Информационная компонента в факторной структуре системы конкурентных преимуществ регионов РФ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ИНФОРМАЦИОННАЯ КОМПОНЕНТА В ФАКТОРНОЙ СТРУКТУРЕ СИСТЕМЫ КОНКУРЕНТНЫХ ПРЕИМУЩЕСТВ РЕГИОНОВ РФ

УДК 332.1:004;311.3/.4

Елена Ивановна Тихомирова

д.э.н., доцент, профессор кафедры

экономической информатики Самарского

государственного экономического

университета;

Тел. раб.: (846) 2-24-36-92,

E-mail: [email protected]

В статье обосновывается авторский подход к определению понятий конкурентоспособность и конкурентные преимущества региона. Методом главных компонент выявляется факторная структура, определяется значимость в ней информационной компоненты.

Ключевые слова: конкурентоспособность, конкурентные преимущества, экономика региона, информационное общество, информационно-коммуникационные технологии, система статистических показателей, метод главных компонент.

Elena I. Tikhomirova

PhD, professor of the chair of 'Information science in Economics' of the Samara state economic university; Tel: (846) 224-36-92, E-mail: [email protected]

INFORMATION COMPONENT IN THE FACTORIAL STRUCTURE OF THE COMPETITOR ADVANTAGES' SYSTEM OF THE RUSSIAN REGIONS

In this article the author provides the ground for her approach to the definition of the concepts of 'competitive ability' and 'competitive advantages' of the region. With the help of the method of Principal components the factorial structure is revealed, and the weight of the information component is evaluated.

Keywords: competitive ability, competitive advantages, regional economy, informational society, informational and communication technologies, system of statistical indicators, Principal components' method.

1. Введение

В условиях развития рыночной экономики наблюдается интенсивный рост вертикальных и горизонтальных экономических связей, сопровождающийся обострением конкурентных отношений хозяйствующих субъектов на всех уровнях экономической иерархии, увеличением плотности глобального информационного пространства. Наличие сложной многоуровневой структуры взаимосвязанных социально-экономических территориальных компонентов позволяет представить экономику Российской Федерации как сложную социально-экономическую систему, состоящую из подсистем - субъектов федерации (регионов), являющихся, в свою очередь, также сложными социально-экономическими системами, функционирование которых направлено на реализацию стратегии экономического роста и повышения уровня жизни населения. Однако эффективное развитие современной экономики возможно осуществлять лишь следуя идеи строительства информационного общества, в котором в качестве основных ресурсов рассматриваются знания, причем, знания, реализованные на практике.

Большое внимание этому направлению уделяется на государственном уровне. Так, за последний период был разработан ряд нормативных документов («Типовая Программа развития и использования информационных и телекоммуникационных технологий субъекта Российской Федерации», «Концепция региональной информатизации до 2010 года», «Концепция использования информационных технологий в деятельности федеральных органов государственной власти до 2010 года», «План реализации Стратегии развития информационного общества до 2011 года» и др.), определяющих в качестве приоритетного направления строительство информационного общества в России.

В связи с этим актуальна задача количественного определения эффективности процессов внедрения информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) во все сферы деятельности российских граждан. Кроме оценки наличия и доступности информационных ресурсов, актуальна и задача определения степени влияния информатизации общества на экономический рост и уровень жизни населения территорий. Общепринятая международная методика, основанная на композитных индексах, позволяет получать интегральные характеристики развития информационного общества. Однако рассматриваются они локально в качестве рейтинговых оценок без взаимосвязи с характеристиками экономического развития регионов (стран). Оценить степень взаимообусловленности рассматриваемых процессов можно, используя методы многомерного статистического анализа [3, с. 96-108].

2. Конкурентные преимущества в рамках различных концепций представления региона

В условиях рынка регион как субъект Российской Федерации приобрел большую экономическую самостоятельность. Вступая в межрегиональные конкурентные отношения, он проявляет присущее ему свойство конкурентоспособности, под которой мы понимаем способность территории в условиях межрегиональной и глобальной конкуренции привлекать и эффективно использовать мобильные ограниченные ресурсы, добиваться сравнительно лучших социально-экономических результатов в межрегиональном соперничестве, направленных на обеспечение устойчивого экономического роста и повышение уровня и качества жизни населения.

