CC BY
296
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ РЕГИОНОВ КАЗАХСТАНА С УЧЕТОМ ФАКТОРОВ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА
Турганбаев Е.М., Козлова М.В.
(Восточно-Казахстанский государственный технический университет им. Д. Серикбаева, г. Усть-Каменогорск, Республика Казахстан)
ET [email protected], Mara_Koz@mail. гц
Рассмотрены теоретические основы экономического роста, выявлены ключевые показатели оценки экономического развития регионов. Проведен кластерный анализ регионов Казахстана, согласно набору факторов экономического роста. По итогам анализа предложена классификация регионов республики.
Ключевые слова: экономический рост, кластерный анализ, регионы Казахстана, факторы роста.
Введение
Развитие регионов Казахстана является приоритетной задачей республиканского значения. Стратегия регионального развития неоднородна по отношению к различным регионам. Это обусловлено существенными различиями регионов в обеспеченности ресурсами, структуре их хозяйства, достигнутом уровне развития различных сфер экономики, условиях вхождения в рыночную экономику, темпах трансформации форм собственности, в целом конкурентными преимуществами, определяемыми природно-климатическими, демографическими, производственными, географическими факторами.
На сегодняшний день в Казахстане сложилась вертикальноинтегрированная (централизованная) модель экономической организации территорий, для которой характерно доминирование одной или нескольких крупных массовых промышленных производств, объединенных в корпоративные структуры, являющихся главными работодателями, основным источником пополнения местных бюджетов и ключевым фактором формирования инфра-
107
структурного хозяйства в регионах. Такая модель преимущественно формируется в странах с монопрофильной экономикой. Для Казахстана же в современных условиях более перспективной становится сетевая модель территориально-экономической организации, характеризующаяся гибкой специализацией и способностью к инновациям, базирующейся на мобилизации ресурсов всей сети за счет кластерного развития.
Стратегией территориального развития Республики Казахстан до 2015 года, утвержденной Указом Президента РК N° 167 от 28 августа 2006 года [11], в качестве эффективного метода территориально-экономической организации и инструмента повышения конкурентоспособности регионов страны выдвигается именно кластерный подход. В Стратегии акцент делается на создание региональных кластеров, представляющих собой объединение регионов с похожим социально-экономическим положением [7], с целью вовлечения регионов в систему мировых и региональных рынков товаров, финансов, трудовых ресурсов, технологий и информации, что и определяет их конкурентоспособность.
Опыт развитых европейских и азиатских стран также подтверждает многофункциональную роль кластерного подхода в обеспечении условий формирования и реализации конкурентных преимуществ регионов.
Ввиду того, что современное развитие Казахстана имеет отчетливо выраженный региональный контекст, возникает необходимость проведения группировки регионов республики по степени схожести в экономическом развитии с целью выработки действенной политики, направленной на сглаживание различий в их развитии в и использования полученных результатов в рамках разработки мероприятий реализации Стратегии территориального развития РК до 2015 года.
1. Теоретические и эмпирические основы анализа
Теории экономического роста - отправная точка для определения факторов, которые могли бы быть экономически существенными для регионального роста. Существует множество теорий экономического развития. Различаясь в базовых, фунда-
ментальных подходах, они предлагают различные поведенческие гипотезы, используют разные понятия и категории, различным образом объясняют процесс развития, и дают различные руководящие указания.
Современные теории экономического роста сформировались на основе двух источников: неоклассической теории, уходящей своими корнями к теоретическим взглядам Ж.Б. Сэя и получившей законченное выражение в работах американского экономиста Дж.Б. Кларка (1847-1938), и кейнсианской теории макроэкономического равновесия.
Основоположником теории полюсов роста («точек роста») является Франсуа Перру [13]. В теоретической модели Ф. Перру отрасли промышленности являются первичной единицей анализа, они рассматриваются как нечто существующее в абстрактном экономическом пространстве. В соответствии с ней полюс роста - это набор развивающихся и расширяющихся отраслей (видов деятельности), территориально размещенных в промышленной зоне и способных вызвать дальнейшее развитие экономической деятельности по всему региону своего влияния. Понятию «экономическое развитие» дается следующее определение: это структурное изменение, вызванное ростом новых, «увлекающих» отраслей. Данные отрасли содержат в себе движущую силу экономического развития. Эти отрасли - полюса роста, которые сперва инициируют, а затем распространяют развитие на окружающее пространство. Сильная сторона теории полюсов роста в том, что она получила признание в качестве основной теории инициации и распространения развития. В ее основе лежит эффект доминирования, открытый Франсуа Перру (Francois Perroux's domination effect). Созвучными теории полюсов роста являются работы Гуннара Мюрдаля (Gunnar Myrdal) и Альберта Хиршмана (Albert Hirschman).
