М. И. Беркович, С. В. Боженко, А. А. Брут-Бруляко. Оценка взаимосвязи экономической и социальной сфер регионов Российской Федерации

М. И. БЕРКОВИЧ С. В. БОЖЕНКО А. А. БРУТ-БРУЛЯКО

ОЦЕНКА ВЗАИМОСВЯЗИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ И СОЦИАЛЬНОЙ СФЕР РЕГИОНОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

БЕРКОВИЧ Маргарита Израилевна, директор Института управления, экономики и финансов Костромского государственного технологического университета, доктор экономических наук.

БОЖЕНКО Светлана Викторовна, докторант кафедры экономики и управления Костромского государственного технологического университета.

БРУТ-БРУЛЯКО Александр Альбертович, старший преподаватель кафедры теоретической физики Костромского государственного университета.

Принято считать, что показатели экономического развития территории отражают состояние их социальной сферы. Действительно, экономический рост, с одной стороны, представляет необходимое условие, обеспечивающее повышение уровня жизни населения, с другой — увеличение показателей благосостояния стало мощным катализатором экономического роста. Однако данная взаимосвязь, опосредованная множеством факторов, не является очевидной. С целью более обстоятельного изучения этого процесса нами проведено исследование 42-х регионов страны. На первом этапе исследования ставилась задача выделить и проанализировать латентные общие факторы, влияющие на всю совокупность показателей социально-экономического развития регионов РФ, и выявить зависимость уровня развития социальной сферы регионов и характера функционирования их экономической сферы. Наш подход основан на первоначальном разделении факторов на две совокупности — факторы социальной и экономической сфер. Связь между этими факторами рассмотрена в качестве последующего этапа исследования после выявления первичных факторов этих сфер. В исследовании использован комплекс методов: экспертной оценки (при выборе репрезентативного начального набора показателей), математические методы факторного, корреляционного, регрессионного и кластерного анализа (при дальнейшей работе с выделенным набором показателей). Изучена социально-экономическая ситуация в 2000—2004 гг., так как этот период отличается значительной стабильностью, отсутствием потрясений и кардинальных изменений во всех сферах жизни.

В качестве исходной информационной базы приняты официальные издания Федеральной службы государственной статистики, которые и определили информационную базу ис-следования¹. Важнейшим критерием отбора стала информативность показателя. Из всего набора социально-экономических показателей развития регионов методом экспертных оценок было сформировано два репрезентативных набора.

Показатели для социальной сферы: прирост населения на 1 тыс. чел., чел.; среднегодовая численность занятых в экономике, тыс. чел.; число безработных, тыс. чел.; среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работающих в экономике, руб.; площадь жилищ, приходящихся в среднем на одного жителя, м²; число учащихся дневных общеобразовательных государственных и муниципальных учреждений, тыс. чел.; число врачей на 10 тыс. чел., чел.; количество больничных коек на 10 тыс. чел., ед.; ввод в действие жилых домов на 1 тыс. чел., м² общей площади; перевозки пассажиров автобусами общего пользования, млн чел.; пассажирооборот автобусов общего пользования, млн пассажиро-км; рождаемость, чел. на 1 тыс. чел.; численность населения с доходами ниже прожиточного минимума, %; количество дошкольных образовательных учреждений, ед.; ввод в действие амбулаторно-поликлинических учреждений на 100 тыс. чел., посещений в смену.

Набор показателей для экономической сферы: число предприятий и организаций, ед.; объем промышленной продукции и сельского хозяйства, млн руб.; рентабельность активов организаций промышленности, %; грузооборот автомобильного транспорта отраслей экономики, млн тонно-км; густота автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием, км дорог на 1 тыс. км² территории; оборот розничной торговли на душу населения, руб.; объем платных услуг на душу населения, руб.; объем бытовых услуг на душу населения, руб.; расходы консолидированных бюджетов субъектов РФ, млн руб.; рублевые депозиты физических лиц в Сберегательном банке РФ, млн руб.; удельный вес убыточных организаций, %; инвестиции в основной капитал на душу населения, руб.

