CC BY
75ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)
Математические методы и модели
МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ИНФРАСТРУКТУРНОЙ АДАПТИВНОСТИ РЕГИОНА Тана Михайловна ОЙДУП
кандидат социологических наук, ведущий научный сотрудник,
Тувинский институт комплексного освоения природных ресурсов Сибирского отделения РАН, Кызыл, Российская Федерация [email protected]
История статьи:
Принята 18.10.2015 Принята в доработанном виде 04.02.2016 Одобрена 17.02.2016
УДК 338.22 JEL: С15
Ключевые слова: социальная инфраструктура, адаптивность, регион, многомерный статистический анализ
Аннотация
Предмет. Статья посвящена разработке методических основ анализа инфраструктурной адаптивности. Инфраструктурная адаптивность региона характеризует его способность подстроиться под происходящие изменения. Чем выше адаптивность, тем надежнее социально-экономическая конфигурация.
Цели. Обосновать и предложить авторскую методику системы оценки инфраструктурной адаптивности региона.
Методология. С помощью статистических методов произведены расчеты индекса изменений, использовался метод многомерного сравнительного анализа, метод ранжирования регионов. Результаты. Разработана методика, позволяющая определить уровень инфраструктурной адаптивности региона. Полученные результаты могут быть использованы при разработке социально-экономических программ территорий. Информация о данном свойстве позволит четко представлять, в каких регионах внедрение социально-экономических изменений может пройти легко, в каких - в штатном режиме, а в каких - может не дать положительного эффекта. Эти сведения позволят административным органам управления заранее выстраивать политику нововведений для каждого конкретного региона, обеспечивая тем самым адресность финансовых затрат, эффективное расходование бюджетных средств на объекты социальной инфраструктуры.
Выводы. Методика характеризуется рядом преимуществ: объективностью представленных данных, корректностью межрегионального сопоставления и осуществления типологизации регионов, возможностью применения методики для анализа за любой промежуток времени, для любой максимально большой или максимально малой группы регионов. Предлагаемая методика делает количественно измеримой способность региона адаптироваться к социально-экономическим изменениям, что позволяет исключить субъективизм при оценке состояния региона. На основе этой методики можно разрабатывать социально-экономические программы оптимизации социальной инфраструктуры для каждой группы регионов.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015
Регион
представляет
собой
открытую
экономическую систему1 [1, 2]. Как любая система при изменении условий внешней среды регион вынужден приспосабливаться к новым внешним факторам, которые в свою очередь постоянно изменяют силу и векторы воздействия на систему. Данная способность именуется адаптивностью, что позволяет региону приспособиться к новым реалиям, изменяя при этом как количественные характеристики, так и собственное качественное состояние.
Термин «адаптация» полисемантичен и употребляется во многих значениях. В разных науках, в том числе социальных, существует большое количество определений этого феномена и их модификаций. Дело в том, что, во-первых, весьма разнообразна природа адаптирующих субъектов: ими являются представители живой и неживой природы, а также социального мира.
Во-вторых, чрезвычайно многолики исходные условия и обстоятельства, первопричины приспособлений. В-третьих, удивительно многообразны способы и механизмы адаптации и т.д. [3]. При этом стоит четко понимать, что адаптация представляет собой процесс приспособления систем, адаптивность же -способность, свойство систем [4-6]. Он несет важную смысловую нагрузку и помогает глубже проникнуть в суть этого феномена. Термины «адаптивность/неадаптивность» означают
«тенденции функционирования целеустремленной системы, определяющиеся соответствием (несоответствием) между ее целями и достигаемыми в процессе ее деятельности результатами»2. Нас интересует не процесс адаптации [7, 8], а адаптивность как свойство, поскольку характеризует объект, в нашем случае регион, сам по себе без соотношения с другими регионами. Помимо прочего нас интересует
1 Гранберг А.Г. Основы региональной экономики. М.: ГУ ВШЭ, 2004. 495 с.
2 Петровский А.В., Ярошевский М.Г. Психология. М.: Политиздат, 1990. С. 11.
инфраструктурная адаптивность региона, а именно свойство инфраструктуры региона
приспосабливаться к изменениям. Инфраструктура является материально-вещественной основой социально-экономического уровня развития любого региона, от ее состояния зависит уровень и качество жизни населения, чем выше ее оснащенность, тем более стабильным является регион. Инфраструктурная адаптивность региона характеризует его способность подстроиться под происходящие изменения, чем выше адаптивность, тем надежнее его социально-экономическая конфигурация.
Практически всем странам мира присущи пространственные неравенства и асимметрии -различия в уровнях экономического развития территорий, занятости населения, их доходах и качестве жизни, производственной и социальной инфраструктуре и др.3 Сведение к минимуму неравенств, препятствующих устойчивому развитию страны в целом, отдельных ее регионов и территорий является одной из важнейших задач национальной и региональной политики [9]. Вместе с тем, феномен территориальной диспропорции заслуживает серьезного внимания, и результаты научных исследований в части структурирования развития регионов по ряду признаков чрезвычайно важны, поскольку не только позволяют сконцентрировать внимание органов власти и управления на территориях, особенно нуждающихся в государственном регулировании, но и могут способствовать поиску путей обеспечения устойчивого развития экономики России в целом [10].
