СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ В ГОРОДАХ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ Аннотация:

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УРОВНЯ ЖИЗНИ
НАСЕЛЕНИЯ В ГОРОДАХ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ
Аннотация: Работа посвящена комплексному количественному анализу
структуры
и
Московской
динамики
области
в
социально-экономического
2001-2009
гг.
положения
Осуществляется
расчет
городов
общего
интегрального и групповых индикаторов уровня развития городов. Произведена
оценка
дивергенции-конвергенции
развития
городов,
трендовый
анализ
временной динамики индикаторов уровня жизни.
Ключевые слова: интегральный индикатор, ранжирование городов, рейтинг
городов, групповой индикатор, дивергенция-конвергенция.
Введение
Пространственная неравномерность социально-экономического развития
регионов является важным экономическим, политическим и социальным
фактором во многих странах мира. Особенно актуальна она для стран,
занимающих
большие
характеризующаяся
территории,
высокой
список
которых
дифференциацией
возглавляет
Россия,
социально-экономического
развития субъектов. Во многом это связано с причинами исторического
характера: обеспеченностью природными ресурсами, климатом, сложившейся
инфраструктурой,
особенностями
менталитета
и
другими
объективными
факторами. Чрезмерные неравномерности развития являются препятствием для
устойчивого экономического развития как регионов в отдельности, так и для всей
страны в частности, источником социальной, экономической и политической
нестабильности. Поэтому конвергенция социально-экономического развития
территорий в долгосрочной перспективе является целью сбалансированной
политики
государственной
и
муниципальных
властей
всех
уровней.
Эффективность такой политики, в том числе, требует применения надежного
методологического инструментария для анализа (мониторинга) ситуации, от
качества которого напрямую зависит качество принимаемых управленческих
решений. Поэтому разработка такого инструментария является актуальной
научной и практической задачей.
В настоящей работе предложен инструментарий оценки дифференциации
социально-экономического
положения
территорий
на
примере
городов
Московской области. Данный анализ включает в себя комбинацию ряда методик
(рейтинговый, интегральный и групповой, расчет конвергенции-дивергенции,
трендовый) и представляет собой дальнейшее развитие предложенной нами
методологии1 на уровень муниципальных образований.
Исходные данные
В качестве исходных данных использовались показатели официальной
статистики Мособлкомстата за 2001-2009 гг.2, представленные в таблице 1.
Таблица 1. Статистические показатели, использовавшиеся в качестве исходных данных, и
их разбиение на группы
№
Показатель
Финансы (на одного работника)
1 Сальдированный финансовый результат организаций
2 Внеоборотные активы на конец года
3 Кредиторская задолженность
4 Дебиторская задолженность
Инвестиции (на душу населения)
5 Объем инвестиций в основной капитал
6 Оборот организаций с участием иностранного капитала
Индустрия и услуги
7 Объем промышленной продукции на одного работника
8 Оборот розничной торговли на душу населения
9 Объем реализации платных услуг на душу населения
Доходы населения
Группа
I
II
III
Шитова Ю.Ю., Шитов Ю.А., Митрошин А.А. Сравнительный анализ социальноэкономического положения районов Московской области. // Региональная экономика: теория и
практика. – М.: Издательский дом «Финансы и кредит». – 2011. – №43 (226). – С. 2-9.
2
Социальное и экономическое положение муниципальных образований Московской области:
статистические сборники. М.: Федеральная служба государственной статистики по Московской
области, 2001-2009.
1
10 Среднемесячная заработная плата
11 Среднемесячная пенсия
Демография
12 Рождаемость на 1000 населения
13 Смертность на 1000 населения
14 Детская смертность на 1000 родившихся
15 Доля пенсионеров
Экология (на душу населения)
16 Выбросы загрязняющих веществ в атмосферу
17 Объем пресной воды
18 Объем загрязненных сточных вод
Социальная сфера
19 Мощность мед. учреждений (посещений в смену на 10 тыс. населения)
20 Обеспеченность медицинскими кадрами (на 10 тыс. населения)
Обеспеченность учителями в общеобразовательных школах (кол-во учеников на
21 одного учителя)
22 Число учащихся средних и высших учебных заведений на душу населения
ЖКХ (на душу населения)
23 Отпуск тепловой энергии (Гкал/чел)
24 Отпуск воды (куб.м./чел)
Отобранные
24
показателя
представляют
практически
IV
V
полную
и
стандартизованную информацию, собираемую по муниципальным образованиям
органами официальной статистики на регулярной основе. Поэтому все расчеты,
основанные на этих данных, могут быть выполнены практически для любого
иного субъекта РФ, в чем состоит практическая значимость предлагаемого
инструментария.
