WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 46 | 47 || 49 | 50 |   ...   | 55 |

Третья главная компонента (19,2%объясненной дисперсии) имеет высокие положительные веса для PERBEA и IFAPY инизкие отрицательные веса для PROHOS. Стоит отметить, что эта компонентасовмещает рост основного капитала в 1995 году относительно 1994 года с большимколичеством людей на больничную койку и более низким уровнем больничных услуг.Можно обозначить ее как «плохо обеспеченные медицинскими услугами, но с рывкомв экономике 1995 года». Для данной главной компоненты выделены положительныевыбросы для Ингушетии, Ставропольского края, Санкт-Петербурга и Тюменскойобласти, а так же негативные выбросы по Корякскому АО, Эвенкийскому АО,Таймырскому АО, Чукотскому АО, Коми-Пермякскому АО и Ненецкому АО.

Последняя главная компонента (8,4%объясненной дисперсии) имеет высокие положительные значения весовыхкоэффициентов для DOCPOP и RETCAP и низкие отрицательные значения весовыхкоэффициентов для DEMLOD. Данная компонента отражает регионы с большимколичеством врачей, более высокими розничными продажами и с меньшим количествомиждивенцев. Очевидно, их можно назвать «здоровыми и богатыми». Высокиеположительные выбросы получены для Москвы, Чукотского АО, Камчатской области,Магаданской области и Санкт-Петербурга, в то время как отрицательные выбросыотмечены для Усть-Ордынского АО, Коми-Пермякского АО и Агинского БурятскогоАО.

В отличие от 1995 года в 1999 году 14переменных распределяются по пяти главным компонентам, хотя общий объемобъясненной дисперсии практически идентичен (78,8%) (см. таблицу 5.9). Этопредполагает, что внутренние связи как минимум между некоторыми переменнымиослабли за данный период. Сравнение с главными компонентами, полученными прианализе данных за 1995 год, показывает, что природа отношений между отдельнымипеременными также изменилась. Весовые коэффициенты для главных компонентпредставлены в таблице 5.10.

Первая главная компонента (27,5%объясненной дисперсии) в 1999 году имела высокие положительные весовыекоэффициенты для DEMLOD, ELDABA и MIGINC, и низкий отрицательный весовойкоэффициент для INFIA. Подобной компоненты в 1995 году не существовало,поскольку она включает в себя переменные, которые в том году относились к тремразличным главным компонентам. Данная компонента имеет определенное сходство совторой главной компонентой при анализе выборки 1999М1. В таком случае, ее можноее обозначить как «депрессивное проживание», где число иждивенцев (особеннопожилого возраста) выше, миграция населения в регион все еще продолжается(возможно, более молодые приезжают домой для проживания со стареющимиродителями), инвестиции в основной капитал на низком уровне, и населениевынуждено создавать малые предприятия (SMABUS = 0.519), чтобы обеспечить себесредства к проживанию. Здесь отсутствуют положительные выбросы, а негативныевыбросы отмечены для Ямало-Ненецкого АО, Чукотского АО, Ханты-Мансийского АО,Магаданской области, Тюменской области и Камчатской области.

Вторая главная компонента (19,9%объясненной дисперсии), с высокими положительными значениями весовыхкоэффициентов для PERBEA и низкими отрицательными весовыми коэффициентами дляPROHOS и IFAPY, подобна третьей главной компоненте для 1995 года, заисключением изменений в знаке IFAPY. Совершенно очевидно, что это отличаетрегионы, где количество человек на больничную койку велико, остальныебольничные услуги также находятся на низком уровне, а инвестиции в основнойкапитал на душу населения в 1999 году тоже низкиеми. Это компонента «низкогоздравоохранения и малых инвестиций». Положительные выбросы наблюдаются дляИнгушетии, Ямало –Ненецкого АО и Самарской области, а отрицательные выбросы отмечены в КорякскомАО, Эвенкийском АО, Таймырском АО и Чукотском АО.

