CC BY
43
сравнительная оценка уровня экономического развития сельских территорий алтайского края
в. в. леонтьева,
аспирант кафедры статистики и экономического прогнозирования E-mail: vm2204@mail. ru
сибирский университет потребительской кооперации
В статье рассматривается методика сравнительной оценки уровня развития сельских территорий, апробация которой осуществлена на примере сельских муниципальных районов Алтайского края. В ходе исследования сельские территории сгруппированы по степени типичности в многомерном признаковом пространстве; для каждого района определена группа аналогов по объективным условиям функционирования, на сравнении с которыми основана оценка степени отставания или опережения развития отдельных сельских территорий.
Ключевые слова: сельская территория, сельский муниципальный район, сельское хозяйство, сравнительная оценка, группировка, аналог, таксон, типичность, уровень развития.
Одной из актуальных и сложных проблем исследования уровня развития сельских территорий является сравнительная оценка, сопоставление результатов хозяйствования сельских территорий. Как правило, сопоставлению подлежат урожайность основных сельскохозяйственных культур, производительность труда работников сельского хозяйства, рентабельность и другие показатели.
Такого рода задачи имеют не только экономическое, но и социальное значение, их решение необходимо как для выявления резервов повышения эффективности сельскохозяйственного производства, так и для выявления лидирующих и отстающих сельских территорий по результатам хозяйствования, определения эффективности тех или иных организационно-экономических мероприятий, а значит — принятия соответствующих управленческих решений.
Традиционные методы анализа сравнительной оценки результатов хозяйствования районов, об-
ластей, основанные на сопоставлении комплекса производственных показателей, предполагают, что все исследуемые территории располагают одинаковыми производственными ресурсами и возможностями по их использованию. Однако это допущение ошибочно, потому что все районы различаются, и весьма существенно, по объективным условиям хозяйствования [1].
Следует отметить, что для достижения определенного результата хозяйствования различные сельские территории обладают неодинаковыми возможностями: различны природно-климатические условия, численность и плотность населения, показатели его естественного воспроизводства, уровень развития сельскохозяйственного производства, уровень доходов сельского населения и множество других факторов, оказывающих непосредственное влияние на уровень развития сельских территорий.
Оценивая результаты хозяйствования сельских территорий, необходимо установить, какая часть полученного результата объясняется объективными условиями функционирования данного сельского района, а какая часть обусловлена исключительно субъективными условиями. С точки зрения комплекса обусловливающих факторов в конечном результате можно выделить две составляющие: объективную и субъективную компоненты.
Объективные условия функционирования сельских территорий представляют условия, которые не зависят от человеческого фактора или не могут существенно измениться за короткий период. Это не только природно-климатические условия (качество почв, наличие в них питательных веществ, кислотность, засоленность, наличие водных ресурсов), т. е.
все условия, которые не могут быть созданы или существенно улучшены усилиями человека. К объективным условиям относятся и обеспеченность трудовыми, материальными ресурсами, так как эти условия не могут резко измениться за короткий период, хотя в известной мере зависят от трудовой активности работников села.
Субъективные факторы предопределяются волевыми решениями, зависят от качества управленческих решений, активности и ответственности хозяйствующих субъектов сельской экономики.
Сравнительная оценка уровня развития сельских территорий должна основываться на сопоставлении эмпирических показателей конкретных сельских районов не со средними показателями по региону, а с нормативными, рассчитанными с учетом объективных условий функционирования. Степень отклонения реальных показателей от нормативного (ожидаемого) результата характеризует количественную меру сравнительной оценки.
Реализацию этого методологического подхода можно осуществить с использованием машинных методов обнаружения закономерностей, разработанных сотрудниками института математики Сибирского отделения РАН с целью обработки эмпирических таблиц, не соответствующих требованиям, предъявляемым корреляционно-регрессионным анализом к исходной совокупности, на основе которой определяются параметры модели [2].
Обязательным условием для использования машинных методов обнаружения закономерностей является следующее требование: таблица должна содержать реальные данные, а не случайный набор цифр, и эти реальные данные должны описывать какие-либо характеристики по конкретным объектам. Подобные таблицы принято называть таблицами «объект—свойства». В последних версиях программ реализована возможность обработки трехмерных таблиц «объекты — свойства — время».