J
Поскольку исходные показатели xi имеют разную размерность, для их
корректного последующего использования в сравнительном и интегральном
анализе осуществлялся их перевод в безразмерную форму при помощи
стандартной нормировки:
J
xiJ  xMIN
X  J
J
,
xMAX  xMIN
J
i
где
J
x MIN
1)
J
и x MAX – минимальное и максимальное значения показателя
соответственно, i и J – индексы показателя и региона соответственно.
Интегральный рейтинг и ранжирование
Для совокупной оценки социально-экономического положения города
необходим показатель на основании вектора переменных { X i }, отражающих
состояние субъекта. Наиболее часто используется интегральный показатель,
рассчитываемый по формуле:
N
S j   ai  X i
2)
i 1
где
Xi
– величина
i -го показателя,
ai
– весовой коэффициент,
определяющий значимость вклада отдельного показателя в интегральной оценке.
Очень часто не существует объективных критериев определения весовых
коэффициентов, поэтому их выбор, например, при помощи оценок экспертов,
определяющих важность одних показателей по отношению к другим, является во
многом субъективным. Во избежание субъективности все веса в настоящих
расчетах были равны (±1), где (–1) использовался для показателей, отрицательно
влияющих на социально-экономическую ситуацию.
Расчет интегральных показателей осуществлялся отдельно для каждого года
в диапазоне 2001-2009 гг., после чего определялось среднее значение за период,
по которому осуществлялось ранжирование городов Подмосковья. В результате
было выделено пять групп близких по показателям уровня развития: высоким (В),
выше среднего (ВС), средним (С), ниже среднего (НС) и низким (Н). Результаты
расчетов представлены в таблице 2.
Интегральный подход и рейтинг на его основе полезен для быстрой оценки
ситуации в целом, однако он не учитывает специфику различий внутри отдельных
переменных, усредняемых в (2). Поэтому для исследования тонких эффектов
социально-экономической ситуации необходимо углубление анализа, например,
на основе группового подхода, обсуждаемого в следующем разделе.
Таблица 2. Результаты расчета интегральных, групповых и трендового показателей по
районам Московской области в 2001-2009 гг. (темным фоном выделены наукограды)
Город
Интегральные показатели по годам, 20XX
Ср. групповой показатель
Тренд
06
07
08
09 Ср. Г
7,21 7,7
8,0
6,8
7,8 7,5
0,03 7,42 0,14 0,11 0,27 0,32 0,23
7,5
6,5
5,8
6,8 6,9 В
-0,22 7,70 0,24 0,33 0,54 0,62 0,53
Долгопрудный
5,19 5,29 5,93 6,02 5,39 4,8
5,3
5,2
5,7 5,4
-0,02 5,49 0,49 0,57 0,76 0,83 0,71
Королев
4,9 4,53 5,95 4,83 4,66 4,8
4,6
4,0
3,9 4,7
-0,14 5,39 0,26 0,33 0,55 0,63 0,54
Фрязино
5,47 5,43 4,5 4,41 4,48 4,5
4,2
4,3
3,7 4,6
-0,18 5,47 0,14 0,14 0,29 0,34 0,28
01
02
03
04
Химки
-
-
-
-
Котельники
-
-
-
Домодедово
III
IV
V
4,6
4,1 4,4
-0,17 4,84 0,43 0,57 0,73 0,80 0,67
Подольск
4,6
4,6 4,4
0,08 3,94 0,20 0,20 0,39 0,48 0,41