В качестве объектов исследования выбраны 42 субъекта РФ: субъекты европейской части РФ, за исключением республик Кавказа и территорий Дальнего Востока и Сибири. Основанием для этого послужили особая социально-экономическая ситуация в этом регионе и специфика дальневосточных и сибирских регионов. Также из анализа исключены города Москва и Санкт-Петербург как имеющие существенные отличия от прочих субъектов (при этом Московская и Ленинградская области рассматривались наряду с другими регионами). Получалась выборка со средним значением 0 и средним отклонением 1. Этот стандартный прием позволил избежать разности в масштабах и размерностях рассматриваемых величин, что позволило более точно и полно учесть влияния колебаний в каждой величине.

В результате исследований выявлены значимые факторы: четыре в социальной сфере и три в экономической. Выявленные факторы устойчивы по всем временным срезам: к каждому фактору относится в основном один и тот же набор переменных со значимыми коэффициентами, значения факторов мало изменяются от среза к срезу, что подтверждает устойчивость внутренней факторной структуры. Об этом свидетельствует и малое количество факторов по сравнению с числом первоначальных переменных (для 15-ти переменных социальной сферы допустимо до 10-ти значимых факторов, для 12-ти переменных экономической сферы — до 7-ми). Это говорит о наличии внутренних связей. В пользу модели говорят также и внутренние критерии методов факторного анализа: построенные факторы обусловливают около 70—80 % изменчивости в выборке, удовлетворяют критериям Кайзера и «каменной осыпи»². Социальная сфера представительно описывается рядом факторов: размер социума, уровень жизни, обеспеченность социальной инфраструктурой, репродуктивность социума. Выделенные факторы обладают следующими характеристиками: они являются независимыми, не выявлено регрессионных связей между факторами, максимальный уровень корреляции — 0,3—0,4. Иными словами, можно заключить, что на данном этапе развития РФ рождаемость, например, не зависит от уровня жизни населения. Также не выявлено зависимости рождаемости и от обеспеченности общей социальной инфраструктурой.

Для экономической сферы выделились следующие факторы: мощность экономики, рентабельность экономики, оборот услуг внутри региона. Эти факторы тоже можно считать независимыми.

Следующим этапом исследования явилась попытка выяснения связи между факторами социальной и экономической сфер. Для этого применялись методы факторного, корреляционного и регрессионного анализов. Эти методы позволили выявить следующие связи: размера социума с мощностью экономики; оборот услуг внутри региона с уровнем жизни населения. В обоих случаях имеются прямые пропорциональные зависимости. Эти пары факторов были объединены при повторном факторном анализе. Они имеют высокую корреляцию, связи выражаются тесной линейной регрессией.

Другие факторы характеризуются небольшой корреляцией и не имеют общих скрытых факторов, значимой регрессионной связи, что говорит о полной независимости факторов. В пользу этого вывода говорит и тот факт, что факторы не строились изначально независимыми, применялся метод построения косоугольных факторов.

В результате можно привести перечень из пяти независимых факторов, описывающих социальную и экономические сферы: масштаб (социума и экономики), рентабельность экономики, уровень жизни, обеспеченность социальной инфраструктурой, репродуктивность социума (рождаемость).

На основании значений этих факторов был проведен кластерный анализ, целью которого стала попытка объединения регионов в группы «похожих», обладающих близкими значениями факторов и, следовательно, схожих по социально экономическому положению. Были рассмотрены возможные кластерные структуры с различным числом кластеров. В результате проведенного анализа выделены кластер «Северных регионов» (Республика Карелия, Республика Коми, Архангельская область, Мурманская область, Вологодская область, Пермская область) и кластер «Регионов-лидеров» (Московская область, Краснодарский край, Республика Башкортостан, Ростовская область, Нижегородская область, Республика Татарстан). Остальные регионы какой-либо оформленной кластерной структурой не обладают и не имеют «типовых сценариев развития», каждый из них находится в своей собственной специфической ситуации.

На втором этапе исследования из рассматриваемых 42-х субъектов РФ были выбраны 82 города с численностью населения свыше 100 тыс. чел. При анализе социально-экономического положения городов была осуществлена попытка выделения общих латентных факторов (гипотеза о детерминации социальной сферы экономической не выдвигалась). Заметим, что при анализе субъектов РФ такие общие факторы также были получены, но уже при повторном анализе, когда «факторизовались» совместно факторы социальной и экономической сфер.