Поскольку каждый регион уникален по своему развитию, обладает различными стартовыми позициями и потенциалом, то и адаптивность у каждого региона будет индивидуальной. Наиболее четко данное системное свойство проявляется в период социально-экономических изменений, когда происходит структурная трансформация всех подсистем. От готовности подсистем к
3 Кузнецов Ю.А., Маркова С.Е. Некоторые аспекты количественной оценки уровня цифрового неравенства регионов Российской Федерации // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 32. С. 2-13; Кузнецов Ю.А., Перова В.И., Эйвазова Э.Н. Нейросетевое моделирование динамики инновационного развития регионов Российской Федерации // Региональная экономика: теория и практика. 2014. № 4. С. 18-28; Попова Г.Л. Финансово-экономический анализ дифференциации налогового потенциала регионов Центрального федерального округа // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2012. № 1. С. 7-17; Попова Г.Л. Налоговый потенциал регионов: финансово-экономический анализ и классификация // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2012. № 16. С. 25-32.
реформированию зависит окончательный результат запланированных изменений, будет исход положительным или отрицательным. Информация о данном свойстве позволит четко представлять, в каких регионах внедрение социально-экономических изменений может пройти легко, в каких - в штатном режиме, а в каких может и не дать положительного эффекта. Эти сведения позволят административным органам управления заранее выстраивать политику нововведений для каждого конкретного региона, обеспечивая тем самым адресность финансовых затрат, эффективность расходования бюджетных средств на объекты социальной инфраструктуры.
Данное свойство можно измерить. Индикаторами оценки могут служить показатели, характеризующие динамические изменения, происходящие в системе. Предлагается авторская методика системы оценки инфраструктурной адаптивности. Она сформирована с учетом следующих требований: представительности, доступности, достоверности. Эти требования означают, что отобранные показатели являются официальными статистическими индикаторами либо могут вычисляться на их основе [11].
Цель авторской методики - определить уровень инфраструктурной адаптивности региона.
Были поставлены следующие задачи:
• провести отбор и обоснование показателей;
• обосновать способы расчета индекса изменений;
• рассчитать суммарный показатель по каждому блоку данных - инфраструктурному, экономическому и социальному - с применением метода многомерного сравнительного анализа;
• рассчитать интегральный показатель инфраструктурной адаптивности (ИПИА);
• провести ранжирование регионов по уровню ИПИА.
Каждая из задач представляет собой один из этапов методики.
Первый этап - отбор и обоснование показателей, которые могут стать индикаторами инфраструктурной адаптивности. Поскольку регион представляет собой систему, то социальная инфраструктура является его подсистемой, поэтому показатели ее социально-экономического развития стали основой для расчетов. Однако для объективной оценки необходимо рассчитать
уровень и динамику показателей экономического и социального развития региона, которые, по сути, являются ресурсной базой для адаптивности. Таким образом, в качестве расчетных данных принимаются три блока показателей: экономический, социальный, инфраструктурный (табл. 1).
Комплексная оценка представляет собой анализ состояния региона, ставшего результатом изучения совокупности показателей, характеризующих большинство социально-экономических
процессов. Понятно, что чем больше показателей используется для комплексной оценки, тем более достоверными должны быть итоги анализа. Однако чрезмерное увеличение числа факторов усложняет методику ранжирования регионов, что делает ее менее эффективной. Предлагаемое количество показателей является оптимальным, поскольку, во-первых, представляет три разных блока данных, раскрывающих отдельные социально-экономические сферы, во-вторых, каждый блок включает показатели, характеризующие не только количественное, но и качественное состояние путем использования оценочных показателей. Например, не применялся показатель количества дошкольных учреждений, а был взят оценочный показатель - охват детей дошкольными образовательными учреждениями.
Вторым этапом является обоснование способа расчета индекса изменений. Поскольку рассматривается свойство приспосабливаться к изменяющимся условиям, которое не является некой сиюминутной данностью, а представляет собой результат длительного процесса адаптации, то и индикаторы, принимаемые в качестве основы для расчетов, необходимо взять за максимально большой промежуток времени, чтобы наглядно отследить весь процесс и получить максимально достоверный индекс изменений. В качестве примера был изучен массив статистических данных с 1991 по 2013 г.
Далее необходимо было выбрать метод расчета индексов изменений. В качестве возможных методов расчета было рассмотрено пять вариантов: по аналогии индекса прироста, по аналогии расчета индекса роста, метод с учетом первоначального максимума, с учетом первоначального и конечного максимальных значений, метод с учетом соотношения максимумов (табл. 2).
