CC BY
177
СТРАТЕГИЯ РАЗВИТИИ РЕГИОНА
УДК 332.12
СРАВНИТЕЛЬНЫМ АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОЛОЖЕНИЯ РАЙОНОВ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ"
Ю. Ю. ШИТОВА, доктор экономических наук, профессор кафедры экономики Е-mail: yu_shitova@mail. ru Международный университет природы, общества и человека «Дубна» Ю. А. ШИТОВ, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник E-mail:yuriy@nu. jinr. ru Объединенный институт ядерных исследований А. А. МИТРОШИН, аспирант кафедры экономики E-mail: mitaa@yandex. ru Международный университет природы, общества и человека «дубна»
Проводится комплексный количественный анализ структуры и динамики социально-экономического положения районов Подмосковья в 2001—2009 гг. Предложены методика и расчет общего интегрального и специфических групповых индикаторов уровня развития районов. Произведена оценка динамики развития районов, анализ индикаторов уровня жизни. Исследование пространственной дифференциации показывает, что с удалением районов от центра падает как уровень жизни, так и темпы его роста.
Ключевые слова: уровень жизни, интегральный индикатор, групповой индикатор, ранжирование районов, рейтинг районов, дивергенция, конвергенция, пространственная дифференциация.
* Настоящая работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 11-06-00323-а.
Во многих странах серьезное внимание уделяется проблемам социально-экономического развития и дифференциации территорий, которые в сильных своих проявлениях начинают отрицательно сказываться на социальной и политической обстановке, экономической активности людей. Неравномерное региональное развитие является серьезной проблемой в России и требует формирования эффективной политики по сокращению различий в уровнях развития регионов.
В настоящее время в нашей стране усиливается внимание к анализу проблем развития территорий внутри регионов, характеризующихся неравенством в уровнях развития муниципальных образований. От эффективного и сбалансированного развития
территорий зависит успешность функционирования экономики всего региона.
Московская область не является исключением, муниципальные образования здесь также характеризуются различными уровнями развития. Причем в этом регионе присутствует многогранность проблем социально-экономической неоднородности территорий, которые обусловливают необходимость их эффективного решения с учетом асимметрии развития. От внутриобластных различий и от достоверной оценки социально-экономической ситуации в муниципальных образованиях региона во многом зависит формирование не только эффективной инвестиционной политики, но и бюджетной политики, особенно в части распределения внутриобластных трансфертов, что обусловливает актуальность изучения проблемы территориальной неоднородности в социально-экономическом развитии Московской области.
Выявления территориальных особенностей уровня развития и дифференциации муниципальных образований требуют комплексного подхода с
Параметры, использован
применением набора различных методик. В данном исследовании для выявления территориальных особенностей, определяющих различия в степени и темпах экономического развития муниципальных образований, применяется комбинированный подход рейтингового анализа с перекрестной проверкой результатов при помощи ряда методик: расчета дивергенции-конвергенции, тренда индикаторов, пространственных корреляций исследуемых показателей.
Для того чтобы достаточно полно охарактеризовать каждый район, выявить лишь ему присущие особенности, необходимо исследовать различные области его функционирования, используя широкий круг показателей, которые должны охватывать как социальную, так и экономическую сторону. Входными данными для анализа являются совокупность социально-экономических показателей деятельности районов, представленных в ежегодных сборниках Мособлкомстата за 2001—2009 гг. [1].
Подбор показателей осуществлялся таким образом, чтобы данные присутствовали напрямую
Таблица 1
ле для рейтинговых расчетов
Группа Фактор социально-экономического состояния региона Показатель Знак
I Финансы (на одного работника) Сальдируемый финансовый результат организации +
Внеоборотные активы на конец года +
Кредиторская задолженность +
Дебиторская задолженность +
Инвестиции (на душу населения) Объем инвестиций в основной капитал
Оборот организаций с участием иностранного капитала +
II Индустрия и услуги Объем промышленной продукции на одного работника +
Оборот розничной торговли на душу населения +
Объем реализации платных услуг на душу населения +
Сельское хозяйство Уровень рентабельности сельскохозяйственных предприятий, % +
III Доходы населения Среднемесячная заработная плата +
Среднемесячная пенсия +
IV Демография Рождаемость на 1 000 чел. населения +
Смертность на 1 000 чел. населения -
Детская смертность на 1 000 родившихся детей -
Доля пенсионеров -
V Экология (на душу населения) Выбросы загрязняющих веществ в атмосферу -
Объем пресной воды +
Объем загрязненных сточных вод -
Социальная сфера Мощность медицинских учреждений (посещений в смену на 10 тыс. чел. населения) +
Обеспеченность медицинскими кадрами (на 10 тыс. чел. населения) +
Обеспеченность учителями в общеобразовательных школах (количество учеников на одного учителя) +
Число учащихся средних и высших учебных заведений на душу населения +
ЖКХ (на душу населения) Отпуск тепловой электроэнергии (Гкал/чел.) +
Отпуск воды (м3/чел.) +
или могли быть рассчитаны по статистике за исследуемый период с 2001—2009 гг. для 39 регионов области. В итоге было отобрано 25 показателей (табл. 1), характеризующих различные аспекты социально-экономического состояния региона: финансы, доходы населения, демографию, индустрию, инвестиции, экологию, социальную сферу, жилищно-коммунальное и сельское хозяйство. Для нивелирования размера районов применялась нормировка на душу населения — на одного работника или на одного городского жителя — в зависимости от показателя. При подготовке исходных данных к статистике муниципальных районов прибавлялась статистика находящихся на их территории городов областного подчинения1.
