WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 10 |

Значение статистики хи-квадрат равно 21,83, при заданном числе степеней свободы, вероятность случайного сочетания рассматриваемых признаков меньше, чем =0,01. Значение коэффициента сопряженности Пирсона равно 0,52 и значимо при =0,01. Т.е. можно утверждать о наличии положительной статистически значимой связи между уровнями экономического и социального развития регионов. Теснота связи между классификационными признаками является умеренной.

Таблица 2.Таблицы сопряженности уровней социального и экономического развития по регионам Российской Федерации в 2007 г.

Уровень экономического развития Уровень социального Ниже Выше Итого:

развития Низкий Средний Высокий среднего среднего Низкий 3 6 1 0 0 Ниже среднего 1 3 7 2 0 Средний 0 10 5 0 0 Выше среднего 1 1 9 10 8 Высокий 0 0 0 0 3 Итого: 5 20 22 12 11 Таким образом, уровень экономического развития региона определяет его социальное развитие, уровень жизни населения.

Далее для установления характера влияния экономического положения региона на экологическую ситуацию построена таблица сопряженности уровней экономического развития и экологической нагрузки (табл. 2.7). Из анализа исключены регионы Москва, Санкт-Петербург, Тюменская область, Сахалинская область, Чукотский автономный округ как аномальные.

Таблица 2.Таблицы сопряженности уровней экономического развития и экологической нагрузки по регионам Российской Федерации в 2007 г.

Уровень Уровень экономического развития экологической Ниже Выше Итого:

Низкий Средний Высокий нагрузки среднего среднего Низкий 5 5 5 0 1 Ниже среднего 3 11 14 1 1 Средний 0 0 0 3 3 Выше среднего 0 4 2 6 6 Высокий 0 0 2 2 0 Итого: 8 20 23 12 11 Статистика хи-квадрат приняла значение равное 25,62, а коэффициент сопряженности Пирсона – 0,54 при =0,01. Между уровнем экономического развития и экологической нагрузки существует статистически значимая связь, теснота связи является умеренной. Т.е. с вероятностью ошибки 0,можно утверждать, что чем выше уровень экономического развития, тем выше экологическая нагрузка на территорию.

В то же время высокому уровню развития экономики не соответствует высокий уровень экологической нагрузки. Этот факт служит подтверждением концепции Кузнеца: развитие экономики обеспечивает повышение уровня и качества жизни населения, что в сумме определяет экологизацию сознания общества, понимание необходимости экосбережения.

Наиболее интенсивное влияние на окружающую среду оказывают регионы со средним и выше среднего уровнем экономического развития. К ним относятся Белгородская, Курская, Оренбургская и Кемеровская области.

Для регионов Российской Федерации характерна сильная дифференциация по уровню экономического, социального развития, экологической нагрузки на территорию. Причем наблюдается статистически значимая положительная связь между социальным и экономическим положением региона; развитие экономики сопровождается ухудшением экологической обстановки в регионе, но при достижении более высокого уровня экономического развития экологическая нагрузка снижается за счет повышения экологизации сознания общества, экосбережения со стороны хозяйствующих субъектов, ужесточения экологического контроля.

Республика Бурятия входит в число регионов со средним уровнем экономического развития, при этом социальное положение региона характеризуется как низкое. Особое экологическое положение, жесткие условия хозяйствования на территории Республики Бурятия обуславливают низкую эффективность существующих производств, неконкурентоспособность продукции региональных производителей.

Выходом из сложившейся ситуации является внедрение новых экологически безопасных, энерго-, ресурсосберегающих технологий производства, т.е.

обеспечение высокого качества развития экономики.

ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНТЕГРАЛЬНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ КАЧЕСТВА РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ 3.1. Комплексная оценка качества экономического развития региона на основе многомерных статистических методов Анализ закономерностей территориального развития субъектов Российской Федерации и социально-экономического положения Республики Бурятия, проведенный выше, выявил, что состояние экологии, социальной сферы обусловлено уровнем развития экономики региона.

Многомерный статистический анализ дифференциации регионов России по уровню социального, экономического развития и экологической нагрузки выявил статистические показатели, которым вносят наибольший вклад в классификацию объектов наблюдения. Эти показатели участвуют в формировании интегрального показателя каждой составляющей качества развития экономики.

Информационная база исследования включает в себя данные по субъектам Российской Федерации за 2007 г. по следующим показателям:

x1 – среднедушевые денежные доходы населения в месяц, тыс.руб.;

x2 – производительность труда, тыс. руб.;

х3 - объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство» на душу населения, тыс. руб.;

х4 – инвестиции в основной капитал на душу населения, тыс. руб.;

x5 – среднемесячная начисленная заработная плата, тыс. руб.;

x6 – уровень безработицы, %;

x7 – уровень бедности, %;

x8 – выбросы в атмосферу загрязняющих веществ на 1 кв. км., тн;

x9 –отходы производства на 1 кв. км., тн.;

x10 – текущие затраты на охрану окружающей среды на душу населения, тыс. руб.