Первый и второй варианты - индекс прироста демонстрирует, насколько относительно
первоначальный показатель отличается от конечного. Например, берем временной промежуток с 1991 по 2013 г., находим разницу между значениями показателей 2013 и 1991 гг. Индекс роста характеризует, во сколько раз одно значение превышает другое. В данном случае во сколько раз больше или меньше значение показателя 2013 г по сравнению со значением показателя 1991 г.
Поскольку индексы прироста колеблются от < 0 до > 0, т.е. могут принимать отрицательные значения, а индексы роста колеблются от < 1 до > 1 и принимают только положительные значения, то предпочтительнее использовать темпы роста социально-инфраструктурных показателей. В этом можно убедиться, сопоставив формулы их расчета.
Индекс прироста определяется по следующей формуле:
•шр = (Пк1 — Пт) / Пт,
где Пи - конечное значение показателя,
Пт - начальное значение показателя.
Индекс роста определяется по следующей формуле:
•Лф = Пы / Пт.
Третий вариант. С его помощью не просто оцениваются изменения, происходящие в одном регионе, а также определяется место региона в группе. Поэтому в качестве первоначального максимума берется самое высокое значение показателя среди регионов в первоначальном периоде.
При использовании варианта с учетом первоначального максимума применяется следующая формула:
0т Пт / Пnmax,
где Пщпах - максимальное значение начального показателя.
В этом случае первоначальные оценки адаптивных способностей можно скорректировать следующим образом:
•ъг = •р О или
ПЫ / Пттах •
Четвертый вариант - индексы с учетом первоначального и конечного максимумов. Конечный максимум вводится для демонстрации предела, к которому следует приближаться в процессе адаптации.
Как видно, в предыдущем (третьем) варианте из расчетов выпал показатель начальных (стартовых) значений инфраструктурных индикаторов, а индекс фактически измеряется отношением конечного значения показателя к максимуму начальных значений. Кроме того, не учитываются максимальные значения конечных показателей, которые нужны для демонстрации предела, к которому следует приближаться в процессе адаптации. Кстати, вместо максимального конечного значения может использоваться какое-либо оптимальное значение, если необходима инфраструктурная оптимизация, о которой много говорят представители властных структур в здравоохранении и образовании. Для адаптации это имеет большое значение. В этих целях в формулу расчета темпов (скорости) адаптации следует ввести еще один корректирующий сомножитель - отношение конечного максимума (оптимума) к начальному (исходному) максимуму, чтобы учесть общий тренд каждого индикатора:
Отах Пктах / Пптах.
где Птах - максимальное значение конечного показателя.
Формула оценки способности субъекта адаптироваться к конкретным инфраструктурным условиям примет следующий вид:
J4i =
Пкг Пk max Пп max Пп max
ПШ П k max
П
2
n max
ее усложнить за счет введения конечной позиции каждого субъекта по отношению к конечному максимуму:
Оц = Пкг / Птах,
где Оц - отношение значения конечного показателя г-го региона и его максимума.
То есть
J — ПkiПkmax
J ^
П2
П
П
kmax
П
где Птах - квадрат максимума значения начального показателя.
Пятый вариант - индексы с учетом конечного показателя и его максимума, а именно введения в предыдущую формулу дополнительного параметра, конечной позиции субъекта по отношению к конечному максимуму. Это позволяет не только учитывать максимальные начальные и конечные значения показателей инфраструктуры, но и окончательную позицию каждого региона по отношению к конечному максимуму.
Предыдущая формула может считаться окончательной, хотя есть возможность ещё больше
где ^г - индекс г-го региона в пятом варианте;
Пы - квадрат значения конечного показателя.
Таким образом, получено пять вариантов расчета индекса изменений социально-инфраструктурных индикаторов. Произведя расчеты на примере данных обеспеченности населения жилыми помещениями в Сибирском федеральном округе и сравнив полученные результаты, можно сделать вывод, что наиболее объективным и приемлемым для анализа является пятый вариант. Результаты расчетов по всем описанным вариантам представлены в табл. 2, включая и приростный, для наглядного обоснования его
малоприемлемости и предпочтительности других вариантов оценки изменений инфраструктурных показателей. В частности, преимущества варианта оценки по коэффициенту роста очевидны уже потому, что размах колебаний значений индикатора на порядок ниже, чем при оценках по приростам (1,55 против 15,17). Но если имеются регионы, у которых конечные значения индикаторов оказываются меньше начальных, а такое встречается довольно часто, то индексы имеют знак «минус». Это означает, что для расчета интегрального индекса по всем оцениваемым индикаторам (совокупного показателя) нельзя применять произведение частных индикаторов, возможно только их суммирование, причем непременно с учетом знаков.
Таким образом, в результате сравнительного анализа наиболее предпочтительным является пятый вариант, поскольку он учитывает первоначальный и конечный максимумы, а также конечную позицию субъекта по отношению к конечному максимуму. Это позволяет не только учитывать максимальные начальные и конечные значения показателей инфраструктуры, но и окончательную позицию каждого региона по отношению к конечному максимуму.