Машинные методы обнаружения закономерностей позволяют: на основе измерения степени «похожести» объектов выделить группы аналогов в многомерном признаковом пространстве; выбрать наиболее информативные признаки, которые весьма полно объясняют причины изменений результативного показателя; на основе имеющейся в реальных таблицах избыточности информации заполнить пробелы или проверить точность отдельных показателей.
Центральной идеей рассматриваемых методов является измерение «похожести» объектов и признаков, которое производится на основе определения расстояния между объектами и признаками в
эвклидовой метрике: чем более похожи между собой объекты, тем ближе они располагаются друг от друга в многомерном признаковом пространстве.
Результаты исследования получены при использовании программного продукта «Oteks», в основу которого положен метод «заполнения эмпирических таблиц» — ZET.
Идея метода заключается в следующем. Если какие-то объекты похожи друг на друга, имеют одинаковые объективные условия хозяйствования, то результаты их деятельности должны быть также одинаковыми.
Основные процедуры ZET-алгоритма выполняются в следующей последовательности:
• составляется таблица, в которой по строкам представлены объекты, а по столбцам — показатели, которые характеризуют объективные условия функционирования и результаты по всем изучаемым объектам;
• выбирается моделируемый показатель, характеризующий уровень развития сельских территорий, например, объем продукции сельского хозяйства на душу населения и др.
На первом шаге подбираются наиболее похожие объекты по комплексу наиболее информативных признаков. В этом случае не производится разбиение исходной совокупности на множество таксонов, а выделяется один «блуждающий» таксон, который формируется вокруг данного объекта, затем сдвигается к следующему объекту, формируя для него наилучшую группу представителей, и т. д. Такой подбор аналогов для каждой сельской территории в последующем позволяет сопоставлять характеристики объективных условий и результатов не со средними по всей совокупности, а со средними по группе аналогов, что повышает объективность оценки.
На втором шаге выбирается подсистема наиболее информативных признаков (показателей, факторов), которые наиболее сильно связаны с моделируемым показателем, наиболее полно объясняют причины изменений результативного показателя. Выбор подсистемы наиболее информативных признаков производится каждый раз с учетом моделируемого результативного показателя. В системе Oteks для выбора из заданного набора признаков требуемого числа наиболее информативных предназначен алгоритм NTPP (Направленного Таксономического Поиска Признаков).
На третьем шаге проводится самообучение, в ходе которого определяется возможность прогнозирования, а также выявляются ошибки прогноза, отражающие степень различия между фактически
- 47
достигнутым уровнем развития и возможным, исходя из объективных условий функционирования.
Для объективной оценки уровня развития сельских территорий Алтайского края исследованием были охвачены 60 сельских муниципальных районов края, описанных системой из 117 показателей, характеризующих объективные условия функционирования и результаты по всем изучаемым объектам.
Выбор результативного показателя для сравнительной оценки уровня развития сельских территорий зависит от цели исследования и поставленных задач.
Экономическим базисом развития сельских территорий Алтайского края является сельское хозяйство. Являясь составной частью экономики края, сельское хозяйство занимает важное место в производстве валового регионального продукта края, обеспечении продовольственной безопасности. Для сравнительной оценки уровня развития сельских территорий в качестве результативного показателя развития сельской экономики взят объем продукции сельского хозяйства на душу населения в стоимостном выражении. Данный показатель характеризует интенсивность ведения сельского хозяйства как основного вида экономической деятельности в сельской местности края. Результативность сельскохозяйственного производства определяется влиянием множества факторов: природно-климатических условий, плодородием почв, наличием и достаточностью водных ресурсов, наличием и использованием материально-технической базы, рабочей силы, продуктивностью скота и др.
Использование машинных методов обнаружения закономерностей (ZET-алгоритма) позволило выявить группы аналогов для каждого из исследуемых сельских районов. Для каждого объекта отбирались наиболее похожие объекты и наиболее информативные признаки.
