной системы показателей уровня экономического развития регионов;
изучение законов распределения территориальных показателей как предпосылки научно-обоснованной типологии регионов;
разработка методики многомерной оценки уровней экономического развития регионов на основе синтеза частных показателей;
проведение межрегионального сравнительного анализа показателей уровня экономического развития регионов многомерными статистическими методами;
многомерная типология регионов Российской Федерации по уровням экономического развития;
научно-обоснованная классификация факторов, определяющих территориальные различия уровней экономического развития регионов;
исследование роли различных факторов, определяющих территориальную дифференциацию уровней экономического развития регионов РФ на основе методов КРА;
оценка роли факторов, обусловливающих территориальные различия уровней экономического развития регионов РФ на основе методов многомерного статистического анализа.
Предметом исследования настоящей работы является оценка территориальных различий уровней экономического развития регионов РФ на основе методов многомерного статистического анализа.
Объектом исследования выступает территориальная система Российской Федерации на уровне ее субъектов областного звена в условиях становления рыночных отношений.
Методологической и теоретической основой исследования послужили научные труды российских, советских и зарубежных ученых в области региональной экономики и региональной статистики, а также законы и нормативные акты Российской Федерации, официальные источники Госкомстата Российской Федерации, Методологические положения Госкомстата России-
ской Федерации.
В исследовании использовались: метод обобщающих статистических показателей, метод статистических группировок, кластерный анализ, дис-криминантный анализ, непараметрические методы многомерной статистической оценки, КРА, метод главных компонент и другие методы многомерного статистического анализа.
Практическая реализация перечисленных методов осуществлялась с помощью компьютерных программ «Statistica 99» и табличного процессора «MS Excel 2000».
Научная новизна диссертационной работы заключается в том, что на основе проведенного исследования в ней дано решение актуальной проблемы количественной оценки и типологии территориальных различий уровней экономического развития регионов.
К числу научных результатов, выносимых на защиту, относятся:
1) научно-обоснованное определение «уровня экономического развития
региона» как категории науки, ее роль и значение в условиях становления ры
ночных отношений в экономике РФ;
предложен поэтапный подход к задаче многомерной классификации уровней экономического развития регионов РФ;
разработана система статистических показателей, отражающих уровни экономического развития регионов РФ;
выявлены законы распределения показателей уровня экономического развития регионов;
разработана методика формирования обучающей выборки на основе результатов кластерного анализа;
осуществлена типологизация регионов по уровням их экономического развития методом многомерного дискриминантного анализа;
7
у 7) выявлены наиболее существенные факторы, определяющие террито-
риальную дифференциацию уровней экономического развития регионов на основе КРА;
8) выявлены обобщающие факторы территориальной дифференциации регионов РФ по уровням экономического развития на основе методов многомерного статистического анализа и осуществлена их содержательная интерпретация.
Практическая значимость работы состоит в том, что разработанные теоретические и методические положения могут служить основой для совершенствования информационного и методического обеспечения оценки уровней и типов экономического развития регионов. Полученные результаты статистического анализа территориальных различии уровней экономического развития регионов РФ могут быть использованы для принятия управленческих решений на региональном уровне.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы были доложены:
на международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии обучения в региональной инфраструктуре», Пенза 2000 г.;
на международной научно-практической конференции «Логистика, менеджмент, маркетинг, коммерция: теория и практика», Самара 2001 г.;
на международной научной конференции «Математическое моделирование, статистика и информатика в современном управлении экономикой», Самара 2001 г.;
на конференциях ППС (1998, 1999, 2000, 2001).
Структура диссертационной работы. Диссертация включает введение, три главы, заключение, библиографический список использованной литературы и приложения.
8 Во Введении обоснована актуальность темы диссертации, определены цели и задачи исследования, раскрыта новизна выводов и предложений, выносимых на защиту, показана практическая значимость проведенного исследования.
В первой главе «Методологические основы статистического анализа экономического развития регионов» определено содержание и границы понятия категории «уровень экономического развития регионов». Изложены основные методологические концепции оценки уровня экономического развития регионов РФ, его территориальной дифференциации. Рассмотрены подходы построения моделей экономического развития регионов, применяемые в российской и международной экономической практике, а также представлена система показателей, определяющих уровень экономического развития регионов.
