Латышева М.А. Эконометрическое моделирование неравенства социально-экономического развития регионов РФ

Подождите немного. Документ загружается.

Рис. 3. Динамика ВВП на душу населения, скорректированного на уровень

прожиточного минимума

Рис 4. Динамика коэффициента Джини

Из рис. 3 видно, что в 2001 году ВВП на душу населения составил

около 32 прожиточных минимумов, а в 2007 году уже около 50. Из анализа

динамики ВВП и коэффициента Джини также можно сделать вывод о том,

что коэффициент Джини в период с 2002 по 2006 имел тенденцию к

снижению, а ВВП, наоборот, тенденцию к повышению. Снижение

коэффициента Джини с одновременным ростом ВВП означает, что число

бедных регионов в нашей стране снижалось. Коэффициенты концентрации

(индекс Тейла, коэффициент Герфиндаля и коэффициент Джини)

уменьшались, т.е. распределение регионов по ВРП стало более равномерным.

Вместе с тем, отношение максимального и минимального значений,

коэффициент вариации, асимметрия и куртозис росли, что говорит о

появлении отдельных регионов с ВРП, существенно превышающим среднее

значение (Тюменская область, республика Татарстан, Сахалинская область).

Таким образом, в благополучных регионах жить стало еще лучше. А в 2001 и

в 2007 годах наблюдался рост ВВП и коэффициента Джини. И в эти же годы

наблюдается снижение дифференциации между регионами по объему ВРП,

по таким показателям как объем инвестиций, объем розничного

товарооборота, среднедушевые денежные доходы и среднемесячная

начисленная заработная плата, поэтому количество регионов с высоким

значением ВРП, существенно превышающим среднее значение,

уменьшилось. Значение коэффициента Джини для России сопоставимо с

аналогичным показателем для других стран с большой территорией и

численностью населения (таблица 3), например, с США и Китаем, в которых

коэффициент Джини достигал в 2007 г. значений 0,43 и 0,48 соответственно.

А в странах с небольшой территорией и численностью населения, например,

в Швеции, значение коэффициента Джини было меньше.

Таблица 3

Значение коэффициента Джини в 2007 году

Страна

Значение коэффициента

Швеция

0,23

Япония

0,24

Австралия

0,27

Германия

0,28

Канада

0,32

Великобритания

0,37

Страна

Значение коэффициента

Россия

0,40

США

0,43

Китай

0,48

ЮАР

0,57

Источник: составлено по данным сайта свободной энциклопедии

www.wikipedia.org

Выше был проведен анализ неравенства в развитии российских

регионов с использованием различных статистических характеристик

вариации, у каждого из которых есть своим преимущества и недостатки.

Однако можно оценить, насколько близкие результаты они дают. Для этого

были рассчитаны коэффициенты корреляции между ними. Результаты

расчетов представлены в Приложении 2. Как видно, в большинстве случаев

корреляция между различными показателями высока (около 50% из них

имеют значение корреляции по модулю большее 0,7), т.е. все они

показывают практически одинаковую картину межрегиональной

дифференциации и ее динамики, что повышает надежность сделанных

выводов.

Таким образом, данный подход заключается в исследовании

неравенства по различным компонентам социально-экономического развития

регионов. Положительные его моменты заключаются в том, что простые

индикаторы количественно характеризуют меру отличий между регионами и

позволяют исследовать межрегиональную дифференциацию пересчета в

соизмеримые величины, что облегчает и упрощает анализ. Однако одним из

недостатков данного подхода является возможность исследования

межрегиональных различий по отдельным показателям, что при их большом

количестве может привести к необозримому количеству информации и

затруднить интерпретацию результатов. Поэтому необходим комплексный

подход к анализу межрегиональной дифференциации субъектов РФ, который

заключается в использовании интегральных показателей. Это могут быть

интегральные оценки, основанные на рейтингах регионов. Но более

интересным представляется построение интегральных показателей методами

факторного анализа. Такие интегральные показатели рассматриваются в

следующем параграфе.

Сравнительный анализ различных методик интегральных оценок

регионального развития

Было проведено сравнение четырех наиболее часто используемых

методик, описанных в параграфе 1.2 диссертационного исследования: МЭР

РФ, «вологодской», Вологодского научного центра и коми - ИСЭПС. С их

помощью были составлены рейтинги 79 регионов Российской Федерации по

данным за 2007 год.

В ходе апробации ставились две задачи: методическая и прикладная.

Во-первых, анализируя содержание и особенности основных процедур

оценивания, предполагалось определить оценочный потенциал разных

методик. Во-вторых, выявить социально-экономическую дифференциацию

российских регионов.

Выполненные расчеты представлены в таблице 4. Чем выше ранг

региона по методике, тем ниже уровень его социально-экономического

развития.

В нижеприведенной таблице введем следующие обозначения:

Методика №1 – Вологодская методика

Методика №2 – МЭР

Методика №3 – Вологодского научного центра

Методика №4 – Республики Коми.

Таблица 4

Сравнение интегральных оценок субъектов РФ по различным

методикам

№

Наименование региона

Ранг по

методи-

ке №1

Ранг по

методи-

ке №2

Ранг по

методи-

ке №3

Ранг по

методи-

ке №4

Алтайский край 70 70 73 68

№

Наименование региона

Ранг по

методи-

ке №1

Ранг по

методи-

ке №2

Ранг по

методи-

ке №3

Ранг по

методи-

ке №4

Амурская область 34 34 49 56

Архангельская область 19 19 25 24

Астраханская область 10 10 32 28

Белгородская область 31 31 18 23

Брянская область 68 68 74 69

Владимирская область 72 72 54 51

Волгоградская область 26 26 41 32

Вологодская область 27 27 31 30

10.

Воронежская область 51 51 24 26

11.

г. Москва 1 1 1 1

12.

г. Санкт-Петербург 3 3 3 3

13.

Еврейская автономная

область 56 56 58 65

14.

Ивановская область 75 75 76 78

15.

Иркутская область 22 22 33 22

16.

Кабардино-Балкарская

Республика 77 77 51 74

17.

Калининградская область 30 29 10 19

18.

Калужская область 42 42 12 14

19.

Камчатская область 67 67 65 62

20.

Карачаево-Черкесская

Республика 73 73 40 63

21.

Кемеровская область 18 18 27 25

22.

Кировская область 62 62 75 71

23.

Костромская область 61 61 79 79

24.

Краснодарский край 38 38 36 31

25.

Красноярский край 12 12 16 11

26.

Курганская область 54 54 71 64

27.

Курская область 36 36 61 50

28.

Ленинградская область 16 16 7 7

29.

Липецкая область 13 13 17 20

30.

Магаданская область 29 28 44 41

31.

Московская область 21 21 4 4

32.

Мурманская область 44 44 56 43

33.

Нижегородская область 23 23 8 8

34.

Новгородская область 39 40 62 52

35.

Новосибирская область 24 25 13 13

36.

Омская область 41 39 39 33

37.

Оренбургская область 25 24 37 34

38.

Орловская область 49 50 68 57

№

Наименование региона

Ранг по

методи-

ке №1

Ранг по

методи-

ке №2

Ранг по

методи-

ке №3

Ранг по

методи-

ке №4

39.

Пензенская область 43 43 38 38

40.

Пермский край 4 4 20 15

41.

Приморский край 57 57 50 40

42.

Псковская область 71 71 78 76

43.

Республика Адыгея 78 78 72 77

44.

Республика Алтай 65 66 69 75

45.

Республика Башкортостан 14 14 22 17

46.

Республика Бурятия 59 59 55 60

47.

Республика Дагестан 76 76 34 61

48.

Республика Ингушетия 79 79 6 39

49.

Республика Калмыкия 63 63 26 47

50.

Республика Карелия 37 37 60 48

51.

Республика Коми 20 20 21 18

52.

Республика Марий Эл 64 64 66 67

53.

Республика Мордовия 46 46 70 66

54.

Республика Саха (Якутия) 17 17 28 27

55.

Республика Северная Осетия -

Алания 74 74 67 70

56.

Республика Татарстан 8 8 9 6

57.

Республика Тыва 69 69 35 72

58.

Республика Хакасия 32 32 29 35

59.

Ростовская область 48 48 23 21

60.

Рязанская область 40 40 63 54

61.

Самарская область 9 9 15 12

62.

Саратовская область 60 60 46 36

63.

Сахалинская область 6 6 5 5

64.

Свердловская область 7 7 11 9

65.

Смоленская область 45 44 52 49

66.

Ставропольский край 65 65 77 73

67.

Тамбовская область 58 58 57 53

68.

Тверская область 47 47 43 37

69.

Томская область 11 11 14 10

70.

Тульская область 52 52 47 42

71.

Тюменская область 2 2 2 2

72.

Удмуртская Республика 28 29 48 44

73.

Ульяновская область 53 53 45 46

74.

Хабаровский край 33 33 59 45

75.

Челябинская область 5 5 19 16

76.

Читинская область 50 49 53 55

77.

Чувашская Республика 55 55 64 59

№

Наименование региона

Ранг по

методи-

ке №1

Ранг по

методи-

ке №2

Ранг по

методи-

ке №3

Ранг по

методи-

ке №4

78.

Чукотский автономный округ 35 35 42 58

79.

Ярославская область 15 15 30 29

Источник: составлено автором на основе численных расчетов

Анализ результатов, полученных по разным методикам, подтверждает

зависимость результатов оценки именно от выбора методики и может не

отражать действительную дифференциацию социально-экономического

пространства. Так, методики расходятся менее, чем на 5 пунктов в 22%

регионов, на 10 пунктов - в 48% регионов, на 15 пунктов – в 63% регионов.

При этом стабильный рейтинг по всем методикам наблюдается у г. Москвы

(1), Тюменской области (2) и г. Санкт-Петербург (3).

Поэтому выводы на основе рейтинговой оценки являются стартовыми,

но недостаточными для структурного и территориально

дифференцированного анализа факторов формирования сложившейся

социально-экономической ситуации.

Анализируя методику МЭР, которая используется правительством РФ

для ранжирования регионов по уровню социально-экономического развития,

можно сделать выводы о том, что регионами-лидерами являются г. Москва,

Тюменская область, г. Санкт-Петербург, Пермский край, Челябинская

область, Сахалинская область, Свердловская область, республика Татарстан.

Наименее неблагополучными регионами (т.е. регионами с наибольшими

рангами) являются республики Адыгея, Дагестан, Ингушетия, Северная-

Осетия Алания, Ивановская область, Кабардино-Балкарская и Карачаево-

Черкесская республики.

Основные выводы первой главы

Процессы, происходившие в стране в период Советского Союза и

после его распада, привели к возникновению целого комплекса новых

экономических, социальных и политико-правовых проблем, непосредственно

отразившихся на устойчивости социально-экономической ситуации в

отдельных российских территориях и в целом всей региональной

организации страны. Регионы, создававшиеся и развивавшиеся в нерыночной

логике, при помещении их в рыночную среду перестали соответствовать

масштабу экономических и социальных процессов открытого рынка. Часть

субъектов Российской Федерации и городов - административных центров

явно оказались не в состоянии обеспечивать конкурентоспособность

собственного хозяйства не только в глобальном, но даже в страновом

масштабе. Все это привело к нарастанию дифференциации социально-

экономического пространства российских регионов.

Для анализа неравенства в уровне социально-экономического развития

регионов Российской Федерации можно использовать разнообразные

числовые характеристики, в том числе статистические измерители

неравенства: соотношение максимального и минимального значений,

величину дисперсии, относительное отклонение от среднего значения,

коэффициенты вариации, Уильямсона, Джини, энтропии Тейла,

концентрации Герфиндаля, показатели асимметрии, куртозиса и др.

Они показали неоднородность развития регионов РФ практически по

всем показателям социально-экономического развития. При этом с 2001 г. по

2007 г. дифференциация в развитии регионов увеличилась по таким

показателям, как уровень безработицы, валовой региональный продукт на

душу населения; уменьшилась по объему внешнеторгового оборота,

инвестициям в основной капитал, объему розничного товарооборота на душу

населения, среднедушевым денежным доходам, среднемесячной

начисленной заработной плате, площади жилья на одного жителя и

практически не изменилась по числу организаций, ведущих НИОКР, и

численности персонала, занятого исследованиями и разработками, стоимости

основных фондов на душу населения численности населения на одного

врача, численности учащихся ссузов и доли населения с доходами ниже

прожиточного минимума.

Все вышеперечисленные показатели неравенства имеют преимущества

и недостатки, поэтому для адекватной оценки степени неравномерности

социально-экономического развития регионов и получения достоверной ее

оценки предпочтительнее использовать данные числовые характеристики в

совокупности.

Однако помимо простых индикаторов дифференциации в развитии

регионов РФ можно использовать и комплексные (интегральные) оценки.

Существует свыше десятка методик рейтинговой оценки. В их число

входят методика Института социально-экономических и энергетических

проблем Севера Коми НЦ РАН (коми-ИСЭПС), используемая Госкомстатом

Республики Коми для оценки муниципальных образований, методика

Минэкономразвития и Росстата, академических институтов – Вологодского

научно-координационного центра ЦЭМИ РАН, применяемая

Территориальным органом Федеральной службы государственной

статистики Вологодской области, Института экономики Карельского НЦ

РАН, Новосибирского ИЭ и ОПП СО РАН, субъектов федерации –

Республики Коми, Ленинградской, Воронежской и Кировской областей.

Однако при проведении комплексного анализа социально-

экономического развития регионов необходимо применение нескольких

методик интегральных оценок для получения более достоверной

информации о региональных рейтингах.

Сравнение основных рейтинговых методик ранжирования 79 регионов

Российской Федерации по данным за 2007 год показало зависимость

результатов оценки именно от выбора методики и может не отражать

действительную дифференциацию социально-экономического пространства.