УДК 332.055 Шамилев С.Р. - доцент кафедры «Оценка собственности» ФЭФ ЧГУ.

1
УДК 332.055
НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ ТИПОЛОГИЗАЦИИ СУБЪЕКТОВ ЮФО
Шамилев С.Р. - доцент кафедры «Оценка собственности» ФЭФ ЧГУ.
В данной статье освещены некоторые проблемы, связанные с типологизацией субъектов Российской Федерацией. Освещена важность сравнительного
анализа субъектов Южном федеральном округе. Анализировалась структура
валовой добавленной стоимости Чеченской Республики в динамике. Использован кластерный анализ для типологизации субъектов Южного федерального
округа по разным критериям, рассчитывался индекс Салаи и интегральный коэффициент Гатева для определения различий между структурами. С целью сопоставления одновременно нескольких структур между собой использовался
коэффициент неравномерности распределения и коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Определены в различные годы группировки субъектов Южного федерального округа по критерию различий региональной от окружной
(ЮФО) отраслевой
структуры валовой добавленной стоимости. Проведен
сравнительный анализ полученных результатов, которые могут использоваться
при принятии управленческих решений на уровне руководства субъектов
ЮФО.
Ключевые слова: типологизация, кластерный анализ, валовая добавленная стоимость, индекс Салаи, коэффициент Спирмена, коэффициент Гатева.
SOME SUBJECTS TYPOLOGY OF SFD
This article highlights some of the problems associated with the typology of the
Russian Federation. Highlighting the importance of comparative analysis of the subjects of the South Federal District. Analyzed the structure of gross value added of the
Chechen Republic in the dynamics. Used cluster analysis to the typology of subjects
Southern Federal District according to various criteria, the index is calculated Salai
and the integral coefficient Gateva to identify differences between the structures. In
order to compare simultaneously several structures used by each factor and the uneven distribution of the Spearman rank correlation coefficient. Identified in different
2
groups of subjects during the Southern Federal District by the criterion of regional
differences of the District (SFD), the sectoral structure of gross value added. A comparative analysis of the results that can be used in management decisions at the management level subjects SFD.
Keywords: tipologtzatsiya, cluster analysis, gross value added, Szalai index,
the coefficient of the Spearman and coefficient Gateva.
Отечественные экономисты довольно давно занимаются вопросами сравнительного анализа социально-экономического развития разных районов страны, их взаимосвязями и взаимозависимостями.
В настоящее время эта задача выходит на первое место из-за:

выделения
и
развития
новых
парадигм
региона
(регион-
квазигосударство, регион-квазикорпорация, регион-рынок, регион-социум, регион как подсистема информационного общества, регион как непосредственный участник интернационализации и глобализации экономики и т.д.);

из-за желания регионов обосновать свои запросы на получение гос-
ударственной поддержки.
При этом задача типологизации регионов решается различными учеными
по-разному.
Одни ученые считают, что можно объединять регионы по уровню индустриального развития.
Другие выделяют признаки «субъективным» способом, а затем применяют к ним метод кластеризации – обычно метод «ближайшего соседа».
Полученные результаты проверяют на устойчивость тоже достаточно
«оригинальным» способом – выделяют «кластеры» на протяжении нескольких
лет, что по нашему мнению, не совсем правильно.
Во-первых, в этом случае можно говорить только о группировке регионов
(разбиение на группы вне естественных границ разбиения), но не о выделении
устойчивых кластеров (разбиение на группы однородных объектов при резком
3
отличии этих групп), хотя и в том и в другом случае мы применяем одинаковые
методы.
Во-вторых, если получено определенное решение, то учитывая инерционность экономики, можно изначально предположить устойчивость этого решения в течение нескольких лет.
Третьи вообще не применяют кластерного анализа, а применяют какиелибо обобщающие показатели, и в результате получают недостаточно, с нашей
точки зрения, корректные результаты. Особенно это относится к задаче типологизации регионов, не относящихся к одному федеральному округу (в этом случае совершенно игнорируются вопросы открытости экономик региона и о растущей зависимости регионов от ручного распределения помощи Центра).