В условиях глобализации соперничество территорий осуществляется не только и не столько на местном и страновом, но и на мировых рынках. Регионы, испытывающие недостаток в ресурсах (финансовых, людских, природных и др.), конкурируют в глобальных масштабах, привлекая к себе ресурсы других регионов. Часто это реализуется с помощью сетевых технологий без физического их передвижения через границы (особенно если речь идет о финансовых и интеллектуальных ресурсах). Кроме того, в настоящее время происходит перераспределение акцентов в конкурентной борьбе с материально-вещественных и энергетических ресурсов в пользу ресурсов информационных и интеллектуальных. Уникальный

Экономика, Статистика и Информатика

213

№6, 2010

Рис.1. Многомерная классификация регионов РФ за 2009 г.

информационный ресурс, связанный с неявными локальными знаниями на каждой территории, превращается в стратегическую возможность создания региональных конкурентных преимуществ.

Сложность региона как социально-экономического образования позволяет рассматривать его в рамках концепций «регион - квазигосударст-во», «регион - воспроизводственная система», «регион - квазикорпорация», «регион - рыночный ареал» и «регион - социум» [2, 3, с.92].

Мировые глобализационные процессы обусловливают повышение значимости информационных ресурсов. В этой связи в регионе должен быть налажен процесс оперативного воспроизводства качественной информации, служащей ядром реализации концепции обучаемого региона в условиях перехода к «обществу знаний».

3. Информационная база исследования

Информационный массив данных был сформирован с учетом двух подходов к разработке системы региональных показателей: системы факторов развития информационного общества [1, с.25-128] и системы показателей конкурентных преимуществ региона в рамках различных концепций его представления [3, с.77-95]. В результате ло-

гико-содержательного анализа были отобраны 90 показателей, отражающих уровень конкурентных преимуществ 79 регионов РФ как квазигосударства, воспроизводственной системы, рыночного ареала, квазикорпорации и социума, а также уровень развития информационного общества территорий (ИКТ-ин-фраструктура, использование ИКТ в домохозяйствах и населением, ИКТ в органах государственной власти и местного самоуправления, ИКТ в бизнесе, ИКТ в образовании, ИКТ в медицине, ИКТ в культуре) за период 2008-2009 гг.

4. Выявление факторной структуры системы конкурентных преимуществ регионов РФ

В условиях рыночной экономики территории функционируют в многомерном экономическом пространстве, характеризующемся множеством межрегиональных взаимодействий. Интенсификация процессов взаимодействия рыночных субъектов обуславливает рост объемов информации, служащих основой для принятия управленческих решений. Возрастает также роль случайного фактора как неотъемлемого компонента рыночных процессов. В связи с этим в качестве наиболее эффективных методов обработки информации рассматриваются методы многомерного статистического анализа.

Алгоритм исследования сводился к

следующему:

- этап разведочного анализа данных; выявление степени однородности исследуемых совокупностей;

- формирование наиболее однородных групп регионов методами кластерного анализа;

- выявление особенностей факторной структуры каждой группы и всей совокупности регионов РФ;

- определение веса информационной компоненты в системе факторов, влияющих на процессы экономического роста и повышения уровня жизни населения регионов РФ.

Степень однородности исследуемых совокупностей количественно определялась соответствующими значениями коэффициентов вариации (У<30%). В результате было установлено, что доля показателей, совокупности которых неоднородны, составляет более 60 %. Этот вывод обусловил необходимость реализации этапа многомерной классификации исследуемых территорий по значениям показателей, отражающих уровень развития информационного общества в регионах РФ методами кластерного анализа.

Многомерная классификация регионов проводилась иерархическим агло-меративным методом кластерного анализа, в результате реализации которого была получена дендрограмма, отража-

№6, 2010

214

Plot of Means for Each Cluster

1,5

1,0

0,5

0,0

-0,5

-1,0

-1,5

за PC Л РЕ.ас jQ-n-tH

'□□РЧ..... ÜC щ... .. Г.... ■ЬDO ^ d bo ^P J

IP6 IP12 IP18 IP24 IP30 IP36 IP42 IP4S IP54 IP60

Variables

Cluster 1 -□- Cluster 2

Рис. 2. Распределение средних значений показателей, отражающих уровень развития информационного общества в

регионах РФ за 2009 г.