Практическое применение данная теория нашла в разработке стратегий центров экономического роста. Хотя видение, выработанное в теории Перу, полезно, она не смогла занять позицию главной теории экономического развития и подверглась критике, в первую очередь, со стороны неоклассиков.
В центре неоклассического направления стоит идея оптимальности рыночной системы, рассматриваемой как совершенный саморегулирующийся механизм, позволяющий наилучшим образом использовать все производственные факторы не только отдельному экономическому субъекту, но и экономике в целом.
Наиболее известны факторная модель Кобба-Дугласа и простая односекторная модель экономической динамики Р. Солоу.
Факторная модель Кобба-Дугласа [5] показывает взаимодействие и взаимозаменяемость труда и капитала. Один и тот же объем прироста национального продукта может быть получен в результате либо увеличения капиталовложений, либо расширения использования труда.
В последующих многочисленных исследованиях экономистов (Э. Денисона, Р. Солоу) модель Кобба-Дугласа была модифицирована и развита путем ввода других факторов роста: возраста основного капитала, масштаба производства, квалификации работников, продолжительности рабочей недели и т. д.
Значительный вклад в развитие теории экономического роста внес Р. Солоу [6]. Им были разработаны две модели: модель факторного анализа источников экономического роста и модель, раскрывающая взаимосвязь сбережений, накопления капитала и экономического роста. Основой первой модели явилась производственная функция Кобба-Дугласа. Она была модифицирована путем ввода еще одного фактора уровня развития технологий. Солоу доказал, что прирост выпуска продукции пропорционально зависит от прироста технологий, прироста основного капитала и прироста вложенного труда.
Другая модель Солоу показывает взаимосвязь между сбережениями, накоплением капитала и экономическим ростом. Модель доказывает, что в краткосрочном периоде ускорение экономического роста зависит от нормы накопления капитала, т.е. рост в долгосрочном периоде возможен, прежде всего, за счет технологического развития.
Центральная проблема макроэкономики для кейнсианской теории факторы, определяющие уровень и динамику национального дохода, его распределение. Эти факторы рассматриваются с
позиции реализации в условиях формирования эффективного спроса. Кейнс сосредоточил усилия на изучении составных частей спроса, т.е. потребления и накопления, а также факторов, от которых зависит движение этих составных частей и спроса в целом. Согласно Кейнсу, равенство сбережений и инвестиций одно из непременных условий устойчивого экономического роста. Если сбережения превышают инвестиции, то образуются излишние запасы, не полностью используется оборудование, увеличивается безработица. Если же инвестиционный спрос опережает размеры сбережений, то это ведет к «перегреву» экономики, подстегивает инвестиционный рост цен.
В послевоенный период наибольшую известность в экономической литературе Запада получили неокейнсианские модели экономического роста, выдвинутые английским экономистом Р. Харродом и американскими экономистами Е. Домаром и Э. Хансеном.
Экономическая теория Харрода, дополненная Домаром, анализирует не момент нарушения равновесия в экономике и восстановления его (статическое равновесие Кейнса), а длительный период устойчивого экономического роста (динамическое равновесие), теоретически обосновывая устойчивые темпы роста рыночной экономики [3].
Устойчивый темп роста производства, который обеспечивается всем приростом населения (это один фактор экономического роста) и всеми возможностями увеличения производительности труда (это второй фактор роста), Харрод называет естественным темпом роста. Третьим фактором роста Харрод считает размеры накопленного капитала.
Экономический кризис 1973-1975 гг. способствовал формированию нового течения посткейнсианства, признанным лидером которого является представительница английской кембриджской школы Дж. Робинсон. Оригинальность посткейнсианства как самостоятельного течения наиболее отчетливо проявилась в разработке теории экономического роста и распределения продукта, в основу которой положена идея, что темпы роста общественного продукта зависят от распределения национального дохо-
да, которое, в свою очередь, является функцией накопления капитала.
В начале 80-х годов многие теоретики начали фокусировать свое внимание на технологических ресурсах роста, в результате возникли теории эндогенных (внешних) причин экономического роста. В данных моделях в качестве средства долгосрочного роста рассматриваются частные и общественные инвестиции, человеческий капитал, инновации и т.д. [12].
Так, Ромер (1986), основываясь на исследованиях Эрроу (1962), поясняет причину долгосрочного роста внешним эффектом частных инвестиций. Барро (1990) развивает модель и включает в нее общественные инвестиции.
Другие модели сфокусированы на влиянии человеческого капитала. Например, модель, предложенная Лукасом (1988), доказывает, что уровень роста экономики зависит от вклада человеческого капитала и сбалансированностью между производственным и человеческим капиталом: уровень роста повышается, если человеческий капитал более доступен, чем физический капитал, и снижается, если человеческий капитал относительно недостаточен. В более поздних моделях подчеркивается роль инноваций, которые определяются НИОКР и обеспеченностью человеческим капиталом (Ромер, 1990); (Агьон и Хоуит, 1992).
