Региональные особенности производства продукции пищевой промышленности Центральной России Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

пищевой промышленности этих видов в период 2000-2007 гг. являются средние величины - табл. 1, при этом они и будут являться прогнозом на ближайшую перспективу.

5. Производство пива в период 2000-2007 гг. характеризовалось интенсивным ростом - рис. 7. Так, если в 1990 г. производилось 336 млн. дкл пива, то в 2000 г. - 516 млн. дкл, а в 2007 г. - уже 1147 млн. дкл, т.е. в 3,4 раза больше. Тренд динамики роста производства пива - экспоненциальный, с темпом прироста 10,4%.

Подведем итоги. Выполненный статистический анализ показал, что в целом российская пищевая промышленность находится на подъеме. Однако перед отечественной экономикой стоят большие задачи в сфере производства мяса и молока, животного масла, и вряд ли можно считать позитивным ориентацию на импорт этой

жизненно важной продукции. Но, как положительный факт, следует отметить сокращение производства, а, следовательно, и потребления хлеба и хлебобулочных изделий.

Следующая наша публикация будет посвящена территориальным особенностям производства важнейших видов продукции пищевой промышленности.

Литература:

1. Интернет-ресурс. Режим доступа: http://www.idfederal.ru.

2. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. Перевод-Copyright 1998 СПСС Русь.

3. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008. Стат. сб. / Росстат. М., 2008.

РЕГИОНАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ ЦЕНТРАЛЬНОЙ РОССИИ

Зарипов А.А., Московский экономический институт

Статья посвящена территориальным особенностям производства важнейших видов продукции пищевой промышленности - мясной и цельномолочной продукции. Выявлена значительная дифференциация регионов Центральной России как по объемам производства, так и по показателям на душу населения. Обоснована целесообразность многомерной группировки регионов в семь кластеров, различающихся по комплексу показателей, отражающих уровень и динамику производства мясной и цельномолочной продукции. Предложенная классификация может быть использована при разработке региональных программ восстановления российской пищевой промышленности, направленных на обеспечение продовольственной безопасности страны.

Ключевые слова: продукция пищевой промышленности, территориальные особенности, Центральная Россия, регион, многомерная группировка, кластер.

REGIONAL FEATURES OF PRODUCTION OF THE FOOD-PROCESSING INDUSTRY

OF THE CENTRAL RUSSIA

Zaripov A., The Moscow economic institute

Article is devoted to territorial characteristics of main types offood industry products - meat and dairy products. Considerable differentiation of the regions of Central Russia as produced, and on indicators ofper capita. Expediency of multidimensional grouping of regions into seven clusters, differing by a range of indicators reflecting the level and dynamics ofproduction of meat and dairy products. The proposed classification can be used in developing regional programs to restore Russia's food industry aimed at ensuring food security.

Keywords: food industry, particularly territorial, Central Russia, the region, multi-dimensional constellation, cluster.

В нашей предыдущей публикации [1] рассматривалась динамика производства основных видов продукции пищевой промышленности Российской Федерации. Было показано, что хотя в целом российская пищевая промышленность находится на подъеме, перед отечественной экономикой стоят серьезные задачи в сфере производства мяса и молока, животного масла. Как положительный

а

факт, отмечалось сокращение производства, а, следовательно, и потребления хлеба и хлебобулочных изделий.

Данная публикация посвящена территориальным особенностям производства двух важнейших видов продукции пищевой промышленности - мяса и субпродуктов I категории, а также цельномолочной продукции, в Центральной России. Выбор этого макро-

б

Рис. 1. Динамика производства в ЦФО: а - мяса и субпродуктов I категории; б - цельномолочной продукции. Сплошная линия - РФ

Рис. 2. Производство мяса и субпродуктов I категории в ЦФО в 1990 г. (а) и в 2007 г. (б). Штрихпунктирная линия - кумулята, пунктир - 80%-й уровень производства продукции

а

б

1990

о Ч о

о

CL

с

100

80

40

20

2007

150

о ч о

о

CL

с

50

ПГГГгт-т-v^

> Z4

Регион Регион

Рис. 3. Производство мяса и субпродуктов I категории в ЦФО на душу населения в 1990 г. (а) и в 2007 г. (б). Пунктир и штрихпунктир - уровни РФ и ЦФО соответственно

региона обусловлен его значимостью в экономике РФ; так, по объему производства основных видов продукции пищевой промышленности ЦФО в последние годы занимал первое место.

Как и ранее, эмпирической базой анализа служили статистические данные, приведенные в источнике [2], а инструментом анализа - пакет статистических программ SPSS Base [3].

Рассмотрим вначале динамику темпов роста производства этих двух важнейших видов продукции пищевой промышленности в ЦФО в целом - рис. 1. На обеих диаграммах этого рисунка обращает на себя внимание практическая идентичность графиков для ЦФО и РФ в целом на начальном участке - и в РФ, и в ЦФО имел место глубокий спад производства цельномолочной продукции в 1995 г. до уровня около 27%, а производства мяса и субпродуктов I категории в 2000 г. - до уровня около 18%. Идентичность графиков динамики темпа роста производства мяса и субпродуктов I категории в ЦФО и РФ наблюдается и далее, но, начиная с 2005 г. темпы роста в ЦФО начинают преобладать над темпами роста производства мяса и субпродуктов I категории в РФ в целом. В противоположность этому, темпы роста производства цельномолочной продукции в ЦФО опережают темпы роста производства этого вида продукции пищевой промышленности в РФ в целом, начиная с 2000 г.

Исходя из представленных на рис. 1 данных, можно заключить,

что восстановление отечественного производства мяса и субпродуктов I категории происходит медленнее, чем восстановление производства цельномолочной продукции. Причин здесь несколько; одна из них вызвана трудностями восстановления поголовья крупного рогатого скота мясных пород.

Ввиду различия природно-географических условий, естественно ожидать заметной дифференциации регионов Центральной России не только по объемам производства продукции пищевой промышленности, но и по удельным показателям. На рис. 2 и 3 представлены диаграммы, иллюстрирующие различный вклад регионов ЦФО в производство мяса и субпродуктов I категории, а также представляющие их ранжирование по значениям производства данной продукции на душу населения.

Из рис. 2 видно, что если в 1990 г. лидером в производстве мяса и субпродуктов I категории среди регионов ЦФО была Воронежская область, то в 2007 г. ее место заняла Белгородская область, на втором же месте неизменно находилась Московская область. Судя по этому рисунку, претерпела изменение и концентрация производства данной продукции в ЦФО - в 2007 г. 80% производства приходились не на 11 регионов, а на шесть областей: Белгородскую, Московскую, Липецкую, Тульскую, Брянскую и Калужскую.

Эти же области в 2007 г. являлись лидерами по удельному по-

Регион

Рис. 4. Производство цельномолочной продукции в ЦФО в 1990 г. (а) и в 2007 г. (б)

казателю - производству мяса и субпродуктов I категории на душу населения (рис. 3 б). При этом обращает на себя большой «отрыв» безусловный отрыв лидера - Воронежской области - по данному показателю. (Заметим, что Воронежская область лидировала по производству мяса и субпродуктов I категории на душу населения и в 1990 г. - см. рис. 3 а.)

Ситуация в производстве цельномолочной продукции в ЦФО несколько иная, что обусловлено повышенной возможностью работы предприятий пищевой промышленности на привозном сырье. В этой связи, отметим лидирующую позицию г. Москвы - и в 1990 г., и в 2007 г. Москва сохранила первое место в ЦФО по объему производства цельномолочной продукции. На втором и третьем местах - Московская и Воронежская области - рис. 4.

Уровень концентрации производства цельномолочной продукции в ЦФО отражают следующие данные: в 1990 г. 80% суммарного объема продукции приходилось на девять регионов, в 2007 г. -на семь из 18-ти.

В производстве цельномолочной продукции на душу населения в 1990 г. безусловным лидером являлась Москва, в 2007 г. -сразу несколько регионов, среди которых Воронежская, Владимирская, Липецкая, Белгородская и Калужская области (рис. 5).