Третьим этапом методики является расчет суммарного показателя по каждому блоку данных: инфраструктурному, экономическому и
социальному с применением метода многомерного сравнительного анализа [12-14]. Многомерным статистическим анализом называется раздел математической статистики, изучающий методы сбора и обработки многомерных статистических данных, их систематизации и обработки для выявления характера и структуры взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака, получения практических выводов4. С его помощью произведено сопоставление
статистических данных по широкому спектру показателей. Достоинством многомерного сравнительного анализа является то, что он основывается на комплексном многомерном подходе к оценке инфраструктурной адаптивности регионов, учитывая при этом реальное социально-экономическое, демографическое положение регионов, а также состояние социальной инфраструктуры каждого субъекта Федерации.
На основе индексов изменений, полученных на втором этапе, была собрана таблица исходных данных по каждому блоку показателей. Далее была составлена матрица исходных коэффициентов, которые рассчитаны по следующей формуле:
ki = Xi / max (х;),
где ki - исходный коэффициент; Xi - i-й показатель;
max (xi) - показатель эталонного субъекта, который имеет наибольшее значение среди других субъектов.
Расчет итогового показателя по каждому блоку проводится по следующей формуле:
где Ki - суммарный показатель; ki - i-й исходный коэффициент; qt - вес исходного коэффициента; n - число показателей.
4 Калинина Н.В., Соловьев В.И. Ведение в многомерный статистический анализ. М.: ГУУ, 2003. С. 3.
Вес исходного коэффициента определяется методом экспертных оценок в ходе социологического опроса.
Четвертый этап - расчет интегрального показателя инфраструктурной адаптивности (ИПИА). Он представляет собой совокупность суммарных показателей каждого блока. Такой подход позволяет учитывать равнозначное влияние каждого из блоков на итоговый показатель. Расчет проводился по следующей формуле:
т
2Х
т
где I - интегральный показатель инфраструктурной адаптивности;
К - суммарный показатель по каждому блоку;
т - число, составляющее инфраструктурную адаптивность.
Пятый этап - ранжирование регионов по уровню ИПИА. Выделено три оценочных группы в диапазоне от 0 до 1. Ранжирование регионов происходило по интегральному показателю инфраструктурной адаптивности.
Группы по уровню ИПИА следующие:
• группа регионов в диапазоне от 0,6 до 1 - это регионы с очень высокой инфраструктурной адаптивностью, в которых социальная инфраструктура очень хорошо развита и оснащена, подготовлена социальная и экономическая базы в виде человеческих и финансово-экономических ресурсов. Регионы первой группы имеют высокие приспособленческие свойства в силу хорошо оснащенной инфраструктуры, любые социально-экономические колебания гасятся в исходной точке и имеют маловыраженные проявления. Для успешного проведения социально-экономических преобразований имеется необходимая база;
• группа регионов в диапазоне от 0,4 до 0,59 -регионы со средней инфраструктурной адаптивностью, в которых социальная инфраструктура имеет полный набор или большую его часть необходимых объектов, услуги которых покрывают потребности 60-80% населения. Данные регионы имеют средние приспособленческие свойства, с решением проблем регионы справляются собственными
силами, но по некоторым вопросам требуется дополнительная помощь;
• группа регионов в диапазоне от 0 до 0,39 - это регионы с низкой инфраструктурной адаптивностью, в которых социальная инфраструктурная база плохо оснащена, что отражается на объеме предоставляемых услуг. Объекты инфраструктуры покрывают потребности меньше 50% населения. Решение социальных проблем требует активной финансовой помощи.
На основе разработанной методики проведены расчеты для всех регионов РФ, чтобы определить уровни инфраструктурной адаптивности. В результате по каждому блоку были получены суммарные показатели, на основе которых рассчитан интегральный показатель
инфраструктурной адаптивности (табл. 3).
Интегральный показатель инфраструктурной адаптивности позволил ранжировать регионы РФ и получить их типологизацию. Разработка научно обоснованной типологии регионов,
обеспечивающей максимальную информативность результатов для различных пользователей, в том числе для решения проблем селективной государственной финансовой поддержки, остается актуальной и практически востребованной [9]. Классификация территорий - широко распространенный метод анализа причин региональных территориальных различий в научных экономических исследованиях [15-17]. Тем не менее предлагаемая типологизация, позволяет раскрыть региональную
дифференциацию в новом свете, поскольку основана, во-первых, на расчете индекса изменений, а не только на показателях за один год, во вторых, применяются три блока показателей, что позволяет исключить одностороннее толкование результатов, дает возможность говорить о комплексности анализа.
Из расчетов были исключены три региона: Москва, Санкт-Петербург и Московская область. Здесь объекты социальной инфраструктуры, а также другие социально-экономические показатели существенно превышают
среднероссийские значения. Это при расчетах искажало общую картину анализа, но в табл. 4 они включены.