Из всего набора социально-экономических показателей развития городов методом экспертных оценок был сформирован репрезентативный набор показателей, включающий 37 переменных. Этот набор обусловлен публикуемой статистической информацией. К рассмотрению принимались все опубликованные переменные, т. е. исследуемый набор переменных обусловлен несовпадением их номенклатур. Сформированный набор переменных во многом совпадает с набором переменных, используемых при анализе социально-экономической ситуации в субъектах РФ.

Факторный анализ проводился методами факторизации пакета Statistica 6.0 по каждому из временных срезов: 2002, 2003, 2004 и 2005 гг. Наилучшие результаты дал метод «Communalities=multiple R²» с косоугольными факторами при вращении «varimax». В результате факторного анализа выделилось шесть латентных общих факторов.

Факторы имеют следующую содержательную интерпретацию: фактор масштаба (размера) (объясняет 43 % вариативности), благополучия и развития (объясняет 12 % вариативности), социальной инфраструктуры (8 %), фактор репродуктивности (7 %), размера торговли и услуг (5 %) и фактор рынка труда (3 %). Факторы являются независимыми, так как межфакторные корреляции имеют значения не более 0,3, что статистически отнюдь не значимо.

Выделенными факторами объясняются все статические переменные структуры, кроме «строительство жилых домов» и «удельный вес инвестиций в основной капитал за счет бюджета». Эти переменные имеют низкие факторные нагрузки и их значения не объясняются значениями факторов. Это означает, что строительство жилых домов в данный период «живет по своим законам» и слабо связано с остальными переменными, характеризующими общее развитие экономической и социальной сфер. Аналогичен вывод и для бюджетных инвестиций, произвольных в каждом регионе и определяемых федеральными и региональными программами.

Построенная факторная модель объясняет только качественные структурные отношения, не характеризуя общие и частные закономерности динамики. Действительно, количественно значимыми факторами являются только первые два: фактор масштаба (размера) и фактор благополучия и развития, которые объясняют в совокупности 55 % вариативности.

По результатам факторного анализа нами проводился кластерный анализ. Методом «иерархических деревьев» было оценено количество кластеров — от 4 до 20. Далее строились и анализировались кластерные модели для каждого из количеств кластеров методом «k-средних» по всем временным срезам. Полученные разбиения анализировались на наличие устойчивых крупных групп. Если кластер совпадал по всем временным срезам, то он признавался реально существующим. Наиболее четкую структуру можно найти в разбиении на 4, 5 и 6 кластеров. Более того, некоторые кластеры выделяются во всех этих разбиениях. При попытке увеличить число кластеров, получая более малые и качественно более однородные кластеры, кластерная структура размывается, четко выявляя только два кластера — «Северные города» и «Крупные города-лидеры». В результате проведенного анализа получилась следующая кластерная структура по городам (таблица).

Таблица доступна в полной PDF версии.

Оставшиеся 22 города не попадают в кластерную структуру, образуя «дискретное облако», распыленное вокруг и между кластеров (Белгород, Иваново, Липецк, Северодвинск, Нарьян-Мар, Череповец, Ставрополь, Кисловодск, Невинномысск, Пятигорск, Астрахань, Камышин, Батайск, Шахты, Йошкар-Ола, Саранск, Ижевск, Глазов, Чебоксары, Оренбург, Пермь, Березники). Эти города характеризуются специфическим социально-экономическим положением.

Выявленная кластерная структура анализировалась на наличие возможных общих закономерностей динамики исходных переменных, а также корреляционных и регрессионных зависимостей переменных внутри каждого кластера.

Среди всех переменных были выделен ряд параметров: численность населения, ВВП по обрабатывающим производствам, инвестиции в основной капитал — индикаторы первого фактора; среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, число мест в дошкольных учреждениях, оборот общепита — индикаторы второго фактора; число больничных коек на 1 тыс. чел. — индикатор третьего фактора; число родившихся на 1 тыс. чел., число умерших на 10 тыс. чел., среднемесячная номинальная начисленная заработная плата — индикаторы четвертого фактора; оборот розничной торговли на душу населения — индикатор пятого фактора; число безработных — индикатор шестого фактора.

