Статья опубликована в рамках: XXX Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 03 марта 2015 г.)

Наука: Экономика

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Румянцев А.О. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РЕГИОНОВ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ МЕСТА ЛИПЕЦКОЙ ОБЛАСТИ СРЕДИ СУБЪЕКТОВ РФ // Научное сообщество студентов XXI столетия. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. XXX междунар. студ. науч.-практ. конф. № 3(30). URL: http://sibac.info/archive/economy/3(30).pdf (дата обращения: 17.09.2019)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

ИССЛЕДОВАНИЕ  ЭКОНОМИЧЕСКИХ  ПОКАЗАТЕЛЕЙ  РЕГИОНОВ  И  ОПРЕДЕЛЕНИЕ  МЕСТА  ЛИПЕЦКОЙ  ОБЛАСТИ  СРЕДИ  СУБЪЕКТОВ  РФ

Румянцев  Артем  Олегович

студент  5  курса,  кафедра  прикладной  математики  ЛГТУ,  РФ,  г.  Липецк

Е-mail rumyantsev_art@mail.ru

Кузнецова  Елена  Васильевна

научный  руководитель,  канд.  физ.-мат.  наук,  доцент  кафедры  прикладной  математики  ЛГТУ,  РФ,  г.  Липецк

 

В  настоящее  время  уровень  жизни  населения  в  России  является  одной  из  острых  социально-экономических  проблем.  Россия  отличается  высокой  неравномерностью  экономического  развития  регионов,  что  является  следствием  географического  положения,  различной  ресурсной  обеспеченности,  неодинаковых  природно-климатических  условиях  и  других  факторов.  Актуальной  задачей  является  определение  позиции  того  или  иного  региона  на  экономической  карте  России.

В  данной  работе  рассматривается  классификация  субъектов  Российской  Федерации  по  однородным  с  точки  зрения  уровня  экономического  развития  группам  (кластерам).  Подобная  задача  решается  в  [1].

Экономическое  состояние  региона  характеризуются  множеством  показателей,  которые  определяют  уровень  жизни  населения.

В  процессе  подготовки  к  проведению  анализа  были  собраны  статистические  данные  по  экономическим  показателям  для  80  субъектов  Российской  Федерации  за  2011  год.  Данные  взяты  с  сайта  Федеральной  службы  государственной  статистики   Росстат  [2].  Для  обработки  и  анализа  данных  используется  программный  пакет  Statistica  7.0.

В  качестве  экономических  показателей,  характеризующих  развитие  регионов,  в  работе  используются:

·     валовой  региональный  продукт  на  душу  населения;

·     индекс  промышленного  производства;

·     инвестиции  в  основной  капитал;

·     среднедушевые  доходы;

·     средняя  заработная  плата;

·     уровень  занятости  населения.

Значения  данных  показателей  являются  неоднородными.  Для  устранения  разных  размерностей  нормируем  их  значения  (приводим  к  общему  масштабу).  Дальнейший  анализ  проводим  над  нормированными  величинами.

После  исключения  из  выборки  нескольких  регионов  с  нетипичными  показателями  (г.  Москва,  Тюменская  область)  выполним  процедуру  кластеризации  методом  k-средних.  Рассмотрим  разбиение  с  числом  кластеров  равным  6.

 

Рисунок  1.  Средние  значения  для  каждого  кластера

 

Результаты  кластеризации  регионов  России  представлены  в  таблице  1.

Таблица  1.

Результаты  кластеризации  регионов  Российской  Федерации

Кластер

Регионы

Количество

1

Калужская  обл.,  Тульская  обл.,  Калининградская  обл.,  Ростовская  обл.,  Пермский  край,  Саратовская  обл.,  Приморский  край,  Амурская  обл.

8

2

Белгородская  обл.,  Владимирская  обл.,  Костромская  обл.,  Курская  обл.,  Липецкая  обл.,  Смоленская  обл.,  Тверская  обл.,  Ярославская  обл.,  Республика  Карелия,  Вологодская  обл.,  Новгородская  обл.,  Астраханская  обл.,  Волгоградская  обл.,  Республика  Башкортостан,  Республика  Мордовия,  Удмуртская  Республика,  Нижегородская  обл.,  Оренбургская  обл.,  Самарская  обл.,  Челябинская  обл.,  Иркутская  обл.,  Кемеровская  обл.,  Новосибирская  обл.,  Омская  обл.,  Томская  обл.,  Еврейская  автономная  обл.