В первую группу вошли три региона. В эту же группу можно отнести Москву, Санкт-Петербург и Московскую область. Эта группа обладает свойством высокой инфраструктурной
адаптивности. По большинству показателей входящие в нее регионы значительно превышают среднероссийские показатели. Например, в Москве обеспеченность жилья коммунальными услугами - водопроводом, горячим и холодным водоснабжением - достигает 99,9%, а в Санкт-Петербурге показатель доли учащихся, занимающихся в школах во вторую или третью смены, равен нолю. В этих регионах возможно применение программы саморегулирования социальной инфраструктуры за счет собственных ресурсов.
Вторая группа самая многочисленная. Большинство регионов РФ имеют средний уровень инфраструктурной адаптивности. В них по одному (реже по двум) из блоков наблюдается сниженный индекс, что свидетельствует о наличии проблем только в некоторых блоках. Характерно, что в данной группе находятся регионы, которые существенно различаются по уровню социально-экономического развития, но близки по индексу инфраструктурной адаптивности, например, Красноярский край и Республика Калмыкия. Это свидетельствует о том, что несмотря на различия в социально-экономическом положении способность адаптироваться, то есть приспосабливаться к изменениям, у них одинаковая. Таким образом, программы, направленные на модернизацию инфраструктуры, будут восприниматься одинаково и получат одинаковый положительный эффект.
Третья малочисленная группа с самым низким индексом инфраструктурной адаптивности. В этой группе показатель инфраструктурной
адаптивности самый низкий, то есть эти регионы показали себя как негибкие, неадаптивные. Определенным плюсом является то, что третья группа представлена небольшим количеством регионов. В нее вошла и Республика Тыва. На ее примере можно увидеть, что за достаточно большой промежуток времени социальная инфраструктура претерпела незначительные изменения вопреки возросшим потребностям в ее услугах и увеличению нагрузки на ее фонды. К примеру, охват детей дошкольными образовательными организациями с 2005 по 2013 г. снизился всего на 8,9%, в то время как в других регионах Сибирского федерального округа произошел рост этого показателя, а в некоторых дефицит почти полностью устранен. Подобных проблемных регионов, как выявили расчеты, немного, что свидетельствует о положительной динамике большинства регионов страны. Методика характеризуется рядом преимуществ: объективностью представленных данных,
корректностью межрегионального сопоставления и осуществления типологизации регионов, возможностью применения методики для анализа за любой промежуток времени, для любой максимально большой или максимально малой группы регионов. Предлагаемая методика делает количественно измеримой способность региона
адаптироваться к социально-экономическим изменениям, что позволяет исключить субъективизм и более объективно оценить состояние региона. На основе данной методики можно разрабатывать социально-экономические программы оптимизации социальной
инфраструктуры для каждой группы регионов.
Таблица 1
Индикаторы для расчета инфраструктурной адаптивности региона
№ п/п Показатель Характеристика
1 Экономический блок
1.1 Валовой внутренний продукт на душу населения, тыс. руб./чел. Является основным макроэкономическим показателем, характеризующим уровень экономического развития региона
1.2 Уровень бюджетной обеспеченности, % Показатель финансовых возможностей региона с учетом всех источников финансирования
1.3 Уровень бюджетной обеспеченности за счет собственных доходов, % Показатель финансовых возможностей региона с учетом внутренних резервов
1.4 Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб. Определяет уровень ежемесячного заработка работников организаций
1.5 Инвестиции в основной капитал на душу населения, тыс. руб./чел. Демонстрирует инвестиционную активность региона в расчете на душу населения
1.6 Инвестиции в социальную сферу от общего объема инвестиций, % Демонстрирует инвестиционную активность региона в социальную сферу
2 Социальный блок
2.1 Плотность населения, чел./км2 Демонстрирует, сколько человек местного населения приходится на 1 км2
2.2 Доля сельского населения, % Демонстрирует удельный вес сельского населения
2.3 Продолжительность жизни, лет Характеризует ожидаемую продолжительность жизни населения
2.4 Естественный прирост населения на 1 000 чел. населения Демонстрирует превышение рождаемости над смертностью (основа роста численности населения)
2.5 Количество родившихся на 1 000 чел. населения Показывает, сколько человек рождается в течение календарного года в среднем на 1 000 чел. наличного населения
2.6 Количество умерших на 1 000 чел. населения Показывает, сколько человек умерло в течение календарного года в среднем на 1 000 чел. наличного населения
2.7 Коэффициент миграционного прироста на 10 000 чел. населения Демонстрирует количество прибывших или выбывших в расчете на 10 тыс. чел. населения
3 Инфраструктурный блок
3.1 Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя, м2/чел. Определяет, соответствует ли жилая площадь, приходящаяся на одного человека, социальной норме