По этим переменным для каждого из выделенных кластеров была построена динамика за 2002—2005 гг. Можно сказать, что даже в рамках одного кластера динамика по многим переменным различается. Особенно значимо это различие по ВВП обрабатывающей промышленности, количеству безработных и инвестициям в основной капитал. По многим переменным внутри кластера имеются в целом схожие положительные, отрицательные или нулевые тенденции:

—   в рассматриваемой динамике для первого кластера характерно уменьшение численности проживающего населения, уровень смертности, вдвое превышающий уровень рождаемости, рост оборота общественного питания;

—  характеристиками городов второго кластера являются стабильная численность населения, низкий уровень смертности, сопоставимый с уровнем рождаемости, слабый рост оборота общепита;

—  среди показателей динамики третьего кластера — стабильная численность населения, рост оборота общепита и рост инвестиций в основной капитал;

—  города четвертого кластера характеризуются стабильной численностью населения, незначительным ростом инвестиций в основной капитал. Отличительной особенностью этого кластера являются высокий уровень рождаемости, низкий уровень смертности, рост количества больничных коек и мест в дошкольных учреждениях;

—   показатели динамики для городов пятого кластера характеризуются уменьшением численности населения. Уровень смертности вдвое превышает уровень рождаемости, рост инвестиций в основной капитал.

Наряду с анализом динамики проводились корреляционный и регрессионный анализы переменных в каждом из кластеров. Большинство корреляционных и регрессионных связей между переменными верно во всей выборке (на полном наборе из 82-х городов). Таковы, например, линейная зависимость числа таксофонов или числа учащихся дневных общеобразовательных учебных заведений от численности населения, или объем платных услуг на душу населения от оборота розничной торговли, или число среднего медицинского персонала на 1 тыс. чел. от числа больничных коек на 10 тыс. чел. и т. д.

Наиболее интересными выглядят взаимосвязи переменных, имеющих разный смысл, но отнесенных к одному фактору: численности населения, ВВП и инвестиций в основной капитал; среднемесячной номинальной начисленной заработной платы, числа мест в дошкольных учреждениях, оборота общепита; числа родившихся на 1 тыс. чел., числа умерших на 1 тыс. чел., среднемесячной начисленной заработной платы.

Результаты анализа показали, что в одних кластерах повышение уровня жизни снижает смертность (для северных городов), в других городах — повышает рождаемость (крупные города-лидеры), в третьих (остальные кластеры) — не влияет ни на смертность, ни на рождаемость, зато увеличивает оборот общепита. Кроме того, в отдельных городах прирост инвестиций в основной капитал приводит к росту ВВП (крупные и средние города, с градообразующими предприятиями, северные города), а в городах-лидерах такая связь отсутствует.

В результате расчетов было выявлено, что общность факторной структуры городов (т. е. принадлежность к одному кластеру) не обеспечивает общей динамики конкретных переменных. То, что, например, два города имеют высокое значение фактора социальной инфраструктуры, не означает, что их социальная сфера будет схожей. Также схожесть полной факторной структуры не обеспечивает схожести динамики — перспектив развития городов.

Факторный и кластерный анализы субъектов РФ и их городов показали, что города характеризуются более разнообразной кластерной структурой (пять кластеров), в то время как для субъектов РФ характерны два. Заметим, что разбиение по кластерам городов подтверждает разбиение на кластеры для регионов: кластер городов-лидеров совпадает с кластером регионов-лидеров (города-лидеры являются столицами регионов-лидеров) и кластер северных городов совпадает с кластером северных регионов («северные города» располагаются в «северных регионах»). Это совпадение кластеров подтверждает их наличие. Остальные кластеры могут быть оценены как явление «урбанистическое», городское. Для субъектов РФ значимыми являются специализация, климатические, территориальные и географические различия.

Сравнивая выделенную факторную структуру субъектов РФ и городов, можно сказать, что они фактически совпадают. Действительно, в обоих случаях основным (с объясняющей способностью примерно 40 %) оказался фактор размера, а вторым значимым в обоих случаях по вкладу в общую вариативность является фактор социальной инфраструктуры (около 10 %), их наполнение конкретными переменными также совпадают.

Также совпадают по содержанию и факторы «уровня жизни» для субъектов РФ и «благополучия и развития» для городов. В переменные, относящиеся к этим факторам, в обоих случаях входит уровень заработной платы, но в случае городов этот фактор еще «нагружен» переменными социальной сферы, такими как «число детей в дошкольных учреждениях», «число мест в дошкольных учреждениях», «объем работ по строительству», «оборот общепита», «размер пенсий». Это отличие можно объяснить тем, что при рассмотрении ситуации в субъектах РФ эти переменные не рассматривались при анализе из-за отсутствия соответствующих статистических данных.