Но если решается задача кластеризации, то необходимо признать, что об
устойчивом кластере можно говорить только в том случае, если одинаковые
кластеры выделяются разными способами – например алгоритмами «ближайшего соседа», «дальнего соседа», «Дендрограммы», «Форели» и т.д.
Первая проблема, которую необходимо решить при этом – выделить перечень признаков (в данном случае показателей социально-экономического
развития), которые являются определяющими для региона.
Причем необходимо заметить, что каждый признак по - своему влияет на
состав выделяемых «кластеров».
Когда используется один признак, мы нередко получаем разные группировки.
Например, использование ВРП (см. рис.1) или фактического конечного
потребления домашних хозяйств в 2007 г. (см. рис.2) для субъектов ЮФО дает
разные группировки (используем алгоритм «ближайшего соседа»).
В работе используются общепринятые в ЮФО обозначения субъектов: 1 Республика Адыгея; 2 - Республика Дагестан; 3 - Республика Ингушетия; 4 Кабардино-Балкарская Республика; 5 - Республика Калмыкия; 6 - КарачаевоЧеркесская Республика; 7 - Республика Северная Осетия-Алания; 8 - Чеченская
4
Республика;, 9 - Краснодарский край; 10 - Ставропольский край; 11 - Астраханская область; 12 - Волгоградская область; 13 - Ростовская область.
В рисунках для простоты не изображается мера Евклидова пространства.
Рисунок 1. ВРП всего в 2007 г. на территории субъектов ЮФО
Рисунок 2. Фактическое конечное потребление домашних хозяйств в 2007
г. на территории субъектов ЮФО – всего
Более того, необходимо рассматривать экстенсивные (абсолютные) факторы отдельно, а интенсивные (относительные) отдельно.
В этом легко убедиться, построив группировки, используя ВРП (см.
рис.1) и ВРП на душу населения (см. рис.3) для субъектов ЮФО в 2007 г.
5
Рисунок 3. ВРП на душу населения в 2007 г. на территории субъектов
ЮФО
Как мы видим, рис 1 и рис.3 отличаются. Еще большее различие будет,
если мы рассмотрим ВРП на 1 занятого в экономике. Заметим, что мы не рассматриваем пока вопросы сопоставимости данных.
Что будет, если использовать какой-либо другой, один из модных «агрегатных» (или «экспертных) признаков? Использовать один признак для выделения кластеров, каким бы «агрегатным» или «экспертным» он не был, некорректно. Доказано, что в этом случае нельзя получить устойчивые «кластеры».
Какие же признаки использовать и сколько их должно быть. Ведь для
разных признаков получаются разные группировки.
Так, если использовать для построения группировок субъектов ЮФО основные социально-экономические показатели 2008 г. (площадь территории;
численность населения; среднегодовая численность занятых; валовой региональный продукт; основные фонды в экономике; добыча полезных ископаемых; обрабатывающие производства; производство и распределение электроэнергии, газа и воды; продукция сельского хозяйства; продукция растениеводства; продукция животноводства; ввод в действие общей площади жилых домов; оборот розничной торговли; сальдированный финансовый результат; инвестиции в основной капитал) получается один вид группировок (см.рис.4).
Рисунок 4. Группировка №1 субъектов ЮФО в 2008 г.
А при незначительном изменении признаков для того же года (среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций;
6
оборот розничной торговли; добыча полезных ископаемых; обрабатывающие
производства; производство и распределение электроэнергии, газа и воды; продукция сельского хозяйства; ввод в действие общей площади жилых домов;
оборот розничной торговли; инвестиции в основной капитал) получается несколько другая группировка (см. рис.5).
Рисунок 5. Группировка №2 субъектов ЮФО в 2008 г.
Зато и в том, и в другом случае ЧР входит в группу с Адыгеей, Ингушетией, КБР, Калмыкией, КЧР, РСОА.
Эти группировки были получены без рассмотрения вопросов сопоставимости данных, без которых идея многомерной классификации невыполнима.
Построим группировки, решив вопросы сопоставимости данных. Показатели будем приводить к сопоставимому виду с помощью следующей формулы:
X
H
ij

xij  x min
j
x max
 x min
j
j
где X ijH - нормированный j-й показатель i-го объекта;
xij - значение j-го показателя i-го объекта;
x min
j
min xij 
i
- max xij 
x max
j
i
При этом построим новую группировку субъектов ЮФО.
7
При группировке субъектов ЮФО по ВРП, количеству занятых в экономике и ОФ (2007 год), мы получаем рис. 6 (здесь использовались ненормированные показатели).
Рисунок 6. Группировка №3 субъектов ЮФО в 2007 г.
При группировке субъектов ЮФО по ВРП, количеству занятых в экономике и ОФ (2007 год), используя нормированные показатели, мы получим рис.
(используем алгоритм «ближайшего соседа»).
Рисунок 7. Группировка №4 субъектов ЮФО в 2007 г.
Используя другой алгоритм (дерева кратчайших расстояний) при группировке субъектов ЮФО по тем же нормированным показателям, мы получим
таб.1
Таблица 1
РАССТОЯНИЕ МЕЖДУ ТЕКУЩИМИ ФРАГМЕНТАМИ ДЕРЕВА
И ОСТАВШИМИСЯ ОБЪЕКТАМИ
Республика
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
0
0,487
0,053
0,084
0
0,01
0,08
0,094
1,68
0,7
0,285
0,918
1,256
min
0,014
8
Адыгея
4
Республика
Дагестан
0
0,4082
4
0,052
6
0
0,0
3
0
0,073
1
0,0631
7
1,67
2
0,6
8
0,2733
5
0,9076
7
1,2459
6
0,0297
4
Республика
Ингушетия
0
0,4764
9
0,049
0,0765
1
0
0
0,073
1
0,081
1,67
2
0,6
8
0,2733
5
0,9076
7
1,2459
6
0,049
КабардиноБалкарская
Республика
0
0,4764
9
0
0,0765
1
0
0
0,073
1
0,081
1,67
2
0,6
8
0,2733
5
0,9076
7
1,2459
6
0,0731
5
Республика
Калмыкия
0
0,4082
4
0
0,0111
4
0
0
0
0,0631
7
1,60
6
0,6
2
0,2191
0,8443
2
1,1780
2
0,0111
4
0
0,4082
4
0
0
0
0
0
0,0631
7
1,60
6
0,6
2
0,2191
0,8443
2
1,1780
2
0,0631
7
0
0,4076
9
0
0
0
0
0
0
1,59
8
0,6
1
0,1946
0,8319
1,1744
3
0,1946
0
0,2327
3
0
0
0
0
0
0
1,40
8
0,4
3
0
0,6387
5
0,9856
0,2327
3
0
0
0
0
0
0
0
0
1,20
8
0,2
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1,01
0
0
0,4528
8
0,2702
3
0,7737
9
0,5713
4
0,2078
1
0,2702
3
Астраханская
область
0
0
0
0
0
0
0
0
0,77
2
0
0
0
0,3676
1
0,3676
1
Волгоградская область
0
0
0
0
0
0
0
0
0,44
8
0
0
0
0
0,4480
9
Ростовская
область
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
КарачаевоЧеркесская
Республика
Республика
Северная
Осетия Алания
Чеченская
Республика
Краснодарский край
Ставропольский край
По табл. 1 легко построить дерево расстояний.
Таблица 2
ДЕРЕВО КРАТЧАЙШИХ РАССТОЯНИЙ
1
6
5
3
7
4
8
11
2
10
12
13
9
0
0,014
0,03
0,049
0,073
0,011
0,063
0,195
0,233
0,208
0,27
0,368
0,448
Анализ полученной дендрограммы, матрица расстояний и схема объединения с деревом кратчайших расстояний позволяет сделать вывод о полной
идентичности группировок, полученных с использованием нормированных показателей.
Понятно, что нужно исследовать ВРП ЧР в первую очередь в сравнении с
КБР и сравнении с РСОА.
9
Рисунок 8. ВРП в 2007 г.
Рисунок 9.Численность занятых в экономике отдельных субъектов ЮФО
Рисунок 10. Стоимость ОПФ в 2007 г. в экономике отдельных субъектов
ЮФО
10
Рассмотрев эти три графика, понятно, что ЧР уступает КБР и РСОА в
2007 г. по ВРП при том, что Чечне больше ОФ (при большей степени изношенных фондов) и меньше количество занятых. Более того, понятно, что эти факты
требуют дальнейшего подробного анализа, но к сожалению, не являются предметом данной статьи.
Перед тем, как пытаться выделить группировки субъектов ЮФО, необходимо,
по
нашему
мнению,
убедиться
в
устойчивости
социально-
экономического развития последних. Если же с этой целью проанализировать,
например, отраслевую структуру валовой добавленной стоимости Чеченской
Республики за несколько лет (2005 - 2007 гг.), то даже чисто визуально заметна
ее неустойчивость (см.рис. 6 – 8). В рис. 15-17 приняты следующие обозначения: 1 - Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство, 2 – Рыболовство и рыбоводство, 3 - Добыча полезных ископаемых, 4 - Обрабатывающие производства,
5 - Производство и распределение электроэнергии, газа и воды, 6 –
Строительство, 7 - Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных
средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования, 8 Гостиницы и рестораны, 9 - Транспорт и связь, 10 - Финансовая деятельность,
11 - Операции с недвижимым имуществом, аренды и предоставление услуг, 12 Государственное
управление
и
обеспечение
военной
безопасности;
обязательное социальное обеспечение, 13 – Образование, 14 - Здравоохранение
и
предоставление
социальных
услуг,
15
-
Предоставление
прочих
коммунальных, социальных и персональных услуг. При этом цифры, например,
12; 33,5, означают отрасль и ее значение, соответственно.
11
Рисунок 11. Отраслевая структура валовой добавленной стоимости ЧР в
2005 г.
Рисунок 12. Отраслевая структура валовой добавленной стоимости ЧР в
2006 г.
Рисунок 13. Отраслевая структура валовой добавленной стоимости ЧР в
2007 г.
Применим индекс Салаи и интегральный коэффициент Гатева для определения различий между структурами. Чем ближе индекс Салаи и интегральный коэффициент Гатева к 0, тем меньше различия между структурами, чем
ближе к 1, тем ощутимее различия между признаками в структуре. Индекс Салаи приведен ниже:
Jc 
2
 d 2  d1 



i 1  d 2  d1 
; где d2 и d1 - удельные значения градаций двух струкn
n
тур; n – число градаций.
Интегральный коэффициент структурных различий (Гатева) определяется
по формуле:
12
n
KV 
 d  d 
d  d
2
1
i 1
2
2
1
2
2
;
где d2 и d1 - удельные значения градаций двух структур.
Структурный анализ отраслевой структуры валовой добавленной стоимости ЧР в 2007 г. по сравнению с 2005 г. выполнен по данным Росстата, отображенным в таблице 1.
Таблица 3
ОТРАСЛЕВАЯ СТРУКТУРА ВАЛОВОЙ ДОБАВЛЕННОЙ СТОИМОСТИ ЧР В 2005 И 2007 гг.
ЧП в 2005 г.
ЧП в 2007 г.
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство
6,7
9
Рыболовство, рыбоводство
0
0
Добыча полезных ископаемых
10,1
8,4
Обрабатывающие производства
0,5
1,9
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды
7,3
5,1
Строительство
16,3
19,9
Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования
Гостиницы и рестораны
15,1
11,8
0
0,1
Транспорт и связь
4,5
7,4
Финансовая деятельность
0
0
Операции с недвижимым имуществом, аренды и предоставление услуг
0,9
2,2
Государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение
Образование
23,6
26
8,5
7
Здравоохранение и предоставление социальных услуг
5,1
4,5
Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг
1,4
0,8
Используя формулу, определим структурные различия по интегральному
показателю Гатева K V  0,14
Интегральный показатель структуры Гатева свидетельствует о незначительных структурных различиях в отраслевой структуре валовой добавленной
стоимости ЧР в 2007 г. по сравнению с 2005 г.
Используя формулу, определим структурные различия по индексу Салаи
J c =0,34
13
Индекс Салаи свидетельствует о значительных структурных различиях в
отраслевой структуре валовой добавленной стоимости ЧР в 2007 г. по сравнению с 2005 г.
Результаты, полученные на основе индекса Салаи значительно отличаются от результатов, определенных по интегральному показателю Гатева.
Это говорит как минимум о необходимости дальнейшего исследования
этого вопроса.
Часто при проведении статистического анализа структуры социальноэкономических процессов и явлений возникает необходимость прибегать к различным условным оценкам, например таким как ранг.
При этом используются непараметрические показатели, характеризующие взаимосвязь между отдельными признаками. При определении этих показателей необходимо, чтобы исследуемые признаки подчинялись различным законам распределения.
При проведении сравнительного анализа двух структур рассмотрим коэффициент ранговой корреляции Спирмена, который определяется по формуле:
n

3 R1i  R0i 
2
i 1
n3  n
Таблица 4
АНАЛИЗ СТРУКТУР ВАЛОВОЙ ДОБАВЛЕННОЙ СТОИМОСТИ
ЧР В 2005 И 2007 гг.
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство
Рыболовство, рыбоводство
Добыча полезных ископаемых
Обрабатывающие производства
Производство и распределение
электроэнергии, газа и воды
Строительство
Оптовая и розничная торговля;
ремонт автотранспортных
средств, мотоциклов, бытовых
изделий и предметов личного
ВРП ЧР в 2005
г.
ВРП ЧР в 2007 г.
Ранг R₀
Ранг R₁
6,7
9
7
4
0
10,1
0,5
0
8,4
1,9
14
4
12
14,5
5
11
7,3
5,1
6
8
16,3
19,9
2
2
15,1
11,8
3
3
14
пользования
Гостиницы и рестораны
Транспорт и связь
Финансовая деятельность
Операции с недвижимым имуществом, аренды и предоставление
услуг
Государственное управление и
обеспечение военной безопасности; обязательное социальное
обеспечение
Образование
Здравоохранение и предоставление социальных услуг
Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг
0
4,5
0
0,1
7,4
0
14
9
14
13
6
14,5
0,9
2,2
11
10
23,6
26
1
1
8,5
7
5
7
5,1
4,5
8
9
1,4
0,8
10
12
По итогам таблицы определим значение коэффициента ранговой корреляции Спирмена   0,032. Полученное значение коэффициента ранговой корреляции Спирмена свидетельствует о существенных различиях в отраслевой
структуре валовой добавленной стоимости ЧР в 2007 г. по сравнению с 2005 г.
С целью сопоставления одновременно нескольких структур между собой
используется и коэффициент неравномерности распределения. Для его построения предварительно определяется число доминантных групп (доля от 60 % до
80%), которая обозначается через L.
Коэффициент неравномерного распределения определяется по формуле:
2
 К *L 
К нр  
 *  d  p 
K L
;
где К – число элементов в структуре; L - число доминантных групп;
d – значение доли элемента в структуре;
р – коэффициент фиксированной доли, вычисленной при условии равномерного распределения значений элементов в структуре и
p
1
K =1/15=0,07
На основе исходных данных, приведенных в таблице 1, определим неравномерность распределения в отраслевой структуре валовой добавленной стоимости ЧР в 2005 и 2007 гг. Расчеты проводились в коэффициентах.
15
Таблица 5
НЕРАВНОМЕРНОСТЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ В ОТРАСЛЕВОЙ СТРУКТУРЕ
ВАЛОВОЙ ДОБАВЛЕННОЙ СТОИМОСТИ ЧР В 2005 И 2007 гг.
2005
d-p
Сельское хозяйство, охота и
лесное хозяйство
Рыболовство, рыбоводство
Добыча полезных ископаемых
Обрабатывающие производства
Производство и распределение
электроэнергии, газа и воды
Строительство
Оптовая и розничная торговля;
ремонт автотранспортных
средств, мотоциклов, бытовых
изделий и предметов личного
пользования
Гостиницы и рестораны
Транспорт и связь
Финансовая деятельность
Операции с недвижимым имуществом, аренды и предоставление услуг
Государственное управление и
обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение
Образование
Здравоохранение и предоставление социальных услуг
Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг
Итого:
2007
(d-p)²
d-p
(d-p)²
-0,003
0,000009
0,02
0,0004
-0,07
0,031
0,004900
0,000961
-0,07
0,014
0,0049
0,000196
-0,065
0,004225
-0,051
0,002601
0,003
0,000009
-0,019
0,000361
0,093
0,008649
0,129
0,016641
0,081
0,006561
0,048
0,002304
-0,07
-0,025
-0,07
0,004900
0,000625
0,004900
-0,069
0,004
-0,07
0,004761
0,000016
0,0049
-0,061
0,003721
-0,048
0,002304
0,166
0,027556
0,19
0,0361
0,015
0,000225
0
0
-0,019
0,000361
-0,025
0,000625
-0,056
0,003136
-0,062
0,003844
0,070738
0,079953
Определим число доминантных групп. Так, в 2005г. число доминантных
групп составило пять (1 - Государственное управление и обеспечение военной
безопасности; обязательное социальное обеспечение; 2 - Строительство, 3 Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов,
бытовых изделий и предметов личного пользования; 4 - Добыча полезных ископаемых, 5 – Образование; т.е. 23,6+16,3+15,1+10,1+8,5=73,6) и в 2007 г. пять
(1 - Государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение; 2 – Строительство; 3 - Оптовая и розничная
торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и
16
предметов личного пользования; 4 - Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство; 5 - Добыча полезных ископаемых; 26+19,9+11,8+9+8,4=75,1)
С целью соблюдения требований сопоставимости коэффициентов неравномерности распределения примем число доминантных групп равным пяти и
тогда для 2005 г. K нр 
15 * 5
* 0,070738=0,53
15  5
А для 2007 г. K нр 
15 * 5
* 0,079953=0,6
15  5
Близость значения коэффициента к 1 в 2005 г. означает неравномерность
распределения в отраслевой структуре валовой добавленной стоимости ЧР, более того, как мы видим эта неравномерность к 2007 г. значительно выросла.
Это можно считать характерным для экономики, не имеющей достаточно
развитого потенциала и очень сильно зависящей от финансовых вливаний центра.
А теперь рассмотрим распределение субъектов ЮФО по критерию различий региональной от общероссийской отраслевой структуры валовой добавленной стоимости.
Причем для оценки меры существенности различий структур валовой добавленной стоимости используем критерий JR, который определяется по формуле:
n
KV 
 d
2
 d1 
 d
2
 d1 
i 1
n
i 1
2
2
где d2 и d1 - удельные значения градаций двух структур.
В результате проведенного исследования мы получили следующие результаты.