Третья главная компонента (15.3%объясненной дисперсии), имеет высокий положительный весовой коэффициент дляACCPER и низкие отрицательные весовые коэффициенты для YOUABA и ENTLOS. Эти трипеременные так же отнесены к первой главной компоненте в 1995 году, хотявесовой коэффициент при переменной YOUABA имел тогда противоположный знак. Этоопределяет регионы с более высокими показателями обеспеченности жильем, меньшимколичеством детей и меньшим количеством убыточных предприятий. Можно обозначитьэто измерение как «успешные предприятия с более зрелым возрастом работников».Для данного показателя получены исключительно отрицательные выбросы: Ингушетия,Агинский Бурятский АО и Республика Тыва.

Четвертая главная компонента (8.5%объясненной дисперсии) имеет высокие положительные весовые коэффициенты дляDOCPOP и RETCAP. Эти два показателя в 1995 году являлись частью четвертойглавной компоненты, т.е. это измерение «здоровых и богатых». Здесь мыобнаружили только два положительных выброса – Москву и Северную Осетию.

Пятая главная компонента (7,6% объясненнойдисперсии) состоит из одной переменной PROASS, которая в 1995 году была однойиз частей первой главной компоненты. Поскольку следующий по величинеположительный весовой коэффициент получен для IFAPY, эта компонентапредставляет регионы с доходными активами, одновременно обладающимизначительными инвестициями в основной капитал. Это измерение отвечает«экономическому потенциалу». Положительные выбросы отмечены для Корякского АО,Вологодской области и Горного Республики Алтайя, а отрицательные выбросызафиксированы для Республики Марий Эл и Чукотского АО.

И, наконец, нужно отметить, что пятьфакторов по данным 1999 года соответствуют пяти факторам из шести факторов,полученных при анализе 1999 года с использованием 24 переменных (см. таблицу5.3). Однако, не нашлось эквивалента первому фактору, найденному при изученииболее большой выкладки данных. Это может быть объяснено относительнымотсутствием переменных соотнесенных с доходами при рассмотрении уменьшеннойвыкладки данных.

Кластерный анализ.

Как и для предыдущего набора данных, мырассматривали случаи от 12 до 6 кластеров. Как для 1995 года, так и для 1999года наилучшее разбиение получено для 7 кластеров. Распределение по кластеровпо количеству регионов для обоих лет представлено в таблице 5.11.

Наиболее очевидным отличием от выводов по1995 году оказалось то, что 52 региона (что составляет почти 60%) сгруппированыв одном кластере (см. таблицу 5.12). Это предполагает значительную степеньгомогенности, которая присутствует в данных по этим регионам. Мы имеем толькоодин кластер, состоящий из одного региона – Ингушетия. Географически самыйбольшой кластер распадается на два, практически равных, подкластера. С другойстороны, если не считать кластер из трех регионов (Тюменская область,Ханты-Мансийский АО и Ямало-Ненецкий АО), все остальные пять кластеровгеографически разбросаны.

К 1999 году, как состав, так игеографическое распределение кластеров кардинально изменились (см. таблицу5.13). Теперь самый большой кластер состоит из 37 регионов, а второй повеличине кластер состоит из 31 региона. Однако мы наблюдаем два кластера,состоящими из одного региона – Москва и Корякский АО. Ингушетия более не относится к отдельнымкластерам, а сгруппировалась с пятью другими регионами. Подводя итог, можноутверждать, что проявилась большая гетерогенность регионов в 1999 году. Этотакже нашло свое отражение в географическом распределении кластеров. Самыйкрупный кластер состоит из трех географически сочлененных групп регионов плюспять географически отделенных регионов, в то время как другой крупный кластерсостоит из двух географически сочлененных групп плюс два отдельных региона.

Сравнение Таблиц 5.12 и 5.13 показывает,что самое значительное изменение за отрезок временипериод от с 1995 до 1999года – это разделениеодного большого кластера 1995 года на два кластера в 1999 году, котороепроизошло в значительной степени по географическому принципу. Основной разрывпроизошел на северные и южные регионы, и менее заметно на восточные и западные.Также заметны тенденции в географическом разделении малыхкластеров.