В качестве источника регионального экономического роста может выступать уровень концентрации экономики. Приверженцами этого направления выступают Маршалл, 1920; М. Портер (1990); Кругман, 1991; Оттавиано и Пуга, 1998; Фуджи-та, 1999. На уровень концентрации экономики влияют, в первую очередь, размер рынков сбыта, пространственная близость и т.п. Доступ к рынкам сбыта позволяет фирмам достичь относительно более высокий уровень прибыли, поэтому с ростом размера рынков, увеличивается и концентрация фирм. Это приводит к притоку дополнительной рабочей силы, знаний, капитала, технологии и приводит к усилению сети предприятий. Через эти механизмы, пространственная концентрация создает предпосылки для конкурентоспособных преимуществ и увеличивает перспективы роста областей (регионов).
В качестве эффективного инструмента развития региональной экономики, повышения ее конкурентоспособности М. Портер [8] рассматривает «индустриальные кластеры», представляющих собой сообщество сконцентрированных по географическому принципу фирм, тесно связанных отраслей, взаимно способствующих росту конкурентоспособности друг друга. Кластер как устойчивое партнерство взаимосвязанных организаций и отдельных лиц основывается на учете положительных синергетических эффектов региональной агломерации и может иметь потенциал, превышающий простую сумму потенциалов отдельных составляющих. Это приращение возникает как результат сотрудничества и эффективного использования возможностей партнеров на длительном периоде, сочетания кооперации и конкуренции, близости потребителя и производителя, сетевых эффектах и диффузии знаний и умений за счет миграции персонала и выделения бизнеса.
В таблице 1 приведена краткая характеристика наиболее известных теорий регионального экономического роста.
Таким образом, анализ современных теорий экономического роста показал, что на сегодняшний день нет какой-либо единой модели, учитывающей все факторы, влияющие на экономический региональный рост. Все рассмотренные выше современные теории, в качестве ключевых факторов развития экономики регионов выделяют частные и общественные инвестиции, человеческий капитал, НИОКР. Также потенциально важными являются пространственная концентрация и региональная доступность.
2. Аналитические данные
Уровень экономического развития регионов, согласно теории устойчивого экономического роста, можно оценить с помощью ряда показателей, к которым относятся инновационная активность, человеческий капитал, частный капитал, общественный капитал, региональная доступность, региональная концентрация, валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения.
Теория Основные категории Определение развития Основные движущие силы Слабые и сильные стороны Практическое применение
Теория экономической базы (Томас Манн, Питер Де Ла Курт, Вернер Сомбарт, Василий Леонтьев, Г арри Ричардсон и др.) Экспортный (базовый) сектор и локальный (небазовый) сектор Повышение темпов роста производства, доходов или занятости Реакция базового сектора на внешние изменения спроса; эффект мультипликатора экономической базы Сильная сторона: это наиболее популярная теория для толкования экономического развития США и простой инструмент для краткосрочного прогнозирования. Слабая сторона: теория не подходит для описания развития в долгосрочном периоде Внешне-ориентированная стратегия: вербовка промышленных компаний и маркетинг региона с целью экспортной экспансии и диверсификации существующих базовых отраслей, развитие инфраструктуры как базы для дальнейшей экспортной экспансии. Внутреннеориентированная стратегия: замещение импорта за счет укрепления взаимосвязей между базовыми и небазовыми отраслями
Сырьевая теория (Харольд Иннис) Экспортно- ориентиро- ванные отрасли Долгосрочный рост, движимый экспортом Успешное производство и маркетинг экспортного товара на внешних рынках. Внешние инвестиции в производство и спрос на экспортный товар Сильная сторона: теория описывает историческую перспективу экономического развития. Слабая сторона: дескриптивная теория сложна в практическом применении. Ставка на экспортную специализацию. Власти делают все возможное для того, чтобы нарастить конкурентные преимущества. Особенности экономического базиса определяют форму политической и культурной надстройки
Теория полюсов роста (Франсуа Перру) Отрасли промышлен- ности Структурные изменения экономики, вызванные ростом в «увлекающих» отраслях «Увлекающие» отрасли, являющиеся полюсами роста Теория Перру признана базовой теорией инициации и распространения развития Разработка стратегий центров экономического роста
Теория Основные категории Определение развития Основные движущие силы Слабые и сильные стороны Практическое применение
Теория секторов (Алан Фишер, Колин Кларк, Жан Фурастье и др.) Первичный, вторичный и третичный сектора Повышение секторальной диверсификации и производительности труда Эластичность спроса по доходу; производительность труда в первичном и вторичном секторах Сильная сторона: возможно применение эмпирического анализа. Слабая сторона: используются слишком обобщенные категории Содействие структурным сдвигам между секторами. Привлечение и удержание в регионе производителей эластичных по доходам товаров