Анализ информации, упорядоченной по убыванию значений частоты встречаемости объектов среди ближайших, позволяет определить наиболее часто встречаемые, наименее часто встречаемые, редко встречаемые сельские районы. По частоте встречаемости можно предположить степень типичности каждого района в совокупности объектов: чем больше частота встречаемости, тем больше степень похожести района на другие, тем типичнее данный район. Если частота встречаемости рав-
48 -
на 1, то данный объект абсолютно нетипичен, для него трудно подобрать аналоги.
По результатам расчетов все сельские муниципальные районы сгруппированы по степени типичности, как представлено в табл. 1.
Первые две группы сельских районов можно отнести к типичным районам, составляющим незначительную долю (25 %) в общей численности объектов. Группы аналогов для каждого из них наиболее представительны для адекватного описания объективных условий их функционирования. Это значит, что значение объема продукции сельского хозяйства на душу населения, предсказанного по этим районам с высокой степенью объективности, выступает в качестве нормативного показателя.
Третья и четвертая группы — это менее типичные сельские районы, составляющие около 32 % всей совокупности.
Достаточно многочисленной является пятая и шестая группы (43,3 %), включающие объекты, наименее часто встречаемые и встречаемые один раз. Для таких районов отбор аналогов особенно затруднителен, т. е. остальные районы мало похожи на них. Очевидно, объекты, попавшие в эту группу, можно считать нетипичными среди сельских муниципальных районов Алтайского края. Однако природа этой нетипичности может быть различна.
Состав выделенных по типичности групп сельских муниципальных районов представлен в табл. 2.
В группе наиболее часто встречаемых объектов при отборе аналогов лидирующие позиции занимают: Усть-Калманский, Кытмановский, Хабарский, Кру-тихинский, Целинный, Усть-Пристанский районы. Показатели их деятельности, характеризующие объективные условия развития районов, влияющих на интенсивность ведения сельского хозяйства, являются наиболее типичными в современных условиях.
В нетипичных районах обнаружена резкая поляризация: нетипичность обусловлена как более
Таблица 1
Группировка сельских муниципальных районов Алтайского края по степени типичности в многомерном признаковом пространстве
Номер группы Частота Число Удельный вес
по степени типичности встречаемости районов районов, %
1 Свыше 20 6 10,0
2 15—20 9 15,0
3 10—15 7 11,7
4 5—10 12 20,0
5 2—5 15 25,0
6 1 11 18,3
Итого... 60 100,0
Таблица 2
Группы сельских муниципальных районов Алтайского края по степени типичности в многомерном признаковом пространстве
Группа районов по степени типичности Район Число районов Удельный вес районов, %
Типичные Усть-Калманский, Кытмановский, Хабарский, Крутихинский, Целинный, Усть-Пристанский, Тюменцевский, Мамонтовский, Топчи-хинский, Смоленский, Залесовский, Поспелихинский, Завьяловский, Егорьевский, Красногорский 15 25,0
Менее типичные Третьяковский, Косихинский, Баевский, Советский, Змеиногорский, Волчихинский, Быстроистокский, Михайловский, Троицкий, Пан-крушихинский, Калманский, Бурлинский, Табунский, Солтонский, Петропавловский, Славгородский, Новичихинский, Курьинский, Краснощековский 19 31,7
Нетипичные Шипуновский, Чарышский, Ребрихинский, Кулундинский, Зональный, Тальменский, Солонешенский, Романовский, Локтевский, Бийский, Алейский, Шелаболихинский, Павловский, Заринский, Ельцовский, Угловский, Тогульский, Суетский, Рубцовский, Родин-ский, Первомайский, Немецкий, Ключевский, Каменский, Благовещенский, Алтайский 26 43,3
высокими показателями развития по сравнению с основной массой районов, так и более низкими показателями хозяйствования. То есть редкая встречаемость объектов может характеризовать как достижения, так и недостатки в развитии конкретных сельских районов. С одной стороны, в данную группу вошли Павловский, Романовский, Каменский, Суетский, Новичихинский и другие районы, характеризующиеся наиболее высокими показателями сельскохозяйственного производства, занимающие прочные позиции в сельской экономике Алтайского края. С другой стороны, это Ельцовский, Локтевский, Угловский и другие районы, характеризующиеся низкими показателями сельскохозяйственного производства.