Заключение

Принимая во внимание все перечисленныенаблюдения, мы можем с уверенностью утверждать, что политика центральногоправительства относительно регионального развития может формироваться,обосновывая различные задачи, процедуры и ограничения для каждого из девятиразличных типов регионов РФ. Каждый набор решений должен отвечать основнымпроблемам, заложенным в данных типах регионов и предлагать соответствующеерешение для них. Дальнейшее изучение и уточнение должны дать более четкуюгеографическую картину выделенных регионов. Чтобы обеспечить интеграцию этихсгруппированных регионов и основных различий между ними, необходимопроанализировать большее количество переменных. Кроме того, необходимо провестианализ данных по каждому году, начиная с начала 90-ых годов, чтобы установить,являются ли группы регионов в России стабильными, или, вообще, наблюдается ликакая-нибудь стабилизация.

Мы прекрасно понимаем, что это лишь одна извозможных моделей типологии регионов РФ, и, соответственно решения порегиональному развитию, которые могут основываться на ней, тоже могут меняться.Существуют и другие решения, как было показано в даннойм отчетеработе, стечением времени могут быть и все еще выработаны и другие решениямогут бытьвыработаны со временем. Последний Ввыбор будет зависеть от целей и задачправительства РФ.

Таблица5.1. Переменные, использованные в анализе

Названиепеременной

Описаниепеременно

ACCPER*

Обеспеченность жильем(на конец года; кв. метров на человека)

AVEINC

Среднедушевой доход (вмесяц; тысяч рублей; с 1998 – рублей)

AVLSUB

Прожиточный минимум;отношение среднедушевого дохода к прожиточному уровню; %)

DEMLOD*

Коэффициентдемографической нагрузки (на 1-ое января); на 1000 человек трудоспособноговозраста приходится лиц нетрудоспособных возрастов Всего

DOCPOP*

Обеспеченность врачами(на конец года; на 10,000 человек)

ELDABA*

Коэффициентдемографической нагрузки (на 1-ое января); на 1000 человек трудоспособноговозраста приходится лиц нетрудоспособных возрастов; старше трудоспособноговозраста

ENTLOS*

Доля убыточныхпредприятий ( % от общего количества предприятий)

IFAPY*

Инвестиции в основнойкапитал (постоянные цены; % к предыдущему году)

INFIA*

Инвестиции в основнойкапитал на душу населения (в текущих ценах; тысяч рублей; с 1998 – рублей)

MIGINC*

Коэффициентмиграционного прироста (на 10,000 человек)

OTHINC

Структура доходовнаселения % ; из других источников

PERBEA*

Обеспеченностьнаселения больничными койками (на конец года); численность населения на однубольничную койку

POPSUB

Доля населения сдоходами ниже прожиточного минимума; %

PROASS*

Рентабельность активов;%

PROHOS*

Обеспеченностьнаселения больничными койками (на конец года)

PROPRT

Структура доходовнаселения % ; доходы от собственности

REGUNE

Уровень безработицы (наконец года, %); Уровень зарегистрированной безработицы

RETCAP*

Розничный товарооборотна человека (тысяч рублей; с 1998 – рублей)

SMABUS*

Структура доходовнаселения % ; социальные трансферты

SOCTRS

Income structure % ;social transfers

SUBLEV

Прожиточный минимум;(на человека в месяц; тысяч рублей; с 1998 – рублей)

UNERAT

Уровень безработицы (наконец года, %)

WAGSAL

Структура доходовнаселения % ; оплата труда

YOUABA*

Коэффициентдемографической нагрузки (на 1-ое января); на 1000 человек трудоспособноговозраста приходится лиц нетрудоспособных возрастов; моложе трудоспособноговозраста

* Переменные использованы в RussiaSmall95 иRussiaSmall99.

Таблица 5.2.Метод главных компонент: RussiaM1. Доля объясненной дисперсии.


Первичное собственное значение

Компонент

Всего

% дисперсии

Совокупный %

1

6.251

26.047

26.047

2

5.907

24.613

Pages:     | 1 |   ...   | 46 | 47 || 49 | 50 |   ...   | 55 |



© 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.