Учитывая сходство факторных структур, можно предположить, что в субъектах РФ эти переменные являются связанными, формирующими общий фактор «благополучия и развития», а не только текущего «благосостояния». Этот фактор можно считать фактором «развития», так как он включает в себя такие переменные, как «число детей в дошкольных учреждениях», «число мест в дошкольных учреждениях», «объем работ по строительству», т. е. переменные, определяющие перспективы развития, связанные с будущей демографической ситуацией, что создает предпосылки для социального развития. Также схожими являются факторы «репродуктивности».

При анализе субъектов РФ выделился «фактор рентабельности экономики», отсутствующий в анализе городов. Это также можно объяснить разностью состава исследуемых переменных, обусловленный существующими статистическими данными. Переменные «объем инвестиций на душу населения» и «рентабельность активов предприятий» отсутствовали в данных по городам и, как следствие, не учитывались при анализе последних.

Для городов факторами, не совпадающими с факторами субъектов РФ, являются «размер торговли и услуг» и «рынок труда». Фактор «оборота услуг внутри региона» аналогичен «размеру торговли и услуг» в городах. Состав по переменным этих факторов одинаков в обоих случаях, что позволяет их отождествить. В случае субъектов РФ при вторичном анализе связей фактор «оборота услуг внутри региона» был объединен с фактором «уровня жизни» в субъекте РФ. Это говорит о зависимости оборота услуг внутри региона от уровня жизни. Такая зависимость в основном складывается за счет сельской местности, так как в городе факторы оборота «торговли и услуг» и «благосостояния» различны.

Также в городах был выделен «фактор рынка труда». Его можно рассматривать как качественное явление, влияние которого на реальное социально-экономическое положение города не так велико. Тем не менее, можно утверждать, что в городах начал формироваться рынок труда, не связанный напрямую с предприятиями и потенциально способный влиять на существующую общую социально-экономическую ситуацию. Это естественно, так как в городах высока концентрация специалистов разных профилей, а также организаций, осуществляющих свою деятельность в различных сферах деятельности. Фактор «рынок труда» в регионах РФ в целом не выделился, так как рынок труда на селе и в мелких городах деформирован: люди готовы трудиться на любом рабочем месте, а наиболее способные и высококлассные специалисты стремятся уехать в города.

Основным выводом проведенного исследования является возможность на данном этапе развития страны теоретического разделения социально-экономической системы крупного объекта (субъекта РФ или города с численностью населения более 100 тыс. чел.) на несколько подсистем (непересекающихся сфер, идентичных выделенным факторам), которые являются качественно различными образованиями и замкнутыми структурами. Следовательно, они должны рассматриваться как самостоятельные объекты управления, что следует учитывать при разработке стратегии регионального развития. Это позволяет рассматривать общую социально-экономическую ситуацию в исследуемом субъекте РФ как сумму «раздельных» состояний по каждой из выделенных сфер.

В целом используемые методы факторизации переменных, а затем кластеризации объектов (субъектов РФ, городов) по какому либо признаку могут использоваться как экспресс-метод оценки социально-экономического положения региона (например, выделение кластера с низким уровнем репродуктивности или социальной инфраструктуры, выделение кластера с экономикой, ориентированной на торговлю или производство и т. д.). Каждый такой кластер может расцениваться как объект, по отношению к которому можно сформулировать стратегическую цель и разрабатывать соответствующую программу, исходя из значений факторов и связей переменных, относящихся к одному фактору. Реализация стратегии развития будет зависеть от реальной потребности развития региона: какое предприятие строить, как ограничить или стимулировать ту или иную сферу, каким показателям уделить внимание. Все это предполагает учет специфики социально-экономического развития конкретного региона.

ПРИМЕЧАНИЯ

¹  Регионы России. Социально-экономические показатели. 2005: Стат. сб. / Росстат. М., 2006; Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2004: Стат. сб. / Росстат. М., 2004; Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2006: Стат. сб. / Росстат. М., 2006.

² См.: Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Пер. с англ. / Дж.-О. Ким, Ч. У. Мьюллер, У. Р. Клекка и др. // Под ред. И. С. Енюкова. М., 1989.

Поступила 27.04.08.