Теория региональной концентрации и распространения (Гуннар Мюрдаль и Альберт Хиршман) Товары и факторы производства (Мюрдаль) или отрасли промышленности (Хиршман) Повышение дохода на душу населения Эффекты распространения и противотока (Мюрдаль) или эффекты просачивания и поляризации (Хиршман) Теории обращаются к динамике развития Активная позиция властей, направленная на смягчение эффекта противотока и сокращение неравенства (Мюрдаль). Стратегии развития концентрирует ресурсы на относительно небольшом количестве отраслей. Ключевые отрасли определяются с учетом эффекта прямой и обратной связи (Хиршман)
Неоклассическая теория роста (Р. Солоу, Теодор Сван, Джеймс Мид и др.) Агрегированная (макро) или двухсекторальная региональная экономика Повышение темпа экономического роста, измеренного в показателях на душу населения Склонность к сбережениям, поддерживающая инвестиции и формирование капитала Модель строится со стороны предложения Власти должны поощрять свободную торговлю и экономическую интеграцию, допуская социальное неравенство и пространственный дуализм
Теория Основные категории Определение развития Основные движущие силы Слабые и сильные стороны Практическое применение
Теория межрегиональной торговли (Эли Хекшер, Бертиль Олин) Цены и количества товаров и факторов производства Экономический рост, который приводит к повышению благосостояния потребителей Ценовые регуляторы, заключенные в равновесных условиях торговли, эффекты «цена-объем» Акцентирует внимание на благосостоянии потребителей и ценовых эффектах, игнорируя динамику развития Вмешательство властей должно стимулировать свободную торговлю. Развитие инфраструктуры, эффективное региональное управление
Теория товарного цикла (Раймонд Вернон) Товары: новые, зрелые и стандартизированные Постоянное создание и распространение производства новой продукции Разработка новой продукции, инновации Популярная теория для толкования развития среди исследователей Стратегии развития, которые поощряют товарные инновации и дальнейшее распространение
Предпринимательские теории (Йозеф Шумпетер) Предприниматели или предпринимательская функция Повышение гибкости и диверсификации экономической системы Инновационный процесс Опосредованную теорию трудно применить на практике Поддержка благоприятной для предпринимательства промышленной среды
Теории гибкой специализации (Чарльз Ф. Сэйбл, Джонатан Цейтлин) Производст- венные режимы, организация производства Устойчивый рост через мобильное производство, инновацию и специализацию Изменения в спросе, требующие гибкости производителей Детализированный анализ организации отрасли или фирмы; редко рассматривается совокупный эффект и общие взаимосвязи в масштабе всей экономики Повышение гибкости производства через внедрение передовых технологий, развитие сетей мелких фирм, и формирование стратегий промышленных кластеров
В качестве анализируемых данных экономического развития регионов Казахстана были выделены следующие показатели:
1) инновационная активность:
- патентная активность, в % от общего показателя по Казахстану (П1);
- валовые затраты на научные исследования и разработки на душу населения (П2).
Число выданных патентов и затраты на НИОКР могут быть рассмотрены как мера технического прогресса, генерируемого продуктными и процессными инновациями.
2) человеческий капитал:
- численность наемных работников с университетской степенью на 1000 работающих (П3). Этот индикатор показывает возможность региона генерировать знания, а также возможность адаптации знаний других регионов, усовершенствования производимых орудий труда.
- численность наемных работников, включая самозанятых, на тыс. жителей (П4);
- численность экономически активного населения на тыс. жителей (П5).
Эти два индикатора позволяют сделать вывод о количестве людей, участвующих и аккумулирующих знания в процессе производства. Они также являются мерой накопленных знаний на уровне региона
3) частный капитал:
- промышленные инвестиции на душу населения (П6). Позволяют определить привлекательность региона для частных инвесторов.
4) общественный капитал:
- бюджетные инвестиции на душу населения (П7). Они могут быть интерпретированы как региональный фактор, характеризующий капитальные вложения. Чем он выше, тем выше инвестиционная привлекательность региона, в том числе и для частных инвесторов;
- государственные расходы на душу населения (П8). Чем выше данный показатель, тем больше государство заинтересовано в стабильном и эффективном развитии региона.
5) региональная доступность (П9). Характеризует меру доступности региона к рынкам сбыта и общенациональной транспортной инфраструктуре. Этот показатель был рассчитан следующим образом (см. формулу 1):
(Расстояние от областного центра до Алматы +
(1) Расстояние от областного центра до Астаны)/
(Расстояние от Алматы до Астаны)
6) региональная концентрация бизнеса:
- численность активных предпринимателей на 1000 кв. км (П10). Этот показатель характеризует деловую плотность и может быть интерпретирован как уровень потенциальной урбанизации экономики;
- число зарегистрированных предпринимателей, на 100000 жителей (П11). Предоставляет информацию о пространственной концентрации бизнеса и степени сосредоточения предпринимательской инициативы в регионе.