26

3

Брянская  обл.,  Воронежская  обл.,  Ивановская  обл.,  Орловская  обл.,  Рязанская  обл.,  Тамбовская  обл.,  Псковская  обл.,  Республика  Адыгея,  Карачаево-Черкесская  Республика,  Республика  Северная  Осетия-Алания,  Ставропольский  край,  Республика  Марий  Эл,  Чувашская  Республика,  Кировская  обл.,  Пензенская  обл.,  Ульяновская  обл.,  Курганская  обл.,  Республика  Алтай,  Республика  Бурятия,  Республика  Хакасия,  Алтайский  Край,  Забайкальский  край

22

4

Республика  Калмыкия,  Республика  Дагестан,  Республика  Ингушетия,  Кабардино-Балкарская  Республика,  Чеченская  Республика,  Республика  Тыва

6

5

Московская  обл.,  Республика  Коми,  Архангельская  обл.,  Ленинградская  обл.,  Мурманская  обл.,  г.  Санкт-Петербург,  Краснодарский  край,  Республика  Татарстан,  Свердловская  обл.,  Красноярский  край,  Республика  Саха  (Якутия),  Камчатский  край,  Хабаровский  край

13

6

Магаданская  обл.,  Сахалинская  обл.,  Чукотский  автономный  округ

3

 

Рассмотрим  средние  значения  натуральных  показателей  по  кластерам.

Таблица  2. 

Средние  значения  показателей

№  кластера

ВРП  на  душу  населения

Индекс  промыш

ленного  произ

водства

Инвестиции  в  основной  капитал

Средне

душевые  доходы

Средняя  заработная  плата

Уровень  занятости  населения

Кластер  1

232  109,03

124,08

125  230,00

17  347,09

19  711,20

63,56

Кластер  2

227  329,28

106,40

103  468,48

16  434,48

18  419,50

63,52

Кластер  3

152  792,6

111,1

47  656,5

14  117,6

15  557,7

60,4

Кластер  4

92  600,3

96,8

36  799,5

12  715,9

14  152,4

49,1

Кластер  5

359  563,8

107,2

247  960,2

23  130,2

27  158,2

66,0

Кластер  6

856  617,1

99,6

69  734,0

35  256,6

44  691,2

73,7

 

В  1-й  кластер  вошли  8  регионов.  Для  них  характерно  самое  высокое  значение  индекса  промышленного  производства,  остальные  показатели  находятся  на  среднем  уровне.

2-й  кластер  —  самый  многочисленный,  в  него  входят  26  регионов,  большинство  из  которых  принадлежат  Центральному  федеральному  округу.  Состав  кластера  достаточно  однороден  (средние  значения  нормированных  показателей  колеблются  в  малых  пределах).  Все  показатели  объектов  данного  кластера  находятся  на  среднем  уровне.

3-й  кластер  насчитывает  22  региона  с  показателями  ниже  среднего.  Преимущественно  это  регионы  Центрального,  Приволжского  и  Сибирского  федеральных  округов.

В  4-й  кластер  вошли  6  регионов  с  самыми  низкими  значениями  по  всем  показателям.  В  основном  это  регионы  Северо-Кавказского  федерального  округа.

В  5-й  кластер  вошли  13  регионов,  большинство  из  которых  —  регионы  Северо-Западного  федерального  округа.  Для  этого  кластера  характерно  среднее  значение  индекса  промышленного  производства,  остальные  показатели  находятся  на  уровне  выше  среднего.

6-й  кластер  состоит  из  трех  регионов  Дальнего  Востока  с  наиболее  высоким  уровнем  ВРП,  среднедушевых  доходов,  средней  заработной  платы  и  уровнем  занятости  населения.

Рассмотрим  место  Липецкой  области  в  своем  кластере  по  каждому  из  показателей.  В  своем  кластере,  в  который  вошли  26  регионов,  Липецкая  область  занимает:

по  ВРП  на  душу  населения  —  8  место;

по  индексу  промышленного  производства  —  3  место;

по  инвестициям  в  основной  капитал  —  10  место;

по  среднедушевым  доходам  —  10  место;

по  средней  заработной  плате  —  19  место;

по  уровню  занятости  населения  —  15  место.