Представление о степени дифференциации регионов ЦФО по

удельным показателям производства рассматриваемых видов продукции пищевой промышленности дает введенная нами в работе [4] относительная характеристика вариабельности - коэффициент квартильной вариации:

Ve = (Q3 - Q.) / ^Me) У 100,

(1)

где Q3 и Q| - третья и первая квартиль соответственно, Ме -медиана, равная второй квартили Q2. Преимущество этой меры вариабельности по сравнению с широко известным коэффициентом вариации в том, что коэффициент квартильной вариации является «универсальным» - не требует нормальности распределения исследуемого показателя.

В табл. 1 приведены исходные данные и результаты расчета коэффициента квартильной вариации региональных показателей производства мяса и субпродуктов I категории, а также производства цельномолочной продукции на душу населения.

Из табл. 1 следует, что дифференциация регионов ЦФО по удельным показателям производства рассматриваемых видов продукции пищевой промышленности в период с 1990 по 2007 гг. существенно возросла - коэффициент квартильной вариации производства мяса и субпродуктов I категории на душу населения увеличился с 15,1% до 34,6%, цельномолочной продукции - с 5,3% до 25,0%.

Рис. 5. Производство цельномолочной продукции в ЦФО на душу населения в 1990 г. (а) и в 2007 г. (б). Пунктир и штрихпунктир - уровни РФ и ЦФО соответственно

Таблица 1. Статистические характеристики распределения важнейших видов продукции пищевой промышленности по регионам ЦФО (расчеты автора)

Показатель Год Первая квартиль Вторая квартиль (медиана) Третья квартиль Коэффициент квартальной вариации, %

Производство мяса и субпродуктов I категории, кг на чел. 1990 37,54 55,41 62,66 15,1

2007 9,55 19,81 30,14 34,6

Производство цельномолочной продукции, кг на чел. 1990 117,82 128,90 138,35 5,3

2007 68,57 96,35 140,77 25,0

В заключение данной публикации приведем результаты многомерной классификации регионов ЦФО по комплексу информативных показателей производства рассматриваемых видов продукции пищевой промышленности. К ним мы относим: начальный уровень (в 1990 г.) производства мяса и субпродуктов I категории, а также цельномолочной продукции на душу населения; минимальный и максимальный темп роста объема производства этих видов продукции, зарегистрированный в период с 1995 по 2007 гг. Таким образом, мы располагаем шестью показателями, в комплексе отражающих не только уровень производства важнейших видов продукции пищевой промышленности, но и динамику их производства.

В результате предварительно выполненного дескриптивного анализа выявлено, что два региона - г. Москва и Белгородская область - являются «выбросами» (характеризуются экстремальными значениями тех или иных показателей), и по этой причине они должны быть исключены из однородной выборки. Последующий корреляционный анализ показал, что в «отремонтированной» выборке между выбранными информативными показателями сильные корреляции отсутствуют, что позволяет выполнить многомерную классификацию регионов ЦФО методами кластерного анализа [5]. При этом принята следующая методика: вначале проводится иерархический кластерный анализ, цель которого - установление числа кластеров, затем - итеративный кластерный анализ по методу к-средних, где к - число кластеров, выявленное на предыдущем этапе, после чего результаты отнесения регионов к кластерам сравниваются между собой.

Судя по представленной на рис. 6 дендрограмме иерархического кластерного анализа, выполненного по рекомендуемому в ра-

боте [6] методу Уорда с квадратичной евклидовой метрикой на г-преобразованных переменных (центрированных относительно средних значений показателей и нормированных к их стандартным отклонениям), можно заключить, что рациональным является выделение пяти кластеров, уровень сходства регионов внутри которых не хуже 80% (метка 5 шкалы «расстояний» с максимальным значением 25).

Приведем полученное кластерное решение: наиболее «наполненный» кластер включает семь регионов - Брянскую, Ивановскую, Костромскую, Курскую, Рязанскую, Тверскую и Тульскую области, два кластера объединяют четыре и три области соответственно - Ярославскую, Владимирскую, Калужскую и Московскую области, с одной стороны, и Воронежскую, Орловскую и Смоленскую, с другой, а два кластера содержат всего лишь по одной области. Это - Липецкая и Тамбовская области.

Сопоставление отнесений регионов выборки к кластерам по двум методам кластерного анализа, представленное в табл. 2, показывает, что выявленное в результате иерархического кластерного анализа кластерное решение весьма устойчиво - имеется лишь одно несовпадение из 16-ти. В эту же таблицу включены два региона, не вошедшие в однородную выборку - г. Москва и Белгородская область.