Во второй главе «Методы классификации регионов как объектов многомерного статистического анализа» проведен межрегиональный сравнительный анализ показателей уровня экономического развития регионов РФ. Дана оценка дифференциации уровня экономического развития на основе типологии регионов РФ. Выявлены регионы с высоким уровнем экономического развития, а также стабильные регионы, обладающие высоким экономическим потенциалом. Определена группа проблемных регионов.
В третьей главе «Исследование факторов территориальной дифференциации экономического развития регионов РФ многомерными статистическими методами» построены статистические многофакторные регрессионные модели результативных показателей уровня экономического развития регионов, дана количественная оценка роли обобщающих факторов в территориальной дифференциации уровня экономического развития регионов.
В заключении обобщены результаты проведенного исследования, сформулированы основные выводы и необходимые рекомендации.
9 Публикации. Основные положения диссертации представлены в семи работах, опубликованных в материалах конференций и сборниках научных трудов, общим объемом 2,2 п.л.
Уровень экономического развития регионов как категория экономической науки
Российская Федерация, как территориальная система, обладает огромным разнообразием социально-экономических и природно-географических условий. Региональные подсистемы являются важнейшими агентами, составляющими экономику Российской Федерации. В советский период экономика страны представляла собой единый народнохозяйственный комплекс, в котором регионы (территории) выступали как элемент общей системы. Все экономические параметры развития каждого региона определялись общим народнохозяйственным планом, а регулирование народнохозяйственной деятельности осуществлялось центром.
После распада СССР принятая в 1993 году Конституция РФ, заложила принципиально новые конституционные основы государственного устройства страны, основанные на рыночной экономике. Переход к трансформированной экономике потребовал реформирования государственной собственности, создания многообразных ее форм, где ведущая роль отводится частной собственности. С этой целью в стране были проведены разгосударствление и приватизация экономики. Процесс приватизации существенно изменил соотношение между государственной и частной собственностью в пользу последней, о чем свидетельствуют данные на рис. 1.1.1 и рис. 1.1.2. Из приведенных графиков видно, что процесс разгосударствления собственности в стране происходил быстрыми темпами. На начало 1995 г. в государственной собственности осталось уже только 16,7 % всех предприятий и организаций, а на начало 1999 г. - 5,1 %.
В настоящее время ведется поиск эффективной рыночной модели развития страны, в которой определена роль регионов в качестве ведущего звена реформирования экономики.
За прошедшие годы с начала проведения реформ регионы приобрели экономическую самостоятельность. Они имеют все необходимые полномочия в экономической, правовой и финансовой сферах. В этом аспекте большое значение имеет научный анализ роли регионов в экономике страны и их взаимоотношение с Центром. Важно определить роль регионов еще и потому, что в настоящее время произошла резкая их дифференциация по уровню социально-экономического развития. Наряду с природными, этому способствовали экономические и политические условия. Анализ факторов экономического развития в различных регионах России дан в работе В. May, О. Кочетковой3.
В советский период политика государства по отношению к регионам была направлена на выравнивание уровней социального и экономического развития регионов. Средством такой политики был государственный бюджет. В настоящее время средства из госбюджета, распределяемые в регионы, не покрывают всех расходов на осуществление расширенного воспроизводственного процесса. Регионы за счет собственных источников должны покрывать расходы на социальные потребности. Разные экономические условия и различная экономическая эффективность производства товаров и услуг в регионах привели к тому, что одни из них стали донорами государственного бюджета, другие - самодостаточными субъектами, а третьи живут за счет трансфертов из бюджета. Такое положение регионов стало отправным в обострении противоречий "Центр - регионы". Особенно ярко это выявилось в период кризиса 1998 года. Экономический кризис распространился и на политику. На территории страны образовались анклавы с ограниченным действием Конституции РФ. Права и привилегии республик стали перениматься другими субъектами Федерации (краями, областями и др.). Вследствие слабой государственной власти центр утратил контроль за соблюдением российского законодательства, а федеральные структуры оказались неспособными контролировать свои собственные подразделения в регионах. Договорная система отношений между федерацией и ее субъектами стала фактором разложения всей государственной системы. Экономическая реформа по созданию рыночной системы столкнулась с разделением страны на локальные рынки, но и они ограничивались бартерными отношениями. Децентрализация хозяйственной жизни и управления в России привели к резкой дифференциации регионов по уровню их социально-экономического развития, к их поляризации с выделением достаточного числа регионов, имеющих крайне тяжелую социально-экономическую обстановку.