Для  определения  структуры  взаимосвязей  между  переменными  использовался  факторный  анализ.  Попробуем  выделить  общие  факторы,  которые  описывают  переменные,  и  дать  им  экономическую  интерпретацию.  После  поворота  факторов  методом  Варимакс  нормализованный  получаем  следующую  матрицу  факторных  нагрузок:

 

Рисунок  2.  Матрица  факторных  нагрузок

 

Значения  исследуемых  переменных  определяются  двумя  факторами.  Доля  дисперсии,  объясненная  первым  фактором,  является  наибольшей  и  равна  приблизительно  54  %.  Доля  дисперсии,  объясненная  вторым  фактором,  равна  17,7  %.

Анализ  факторных  нагрузок  показывает,  что  фактор  1  имеет  сильную  положительную  связь  со  следующими  показателями:

·     ВРП  на  душу  населения;

·     среднедушевые  доходы;

·     средняя  заработная  плата;

·     уровень  занятости  населения.

Можно  предположить,  что  данный  фактор  характеризует  социально-экономическое  состояние.

Фактор  2  определяется  положительной  связью  со  следующими  показателями:

·     индекс  промышленного  производства

·     инвестиции  в  основной  капитал.

Можно  предположить,  что  данный  фактор  характеризует  уровень  развития  промышленности.

Построим  регрессионную  модель,  связывающую  факторы.  Для  этого  используем  модуль  SEPATH  [3,  с.  355].

Используем  следующие  обозначения:

Industry  —  скрытый  общий  фактор,  характеризующий  промышленность;

Social  —  скрытый  общий  фактор,  характеризующий  социально-экономическое  состояние;

I  —  инвестиции  в  основной  капитал

IPP  —  индекс  промышленного  производства

VRPd  —  ВРП  на  душу  населения

D  —  среднедушевые  доходы

P  —  средняя  заработная  плата

U  —  уровень  занятости  населения

Представим  модель  в  виде  диаграммы  путей:

 

Рисунок  3.  Диаграмма  путей

 

Рисунок  4.  Оценки  параметров  модели

 

В  данной  таблице  отображены  оценки  параметров  регрессионной  модели.  Таким  образом,  получаем  следующие  линейные  уравнения:

IPP  =  0,036  Industry  +  1,003

I  =  0,585  Industry

VRPd  =  0,402  Social  +  0,151

D  =  0,467  Social  +  0,045

P  =  0,490  Social  +  0,090

U  =  0,347  Social  +  0,628

Social  =  0,431  Industry  +  2,813

Построенную  модель  можно  интерпретировать  следующим  образом:

·индекс  промышленного  производства  и  размер  инвестиций  в  основной  капитал  находятся  в  прямой  зависимости  от  уровня  развития  промышленности;

·с  увеличением  уровня  социально-экономического  развития  увеличивается  уровень  ВРП  на  душу  населения,  среднедушевые  доходы,  средняя  заработная  плата,  уровень  занятости  населения;

·чем  выше  уровень  развития  промышленности,  тем  выше  уровень  социально-экономического  развития.

Таким  образом,  рассмотрена  кластеризация  субъектов  Российской  Федерации  по  экономическим  показателям.  Проведен  факторный  анализ,  в  результате  чего  выделены  скрытые  факторы  и  определена  структура  взаимосвязей  между  переменными.  Построена  регрессионная  модель,  связывающая  явные  и  скрытые  факторы.

 

Список  литературы:

1.Полякова  А.Г.  Кластеризация  экономического  пространства  Российской  Федерации  по  уровню  устойчивости  регионального  развития.  //  Вестник  УГТУ-УПИ.  Серия:  Экономика  и  управление.  —  №  1.  —  2009.  —  0,8  п.л.

2.Федеральная  служба  государственной  статистики   Росстат  [Электронный  ресурс]  —  Режим  доступа.  —  URL:  http://www.gks.ru

3.Халафян  А.А.  STATISTICA  6.  Статистический  анализ  данных.  3-е  изд.  М.:  ООО  «Бином-Пресс»,  2007  г.  —  512  с.:  ил.

Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий