|
лось только по 20% от объема промышленной продукции уровня 1990 года. Калмыкия, сохранившая более 40% промышленного производства уровня 1990 года, выглядит на фоне северокавказских экономик несколько лучше, однако и ее показатели в целом плачевны. Конечно, как и любой метод количественного анализа, основанный на применении формальных критериев, кластерный анализ не может дать исчерпывающую характеристику исследуемой совокупности единиц, в нашем случае регионов России. Вероятно , можно аргументировано оспорить включение того или иного региона в соответствующий кластер. Можно, изменив систему показателей, на основании которой проводится кластеризация, добиться других результатов. Тем не менее, методы многофакторного анализа могут успешно применятся для достижения практических целей межрегионального анализа. Продемонстрированная система ранжирования регионов, их сведения в относительно однородные группы кластеры, может быть с успехом применена для выработки дифференцированной экономической политики относительно каждого из них. Дифференцированная в разрезе территорий политика обуславливает принцип селективности функционирования системы трансфертов. Принцип селективности характеризуется: во-первых тем, что призван давать стимулы (в том числе ресурсные) развитию тех территорий, которые по объективным причинам не могут функционировать в режиме самофинансирования. Во-вторых активизировать и ресурсно поддерживать мобильность населения отдельных регионов. В-третьих создавать условия для возникновения и функционирования государственно значимых потенциальных “точек роста” (например, свободных экономических зон, технопарков и т.п.). В-четвертых обеспечивать выполнение отдельными территориями общегосударственных функций (например, содержание на территории объектов и 4 118 |
92 1995 году промышленностью Дагестана и Ингушетии производилось только по 20% от объема промышленной продукции уровня 1990 года. Калмыкия» сохранившая более 40% промышленного производства уровня 1990 года, выглядит на фоне северокавказских экономик несколько лучше, однако и ее показатели в целом плачевны. Допустим, что для каких-то целей нам надо провести более детальную разбивку регионов на группы, то есть выделить подкластеры внутри кластеров. Это можно сделать с помощью дендрограммы специального графика, представляющего собой дерево объединения объектов в кластеры. Дендрограмма, демонстрирующая последовательность объединения регионов России в кластеры, приведена в Приложении 3. Из этого графика ясно видно, что внутри практически каждого из кластеров можно выделить относительно однородные группы регионов. В частности, основу второго кластера составляют две группы регионов, экономика которых обладает схожими средними параметрами. В первую группу вошли Пермская область, Томская область, Красноярский край и Иркутская область, характеризуемые практически одинаковыми средними значениями показателей, а также стоящие немного особняком Белгородская и Липецкая области. Во вторую группу вошли Камчатская, Мурманская области, Коми, Ярославская область, Башкортостан, Омская область, Магаданская область. Показатели Татарстана отличаются от показателей любого другого региона данного кластера, хотя республика и находится практически в самом его центре. Очень похожи между собой показатели Нижегородской области, Карелии, Тульской области, Курской области, Хакасии, входящие в третий кластер. Другая группа однородных региональных экономик, входящих в этот кластер, состоит из Архангельской области. 93 •* Ленинградской области. Московской области, Воронежской области, Оренбургской области. Челябинской области. Есть и третья группа, состоящая из Рязанской, Смоленской, Кировской, Ростовской, Сахалинской областей. Также как Татарстан во втором кластере, Ульяновска я область в третьем не похожа ни на один другой регион, хотя, в общем, находится ближе к центру кластера, чем к его границам. Довольно легко можно выделить однородные подгруппы и в четвертом кластере. В частности, практически одинаковые средние показатели имеют Владимирская, Костромская, Липецкая, Астраханская, Волгоградская, Калининградская области. Таким образом, не составляет большого труда разбить большой кластер на три-четыре субкластера. Правда, при этом некоторые регионы не попадут ни в один из них. Особенно это характерно для крайних кластеров ряда, то есть для самых благополучных и самых неблагополучных регионов, каждый из которых является по-своему уникальным. Одинаково сложно найти региональную экономику, которая могла бы войти в одну тесную подгруппу с Москвой, Тюменью или с входящими в «крайне неблагополучный» кластер северокавказскими республиками, ведь все эти регионы являются по-своему аномальными. Конечно, как и любой метод количественного анализа, основанный на применении формальных критериев, кластерный анализ не может дать исчерпывающую характеристику исследуемой совокупности единиц, в нашем случае регионов России. Вероятно, можно аргументировано оспорить включение того или иного региона в соответствующий кластер. Можно, изменив систему показателей, на основании которой проводится кластеризация, добиться других результатов. Тем не менее, мы полагаем, что полученные нами и представленные здесь результаты доказывают, что методы много 94 факторного анализа могут успешно применятся для достижения практических целей межрегионального анализа. Продемонстрированная нами система ранжирования регионов, их сведения в относительно однородные группы кластеры, может быть с успехом применена для выработки дифференцированной экономической политики относительно каждого из них. В этом плане предлагаемая нами методология, как нам представляется, вполне конкурентоспособна относительно других применяемых сегодня для ранжирования регионов. Таким образом, в данной главе мы продемонстрировали возможность применения процедуры многофакторного кластерного анализа совокупности регионов Российской Федерации для ранжирования регионов по уровню их социально-экономического развития. В основу многофакторного анализа мы положили систему взаимоувязанных статистических показателей, разносторонне характеризующих социальные и экономические аспекты региональной экономики. В частности, в систему включены показатели, построенные на основании методологии национальных счетов, отвечающие международных стандартов в области рыночно ориентированной статистики. Кластерный анализ позволяет учесть совокупное влияние всех этих факторов и сформировать группы регионов, однородных по всему комплексу количественных характеристик. Результатом проведенного нами анализа является разбиение генеральной совокупности регионов на шесть относительно однородных с точки зрения учитываемых факторов групп. Исследовав полученные результаты, мы пришли к выводу, что полученное ранжирование вполне разумно и объяснимо и может послужить основанием для присвоению каждому из регионов, попавшему в ту или |