Одиннадцать районов: Угловский, Тогульский, Суетский, Рубцовский, Родинский, Первомайский, Ключевский, Каменский, Благовещенский, Алтайский, Немецкий — встретились по одному разу в качестве объекта для подбора аналогов, т. е. ни один из них не вошел в группу аналогов для других районов. Изучение деятельности таких сельских районов может составить основу для разработки рекомендаций по основным направлениям социально-экономического развития сельских территорий.
При отборе аналогов для отмеченных сельских муниципальных районов были сформированы таксоны численностью от 5 до 10 единиц по 10 наиболее информативным признакам для каждого объекта. Так, например, для Бийского района в группу аналогов вошли: Смоленский, Топчихин-ский, Мамонтовский, Поспелихинский районы. Для Суетского района программой подобрана
группа аналогов в соответствии с заданным алгоритмом программы: Крутихинский, Баевский, Быстроистокский, Новичихинский, Солтонский, Тюменцевский, Калманский, Табунский, Славго-родский районы.
Факторообразующими признаками для отбора аналогов, например, для Суетского района, явились: валовой сбор зерна в хозяйствах всех категорий на душу населения, продукция растениеводства в хозяйствах всех категорий на душу населения, продукция сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий, валовой сбор зерна в хозяйствах всех категорий, производство скота и птицы на убой в хозяйствах всех категорий в живом весе, продукция растениеводства в хозяйствах всех категорий, продукция животноводства в хозяйствах всех категорий, поголовье свиней в хозяйствах всех категорий, поголовье свиней в хозяйствах всех категорий на 1 000 чел. населения.
Эти показатели характеризуют объективные условия, влияющие на уровень развития сельского хозяйства районов. Поэтому предсказанное, т. е. теоретическое значение объема продукции сельского хозяйства на душу населения Суетско-го района — 66 087 руб. (табл. 3), рассчитанное в автоматическом режиме по регрессионным моделям, является объективно обусловленным. Оно показывает, каким должен быть объем продукции сельского хозяйства на душу населения, если бы оцениваемый район функционировал в среднем так же как объекты, наиболее похожие на него по объективным условиям функционирования. Поскольку фактическое значение объема продукции сельского хозяйства на душу населения Суетского
- 49
Таблица 3
Отклонение фактических значений объема продукции сельского хозяйства на душу населения от предсказанных значений в сельских районах Алтайского края в 2008 г.
Район Предсказанное значение, руб. Исходное значение, руб. Отклонение фактических значений от предсказанных, %
Алейский 55 595 81 446 31,7
Алтайский 55 835 42 384 —31,7
Баевский 64 421 65 263 1,3
Бийский 52 917 54 406 2,7
Благовещенский 45 025 41 721 —7,9
Бурлинский 55 339 49 897 —10,9
Быстроистокский 54 386 56 487 3,7
Волчихинский 60 156 54 468 —10,4
Егорьевский 53 714 48 082 —11,7
Ельцовский 43 690 33 970 —28,6
Завьяловский 69 653 68 928 —1,1
Залесовский 38 002 35 140 —8,1
Заринский 57 738 60 543 4,6
Змеиногорский 41 491 30 006 —38,3
Зональный 58 021 62 530 7,2
Калманский 54 540 52 776 —3,3
Каменский 81 045 94 724 14,4
Ключевский 64 909 62 020 —4,7
Косихинский 55 333 49 245 —12,4
Красногорский 40 186 37 751 —6,5
Краснощековский 71 989 68 418 —5,2
Крутихинский 65 470 82 029 20,2
Кулундинский 47 360 32 756 —44,6
Курьинский 46 789 44 743 —4,6
Кытмановский 62 738 65 259 3,9
Локтевский 45 637 22 226 —105,3
Мамонтовский 59 610 65 526 9,0
Михайловский 41 999 40 105 —4,7
Немецкий 58 102 76 567 24,1
Новичихинский 65 928 80 367 18,0
Павловский 42 081 59 465 29,2
Панкрушихинский 73 985 76 417 3,2
Первомайский 40 736 56 491 27,9
Петропавловский 72 298 85 279 15,2
Поспелихинский 42 784 44 013 2,8
Ребрихинский 57 345 69 221 17,2
Родинский 56 227 64 468 12,8
Романовский 72 625 102 180 28,9
Рубцовский 44 600 44 680 0,2
Славгородский 51 427 45 194 —13,8
Смоленский 58 328 55 051 —6,0
Советский 68 425 74 349 8,0
Солонешенский 45 381 50 306 9,8
Солтонский 49 543 45 075 —9,9
Суетский 66 087 90 745 27,2
Табунский 58 654 61 527 4,7
Тальменский 46 274 23 318 —98,4
Тогульский 65 495 85 050 23,0