Таблица 6
17
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ СУБЪЕКТОВ ЮФО ПО КРИТЕРИЮ РАЗЛИЧИЙ РЕГИОНАЛЬНОЙ ОТ ОБЩЕРОССИЙСКОЙ ОТРАСЛЕВОЙ
СТРУКТУРЫ ВАЛОВОЙ ДОБАВЛЕННОЙ СТОИМОСТИ
Субъекты ЮФО
Уровень различий
Республика Северная Осетия – Алания, КраснодарСущественный уровень различий
ский край, Ставропольский край, Астраханская область, Волгоградская область, Ростовская область
Республика Адыгея, Республика Дагестан, Кабарди-
Значительный уровень различий
Весьма значительный уровень различий
но-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская
Республика
Республика Ингушетия, Республика Калмыкия, Чеченская Республика
Таблица 7
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ СУБЪЕКТОВ ЮФО ПО КРИТЕРИЮ РАЗЛИЧИЙ РЕГИОНАЛЬНОЙ ОТ ОКРУЖНОЙ (ЮФО) ОТРАСЛЕВОЙ СТРУКТУРЫ ВАЛОВОЙ ДОБАВЛЕННОЙ СТОИМОСТИ
Уровень различий
Субъекты ЮФО
Республика Северная Осетия – Алания, Краснодар-
Низкий уровень различий
ский край, Ставропольский край, Ростовская область
Республика Адыгея, Республика Дагестан, Кабарди-
Существенный уровень различий
но-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская
Республика, Астраханская область, Волгоградская
область
Значительный уровень различий
Республика Ингушетия, Республика Калмыкия, Чеченская Республика
При этом заметим, что при увеличивающейся неравномерности в развитии регионов в целом по РФ, динамика происходящих изменений в социальноэкономическом развитии Чеченской Республике отражает уменьшение ее отставания от развитых регионов ЮФО.
При построении группировок необходимо обратить внимание и на такую
проблему, как использование сопоставимых цен. Так, за период 2000 -2007 гг.
18
ВВП и денежные доходы населения в РФ, измеренные в текущих ценах, увеличились почти в несколько раз (таблица 8).
Таблица 8
ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО
РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ В 2001 – 2007 гг.
Показатель
Среднедушевые денежные доходы
населения в месяц, руб.
ВВП всего, млрд. руб.
2001 2002
3062 3947
2003
5170
Год
2004
2005
6410
8112
8944 10831 13243 17048
2006
10196
2007
12551
21625 26880
32987
Не столь велика динамика рассматриваемых показателей, выраженная в
сопоставимых ценах (таблица 9).
Таблица 9.
ТЕМПЫ РОСТА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ, %
Год
2001
2002 2003
2004
2005
2006
2007
Денежные доходы на душу населе- 134,24 128,9 130,99 123,98 126,55 125,69 123,1
ния в месяц
ВВП
122,42 121,1 122,27 128,73 126,85 124,3 122,7
Показатель
В данной работе не отражены многие общеизвестные проблемы типологизации субъектов РФ.
Как известно, до настоящего времени не существует региональных данных ни о физической динамике ВРП с 1990 г., ни о динамике его составляющих, ни об отраслевой структуре ВРП в текущих ценах, ни о динамике отраслевых дефляторов по регионам, не говоря уже о статистике ввоза-вывоза, структуре отраслевых элементов добавленной стоимости или структуре отраслевых
затрат в региональном разрезе. Все это существенно усложняет возможности,
как регионального анализа развития российской экономики, так и собственно
экономического анализа развития отдельных регионов.
19
Именно поэтому совершенно очевидна необходимость дальнейшей проработки
вопросов
типологизации
регионов
по
уровню
социально-
экономического развития для разработки и реализации эффективной региональной экономической политики и межрегионального «сближения» субъектов
РФ.
Литература
1.
www.gks.ru/bgd/regl/b08_01/IssWWW.exe/Stg/d08/osn/1-0.htm
2.
Информация для ведения мониторинга социально-экономического
положения субъектов Российской Федерации в январе-октябре 2009 года. 2009:
Стат. Сб./Росстат.М., 2009
3.
Регионы России. Социально-экономические показатели. Стат.
Сб./Росстат.М., 2008
4.
Статистический сборник «Индикаторы инновационной деятельно-
сти: 2009». Москва 2009, С-347.
5.
Типология российских регионов/ под ред. Н. Главацкой. М.: 2002