Большая размерность исходного информационного пространства (1079), несопоставимость единиц измерения показателей вызывает трудности для непосредственного анализа качества развития экономики. Для решения данной проблемы использован компонентный анализ, позволяющий «сжать» исходное информационное пространство и выделить обобщающие характеристики показателей.

В табл. 3.1 представлена информация о собственных значениях главных компонент, а также об их относительном и накопленном вкладе в суммарную дисперсию процесса.

Таблица 3.Вектор собственных значений Накопленный Процент Накопленные Номер главной Собственные процент объясненной собственные компоненты значения объясненной дисперсии значения дисперсии 1 5,00 49,98 5,00 49,2 1,58 15,77 6,57 65,3 1,09 10,86 7,66 76,4 0,80 7,99 8,46 84,5 0,60 6,02 9,06 90,6 0,41 4,11 9,47 94,7 0,38 3,82 9,85 98,8 0,09 0,86 9,94 99,9 0,03 0,33 9,97 99,10 0,03 0,28 10,00 100,Для последующего анализа отобраны первые четыре главные компоненты, которые описывают 84,59 % вариации исходных десяти признаков. В результате компьютерной обработки исходных признаков методом главных компонент снижена размерность задачи до четырех факторов. Оставшиеся шесть главных компонент не получили аналитического применения.

В табл 3.2 приведена матрица факторных нагрузок, полученная путем вращения методом Varimax normalized. Значения матрицы удовлетворяют задаче содержательной интерпретации главных компонент.

Реализация метода главных компонент позволила выделить четыре главные компоненты, которые объясняют 84,59% вариации исходного информационного пространства. Первая главная компонента (f1) является наиболее информативной и объясняет 49,98% вариации исходного информационного пространства. Компонента f1 тесно связана с показателями x1 – среднедушевые денежные доходы населения в месяц, тыс.руб., x2 – производительность труда, тыс. руб., х3 - объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство» на душу населения, тыс. руб., х4 – инвестиции в основной капитал на душу населения, тыс. руб., x5 – среднемесячная начисленная заработная плата, тыс. руб. Выделенный состав показателей объясняет компоненту на 90%. Поэтому назовем fэффективность экономического развития региона.

Таблица 3.Матрица факторных нагрузок f1 f2 f3 fПоказатели х0,82 0,36 0,29 -0,х0,85 0,20 0,13 0,х0,87 -0,06 0,10 0,х0,89 -0,10 0,10 0,х0,88 0,13 0,17 0,х-0,12 -0,03 -0,91 0,х-0,22 -0,19 -0,79 -0,х0,32 0,78 0,18 -0,х-0,08 0,86 0,06 0,х0,50 0,07 0,19 0,Коэффициент 0,90 0,85 0,87 0,информативности Вторая главная компонента f2 связана с показателями x8 – выбросы в атмосферу загрязняющих веществ на 1 кв. км., тн, x9 –отходы производства на 1 кв. км., тн. Коэффициент информативности равный 0,85 подтверждает существенный состав компоненты f2, поэтому назовем ее уровень экологической нагрузки на территорию региона Третьей главная компонента f3 на 87% объяснена показателями x6 – уровень безработицы, %, x7 – уровень бедности, %, причем факторные нагрузки отрицательны. Эти показатели отражают социальную эффективность развития экономики, поэтому f3 интерпретировано нами как социальная эффективность экономического развития.

Переменная x10 объясняет главную компоненту f4 на 54%. Весовые коэффициенты остальных показателей являются незначимыми, поэтому при содержательной интерпретации фактора они не рассматриваются.

Компонента f4 называется затраты на охрану окружающей среды.

Интерпретируемость содержания и структуры главных компонент служит обоснованием состава исходных признаков. Для определения «места» Республики Бурятия построим рейтинг регионов России по качеству экономического развития по первой главной компоненте f1, объясняющей 49,98% вариации исходных 10 показателей. Рейтинговая оценка показала, что Республика Бурятия занимает 57 место среди субъектов Российской Федерации по качеству экономического развития. Результаты рейтинговой оценки регионов представлены в приложении 2.

Для исследования влияния выделенных главных компонент на экономику региона проведен регрессионный анализ, где в качестве зависимой переменной выступает ВРП на душу населения, млн. руб. Анализ проведен по данным 79 субъектов Российской Федерации.