Топчихинский 56 728 59 019 3,9
Третьяковский 70 150 54 178 —29,5
Троицкий 49 669 43 709 —13,6
Тюменцевский 65 046 66 840 2,7
Угловский 35 224 27 401 —28,6
Окончание табл. 3
Район Предсказанное значение, руб. Исходное значение, руб. Отклонение фактических значений от предсказанных, %
Усть-Калманский 67 616 66 718 —1,3
Усть-Пристанский 63 289 63 239 —0,1
Хабарский 60 453 63 438 4,7
Целинный 68 531 65 626 —4,4
Чарышский 48 339 44 570 —8,5
Шелаболихинский 74 826 99 059 24,5
Шипуновский 47 747 44 773 —6,6
района (90 745 руб.) превышает предсказанное на 27,2 %, можно сделать вывод о более интенсивном ведении сельского хозяйства в данном районе, чем в среднем по группе аналогов. Суетский район относится к числу лидеров по объемам производства сельскохозяйственной продукции: отличается наиболее высокими показателями валового сбора зерна, подсолнечника, картофеля. На протяжении многих лет район занимает 1-е место по сбору подсолнечника в хозяйствах всех категорий.
Результаты расчетов позволили сделать оценку уровня экономического развития каждого сельского района Алтайского края с учетом объективных условий функционирования.
Для обобщения полученных результатов все объекты сгруппированы по степени отклонения фактического значения объема продукции сельского хозяйства на душу населения от предсказанного для каждого района по группе аналогов (табл. 4). Оценка степени отклонения позволяет отнести каждый район к соответствующей группе по уровню разви-
тия сельского хозяйства и значимости в сельской экономике.
В первую группу вошли районы, для которых процент отклонения фактического объема продукции сельского хозяйства на душу населения значительно превысил предполагаемый, исходя из объективных условий функционирования — более чем на 10 %. Это означает, что за счет влияния субъективных факторов эти районы добились лучших результатов по уровню развития сельского хозяйства, чем результаты ведения сельского хозяйства, сложившиеся в среднем по группе аналогов. Это территории развитого сельскохозяйственного производства. Сельское хозяйство — основная составляющая экономики районов, вошедших в данную группу. Большая часть сельскохозяйственных предприятий на территории данных районов прибыльны, в последние годы наблюдается стабилизация сельскохозяйственного производства: растет поголовье крупного рогатого скота, свиней, улучшаются показатели продуктивности животноводства.
Таблица 4
Группировка сельских муниципальных районов Алтайского края по степени отклонения фактического значения объема продукции сельского хозяйства на душу населения от предсказанного в 2008 г.
Группы районов по степени отклонения фактического значения объема продукции сельского хозяйства на душу населения от предсказанного, % Число районов Район
Первая группа (свыше 10) 14 Алейский, Каменский, Крутихинский, Немецкий, Новичихинский, Павловский, Первомайский, Петропавловский, Ребрихинский, Ро-динский, Романовский, Суетский, Тогульский, Шелаболихинский
Вторая группа (от 0 до 10) 17 Баевский, Бийский, Быстроистокский, Заринский, Зональный, Кы-тмановский, Мамонтовский, Панкрушихинский, Поспелихинский, Рубцовский, Советский, Солонешенский, Табунский, Топчихинский, Тюменцевский, Хабарский, Шипуновский
Третья группа (от 0 до — 10) 15 Благовещенский, Завьяловский, Залесовский, Калманский, Ключевский, Красногорский, Краснощековский, Курьинский, Михайловский, Смоленсикй, Солтонский, Усть-Калманский, Усть-Пристанс-кий, Целинный, Чарышский
Четвертая группа (от — 10 до — 20) 6 Бурлинский, Волчихинский, Егорьевский, Косихинский, Славгород-ский, Троицкий
Пятая группа (свыше — 20) 8 Алтайский, Ельцовский, Змеиногорский, Кулундинский, Локтевский, Тальменский, Третьяковский, Угловский
Деятельность сельских районов, вошедших во вторую группу, также следует оценить высоко, несмотря на то, что процент отклонения фактического объема от предсказанного в них ниже, чем в первой группе, однако он имеет положительный знак и составляет до 10 %. Это свидетельствует о лучшем использовании имеющихся возможностей по ведению сельского хозяйства этими районами, чем аналогичными им объектами каждого таксона.