3.2 Удельный вес ветхого и аварийного жилищного фонда в общей площади всего жилищного фонда, % Демонстрирует долю ветхого и аварийного жилья от всего жилого фонда
3.3 Показатель обеспеченности жилых помещений водопроводом, канализацией, центральным отоплением, ваннами (душами), газом, горячим водоснабжением, напольными электроплитами, % Характеризует текущее качественное оснащение жилых помещений региона
3.4 Охват детей дошкольными образовательными учреждениями, % Характеризует текущие возможности дошкольных образовательных учреждений оказывать услуги населению
3.5 Удельный вес учащихся, занимающихся во вторую и третью смены, % Характеризует текущие возможности общеобразовательных учреждений региона оказывать услуги населению
3.6 Количество больничных коек на 10 тыс. чел. Характеризует текущую способность больничных учреждений региона оказывать услуги населению
3.7 Мощность врачебных амбулаторно-поликлинических учреждений (количество посещений за смену), тыс. Характеризует текущую способность врачебных амбулаторно-поликлинических учреждений региона оказывать услуги населению
Источник: авторская разработка
Таблица 2
Сравнение вариантов расчета индекса изменений на примере обеспеченности населения жилыми помещениями в Сибирском федеральном округе
№ п/п Объект оценки Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя, м2/чел. Вариант оценки изменений инфраструктурных индикаторов
1990 г. 2013 г. I По приросту значений II. По росту значений III. С учетом начального максимума IV. С учетом двух максимумов V. С учетом соотношения максимумов
1 Сибирский федеральный округ 15,3 22,2 0,45 1,45 1,34 1,86 1,79
2 Республика Алтай 12,4 19,1 0,54 1,54 1,15 1,6 1,32
3 Республика Бурятия 13,4 20,6 0,54 1,54 1,24 1,73 1,54
4 Республика Тыва 12,4 12,9 0,04 1,04 0,78 1,08 0,6
5 Республика Хакасия 15,1 21,9 0,45 1,45 1,32 1,84 1,74
6 Алтайский край 16,3 22,4 0,37 1,37 1,35 1,88 1,82
7 Забайкальский край 12,5 20 0,6 1,6 1,2 1,68 1,45
8 Красноярский край 15,3 23 0,5 1,5 1,39 1,93 1,92
9 Иркутская область 15,7 22,3 0,42 1,42 1,34 1,87 1,8
10 Кемеровская область 16,6 23,1 0,39 1,39 1,39 1,94 1,94
11 Новосибирская область 14,9 22,5 0,51 1,51 1,36 1,89 1,84
12 Омская область 15,9 22,9 0,44 1,44 1,38 1,92 1,9
13 Томская область 13,9 22,4 0,61 1,61 1,35 1,88 1,82
14 Max 16,6 23,1 0,61 1,61 1,39 1,94 1,94
15 Min 12,4 12,9 0,04 1,04 0,78 1,08 0,6
16 Отношение max к min 1,34 1,79 15,17 1,55 1,79 1,79 3,21
Источник: авторская разработка
Таблица 3
Результаты расчетов инфраструктурной адаптивности региона (фрагмент)
Субъект Федерации Инфраструктурный блок Экономический блок Социальный блок ИПИА
1. Белгородская область 0,56 0,64 0,63 0,61
2. Брянская область 0,52 0,37 0,56 0,48
3. Владимирская область 0,58 0,5 0,46 0,51
4. Воронежская область 0,56 0,56 0,6 0,57
5. Ивановская область 0,51 0,36 0,46 0,44
6. Калужская область 0,54 0,67 0,49 0,57
7. Костромская область 0,47 0,41 0,45 0,44
8. Курская область 0,43 0,54 0,61 0,53
9. Липецкая область 0,58 0,6 0,51 0,57
10. Орловская область 0,52 0,49 0,5 0,5
11. Рязанская область 0,49 0,45 0,46 0,47
12. Смоленская область 0,49 0,42 0,44 0,45
13. Тамбовская область 0,49 0,47 0,45 0,47
14. Тверская область 0,49 0,52 0,44 0,48
15. Тульская область 0,61 0,52 0,47 0,53
16. Ярославская область 0,62 0,56 0,54 0,57
Источник: авторская разработка
Таблица 4
Типология регионов Российской Федерации по уровню инфраструктурной адаптивности
Тип адаптивности Субъект Федерации
Высокая Москва, Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Белгородская и Московская области, Краснодарский край
Средняя Чувашская Республика, Республика Северная Осетия - Алания, Республика Коми, Республика Калмыкия, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Хакасия, Чеченская Республика, Республика Мордовия, Республика Марий Эл, Республика Саха (Якутия), Республика Ингушетия, Удмуртская Республика, Республика Дагестан, Республика Башкортостан, Республика Адыгея, Кабардино-Балкарская Республика, Пермский край, Красноярский край, Ставропольский край, Приморский край, Алтайский край, Орловская, Ленинградская, Владимирская, Кемеровская, Сахалинская, Мурманская, Курская, Ростовская, Тульская, Нижегородская, Самарская, Оренбургская, Липецкая, Калужская, Астраханская, Ярославская, Воронежская, Вологодская, Пензенская, Ульяновская, Тюменская, Кировская, Омская, Саратовская, Костромская, Ивановская, Челябинская, Смоленская, Свердловская, Архангельская, Рязанская, Тамбовская, Иркутская, Магаданская, Тверская, Брянская, Калининградская, Волгоградская, Томская, Новосибирская области, Ямало-Ненецкий автономный округ, Чукотский автономный округ, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра
Низкая Республика Алтай, Республика Карелия, Республика Бурятия, Тыва, Забайкальский, Камчатский, Хабаровский края, Псковская, Амурская, Еврейская автономная, Курганская, Новгородская области
Источник: авторская разработка
Список литературы
1. Федоров Г.М. Регион как территориальная система // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. 2010. № 1. С. 20-27.