Дубна
3,66 4,24 4,97 4,33 3,77 4,4
4,1
4,1
5,1 4,3
Звенигород
3,43 3,86 5,13 4,32 3,61 4,5
5,1
4,1
3,9 4,2
4,3
4,3
4,3
3,9 4,2
-0,11 4,50 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
Жуковский
6,31 4,55 5,27 4,56 3,85 3,8
3,5
3,2
2,7 4,2
-0,38 6,09 0,31 0,50 0,70 0,69 0,62
Бронницы
3,96 3,61 3,81 4,01 4,03 4,7
4,6
4,4
3,5 4,1
0,04 3,84 0,92 0,82 0,88 0,86 0,85
Коломна
4,32 4,97 5,12 3,26 3,61 3,5
3,6
3,5
4,4 4,0
-0,11 4,60 0,26 0,33 0,58 0,63 0,54
Троицк
4,83 5,23 4,97 3,68 3,57 3,9
2,8
3,2
3,6 4,0
-0,25 5,24 0,14 0,14 0,31 0,35 0,31
Протвино
5,05 4,63 4,1 4,08 3,37 3,6
3,0
3,3
3,4 3,8
-0,22 4,93 0,20 0,19 0,38 0,46 0,41
Дзержинский
4,72 4,34 4,48 3,89 3,56 3,6
3,1
3,2
3,7 3,8
-0,18 4,73 0,52 0,63 0,80 0,86 0,78
Электросталь
4,2 3,88 5,61 4,15 2,79 3,1
3,3
3,2
3,2 3,7
-0,20 4,70 0,04 0,03 0,20 0,04 0,02
Электрогорск
5,75 6,43 6,16 3,51 3,2
2,6
2,1
1,8
1,5 3,7
Черноголовка
4,51 3,78 4,14 3,32 3,75 3,5
3,3
2,8
2,5 3,5
Ивантеевка
3,4 3,81 4,89 4,12 2,69 3,4
2,3
3,0
2,8 3,4
-0,18 4,27 0,30 0,38 0,67 0,66 0,60
Серпухов
3,85 3,54 4,01 4,16 3,14 3,0
3,2
3,3
2,3 3,4
-0,17 4,20 0,15 0,15 0,36 0,38 0,33
Лобня
2,7 3,59 3,68 2,8 2,98 3,0
3,5
3,6
3,1 3,2
0,02 3,10 0,22 0,28 0,45 0,58 0,49
Лыткарино
2,61 2,78 3,7 3,07 3,56 3,9
3,4
2,9
2,6 3,2
0,01 3,13 0,21 0,22 0,40 0,53 0,47
Реутов
Железнодорожный
4,18 3,41 3,72 2,51 2,3
2,6
2,5
2,8
2,5 2,9
-0,18 3,86 0,17 0,18 0,37 0,40 0,36
2,64 3,24 3,09 2,93 2,61 3,1
2,3
2,9
2,5 2,8
-0,06 3,07 0,31 0,52 0,70 0,70 0,64
Щербинка
1,52 2,62 2,85 3,69 3,05 2,5
2,9
2,8
2,9 2,8
0,08 2,34 0,06 0,07 0,25 0,28 0,15
3,17 3,05 2,88 2,58 2,7
2,1
2,2
Климовск
2,08 1,92 2,54 1,69 2,04 3,9
3,6
2,8
2,2 2,7 НС -0,14 3,34 0,21 0,21 0,39 0,49 0,42
2,6 2,6
0,15 1,82 0,27 0,35 0,62 0,63 0,54
Юбилейный
2,84 2,98 3,51 2,85 2,33 2,4
1,9
2,4
1,8 2,6
-0,16 3,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Красноармейск
2,92 2,41 1,96 2,67 1,98 2,0
2,2
2,6
2,0 2,3
-0,05 2,57 0,23 0,29 0,47 0,59 0,49
Пущино
ЛосиноПетровский
3,29 3,13 2,91 1,56 1,43 2,1
1,9
2,0
1,3 2,2
-0,21 3,24 0,17 0,18 0,38 0,45 0,38
Рошаль
0,63 0,06
Орехово-Зуево
3
-
-
II
4,3
-
-
I
4,1
-
-
B
4,9
-
-
6,66 8,3
A
3,8 4,14 4,26 4,17 4,79 4,6
Балашиха
-
05
-
1,66 2,35 2,78 1,73 0,7 1,26 1,65 0,65 0,65 1,5
1
0,61 0,35 0,42 1,75 0,87 1,25 0,8
ВС
С
Н
0,06 3,99 0,33 0,52 0,72 0,79 0,65
0,04 3,99 0,31 0,42 0,67 0,68 0,61
-0,67 7,01 0,04 0,06 0,21 0,18 0,08
-0,21 4,56 0,09 0,11 0,25 0,29 0,19
-0,20 2,48 0,21 0,27 0,41 0,53 0,48
0,10 0,25 0,16 0,16 0,36 0,40 0,34
Анализ групповых индикаторов
Для более детального исследования структуры и динамики поведения
социально-экономических показателей субъектов воспользуемся методикой
группового подхода. Для этого вся совокупность исходных параметров была
разделена на пять групп, характеризующих различные аспекты социальноэкономического состояния городов:
I.