Последняя графа табл. 2 содержит данные по «расстояниям» регионов до центра кластеров, выраженным в условных единицах. По-видимому, можно полагать, что регионы, наиболее близкие к центрам соответствующих кластеров, являются их наиболее яркими представителями (в табл. 2 выделены полужирным шрифтом). Это - Калужская, Тверская и Орловская области.

******HIERARCHICAL CLUSTER

ANALYSIS

-к "к "к "к "к ~к

Dendrogram using Ward Method

Rescaled Distance Cluster Combine

CASE

Label

Num

5 10 15

20

25

Рязанская обл. Тверская обл. Брянская обл. Тульская обл. Ивановская обл. Костромская обл. Курская обл. Тамбовская обл.

Орловская обл. Смоленская обл.

О

Воронежская обл. Владимирская обл Ярославская обл. Калужская обл.

Московская обл. Липецкая обл.

14 JJ-Ъ

17

4 -0-е?

18 {¡--О^-О-^е? ^-О-О-О-О-О^

7 JT-xJT-Ъ О О

9 JJ-e?

10 -О-^с? О О

16

Я-Я--0--0-4-0--0--0-4 G Я-Я-Ъ

13 О

15

6

5 4-О-О-х-О-О-О-Ъ

19 -О-О-О-г?

8 4-0--0-Х-0-0--0-Й?

12 О

11

О

О

о о

Рис. 6. Дендрограмма иерархического кластерного анализа (метод Уорда с квадратичной евклидовой метрикой

на г-преобразованных переменных)

Таблица 2. Сопоставление отнесения регионов ЦФО к кластерам

по двум методам кластерного анализа

Регион Кластер по ие-рахическому анализу Кластер по итеративному анализу Совпадение отнесения регионов к кластерам Расстояние до центра кластера, усл. ед.

Ярославская обл. 1 II - 1,852

Владимирская обл. 1 IV + 1,367

Калужская обл. 1 IV + 1,127

Московская обл. 1 IV + 1,361

Брянская обл. 2 II + 1,418

Ивановская обл. 2 II + 1,179

Костромская обл. 2 II + 1,331

Курская обл. 2 II + 1,898

Рязанская обл. 2 II + 1,282

Тверская обл. 2 II + 0,700

Тульская обл. 2 II + 1,987

Воронежская обл. 3 III + 1,501

Орловская обл. 3 III + 0,887

Смоленская обл. 3 III + 0,914

Тамбовская обл. 4 I + 0,000

Липецкая обл. 5 V + 0,000

Белгородская обл. 6

г. Москва 7

Таким образом, все 18 регионов Центральной России образуют семь кластеров, различающихся по комплексу информативных показателей производства двух важнейших видов продукции пищевой промышленности - мяса и субпродуктов I категории, а также цельномолочной продукции. При этом четыре региона - г. Москва, Белгородская, Липецкая и Тамбовская области представляют собой самостоятельные кластеры.

Заключительный этап классификации - идентификацию кластеров регионов, различающихся между собой по значениям информативных показателей производства рассматриваемых видов продукции пищевой промышленности, проводим по ящичковым диаграммам, две из которых представлены на рис. 7. Для удобства идентификации на диаграммах приведены уровни показателей для ЦФО и РФ в целом (штрихпунктирные и пунктирные линии соответственно).

Судя по диаграмме рис. 7 а, номера кластеров 1 ... 6 отвечают их обратным рангам по значениям объемов производству мяса и субпродуктов I категории на душу населения в 1990 г., а номера первых четырех кластеров отвечают их рангам по объемам произ-

водства цельномолочной продукции на душу населения в этом же году. При этом, кластер 2, объединяющий семь регионов ЦФО, можно квалифицировать как кластер центральной тенденции: значения удельных показателей для регионов данного кластера наиболее близки к средним по федеральному округу. Обращает также на себя внимание, что г. Москва (кластер 7) представляет собою исключение из отмеченной закономерности - как регион ЦФО, в 1990 г. Москва характеризовалась максимальным значением производства цельномолочной продукции на душу населения и минимальным - производства мяса и субпродуктов I категории.