ющая объединение схожих по характеристикам регионов (рис. 1).

Четкое распределение территорий на два кластера (на расстоянии более 50) послужило обоснованием для определения входных параметров при реализации метода k-средних, являющимся итеративным методом кластерного анализа. В итоге были получены две группы регионов, существенно отличающиеся по своим характеристикам. Графическая интерпретация сравнения нормализованных средних оценок представлена на рис. 2. К первому кластеру относятся 37 территорий (Амурская, Омская, Курганская, Ульяновская, Саратовская, Кировская, Волгоградская, Астраханская, Брянская, Воронежская, Ивановская, Костромская, Курская, Орловская, Рязанская, Смоленская, Тамбовская, Тверская, Тульская, Псковская области, Еврейская автономная область, Республики Коми, Адыгея, Дагестан, Ингушетия, Калмыкия, Марий Эл, Мордовия, Алтай, Бурятия, Тыва, Саха (Якутия), Северная Осетия - Алания, а также Кабардино-Балкарская, Карачаево-Черкесская, республики, Алтайский и Забайкальский край), остальные 42 региона - ко второму.

На этапе определения факторной структуры системы конкурентных преимуществ регионов получены матрицы факторных нагрузок отдельно для каждого регионального кластера и для всей совокупности регионов РФ в целом методом главных компонент. После оптимизации факторной структуры с помощью Varimax normalized - враще-

ния были выделены от 8 до 12 факторов для всех исследуемых совокупностей (37, 42 и 89 регионов) с суммарным вкладом в вариацию признаков более 70%. Их интерпретация дана в таблице 1.

Здесь четко просматривается структура исследуемых процессов, отража-

ющих активное состояние экономики страны. Первая компонента интерпретируется как фактор развития информационной экономики в регионах. В ее формировании участвовали показатели ИКТ-инфраструктуры, использования ИКТ в домохозяйствах и населени-

Таблица 1. Факторная структура

№ Интерпретация факторов Доля объясненной дисперсии, %

Вся совокупность (79реги-онов) Кластер 1 (37реги-онов) Кластер 2 (42реги-она)

1 Фактор развития информационной экономики 34,6 17,8 17,1

2 Фактор уровня жизни 8,1

3 Фактор развития человеческого капитала 5,3 5,3

4 Фактор доступности информационных ресурсов в организациях 4,1 6,0 5,8

5 Фактор развития мобильной связи 3,0

6 Фактор информатизации органов местного самоуправления 2,6

7 Фактор концентрации рабочей силы в регионе 4,2

8 Образовательный фактор 2,8

9 фактор КП региона как социума 3,7 6,3 4,5

10 Фактор развития информационной инфраструктуры в школах 2,5 6 3,9

11 Фактор КП региона как воспроизводственной системы 2,6 3,3 3,2

12 Фактор доступности информационных ресурсов в ЛПУ 2,7

13 Фактор развития ИКТ-инфраструктуры региона 14,5 16

14 Фактор КП региона как рыночного ареала 8,8 13,8

Экономика, Статистика и Информатика 2UH 2010

— |

ем, ИКТ в бизнесе. Наибольший ее вес наблюдается в структуре факторов, выделенных по всей совокупности регионов (34,6 %).

Следующими по степени устойчивости (выделены во всех трех группах) были определены: фактор доступности информационных ресурсов в организациях (с долей объясненной дисперсии 4 - 6%), фактор КП региона как социума (с долей объясненной дисперсии 3,7 - 6,3%), фактор развития информационной инфраструктуры в школах (с долей объясненной дисперсии 2,5 - 6%), фактор КП региона как воспроизводственной системы (с долей объясненной дисперсии 2,6 - 3,3%).

В состав фактора доступности информационных ресурсов в организациях вошли показатели, отражающие возможность доступа к интернет-ресурсам. Фактор КП региона как социума сформирован на основе показателей, отражающих результаты социальной политики в регионе (например, доля пенсий в структуре общих социальных выплат, %; доля пособий и социальной помощи в структуре общих социальных выплат, %; средний возраст занятых в экономике, лет).

Осуществление факторного анализа в рамках полученной кластерной структуры позволило углубить результаты исследования. Так, были выделены фактор развития ИКТ-инфраструк-туры региона (число персональных компьютеров (ПК) на 100 человек населения, штук; число ПК на 100 домохо-зяйств, штук; число ПК в составе ЛВС на 100 занятых в ЛПХ штук; число ПК, имеющих доступ к интернету, на 100 занятых в ЛПХ штук; валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения, тыс. руб.; налоговые доходы консолидированного бюджета субъекта РФ на душу населения; денежные доходы в расчете на душу населения, рубль) и фактор КП региона как рыночного ареала (удельный вес региона в общей численности населения,%; доля банковских вкладов физических лиц на рублевых счетах в Сберегательном банке России, аккумулированных в регионе по отношению к общей сумме вкладов, %; доля банковских вкладов физических лиц на валютных счетах в Сберегательном банке России, аккумулированных в регионе по отношению к общей сумме вкладов, % и др.)

Фактор КП региона как воспроизводственной системы включает в себя показатели среднегодовых темпов приро-

Рис. 3. Вклад информационной компоненты в структуру экономики

регионов РФ

Рис. 4. Вклад информационной компоненты в структуру экономики регионов

кластера 1

Рис. 5. Вклад информационной компоненты в структуру экономики регионов

кластера 2

ста физического объема ВРП, 2004-2008 г.г,% и темпы производительности труда в целом по экономике субъектов РФ.

Показатели уровня экономического развития и уровня жизни населения ре-

гионов определены как структурные элементы фактора развития ИКТ-инф-раструктуры региона. Таким образом, можно сделать вывод, что информационное общество в России находится на

№6, 2010

216

стадии становления, накопления физического своего потенциала. Выявить жг взаимообусловленность темпов роста экономики с процессами развития информационного общества не удалось. Здесь наблюдается корреляция с темпами роста производительности труда, что, безусловно, является положительным моментом.

В ходе исследования для каждой группы регионов были получены уравнение факторной регрессии.

Для всей совокупности регионов: У1=0,756*Р1-0,470*Р2-0,1*Р4-0,117*Р6+0,109*Р10

У2=0,165*Р2+0,129*Р3-0,486*Р7 Х67=0,701*Р1-0,556*Р2-0,124*Р4-0,146*Р7+0,1*Р10

Х202=0,1*Р5-0,12*Р8 где: У1 - валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения, тыс. руб; У2 - среднегодовые темпы прироста физического объема ВРП, 2004-2008 г.г,%; Х67 - денежные доходы в расчете на душу населения, рубль; Х202 - темпы производительности труда в целом по экономике субъектов РФ; Р1 - фактор развития информационной экономики; Р2 - фактор уровня жизни; Р3 -фактор развития человеческого капитала; Р4 - фактор доступности информационных ресурсов в организациях; Р5 -фактор развития мобильной связи; Р6 -фактор информатизации органов местного самоуправления; Р7 - фактор концентрации рабочей силы в регионе; Р8 - образовательный фактор;

Р10- фактор развития информационной инфраструктуры в школах.

Для регионов кластера 1 (уровень развития информационного общества ниже среднего по стране):

У1=0Д44*РЩШ*Р2+0Д38*РЩ238*Р4 У2=-0,154*Р1-0,318*Р2+0,175*Р4 +0,301 *Р5-0,262*Р6-0,536*Р 10+0,1*Р11 Х67=0,781*Р2+0,142*Р3+0225*Р4+0,104*Р6 Х202=-0,329*Р2-0,112*Р3-0,174*Р6-0,853*Р10

где: Р1 - фактор развития информационной экономики; Р2 - фактор развития ИКТ-инфраструктуры; Р3 - фактор КП региона как социума; Р4 - фактор КП региона как рыночного ареала; Р5 - фактор доступности информационных ресурсов в организациях; Р6 -фактор развития информационной инфраструктуры в школах; Р10 - фактор

КП региона как воспроизводственной системы; Р11 - фактор развития человеческого капитала.