Третья группа сельских муниципальных районов характеризуется менее значимыми позициями: в них отклонение фактического объема продукции сельского хозяйства оказалось ниже предполагаемого, рассчитанного по группе аналогов. Процент отклонения колебался от 0 до — 10 %. Эти районы не использовали имеющиеся возможности в полном объеме для достижения предсказанного значения результативного показателя.
Значительно худшие позиции занимают сельские районы, вошедшие в четвертую группу: объем продукции сельского хозяйства на душу населения в них ниже, чем предсказанное значение, и находится в диапазоне от — 10 до — 20 %. Сельские районы не добились возможных результатов, предопределенных объективными условиями, необходим тщательный анализ хозяйственной деятельности этих районов, разработка детальной программы их развития на ближайшую перспективу с целью повышения их статуса в сельской экономике. Программа должна предусматривать реализацию комплекса агротехнических и иных мер, обеспечивающих рост производства основных видов продукции растениеводства и животноводства: повышение плодородия почв за счет проведения комплекса мер по их восстановлению; создание необходимых условий для наращивания производства животноводческой продукции, развитие и совершенствование селекционно-племенной работы, качества кормов и др.
Последнюю группу районов, пятую — можно назвать самой отстающей в достижении предсказанного значения результативного показателя. В нее включены объекты с отрицательным значением отклонения свыше 20 %. Основной проблемой развития сельскохозяйственного производства большинства районов данной группы является отнесение их к зоне рискованного земледелия.
Для данных районов характерна низкая конкурентоспособность сельскохозяйственной продукции, что обусловлено сокращением посевных площадей зерновых культур, сокращением объемов производства зерна, снижением поголовья скота. На протяжении многих лет большинство предприятий этих районов убыточны, не имеют возможности обновления сельскохозяйственной техники, что ведет к снижению производства продукции как растениеводства, так и животноводства, препятствует повышению уровня экономического развития.
Апробирование методики сравнительной оценки уровня развития сельских территорий с учетом объективных условий функционирования позволило решить ряд задач методического характера:
1) выявить сельские районы, различные по степени типичности по комплексу признаков в многомерном признаковом пространстве;
2) определить для каждого таксона наиболее информативные факторы, оказывающие влияние на результативный показатель;
3) определить группу аналогов для каждого района, сравнение с которыми по комплексу показателей позволяет оценить результаты развития сельских территорий;
4) дифференцированно оценить результаты хозяйствования сельских территорий по проценту отклонения фактического объема продукции сельского хозяйства на душу населения от предсказанного с учетом объективных условий функционирования, выделив условно передовые, рядовые и отстающие сельские муниципальные районы.
Список литературы
1. Елкина В. Н, Загоруйко Н. Г., Новоселов Ю. А. Математические методы агроинформатики. Новосибирск: Институт математики СО АН СССР, 1987.
2. Новоселов Ю. А. Применение машинных методов обнаружения закономерностей в анализе и прогнозировании социально-экономических процессов. Новосибирск: СибУПК, 1998.
3. Основные показатели социально-экономического положения муниципальных районов и городских округов Алтайского края: стат. сб. // Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Алтайскому краю. Барнаул, 2009.
ВНИМАНИЕ! На сайте Электронной библиотеки <^ПЬ> собран архив электронных версий журналов Издательского дома «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ» с 2006 года и регулярно пополняется свежими номерами. Подробности на сайте библиотеки:
www.dilib.ru