- занятые в промышленности на 1000 работающих (П12);
- занятые в сфере услуг на 1000 работающих (П13).
Это два наиболее значимых индикатора, характеризующих степень потенциальной локализации экономики.
7) ВРП на душу населения (П14). Характеризует усредненные доходы и расходы на одного жителя данного региона и является показателем благосостояния его населения. Этот индикатор более точно определяет уровень социального развития региона, чем валовый внутренний продукт на душу населения.
Выделенные индикаторы, хоть и являются качественно различными по экономическому содержанию и количественно разнонаправленными, в то же время позволяют учитывать динамику численности населения и фильтровать регионы по типу местоположения.
3. Кластерный анализ
Для объединения регионов в достаточно большие группы по мере их сходства необходимо провести кластерный анализ, назначением которого является разбиение множества объектов
на заданное или неизвестное число классов на основании некоторого математического критерия качества классификации (cluster (англ.) гроздь, пучок, скопление, группа элементов, характеризуемых каким-либо общим свойством) [2]. Критерий качества кластеризации в той или иной мере отражает следующие неформальные требования:
а) внутри групп объекты должны быть тесно связаны между собой;
б) объекты разных групп должны быть далеки друг от друга;
в) при прочих равных условиях распределения объектов по группам должны быть равномерными.
Большое достоинство кластерного анализа состоит в том, что он позволяет производить группировку объектов не по одному параметру, а по целому набору признаков. Кроме того, кластерный анализ в отличие от большинства математикостатистических методов не накладывает никаких ограничений на вид рассматриваемых объектов, и позволяет рассматривать множество исходных данных практически произвольной природы. Также кластерный анализ позволяет рассматривать достаточно большой объем информации и резко сокращать, сжимать большие массивы социально-экономической информации, делать их компактными и наглядными.
Кластеризацию регионов Казахстана проведем с помощью метода Варда (Ward’s method) [2]. Выбор этого метода обусловлен тем, что в результате происходит разбиение совокупности исследуемых объектов на наиболее однородные со статистической точки зрения группы. В качестве целевой функции выступает внутригрупповая сумма квадратов отклонений, которая представляет собой сумму квадратов расстояний между каждой точкой (объектом) и средней по кластеру, содержащему этот объект. На каждом шаге объединяются такие два кластера, которые приводят к минимальному увеличению целевой функции, т.е. внутригрупповой суммы квадратов. Расчеты произведены с помощью пакета прикладного статистического анализа SPSS [2]. В качестве исходной информации использованы данные по всем регионам Республики Казахстан (таблица 2).
Так как выделенные показатели являются разнородными необходимо провести их стандартизацию. Программный пакет 8Р88 предлагает несколько возможностей стандартизации (выбор соответствующей опции в поле «Преобразование значений»). Нами было выбрано ^-преобразование значений. Стандартизация приводит значения всех переменных к единому диапазону, а именно от -3 до +3. Другие предлагаемые возможности стандартизации играют скорее второстепенную роль.
4. Результаты исследования
Результаты проведенного кластерного анализа представлены:
1) матрицей близости (подобия);
2) таблицей порядка агломерации;
3) таблицей принадлежности к кластеру;
4) древовидной диаграммой (дендограммой).
Матрица близости, полученная после обработки исходных данных в 8Р88, приведена в таблице 3. Данная матрица дает информацию о сходстве или различии в социальноэкономическом развитии регионов. Чем меньше значение, тем выше степень сходства двух областей и комбинаций в кластере. И наоборот, чем больше соответствующее значение матрицы близости, тем больше различия между двумя областями [1].
Таблица объединения показана в таблице 4. Каждая строка описывает шаг фактического формирования кластеров.
Очень важным вопросом при поведении кластерного анализа является проблема выбора оптимального числа кластеров. Довольно часто критерием объединения (числа кластеров) становится изменение соответствующей функции [4].
Например, в нашем случае это квадрат евклидового расстояния, определенный с использованием стандартизованных значений (см. формулу 2):
(2) ^ = 2 (х - у, )2.
1=1
Процессу группировки должно соответствовать последовательное минимальное возрастание значения критерия.