2. Агузарова Л.А., Добролежа Е.В. Регион как открытая система: роль межрегионального обмена в ресурсном обеспечении развития территории // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2010. № 4. С. 5-12.
3. Корель Л.В. Социология адаптаций: вопросы теории, методологии и методики. Новосибирск: Наука, 2005. 424 с.
4. Савченко Е.Е. «Инфраструктурная адаптивность» как ключевой элемент формирования системообразующей инфраструктуры региона // Известия Иркутской государственной экономической академии. 2013. № 4. URL: http://eizvestia.isea.ru/reader/artide.aspx?id=18417.
5. Савченко Е.Е. Выявление системообразующей инфраструктуры региона на основе критериев «инфраструктурной адаптивности» // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2013. № 10. С. 453-456.
6. Локалов А.Л. Гибкость и адаптивность новых институтов как факторы, определяющие их эффективность // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2012. № 5. С. 46-50.
7. Корель Л.В., Шабанова М.А., Шарнина О.В., Чистякова Ю.Б. Социальная адаптация населения Сибири к рынку // Социологические исследования. 1993. № 11. С. 22-27.
8. Кузнецов П.С. Концепция социальной адаптации. Саратов: Саратовский государственный университет, 2000. 257 с.
9. Дуканич Л.В. Типологизация регионов с учетом динамики классификационных признаков: некоторые методические подходы и решения // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2007. Т. 5. № 1. С. 123-127.
10. Березнев С.В., Сурнин В.С. Многофакторная модель процесса стабилизации экономики региона на примере Кемеровской области. Кемерово: Кузбассвузиздат, 2001. 325 с.
11. Логачева Н.М. Социальная инфраструктура и ее значение для социально-экономического развития регионов России. Екатеринбург: Уральский институт экономики, управления и права, 2012. 202 с.
12. Симчера В.М. Методы многомерного анализа статистических данных. М.: Финансы и статистика, 2008. 400 с.
13. Калинина В.Н., Соловьев В.И. Введение в многомерный статистический анализ. М.: ГУУ, 2003. 266 с.
14. Болч Б., Хуань К.Д. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика, 1979. 317 с.
15. Заславская Т.И., Горяченко Е.Е. Социально-территориальная структура города и села: опыт типологического анализа. Новосибирск: СО АН СССР, 1982. 154 с.
16. Гранберг А.Г. Моделирование пространственного развития экономики // Регион: Экономика и Социология. 2007. № 1. С. 87-107.
17. Гранберг А.Г., Суслов И.П., Суспицын С.А. Экономико-математические исследования многорегиональных систем // Регион: экономика и социология. 2008. № 2. С. 120-150.
ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)
Mathematical Methods and Models
A METHODOLOGICAL FRAMEWORK FOR REGION'S INFRASTRUCTURE ADAPTABILITY RESEARCH Tana M. OIDUP
Tuvinian Institute for Exploration of Natural Resources of Siberian Branch of RAS, Kyzyl, Tyva Republic, Russian Federation [email protected]
Article history:
Received 18 October 2015 Received in revised form 4 February 2016 Accepted 17 February 2016
JEL classification: C15
Keywords: social infrastructure, adaptability, region, multivariate statistical analysis
Abstract
Subject The article considers the development of methodological framework to analyze infrastructure adaptability. Infrastructure adaptability of the region characterizes its ability to adapt to current changes. The higher the adaptability, the more reliable the socio-economic configuration is. Objectives The purpose of the paper is to justify and propose a unique method to assess the infrastructure adaptability of the region.
Methods The study employs statistical methods to calculate the index of changes, as well as the multivariate comparative analysis and the ranking method.
Results I developed a method enabling to determine the level of infrastructure adaptability of the region. This information makes it possible to say in what regions socio-economic changes will be implemented easily, in the normal mode, or fail. It will also allow the administrative authorities to plan in advance the innovation policy for each specific region, thereby providing for target orientation of financial expenditures and efficient utilization of budget funds.
Conclusions The methodology has a number of advantages, namely: unbiased data presentation, correct comparison of regions and their classification. The methodology may be used when analyzing any time period and any group of regions. It may serve as a basis for developing the socioeconomic programs of social infrastructure optimization for each group of regions.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015
References
1. Fedorov G.M. Region kak territorial'naya sistema [Region as a territorial system]. Vestnik Baltiiskogo federal'nogo universiteta im. I. Kanta = Vestnik of Immanuel Kant Baltic Federal University, 2010, no. 1, pp. 20-27.