По показателям динамики картина достаточно сложная (рис. 8): судя по первым четырем кластерам, чем выше были удельные показатели по производству мяса и субпродуктов I категории, тем глубже был спад их производства, но не так в отношении производства цельномолочной продукции на душу населения.

Что касается соотношения максимальных и минимальных темпов роста рассматриваемых удельных показателей, то между ними наблюдается положительная корреляция, т.е. чем глубже был спад производства мяса и субпродуктов I категории, с од-

Рис. 7. Распределение кластеров регионов ЦФО по значениям объемов производства мяса и субпродуктов I категории (а) и цельномолочной продукции (б) на душу населения в 1990 г.

Рис. 8. Распределение кластеров регионов ЦФО по глубине спада производства мяса и субпродуктов I категории (а) и цельномолочной продукции (б)

ной стороны, и цельномолочной продукции, с другой, тем сложнее регионам восстановить прежний уровень. Исключение здесь представляет Белгородская область (кластер 6), лидирующая по производству мяса и субпродуктов I категории на душу населения и в 2007 году.

Полученные результаты могут быть полезны при разработке региональных программ восстановления отечественной пищевой промышленности, направленных на обеспечение продовольственной безопасности страны.

Литература:

1. Зарипов А.А. Динамика производства основных видов продукции пищевой промышленности Российской Федерации // Транс-

портное дело России. 2009. В печати.

2. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008. Стат. сб. / Росстат. М., 2008.

3. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. Перевод-Copyright 1998 СПСС Русь.

4. Иванов В.А., Зарипов А.А. К оценке факторов инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности // Вестник НИИ развития профессионального образования. 2008. №1.

5. Олдендерфер М.С., Блэшфилд Р.К. Кластерный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989. С.139-215.

6. Шуметов В.Г. Кластерный анализ в региональном управлении: учебное пособие. Орел: ОРАГС, 2001.

ВЛИЯНИЕ СОСТОЯНИЯ АВТОДОРОЖНОГО КОМПЛЕКСА, КАК ВАЖНЕЙШЕЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ, НА УРОВЕНЬ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИИ

Магомадов И.Д., соискатель, Государственная академия специалистов инвестиционной сферы

Статья посвящена оценке внетранспортного эффекта дорожного строительства. Эмпирически обосновано, что косвенный эффект инвестиций в дорожное строительство выражается в позитивном влиянии уровня развития дорожной сети как на показатели, характеризующие социально-экономическое развитие территории (объем валового регионального продукта, уровень диверсифицирован-ности регионального хозяйственного комплекса, уровень развития сельского хозяйства и сферы услуг), так и на ее инвестиционную привлекательность. Это влияние значимо не только в среднесрочной и долгосрочной перспективе, но и в краткосрочной, поэтому решающая роль в управлении дорожным строительством должна принадлежать государственным органам власти и управления.

Ключевые слова: производственная инфраструктура, дорожное строительство, объем валового регионального продукта, инвестиции, инвестиционный рычаг.

EFFECT OF STATE ROAD COMPLEX AS AN IMPORTANT COMPONENT OF PRODUCTION INFRASTRUCTURE, ON THE SOCIAL-ECONOMIC DEVELOPMENT

OF TERRITORIES

Magomadov I., The competitor State Academy of Professional Investment Sphere

Paper is devoted to assessing the effect of non-transport road construction. Empirically substantiated, that the indirect effect of investment in road construction is expressed in the positive impact of the level of development of road network as the indices of socio-economic development areas (gross regional product, the level of diversification of regional economic complex, the development of agriculture and services), so and its investment attractiveness. This effect is significant not only in the medium and long term, but in the short term, therefore, a decisive role in the management of road construction should belong to public authorities and administration.

Keywords: manufacturing infrastructure, road construction, the gross regional product, investment, investment leverage.

Анализ роли производственной инфраструктуры в социально-экономических процессах является одним из важнейших направлений современных экономических исследований. Общепринято считать, что производственная инфраструктура, которая включает

такие отрасли, как транспорт, связь, энергетическое хозяйство, водоснабжение, материально-техническое снабжение, информационное обеспечение производства и т.п., - наиболее важная составля-ющяя инфраструктурного комплекса.