Инновационная активность Человеческий капитал Частный капитал Общественный капитал Регион. доступность Региональная концентрация бизнеса ВРП на душу населения, тыс. тенге П14
П1 П2 П3 П4 П5 П6 П7 П8 П9 П10 П11 П12 П13
РК 100 962,08 228 467,51 512,62 53,057 11,020 32,07 17 844 170 478 266,9
1) Акмолинская 0,6 3 703,83 1 55 497,80 548,23 14,249 5,805 21,30 1,197 15 556 108 391 157,6
2)Актюбинская 4,72 384,34 1 88 467,85 518,10 112,083 12,760 20,98 2,502 5 705 153 480 285,9
3) Алматинская 7, 4 1 206 ,6 6 1 75 459,33 502,55 14,976 6,708 16,16 1,424 12 358 114 374 120,8
4) Атырауская 0,75 265 4, 20 203 422,57 466,93 468,687 23,694 96,32 3,429 9 691 270 579 1099,4
5) Восточно-Казах. (ВКО) 6,2 3 23 15, 86 190 473,68 510,99 23,323 4,591 46,38 1,723 11 599 197 444 196,7
6) Жамбылская 3 , 8 1 98, 42 1 94 468,85 527,39 15,350 17,206 17,03 1,365 8 396 113 539 91,2
7) Западно-Казах. (ЗКО) 1,2 3 1 27,3 6 180 472,18 520,59 19,889 13,259 15,92 3,419 8 460 162 421 323,0
8) Карагандинская 5,43 555,49 206 504,55 545,45 36,079 4,188 28,37 1,189 7 625 305 444 272,2
9) Костанайская 4,48 638, 1 7 1 84 540,95 592,49 20,996 10,161 28,83 2,010 11 575 149 509 217,1
10) Кызылординская 0,32 32,59 208 419,26 473,20 74,636 9,177 41,87 1,759 5 412 107 462 189,5
11) Мангистауская 0,44 578 1 ,24 250 404,35 447,78 152,406 10,778 10,33 3,764 7 982 438 540 566,5
12) Павлодарская 2,49 24, 96 164 505,57 550,73 36,693 4,042 25,5 1,429 22 860 243 390 289,9
13) Северо-Казах. (СКО) 1 ,9 8 1 24,2 4 132 552,26 600,28 11,996 3,571 18,47 1,813 13 449 74 320 147,8
14) Южно-Казах. (ЮКО) 4,2 0 55, 1 6 239 404,97 443,07 7,260 3,151 21,68 1,601 28 529 95 445 110,3
15) г. Астана 3,9 3 203,72 394 468,17 511,10 257,729 94,519 62,70 1,000 6170 1810 175 812 510,6
16) г. Алматы 52,67 4549,86 585 447,33 491,03 50,561 11,973 41,36 1,000 45537 3696 223 748 625,7
1 Расчеты авторов на основании данных Агентства по статистике Республики Казахстан [9, 10]
Таблица 3. Матрица близости (подобия)
Квадрат евклидова расстояния
Oбласти 1 2 3 4 5 б 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1б
1 Акмолин- ская 0 4,944 2,385 57,49б 4,811 2,бб7 7,999 5,1бб 4,098 8,128 44,127 2,749 3,933 10,979 44,797 82,92б
2 Актюбин- ская 4,944 0 3,815 37,203 4,425 3,451 2,102 б,529 б,572 4,б01 2б,979 4,780 11,234 7,854 34,32б 72,5б8
3 Алматин- ская 2,385 3,815 0 55,l4l 4,818 2,293 б,545 7,239 9,б27 3,941 38,54б 5,242 9,9б7 4,133 45,б42 79,533
4 Атырау- ская 57,49б 37,203 55,242 0 38,б50 54,бб7 43,193 48,071 54,973 38,377 33,4б9 49,483 71,438 52,047 41,21 б 90,175
5 ВШ 4,811 4,425 4,818 38,б50 0 5,553 7,843 4,487 7,758 5,359 2б,957 4,758 13,197 9,070 38,139 б7,140
б Жамбыл- ская 2,бб7 3,451 2,293 54,бб7 5,553 0 7,258 б,730 б,204 5,09б 39,899 5,б22 10,124 б,789 34,531 75,852
7 ЗШ 7,999 2,102 б,545 43,193 7,843 7,258 0 10,150 8,571 8,35б 27,435 7,407 11,875 11,1 б4 45,349 84,715
8 Караган- динская 5,1бб б,529 7,239 48,071 4,487 б,730 10,150 0 5,700 11,949 32,711 1,0б7 10,9б5 15,938 39,б13 71,950
9 Костанай- ская 4,098 б,572 9,б27 54,973 7,758 б,204 8,571 5,700 0 15,739 45,584 4,192 3,59б 21,7бЗ 40,724 80,031
10 Кызылор- динская 8,128 4,б01 3,941 38,377 5,359 5,09б 8,35б 11,949 15,739 0 33,б13 10,529 20,144 2,105 35,917 77,194
11 Манги- стауская 44,127 2б,979 38,54б 33,4б9 2б,957 39,899 27,435 32,711 45,584 33,б13 0 Зб,5ЗЗ б0,531 35,0б4 59,444 75,139
12 Павлодар- ская 2,749 4,780 5,242 49,483 4,758 5,б22 7,407 1,0б7 4,192 10,529 Зб,5ЗЗ 0 б,б8б 14,595 42,15б 77,823
13 СШ 3,933 11,234 9,9б7 71,438 13,197 10,124 11,875 10,9б5 3,59б 20,144 б0,531 б,б8б 0 25,074 59,042 100,21
14 ЮШ 10,979 7,854 4,133 52,047 9,070 б,789 11,1 б4 15,938 И,7бЗ 2,105 35,0б4 14,595 25,074 0 45,0б5 75,97б
15 г. Астана 44,797 34,32б 45,б42 41,21б 38,139 34,531 45,349 39,б13 40,724 35,917 59,444 42,15б 59,042 45,0б5 0 б0,08б