II.
Финансовые ресурсы
Результативность функционирования экономики
III.
Доходы населения
IV.
Демография
V.
Экология и социальная сфера
В каждой группе оказались близкие по социально-экономическому
профилю показатели, разделение которых на группы показано в таблице 1.
Групповой индикатор для каждой группы размером J ГР и каждого года Y
рассчитывался по формуле:
I
Y
ГР
J ГР
 ij,
ГР  I  V , Y  2001, ..., 2009 ,
3)
j 1
с последующим переходом (нормировкой) к безразмерной величине при
помощи (1).
В нашей работе групповой анализ в рамках структурного подхода был
использован для проверки гипотезы об опережающем социально-экономическом
развитии наукоградов по сравнению с другими городами. В связи с этим для
каждого города были определены средние значения групповых индексов за 20012009 гг. по всем пяти группам, представленные в таблице 2 (группа колонок
«Средний групповой показатель»). После чего было произведено усреднение
показателей внутри двух групп, результаты которого представлены в таблице 3.
Таблица 3. Сравнение городов-наукоградов с другими городами по интегральному и
групповым индикаторам
Среднее значение ± ошибка (ДИ 67%, 1s) величины
Города
Групповые индикаторы
Интегральный индикатор
I
II
III
IV
V
Наукограды
0.45 ± 0.20
0.26 ± 0.22
0.31 ± 0.25
0.48 ± 0.24
0.53 ± 0.24
0.46 ± 0.23
Не наукограды
0.41 ± 0.20
0.27 ± 0.22
0.31 ± 0.22
0.49 ± 0.21
0.53 ± 0.24
0.45 ± 0.23
Все
0.43 ± 0.20
0.27 ± 0.21
0.31 ± 0.23
0.49 ± 0.23
0.53 ± 0.23
0.46 ± 0.23
Представленные
результаты
демонстрируют
полную
идентичность
показателей внутри каждой из двух групп городов, как по интегральному, так и по
всем групповым индикаторам. Тем самым, имеющиеся данные не подтверждают
гипотезу лучшего социально-экономического развития городов, имеющих статус
наукограда.
Динамический
подход
к
анализу
групповых
индикаторов
можно
реализовать в рамках методики конвергенции-дивергенции, рассмотренной в
следующем параграфе.
Методика конвергенции-дивергенции
Сравнительный анализ динамики развития отдельных подсистем сложной
экономической системы позволяет сделать ряд важных заключений об ее
состоянии. Если показатели подсистем сближаются, то говорят об их
конвергенции, что является показателем стабильной системы и оптимальным
фактором её развития. Обратный факт расхождения показателей подсистем
называется дивергенцией – «процессом расхождения, разрыва между уровнями
развития отдельных стран, усиления различий между национальными моделями
экономики,
их
отдельными
структурами
и
механизмами»3.
Эскалация
дивергенции может угрожать целостности всей системы.
Цыркунов Д.И., Тенденции конвергенции и дивергенции в социально-экономическом
развитии стран Центральной и Восточной Европы: эмпирический анализ // Журнал
международного права и международных отношений. – 2010. – № 4. – С. 87 – 94.
3
Один из способов оценки дивергенции временного ряда индикаторов { I Y } в
определенный момент времени (каждый год в нашем случае) осуществляется по
формуле:
Y  
D( I Y )
IY
, Y  2001, ..., 2009 ,
4)
где D( I Y ) и I Y – дисперсия и среднее индикатора за определенный год Y .
Величина дифференциального коэффициента  Y пропорциональна разбросу, то
есть дивергенции показателей ряда, а нормировка на среднее значение ряда
I Y позволяет
исключить систематическую погрешность из-за несовпадения
абсолютных шкал временных рядов, полученных в разные моменты времени
(в разные
годы
в
нашем
случае).
К
примеру,
нормировка
исключает
инфляционную составляющую при оценке денежных показателей. Динамика
дифференциации
интегрального
и
групповых
индикаторов
социально-
экономического положения городов Подмосковья представлена на рисунке 1.
Рис. 1. Дифференциация индикаторов социально-экономического положения городов
Московской области в 2001-2009 гг.