2. Aguzarova L.A., Dobrolezha E.V. Region kak otkrytaya sistema: rol' mezhregional'nogo obmena v resursnom obespechenii razvitiya territorii [The region as an open system: the role of interregional exchange in the supply of resources for area development]. Izvestiya Kabardino-Balkarskogo nauchnogo tsentra RAN = News of KBSC of RAS, 2010, no. 4, pp. 5-12.
3. Korel' L.V. Sotsiologiya adaptatsii: voprosy teorii, metodologii i metodiki [The sociology of adaptation: theory, methodology, and methods]. Novosibirsk, Nauka Publ., 2005, 424 p.
4. Savchenko E.E. [Infrastructural adaptability as a key element of forming the framework infrastructure of the region]. Baikal Research Journal, 2013, no. 4. (In Russ.) Available at: http://eizvestia.isea.ru/reader/article.aspx?id=18417.
5. Savchenko E.E. Vyyavlenie sistemoobrazuyushchei infrastruktury regiona na osnove kriteriev "infrastrukturnoi adaptivnosti" [Identifying the systemically important infrastructure of the region based on the 'infrastructural adaptability' criteria]. Mezhdunarodnyi zhurnal prikladnykh i fundamental'nykh issledovanii = International Journal of Applied and Fundamental Research, 2013, no. 10, pp. 453-456.
6. Lokalov A.L. Gibkost' i adaptivnost' novykh institutov kak faktory opredelyayushchie ikh effektivnost' [Flexibility and adaptability of new institutions as their efficiency determinants]. Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo sotsial'no-ekonomicheskogo universiteta = Vestnik of Saratov State Socio-Economic University, 2012, no. 5, pp. 46-50.
7. Korel' L.V., Shabanova M.A., Sharnina O.V., Chistyakova Yu.B. Sotsial'naya adaptatsiya naseleniya Sibiri k rynku [Social adaptation of the population of Siberia to the market]. Sotsiologicheskie issledovaniya = Sociological Studies, 1993, no. 11, pp. 22-27.
8. Kuznetsov P.S. Kontseptsiya sotsial'noi adaptatsii [The concept of social adaptation]. Saratov, Saratov State University Publ., 2000, 257 p.
9. Dukanich L.V. Tipologizatsiya regionov s uchetom dinamiki klassifikatsionnykh priznakov: nekotorye metodicheskie podkhody i resheniya [Regions' classification according to changes in classification criteria: certain methodological approaches and solutions]. Ekonomicheskii vestnik Rostovskogo gosudarstvennogo universiteta = Economic Herald of Rostov State University, 2007, vol. 5, no. 1, pp. 123-127.
10. Bereznev S.V., Surnin V.S. Mnogofaktornaya model' protsessa stabilizatsii ekonomiki regiona na primere Kemerovskoi oblasti [A multifactor model of the process of region's economy stabilization: the Kemerovo oblast case]. Kemerovo, Kuzbassvuzizdat Publ., 2001, 325 p.
11. Logacheva N.M. Sotsial'naya infrastruktura i ee znachenie dlya sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya regionov Rossii [Social infrastructure and its importance for socio-economic development of Russian regions]. Yekaterinburg, Ural Institute of Economics, Management and Law Publ., 2012, 202 p.
12. Simchera V.M. Metody mnogomernogo analiza statisticheskikh dannykh [Methods of multivariate analysis of statistical data]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2008, 400 p.
13. Kalinina V.N., Solov'ev V.I. Vvedenie v mnogomernyi statisticheskii analiz [Introduction to multivariate statistical analysis]. Moscow, State University of Management Publ., 2003, 266 p.
14. Bolch B.W., Huang C.J. Mnogomernye statisticheskie metody dlya ekonomiki [Multivariate Statistical Methods for Business and Economics]. Moscow, Statistika Publ., 1979, 317 p.
15. Zaslavskaya T.I., Goryachenko E.E. Sotsial'no-territorial'naya struktura goroda i sela: opyt tipologicheskogo analiza [The social and territorial structure of the city and the village: the experience of typological analysis]. Novosibirsk, SB AS USSR Publ., 1982, 154 p.
16. Granberg A.G. Modelirovanie prostranstvennogo razvitiya ekonomiki [Modeling the spatial development of the economy]. Region: ekonomika i sotsiologiya = Region: Economics and Sociology, 2007, no. 1, pp.87-107.
17. Granberg A.G., Suslov I.P., Suspitsyn S.A. Ekonomiko-matematicheskie issledovaniya mnogoregional'nykh sistem [Economic-mathematical research in multiregional systems]. Region: ekonomika i sotsiologiya = Region: Economics and Sociology, 2008, no. 2, pp. 120-150.