1б г. Алматы 82,92б 72,5б8 79,533 90,175 б7,140 75,852 84,715 71,950 80,031 77,194 75,139 77,823 100,21 75,97б б0,08б 0
Ша ги Объединение в кластер Коэффи- циенты Шаг, на котором кластер появляется впервые Сле- дую- щий шаг
Кластер 1 Кластер 2 Кластер 1 Кластер 2
1 8 12 0,534 0 0 7
2 2 7 1,585 0 0 8
3 10 14 2,637 0 0 2
4 3 6 3,784 0 0 10
5 1 3 5,086 0 4 3
6 9 13 6,884 0 0 1
7 5 8 9,788 0 1 9
8 1 5 14,833 5 7 5
9 1 2 20,705 8 2 1
10 1 9 28,766 9 6 1
11 1 10 41,703 10 3 1
12 4 11 58,438 0 0 1
13 4 15 86,413 12 0 4
14 4 16 131,586 13 0 4
15 1 4 210,000 11 14 7
Наличие резкого скачка можно интерпретировать как характеристику числа кластеров, объективно существующих в исследуемой совокупности, то есть на шаге, где значение коэффициента увеличивается скачкообразно, процесс объединения в новые кластеры необходимо остановить, так как в противном случае были бы объединены кластеры, находящиеся на относительно большом расстоянии друг от друга.
В нашем случае это скачок с 9,788 до 14,833. Это означает, что после образования восьми кластеров больше нет необходимости производить последующие объединения, а результат с восемью кластерами является оптимальным. Оптимальным считается число кластеров равное разности количества наблюдений (здесь: 15) и количества шагов, после которого коэффициент увеличивается скачкообразно (здесь: 7).
После определения оптимального количества кластеров необходимо выяснить принадлежность каждого региона к определенному кластеру (см. таблицу 5).
Таблица 5 - Принадлежность к кластеру
Области Номер кластера
1 Акмолинская 2
2 Актюбинская 3
3 Алматинская 2
4 Атырауская 6
5 Восточно-Казахстанская 1
6 Жамбылская 2
7 Западно-Казахстанская 3
8 Карагандинская 1
9 Костанайская 4
10 Кызылординская 5
11 Мангистауская 6
12 Павлодарская 1
13 Северо-Казахстанская 4
14 Южно-Казахстанская 5
15 г. Астана 7
16 г. Алматы 8
Наиболее распространенный метод представления матрицы близости основан на идее древовидной диаграммы, которая является графическим изображением результатов процесса последовательного формирования кластеров (см. рисунок 1).
5. Выводы
Проведенный кластерный анализ позволил прийти к выводу, что даже близко находящиеся на географической карте регионы настолько сильно отличаются ресурсным и людским потенциалами, что не могут быть отнесены к одному экономическому кластеру.
О 5 10 15 20 25
Номер +--------+--------+---------+-------+---------+
Карагандинская Павлодарская
ЕКО
Алматинская Жамбылская Акмолинская Актюбинская
3KQ
Костанайская
СКО
Кзшлординская
Ж0
Атшрауская Нангистауская г. Алматы г. Астана
Рис. 1. Дендограмма, построенная с применением метода Варда
Так, из таблицы 5 и дендограммы видно, что в первый кластер входят 3 области (Карагандинская, Павлодарская и Восточно-Казахстанская). Области схожи по своему экономическому развитию, так как значения основных показателей, характеризующих уровень человеческого капитала, инвестиционные вложения, региональную доступность очень близки. Эти области являются промышленно развитыми с мощным производственным потенциалом с доминированием крупных предприятий.
Во второй кластер вошли 4 области: Акмолинская, Алматинская, Жамбылская. Эти области близки в своем развитии по таким показателям как человеческий капитал, уровень инвестиционных вложений на душу населения, региональная концентрация, ВРП на душу населения. Показатели данных регионов в большинстве своем несколько ниже среднереспубликанских значений.
12
5
3
6 1 г 1 9
13 10
14
4 11
15
16
J
т
Третий кластер составили Актюбинская и ЗападноКазахстанская области. Эти области географически близки друг другу, имеют схожие природно-климатические условия. Для них характерны удаленность от городов республиканского значения, ниже средних по республике показатели региональной концентрации, выше среднего значения ВРП на душу населения, средний уровень развития человеческого капитала.