Из рисунка 1 видно, что наибольшая стабильность характерна для
индикатора
социальной
сферы
и
экологии,
что
объясняется
большой
инерционностью данных показателей. Кроме того, большинство показателей,
входящих в стандартный набор официальной статистики, были разработаны и
предложены еще в советское время. В этой связи, возможно, назрела
необходимость пересмотра ряда этих показателей, удаления малоинформативных
и утративших свою значимость индикаторов, и их замены новыми, более
адекватными для трансформировавшейся социально-экономической обстановки.
Далее следует отметить резкие колебания группового индикатора ресурсов,
отвечающего за состояние финансов предприятий и инвестиционную активность.
Кризис 2008 года наиболее заметен на этой кривой, причем уменьшение
дивергенции, скорей всего, связано с общим ухудшением финансовой ситуации
по всем городам, нежели приближении депрессивных городов к активно
развивающимся. В целом, сильная изменчивость данного индикатора говорит о
нестабильной
подверженности
ситуации
влиянию
с
финансами
предприятий
краткосрочных
ежегодных
и
инвестициями,
факторов,
что
не
свидетельствует в пользу стабильности для региона в целом. Резкие скачки
индикатора демографической ситуации не имеют очевидного объяснения,
необходим более глубокий анализ причин такого явления. Дивергенцию
демонстрируют доходы населения, что говорит о расслоении доходов в разрезе
городов. Вместе с тем, результаты экономической деятельности показывают
конвергенцию, что говорит о выравнивании эффективности экономики в городах
области. Итоговый интегральный индикатор показывает общий рост дивергенции
социально-экономического развития городов, однако скорость этого роста
невелика.
Для сравнительного анализа динамики социально-экономического развития
отдельных городов воспользуемся трендовой методикой, рассмотренной далее.
Трендовый анализ
Для анализа динамики социально-экономического развития J -того города
рассмотрим временной ряд его интегрального { S JY } показателя (таблица 1,
колонка «Интегральные показатели по годам»). Для оценки тенденции изменений
впишем в этот ряд линейный тренд (линейную регрессию) вида:
S JT  AJ  Y  B J
J  1, ..., 39; Y  2001, ..., 2009 ,
5)
где значимым является коэффициент наклона тренда AJ, показывающий
изменение интегрального показателя с течением времени. Чем выше коэффициент
наклона тренда, тем лучшую динамику социально-экономического развития
демонстрирует город. Примеры расчетов трендов для развивающегося и
деградирующего городов показаны на рисунке 2.
Рис. 2. Примеры положительного (г. Дубна) и отрицательного (г. Электрогорск) трендов
интегрального показателя за период 2001-2009 гг.
Визуальное
Подмосковья
сравнение
можно
социально-экономического
осуществить
при
помощи
состояния
рисунка 3,
где
городов
города
расположены согласно их среднему интегральному рейтингу за 2001-2009 гг. и
его тренду за тот же период, фитированному по формуле (3).
Рис. 3. Зависимость наклона тренда интегрального показателя от его среднего значения за
2001-2009 гг.
Из рисунка 3 видно, что большинство городов оказались в нижней
полуплоскости,
демонстрируя
отрицательную
динамику
социально-
экономического развития, причем это касается городов и с высоким, и низким
рейтингом (III и IV квадранты соответственно). Особенно следует обратить
внимания на ряд городов, оказавшихся в III квадранте, для выправления ситуации
к лучшему, возможно, необходимо вмешательство областных властей.
Заключение
В настоящей работе был осуществлен комплексный сравнительный анализ
социально-экономического положения городов Московской области за период
2001-2009 гг.
В исследовании был использован ряд методик: интегральный подход,
анализ
групповых
индикаторов,
оценка
динамики
показателей
методом
конвергенции-дивергенции и трендовым анализом.
В итоге было проведено ранжирование городов и их группировка по
степени развития. На основе структурного анализа групповых индикаторов была
отклонена гипотеза о преимущественном социально-экономическом росте
наукоградов по сравнению с другими городами. Динамический анализ групповых
индикаторов позволил выявить внутренние детали социально-экономической
ситуации в области. Трендовый анализ позволил выявить развивающиеся и
отстающие муниципальные образования.
Данная методология расчетов основана на стандартной официальной
статистике и может быть применена для любой другой области России, что
говорит о ее универсальности. Получаемые в ходе ее использования результаты
могут
быть
полезны
для
формирования
эффективной
бюджетной
и
инвестиционной политики областных властей, направленной на обеспечение
сбалансированного развития Московской области и высокого уровня жизни
населения.