С. А. Бартанов. Влияние энергетического потенциала на экономику регионов Приволжского федерального округа

С. А. БАРТАНОВ

ВЛИЯНИЕ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА НА ЭКОНОМИКУ РЕГИОНОВ ПРИВОЛЖСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА

БАРТАНОВ Сергей Александрович, аспирант отдела социально-экономического развития Мордовии НИИ гуманитарных наук при Правительстве Республики Мордовия.

Ключевые слова: энергоресурсы; энергетический потенциал региона; кластерный анализ; экономическая дифференциация

Key words: power resources; power potential of the region; cluster analysis; economic differentiation

Основные направления экономической мысли имеют дело с «точечной» экономикой (экономикой без размеров)¹, хотя еще в 1826 г. И. Г. фон Тюнен ввел в научный оборот понятие «экономическое пространство»². Согласно современной трактовке, это насыщенная территория, вмещающая множество объектов и связей между ними: населенные пункты, промышленные предприятия, хозяйственно освоенные и рекреационные площади, транспортные и инженерные сети и т. д.³ Такое понимание экономического пространства, отражающего суть развиваемого в региональной экономике территориального подхода, близко к понятиям «пространственная (территориальная) структура экономики» и «пространственная (территориальная) организация хозяйства».

Наряду с плотностью, связностью, размещением экономическому пространству как территориальной (региональной) основе функционирования экономических процессов на всех идентифицированных структурных уровнях имманентно присуще свойство неоднородности, имеющей собственную динамику. Под неоднородностью (дифференциацией) экономического пространства обычно понимают межрегиональные различия общих уровней экономического развития (экономической активности) и уровней (качества) жизни.

Нарастающая дифференциация уровней экономического развития регионов влияет на структуру и эффективность национальной экономики, затрудняет проведение единой и успешной государственной социально-экономической политики, угрожает экономическим основам целостности страны. Выявление причин и механизмов этой дифференциации представляет научный и практический интерес.

Экономическая деятельность и функционирование социальной сферы требуют соответствующего потребления топлива и энергии, роль которых за последнее столетие многократно возросла. Между ВРП и региональным потреблением энергоресурсов установлена сильная статистическая связь (коэффициент корреляции r = 0,93 значим на уровне р = 0,01). Региональные потребности в топливе и энергии удовлетворяются как за счет деятельности собственного топливно-энергетического комплекса, так и за счет закупок в других регионах. В силу этого энергоизбыточность может оказаться преимуществом, а энергодефицитность — сдерживающим фактором развития региональной экономики. На примере регионов ПФО с применением методов кластерного анализа выявлено влияние энергетического потенциала регионов на показатели их экономик.

Энергетический потенциал региона определяется вектором Х в десятимерном пространстве параметров-признаков: Х₁ — добыча природного газа, тут/чел. (тонн условного топлива на человека); Х₂ — добыча нефти, тут/чел.; Х₃ — добыча каменного угля, тут/чел.; Х₄ — производство электроэнергии гидроэлектростанциями, тут/чел.; Х₅ — производство электроэнергии атомными электростанциями, тут/чел.; Х₆ — производство электроэнергии тепловыми электростанциями, тут/чел.; Х₇ — производство бензина, тут/чел.; Х₈ — производство дизельного топлива, тут/чел.; Х₉ — производство мазута, тут/чел.; Х₁₀ — производство сжиженного газа, тут/чел. При расчете показателей энергетического потенциала регионов нами использовались официальные данные⁴. Первые пять параметров характеризуют добычу (производство) первичных, остальные — производимых на основе переработки первичных вторичных топливно-энергетических ресурсов.