В четвёртый кластер вошли Костанайская и СевероКазахстанская области. Их объединяет то, что в прошлом они были целинными. Для них характерны низкая предпринимательская активность, уровень ВРП на душу населения и уровень частного и общественного капитала ниже среднего по республике.
В пятый кластер вошли 2 области - Кызылординская и Южно-Казахстанская. Это преимущественно области с сельскохозяйственной направленностью. Для них характерны высокая плотность населения, низкие показатели инновационной и инвестиционной активности, невысокий уровень ВРП на душу населения.
Шестой кластер составили 2 нефтяные области Атырауская и Мангистауская. Для данных областей характерны значительные показатели валовых затрат на НИОКР, высокая инвестиционная привлекательность, весомый вклад в ВВП.
Города Астана и Алматы сформировали соответственно 7 и 8 кластеры. Для них характерны высокие значения (выше среднереспубликанких) всех рассматриваемых показателей. Так, для Астаны особенно выделяются размеры частного и общественного капитала, что связанно со строительством новой столицы. В Алматы наблюдаются самые высокие по республике показатели инновационной и предпринимательской активности, обусловленные высокой плотностью населения и значительным научным, кадровым и финансовым потенциалом города.
Тот факт, что города Астана и Алматы выделились в самостоятельные кластеры не является неожиданным, они доминируют по целому ряду показателей. Это означает, что данные города смогут стать городами-лидерами (опорными городами, полюсами роста), генерирующими развитие новых кластеров,
что вполне соответствует Стратегии территориального развития РК до 2015 года.
В соответствии со Стратегией территориального развития Республики Казахстан до 2015 основными направлениями повышения экономического потенциала, конкурентоспособности выделенных региональных кластеров, на наш взгляд, должны стать:
- проведение маркетинговых исследований для определения направлений позиционирования (специализации) регионов и опорных городов страны в национальной, региональной и мировой экономической системе;
- ориентация регионов не только на эффективное использование традиционных факторов производства, но и развитие специализированных факторов, таких, как инновационный потенциал, квалифицированная рабочая сила, современная инфраструктура и институциональная среда;
- объединение усилий малых и средних компаний, а также других заинтересованных организаций для выхода на те ниши, где региональный кластер обладает потенциальными конкурентными преимуществами;
- в регионах, где доминируют крупные вертикальноинтегрированные компании (преимущественно в нефтегазовой и горно-металлургической отраслях), развитие производств более высоких переделов (на базе углубленной переработки сырья), создание механизмов аутсорсинга и усиление местной составляющей в крупных проектах с формированием вспомогательного, обслуживающего и перерабатывающего блока малых и средних предприятий.
Таким образом, при помощи кластерного анализа факторов социально-экономического развития регионов Казахстана мы смогли структурировать показатели их экономического роста по степени схожести, выделить 8 региональных кластеров. Полученные результаты могут быть использованы при формировании экономической, социальной, финансовой политики государства, учитывающей региональные особенности развития республики, в частности в рамках разработки мероприятий реализации Стратегии территориального развития РК до 2015 года.
Литература
1. БАЙЗАКОВ С., КАЛАБАЕВА А. О развитии экономической школы кластерного анализа в Казахстане // Экономика и статистика. 2004, №3. С. 11-1S.
2. Иллюстрированный самоучитель по SPSS // http://www.hardline.ru/selfteachers/Info/Mathematic/SPSS/inde x.html.
3. КАМАЕВ В.Д. Экономическая теория: Учебник / М.: Гуманитарный издательский центр «Владос», 199S. - 640 с.
4. Кластерный анализ// http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stcluan.html.
5. Курс экономики под ред. проф. Б.А. РАЙЗБЕРГА. - М.: ИНФРА-М, 2000. - 672 с.
6. Курс экономической теории под ред. СИДОРОВИЧА А.В. -М.: «ДИС», 1997. - 623 с.
7. КУТЬИН В.М. Территориальная экономическая кластеризация (классификация) регионов России: социально-
географический аспект // Безопасность Евразии. 2003. № 1.
S. М. ПОРТЕР. Конкуренция: Пер. С англ.: Учебное пособие. -М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. - 495 с.
9. Регионы Казахстана 2003. Статистический сборник. -Алматы: Агентство РК по статистике, 2004. - 46S с.
10. Статистический ежегодник Казахстана/ Статистический сборник/ под ред. К.С. АБДИЕВА. - Алматы: Агентство РК по статистике, 2005. - 502 с.
11. Стратегия территориального развития Республики Казахстан до 2015 года, утвержденная Указом Президента РК № 167 от 2S августа 2006 года.
12. FRANZ KRONTHALER. Economic Capability of East German Regions: Results of a Cluster Analysis // Regional Studies. Vol. 39.6. August 2005. P. 739-750.
13. MALIZIA, EMIL E. AND EDWARD J. FESER. Understanding Local Economic Development. New Brunswick, NJ: Center for Urban Policy Research, Rutgers University, 1999.