Объективным результатом экономического кризиса явилось стремление регионов к самостоятельному преодолению депрессивного состояния. В связи с этим кризисные процессы в экономике, охватившие все регионы РФ, несут в себе ярко выраженную региональную специфику [15, 87, 123]. 2001-й год в России ознаменован переходом к осуществлению нового курса социально-экономической политики в стране. Первоочередной задачей нового курса является достижение экономического роста и на этой основе решения социальных проблем. Появившиеся в последнее время официальные сообщения о тенденциях к росту показателей экономического развития в РФ позволяют строить оптимистические прогнозы относительно роста реального сектора экономики. Центральной задачей вывода экономики из кризиса является рост эффективности производства как одного из основных факторов повышения уровня экономического развития регионов.
Классификация регионов методом кластерного анализа
Предпосылкой построения математико-статистических моделей экономического развития регионов является выявление однородных совокупностей регионов, представленных системой экономических показателей. Одним из методов, позволяющих группировать регионы в однородные совокупности, используя широкий круг показателей, является кластерный анализ. Кластерный анализ не исключает применения других методов группировок в процессе типологии регионов, но является наиболее мощным инструментом для проведения многомерных исследований.
Теоретические основы кластерного анализа базируются на понятии расстояния между единицами общностей (кластеров) в пространстве признаков (показателей). Основные подходы математической статистики к этому методу достаточно полно освещены в специальной литературе [28, 37, 40, 158].
Кластерный анализ использует алгоритмы классификации без учителя, т.е. без привлечения дополнительных сведений о характере пространства признаков [160]. При использовании этого метода основополагающим является понятие функции расстояния. В кластерном анализе используют различные функции расстояния, но чаще других встречаются евклидово расстояние. Иногда функцию расстояния вводят эвристически без достаточного аксиоматического обоснования.
Важным этапом в кластерном анализе является выбор принципа объединения объектов в классы. Практически используются метод ближайшего соседа и метод отдаленного соседа [37, 151]. Они вошли в состав библиотек алгоритмов наиболее популярных вычислительных программ по статистике.
Для этих методов в алгоритм были введены специальные графики - дендро-граммы, предназначенные для визуализации процесса классификации объектов по значениям функции расстояния или другой разделительной функции. В процессе классификации возникает вопрос о равнозначности весов экономических показателей, влияющих на исследуемый процесс. Веса могут быть равными или пропорциональными дисперсии признака, либо можно использовать шкалу экспертных оценок для определения весов показателей. Если нет априорной информации о том, какие взвешенные оценки следует давать различным показателям, то все веса приравнивают единице.
Основная задача, которая возникает в процессе кластеризации наблюдений, - это путь неформального, экономически обоснованного разбиения ден-дрограммы показателей на классы. Один из вариантов решения может заключаться в том, чтобы найденные, иерархически распределенные группы показателей затем делились бы с использованием параметрических методов, например дискриминантного анализа. Для чего необходимо найти наилучшую дискриминирующую функцию, которая будет разделять группы показателей на классы. В процессе классификации могут появиться объекты, сильно отличающиеся по значениям своих показателей - выбросы. Такие объекты можно рассматривать как отдельные классы, либо отбрасывать как нехарактерные и искажающие общую картину. Исключение выбросов несет потерю информации и должно рассматриваться с точки зрения экономической целесообразности.
В нашем случае в качестве объектов рассматриваются регионы РФ, представленные набором социально-экономических параметров. Для применения кластерного анализа не требуется априорных знаний о распределении генеральной совокупности. Каждый регион в нашем случае представлен совокупностью наблюдаемых параметров, которые можно интерпретировать как координаты точки в многомерном пространстве. Такое представление не всегда явно отражает экономическую сущность задачи, но зато позволяет использовать формальные правила разбиения множества регионов на однородные подмножества. Вторая часть задачи, в этом случае, заключается, в экономической трактовке и обосновании полученных результатов.
В кластерном анализе используют две принципиально отличные процедуры разбиения объектов на кластеры. Первая - иерархическая агломера-тивная процедура осуществляет объединение элементов кластеров на базе понятия расстояния либо сходства между точками в многомерном пространстве признаков. Для определения расстояния применяют евклидову метрику, хотя возникают ситуации, когда выгодно использовать и другие метрики. Результатом такого разбиения является дендрограмма (дерево решений), показывающая этапы объединения регионов в группы по своим социально-экономическим характеристикам. Второй подход для построения процедур разбиения на кластеры - итеративные методы группировки. В отличие от иерархических агломеративных методов, итеративные методы группировки требуют предварительного разбиения данных на заданное число кластеров и работают непосредственно с первичными данными. Итеративная процедура начинается с разбиения данных на заданное число кластеров. Затем вычисляются центры тяжести этих кластеров. Далее каждую точку (регион) помещают в тот кластер, центр тяжести которого является ближайшим. Вычисляются новые центры тяжести кластеров. Вычисления повторяются до тех пор, пока кластеры не становятся устойчивыми, т.е. не перестанут меняться.
В работе использованы оба подхода кластерного анализа. Первым применен иерархический агломеративныи метод, который позволяет примерно оценить состав и количество компактных групп-кластеров, включающих различные регионы. Существуют различные разновидности этого метода. Они имеют свои особенности и достоинства. Общим для них является то, что с целью приведения исходных данных к общему масштабу иногда проводят нормировку первичных показателей. Нормировка проводится таким образом, чтобы среднее значение по осям координат многомерного пространства равнялось нулю, а дисперсия равнялась бы единицы. Нормировка не является стандартной процедурой для кластерного анализа. Она проводится для того, чтобы координаты с большим масштабом (весом) не разбрасывали бы похожие объекты на большие расстояния и соответственно в разные кластеры. Целесообразность выполнения данной процедуры, ее полезность следует оценивать из результатов экономической интерпретации задачи.
Для построения пространства признаков и разбиения регионов на общности была взята база значений показателей, сформированная по материалам Госкомстата РФ [114, 115, 116, 117], характеризующая уровень экономического развития регионов. Данные показатели обрабатывались с помощью прикладной статистической программы «Statistica 99» и табличного процессора «Excel».
Расстояния между единицами общностей исследовались различными способами. В сущности, кластерный анализ представлен набором алгоритмов, вычисляющих расстояние либо близость между объектами в различных метриках. Для однородных многомерных числовых массивов чаще всего используют евклидову метрику и ее частные представления.
Алгоритм объединения в кластеры играет существенную роль для интерпретации результатов. Значительное место в прикладных статистических исследованиях занимает древовидная кластеризация, которая состоит в объединении объектов в достаточно большие кластеры, используя некоторую меру сходства или расстояние между объектами [37, стр. 249].
Многомерный корреляционно-рефессионный анализ территориальной дифференциации уровней экономического развития регионов
Моделирование причинно-следственных связей, исследование закономерностей формирования массовых социально-экономических процессов являются одной из важнейших составляющих процесса познания. Массовый характер показателей региональной статистики обеспечивает возможность широкого применения, ставшего традиционным для решения такого класса задач аппарата корреляционно - регрессионного анализа (КРА).
Результатом проведения регрессионного анализа является отнесение группы первичных признаков к некоторому фактору-функции, то есть разделение пространства признаков на классы связанные определенными ограничениями.
При использовании многомерных статистических методов в экономических исследованиях необходимо учесть соблюдение следующих требований: наличие элементов случайного процесса и стохастического характера связей; массовый характер и подчиненность изучаемых явлений требованиям закона больших чисел; однородность состава изучаемой статистической совокупности; приоритет качественного (содержательного) подхода в постановке задачи и интерпретации результатов исследования.
Вследствие снижения уровня регулируемости результатов воспроизводственного процесса в регионах под влиянием упразднения директивного планирования, неоднозначности темпов реформирования экономики в регионах, формировании новых хозяйственных укладов, подчиненности экономических и социальных процессов действию природных и климатических факторов, а также многообразию факторов, определяющих особенности экономической, социальной и демографической обстановки в регионах, природа результативных и факторных социально-экономических параметров территорий носит достаточно выраженный случайный характер.
Суть требований, предъявляемых к независимым показателям, заключается в том, что при использовании метода КРА статистическая совокупность должна отвечать свойствам однородности и массовости. Основные постулаты теории КРА были вдвинуты из предположения о нормальности законов распределения исследуемых факторов.
На начальном этапе исследования в соответствии с поставленной задачей осуществляется выбор результативных и факторных показателей. Этот выбор может осуществляться путем анализа значений парных коэффициентов корреляции с учетом сохранения экономического смысла результатов анализа. На данном этапе полезно использовать опыт экспертов-специалистов. Далее строятся уравнения множественной регрессии (3.1.1) для факторов, отражающих суть моделируемого процесса.
Уравнение регрессии (3.1.1) представляет собой расчетную оценку Y моделируемого фактора при измеренных значениях {ХІ} независимых факторов. В процессе нахождения значимого отрезка уравнения, прежде всего, в модель включаются все неизвестные в первых степенях. Если после оценки по F - критерию модель окажется незначимой, то необходимо добавить значения неизвестных в квадрате и парные произведения. Процесс повышения степени полинома продолжается до тех пор, пока отрезок уравнения не станет значимым.
Проблема трудоемкости расчетов коэффициентов регрессии ЬІ для задач большой размерности, в настоящее время нивелируется возможностями компьютерных технологий [19, 151]. Гораздо большее значение в действительности приобретает задача описания расчетов и интерпретации результатов с тем, чтобы не было потеряно экономическое содержание явления.
Для этого выполняется ряд технологических операций. На первом этапе анализируется матрица парных коэффициентов корреляции с целью определения значимых связей с результативным признаком (гх;у > 0,25). Отобранные факторы анализируются на наличие мультиколлинеарности. Данная проблема связана с исключением из модели дублирующих факторов и сокращением размерности. В общем случае явление мультиколлинеарности заключается в том, что определитель системы нормальных уравнений, решаемой с целью получения коэффициентов уравнения множественной регрессии, оказывается настолько мал, что при выполнении этой задачи возникают трудности технического порядка. Средние квадратические отклонения коэффициентов регрессии оказываются настолько, при этом, велики, что оценки значимости коэффициентов регрессии по t-критерию теряют смысл, становясь чувствительными даже к незначительному изменению факторов-аргументов и объемов выборки. Лишаются реального экономического смысла и сами коэффициенты уравнения регрессии. Одним из вариантов предупреждения явления мультиколлинеарности в процессе вычисления коэффициентов регрессии является обеспечение проверки условия о том, что определитель системы нормальных уравнений больше некоторого заданного положительного числа [161]. Трудоемкость подобных расчетов и неопределенность критерия выбоpa порогового значения не позволяет широко использовать этот прием на практике. Для практических расчетов пользуются другими подходами.
Одним из частных выражений мультиколлинеарности факторных признаков является несоответствие знаков при коэффициентах регрессии и парных коэффициентах корреляции, что позволяет исключить из модели КРА соответствующие факторы [125, 159]. Окончательное решение вопроса о приемлемости полученной модели может быть принято лишь в результате качественной оценки параметров. Результаты исследований, приведенные в специальной литературе [32, 37, 125, 107, 123, 159 и др.], позволяют утверждать, что мультиколлинеарность может возникать в тех случаях, когда парные коэффициенты корреляции между значениями факторов-аргументов имеют значения большие 0,7-0,8. При числе факторных признаков большем пяти необходимо отказываться от включения в состав регрессионной модели факторов-аргументов, теснота связи между которыми, превышает тесноту связи их с зависимой величиной. Практически исключаются факторы, парные коэффициенты, корреляции которых больше 0,7. Оставшиеся факторы вводят в модель.