Для регионов кластера 2 (уровень развития информационного общества выше среднего по стране):

У1=0Д9^+0751*Е2+С412*ЕМ)Д*ЕМ!245*^7 У2=-0,23*Р2+0,35*Р3 +0,752*Р6-0,105*Р7

Х67=0,107*Р1+0,775*Р2+0,456*Р3+0,152*Р7 Х202=0,927*Р5-0,118*Р6 где: Р1 - фактор развития информационной экономики; Р2 - фактор развития ИКТ-инфраструктуры; Р3 - фактор КП региона как рыночного ареала; Р4 - фактор КП региона как социума; Р5 - фактор развития мобильной связи; Р6 - фактор КП региона как воспроизводственной системы; Р7 - фактор развития информационной инфраструктуры в школах.

Вклад факторов, полученных методом главных компонент в вариацию среднедушевого валового регионального продукта для каждой группы регионов, показан на рис. 3-5. Так, для всей совокупности регионов вклад информационной составляющей в экономику региона составил 60,8 %. Для этой группы территорий она представлена фактором развития информационной экономики (Р1, доля объясненной дисперсии -57,2%), фактором доступности информационных ресурсов в организациях (Р4, 1,0%), фактором развития мобильной связи (Р5, 0,1%), фактором информатизации органов местного самоуправления (Р6, 1,4%), фактором развития информационной инфраструктуры в школах (Р10, 1,2%).

Вклад информационных факторов, полученных методом главных компонент в вариацию среднедушевого валового регионального продукта для группы регионов кластера 1, составил 81,1%. В состав этой совокупности входят: фактор развития информационной экономики (Р1, 2,1%), фактор развития ИКТ-инфраструктуры (Р2, 78,6%), фактор доступности информационных ресурсов в организациях (Р5, 0,3%), фактор развития информационной инфраструктуры в школах (Р6, 0,2%).

Для регионов, принадлежащих кластеру 2, вклад информационной составляющей в их экономику составил 66,4 %. Для этой группы территорий она

представлена фактором развития информационной экономики (F1, 3,9%), фактором развития ИКТ-инфраструкту-ры (F2, 56,4%), фактором развития мобильной связи (F5, 0,5%), фактором доступности информационных ресурсов в организациях (F7, 6,0%), фактором развития информационной инфраструктуры в школах (F8, 0,1%).

5. Заключение

Таким образом, исследование факторной структуры в рамках всей совокупности регионов дает достаточно грубый, приближенный результат, выражающийся в доминировании главной компоненты. Кластеризация же территорий позволила выделить фактор развития ИКТ-инфраструктуры, преобладающий в обеих группа. Это позволяет обоснованно утверждать, что в регионах доминируют процессы становления информационной экономики, а именно -развития ИКТ - инфраструктуры.

Литература

1. Индекс готовности регионов России к информационному обществу. 2008-2009 / Под. ред. Ю.Е. Хохлова и С.Б. Шапошника. - М.: 2010296 с.

2. Тихомирова Е.И. Экономический рост и конкурентоспособность российских регионов: Статистико-экономичес-кое исследование. - Самара: Изд-во Са-марск. гос. экон. ун-та., 2006. - 420 с.

3. Тихомирова Е.И. Статистическая оценка конкурентоспособности регионов Российской Федерации: методологическое и информационное обеспечение. - Самара: Изд-во Самарск. гос. экон. ун-та., 2009. - 396 с.

References

1. Index of regions' readiness to join informational society. 2008-2009 / Edited by Khokhlov U.E. and Shaposhnik S.B.

- M.: 2010. - 296 p.

2. Tikhomirova E.I. Economic growth and competitive ability of the Russian regions: statistical and economic research. - Samara: published by Samara state economic university., 2006 - 420 p.

3. Tikhomirova E.I. Statistican evaluation of the competitive ability of the Russian regions: methodological and informational support - Samara: published by Samara state economic university., 2009

- 396 p.

Экономика, Статистика и Информатика

217

№6, 2010