Кластерный анализ осуществлялся в два этапа. На первом применялся иерархическо-агломеративный подход. Ввиду того, что он не имеет математико-статистического обоснования, возникает вопрос об устойчивости (неслучайности) получаемых результатов кластеризации. Поэтому для получения устойчивых результатов использовались различные правила объединения объектов при формировании кластеров: одиночной связи или принцип ближнего соседа, полных связей или принцип дальнего соседа, средней связи невзвешенный, центроидный невзвешенный, Уорда. В рамках каждого из них применялись различные метрики расстояния между объектами (кластерами) в многомерном пространстве признаков: евклидово расстояние, квадратичное евклидово расстояние, манхетеннское расстояние, расстояние Чебышева, а также специальный класс метрических функций. В общей сложности были реализованы 35 вариантов кластеризации.

Таблицы доступны в PDF версии журнала.

На втором этапе был применен итеративный метод «К-средних». Количество кластеров К = 3. Процесс кластеризации был реализован за две итерации. Состав полученных кластеров полностью совпадает с данными табл. 2. В табл. 3 приведены координаты центров полученных кластеров.

Евклидово расстояние меду центрами первого и второго кластеров составило 1,68 тут/чел., второго и третьего — 2,5 тут/чел., третьего и первого — 3,14 тут/чел.

В первый кластер входят регионы с низким уровнем энергетического потенциала. Для довольно однородной группы из шести регионов (республики Марий Эл, Мордовия, Чувашия; Кировская, Пензенская и Ульяновская области) модуль вектора Х находится в диапазоне 0,358—1,17 тут/чел.

Таблицы доступны в PDF версии журнала.

В кластерах с большим энергетическим потенциалом имеется и более развитый промышленный потенциал. В расчете на душу населения там производится примерно в 3 раза больше промышленной продукции. При этом доля промышленности в ВРП первого кластера составляет 28,46 %, второго — 42,92 %, третьего — 50,61 %. Промышленная продукция, производимая в регионах третьего кластера, характеризуется самой высокой долей добавленной стоимости — 47,6 % (при 35,6 % в первом и 34,9 % во втором). Регионы первого кластера почти в пять раз отстают от остальных регионов округа по объему экспорта в расчете на душу населения.

Влияние энергетического потенциала на уровень экономического развития регионов прослеживается и внутри первых двух кластеров. В первом кластере по уровню ВРП на душу населения только Саратовская (64,63 тыс. руб./чел.) и Ульяновская (61,44 тыс. руб./чел.) области превышают среднее по кластеру значение. Регионы характеризуются наибольшими в своем кластере величинами модуля вектора Х. Во втором кластере среднее значение ВРП на душу населения превышается в Самарской области (125,91 тыс. руб./чел.), характеризующейся наиболее высокой величиной модуля вектора Х. В третьем кластере такой зависимости не отмечено.

Основываясь на вышеизложенном, можно судить об усилении неоднородности экономического пространства РФ. При этом между ВРП и региональным потреблением энергоресурсов существует приближающаяся к функциональной статистическая связь. По уровню энергетического потенциала регионы ПФО структурируются в 3 кластера. Анализ выявил прямую связь между энергетическим потенциалом региона и уровнем, а также потенциалом его экономического развития, что следует оценивать как одну из причин неоднородности экономического пространства страны.

ПРИМЕЧАНИЯ

¹ См.: Путь в ХХ1 век: стратегические проблемы и перспективы Российской экономики / науч. ред. Д.С. Львов. М.: Экономика, 1999. 793 с.

² См.: Тюнен И.Г. фон Изолированное государство. М.: Экономическая жизнь, 1926. 321 с.

³ См.: Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: учебник для вузов. М.: ГУ ВШЭ, 2000. 495 с.

⁴ См.: Регионы России. Социально-экономические показатели, 2007: стат. сб. М.: 2007. 981 с.; ТЭК и экономика регионов России: в 7 т. / под ред. В.В. Бушуева. М.: ИД «ЭНЕРГИЯ», 2007. Т. 1. 517 с., Т. 2. 315 с., Т. 3. 378 с., Т. 4. 450 с., Т. 5. 193 с., Т. 6. 363 с., Т. 7. 256 с.

Поступила 27.02.09.