|
стыо. Как нами показано выше, влияние Белгородской области на экономику и социальную сферу сопредельных районов Курской области весьма значительно. Анализируя рассчитанные нами интегральные показатели УЭС и УСР районов Курской области и найденные коэффициенты географического центра тяжести (прил. Ф), получены следующие значения координат центров тяжести анализируемых экономических показателей за период с 2001 по 2007 гг. (прил. X, табл. 2 ). Таким образом, по данным, приведенным в табл. 2 прил. X, можно сделать вывод, что перемещение центров тяжести показателей относительно регионального центра имеет «центростремительное» направление, преимущественно с северо-запада на юго-восток. Следовательно, подтверждается вывод, что усиливается влияние экономики Курской области в целом и ее центральных районов на собственные периферийные районы. Для выбора целевого ориентира положения районов в регионе также применим процедуру кластерного анализа. Новая задача классификации объектов заключается в том, чтобы анализируемую совокупность объектов разбить на сравнительно небольшое число однородных по УЭР и УСР классов (кластеров). Для образования групп применена процедура иерархического объединения объектов, дающая более полный и тонкий анализ структуры исследуемого множества наблюдений. Количества кластеров определено по формуле Стерджесса: т = \+ 3.322 lg п , (34) где т число кластеров, п число районов. Число кластеров: т = 1 + 3.3221g 28 = 5,80 я 6 кластеров. Для осуществления кластерного анализа с разбиением исходной совокупности районов на рассчитанное число кластеров использован ППП Statistica 6.0 for Windows (прил. Ц, табл. 1). Нами выбран метод К-средних, который применяется, когда есть предположение о числе кластеров и системе нужно образовать необходимое число кластеров, чтобы они были максимально различны. Средние значения кластеров показаны на рис. 1 и в табл. 2 в приложении Ц. 128 |
1 (I * 83 : Адекватным методом анализа в данном случае может быть анализ динамики размещения барицентров (центров тяжести) ,важнейших экономических показателей на территории Курской области. т Коэффициенты географического «центра тяжести» экономического показателя определяются по формулам: ХсР=Ъ X, T/Z Т, ( 2 0 ) T/ZTt ( 2 1 ) > » где хсрсредний градус долготы; хi долгота географической точки, являющейся центром расположения экономического объекта (в нашем случае района),' имеющего значение анализируемого показателя 7}; уср средний градус широты; yi широта географической точки, являющейся центром экономического объекта (района), имеющего значение анализируемого показателя Т* [56]. В результате расчетов получены следующие, значения координат «центров тяжести» анализируемых экономических показателей за период с 1995 г. по 2007 г. с шестилетним интервалом (табл. 4). По данным, приведенным в таблице 4, можно сделать вывод, что перемещение барицентров экономических показателей (численность занятых, объемы производства в промышленности) относительно областного центра имеет «цен-' * тростремительное» направление, преимущественно с юго-востока на северозапад. Таким образом, в динамике «плотность» экономической деятельности в центральных районах области увеличивается. Несомненно, это оказывает влияние на усиление влияния экономики Курской области в целом и ее цент; ральных районов на собственные приграничные районы. Вместе с тем, следует учитывать, что демоцентр Курской области смещает1 ся в центробежном направлении (с юго-запад на северо-востока) по таким показателям как численность постоянного населения, инвестиции в основной капитал, ~ г I I к Анализируя полученные значения, можно сделать вывод о том, что в течение трех лет уровень экономического развития административных районов Курской области в целом растет, а уровень социального развития снижется, что дополнительно свидетельствует о наличии асимметрии среди рассматриваемых показателей. Очевидно, что в качестве целевого ориентира развития следует выбирать районы с лучшими экономическими и социальными показателями. Таким образом, выбор траектории развития районов Курской области предполагает достижение ими значений показателей точки являющихся эталонными для рассматриваемых районов. На основании значений уровней социального и экономического развития каждого района можно провести процедуру позиционирования районов, то есть определить принадлежность конкретного района к группе сходных ему. Это необходимо для выявления специфики районов при определении перспектив развития. Для выбора целевого ориентира положения районов в регионе применим процедуру кластерного анализа. Задача классификации объектов заключается в том, чтобы анализируемую совокупность объектов по уровням экономического и социального развития, представленную в приложениях М и Т, разбить на сравнительно небольшое число однородных классов (кластеров). Для образования групп применена процедура иерархического объединения объектов. Принцип работы иерархических процедур состоит в последовательном объединении групп элементов сначала самых близких, а затем более отдаленных друг от друга. Такие процедуры начинают обычно с разъединения всей исходной совокупности наблюдений. Достоинство иерархических процедур, по сравнению с другими кластер-процедурами, в том что они дают более полный и тонкий анализ структуры исследуемого множества наблюдений [38, с. 503]. Для определения количества кластеров воспользуемся формулой Стерджесса: т = 1 + 3.3221g п, ( 2 8 ) где т —число кластеров; п —число районов. Определим число кластеров т = 1 + 3.3221g 28 = 5,80 « 6 кластеров. Для осуi 1 ществления кластерного анализа с разбиением исходной совокупности районов на рассчитанное число кластеров использован ПЛП Statistica 6.0 for Windows с применением вышеописанного метода кластеризации (табл. 6). Нами выбран метод Ксредних, который применяется, когда есть предположение о числе кластеров и системе нужно образовать необходимое число кластеров, чтобы они были максимально различны. Средние значения кластеров показаны на рис. 7 и в табл. 7. 89 |