уi Уравнение множественной регрессии ВРП на душу населения ( ) в тыс. руб. субъектов Российской Федерации на главных компонентах имеет вид:

уi = 156,55 + 52,71 f1,i – 9,46 f2,i + 10,88 f3,i tрасч (39,85) (-4,02) (6,02) R2 = 0,96 Fнабл = 410,79 = 0,; ; % Уравнение значимо по F - критерию Фишера, а коэффициенты регрессии значимы по t – критерию Стьюдента при =0,05. Графическое представление результатов моделирование приведено в прил. 3.

На объем среднедушевого ВРП субъектов Российской Федерации наибольшее влияние оказывает эффективность экономического развития региона (f1), социальная эффективность экономического развития региона (f3) (рис. 3.1). Также экологическая обстановка обуславливает физическое и психологическое здоровье, трудоспособность населения, т.е. определяет качество и количество трудовых ресурсов в регионе.

Рис.3.1. Поверхность распределения объема ВРП на душу населения субъектов Российской Федерации по факторам в 2007 г., тыс. руб.

Анализ влияния агрегированных показателей на ВРП на душу населения позволяет сделать следующий вывод: снижение экологической нагрузки на территорию региона и на улучшение состояния окружающей среды в целом оказывают положительное влияние на объем выпуска регионального продукта.

Результаты регрессионного анализа показали, что выделенные компоненты в достаточной мере отражают исходное информационное пространство, и могут служить их интегральными показателями.

Далее исследователем проведена многомерная классификация субъектов Российской Федерации по выделенным интегральным показателям, которые характеризуют качество развития региональной экономики.

Кластерный анализ регионов проведен в два этапа. На первом этапе автором выявлено 10 аномальных регионов, среди которых Москва, СанктПетербург, Республика Ингушетия, Тюменская область, Сахалинская область и Чукотский автономный округ. Далее по оставшимся регионам повторно проведен кластер-анализ. В результате классификации субъектов Российской Федерации по качеству экономического развития по выделенным четырем главным компонентам получена следующая дендрограмма (рис. 3.2).

Рис. 3.2. Дендрограмма классификации субъектов РФ по качеству развития экономики в 2007 г.

На основе графического представления процесса кластеризации выделено три кластера. Первый кластер характеризуется низким качеством экономического развития, в него входят 14 регионов, в т.ч. Республика Бурятия. Во второй кластер вошло 35 регионов со средним качеством развития экономики. Третий кластер образуют 20 регионов с высоким C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_C_качеством экономического развития. На рис. 3.3 представлены средние значения факторов по выделенным кластерам.

f-Кластер -f4 fКластер Кластер fРис. 3.3. Средние значения факторов по кластерам Для отнесения аномальных регионов к той или иной группе проведен дискриминантный анализ. В качестве обучающих выборок выступают выделенные кластеры. Дискриминантные функции (Ki) для i кластера приняли следующий вид:

K1 = - 7,54 – 4,09 f1 – 4,10 f2 – 2,17 f3 –2,80 f4 – дискриминатная функция для кластера №1 с низким качеством развития экономики;

K2 = - 3,56 – 3,26 f1 – 3,49 f2 + 6,55 f3 – 1,95 f4– дискриминатная функция для кластера №2 со средним качеством развития экономики;

K3= - 3,84 + 2,26 f1 – 0,92 f2 + 3,44 f3 +2,21 f4– дискриминатная функция для кластера №3 с высоким качеством развития экономики.

В результате расчета значений функций дискриминации для каждого из аномальных регионов Республика Ингушетия отнесена к первому кластеру, остальные 9 регионов вошли в третий кластер. Значения вероятностей отнесения регионов к тому или иному кластеру представлены в прил. 4.

3.2. Интегральная оценка качества развития региональной экономики В различных областях науки возникают задачи сравнения между собой и упорядочения по некоторому не поддающемуся непосредственному измерению (латентному) свойству ряд сложных систем. Например, сравнение стран по уровню и качеству жизни, предприятий отрасли по эффективности их деятельности, сложных изделий – по обобщенной характеристике качества и т.д. При этом общее представление о степени проявления анализируемого латентного свойства складывается как результат определенного суммирования целого ряда частных показателей, от которых зависит это свойство. Таким образом интегральный показатель качества сложной системы представляет собой некоторый числовой измеритель анализируемого латентного свойства.

Для количественной оценки качества развития экономики Республики Бурятия применен индексный подход, который заключается в разработке универсального агрегированного показателя. Предлагаемая методика построения индекса, отражающего качество развития экономики региона, базируется на методике ИРЧП разработанной ПРООН.

Индекс качества развития экономики региона (ИКРЭ) включает три индикатора. Возможный состав каждого индикатора приведен в пункте 1.3.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 10 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.