Перевод I-го показателяу'-го региона х в обезличенную форму Х^ производился при помощи стандартной нормировки:
Ху =
х - х
■ты
(1)
1МЛХ
г - х
'МЫ
где хМ1Ы и х'МЛХ — минимальное и максимальное значения данного показателя соответственно.
Интегральный рейтинг и ранжирование. Совокупный интегральный рейтинг у'-го региона SJ рассчитывается следующим образом:
SJ =Ъ±1) • А • XJ i = 1..25; 3 = 1..39. (2)
I=1
При этом знак «—» ставится для факторов, отрицательно коррелированных с уровнем развития региона. Весовой коэффициент Л. определяет весомость вклада .-го показателя в рейтинг. Как показывает теория и практика, из-за отсутствия объективных критериев, именно веса чаще всего становятся объектом спора при построении рейтинговых интегральных методик. В нашем случае все веса были равны единице. Результаты расчетов интегрального рейтинга подмосковных районов представлены в табл. 2.
1 Суммирование осуществлялось методом взвешенного среднего, где весами являлось количество населения.
Рис. 1. Пример ранжирования и группировки районов Подмосковья по уровню интегрального рейтинга в 2009 г.
Простейшей методикой сравнительного анализа является ранжирование, при которой районы сортируются по интегральному показателю с последующим выделением нескольких (обычно 3—5) групп с близкими величинами рейтинга (высокий, средний, низкий) (см. рис. 1). В дальнейшем, как правило, определяются обобщенные параметры группировок (из анализа и обобщения индивидуальных показателей входящих районов), производится их сравнительный анализ.
Проблемы данного подхода — субъективность в выборе количества групп и их границ, сложность анализа динамики процесса, грубость самого интегрального показателя, не чувствительного к тонким деталям структуры показателей отдельных районов. Поэтому целесообразным является поиск других методик анализа, свободных от указанных проблем.
Анализ групповых индикаторов. Как уже
отмечалось, интегральный показатель является полезным, но достаточно грубым индикатором, который не учитывает специфики районов, которые могут быть индустриальными, спальными, сельскохозяйственными. Для анализа деталей исходные показатели разбиваются на ЫГР близких по социально-экономическому профилю групп (по JГР показателей в группе), для каждой из которой рассчитывается нормированный групповой индикатор 1ГР: 1 ^
-У 1 ГР = . (3)
1 Гр —
.1
ГР 1 =1
Таблица 2
Интегральные рейтинги, рассчитанные по формуле (2) для районов Подмосковья в 2001—2009 гг.
№ Район R* Интегральный рейтинг по годам Тренд (5)
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 A B
1 Балашихинский 21 5,01 4,91 5,50 4,95 4,79 5,64 5,68 6,48 5,43 0,12 4,76
2 Волоколамский 99 1,60 1,96 1,99 1,57 1,13 1,63 1,32 2,58 1,18 -0,02 1,75
3 Воскресенский 90 2,40 2,39 2,70 2,82 3,23 3,01 3,52 4,64 2,94 0,18 2,18
4 Дмитровский 80 5,41 4,52 3,73 4,21 4,54 5,50 6,08 6,33 5,00 0,16 4,22
5 Домодедовский 30 5,97 6,09 5,64 5,71 5,14 6,99 5,89 6,76 5,60 0,04 5,78
6 Егорьевский 99 2,53 2,92 3,74 3,54 4,35 5,12 4,13 4,79 3,83 0,22 2,79
7 Зарайский 140 1,72 0,82 0,95 0,50 0,62 0,21 -0,17 1,52 -0,02 -0,12 1,30
8 Истринский 50 3,74 3,42 3,48 2,76 3,74 4,14 5,04 5,16 4,40 0,21 2,96
9 Каширский 124 3,28 2,47 2,46 2,44 2,45 3,96 3,81 4,46 3,99 0,22 2,17
10 Клинский 94 5,32 4,27 4,46 4,91 4,91 4,83 4,26 4,56 3,86 -0,09 5,05
11 Коломенский 92 3,73 3,65 3,86 3,14 3,65 3,60 3,73 3,73 3,47 -0,01 3,67
12 Красногорский 21 6,38 6,04 6,32 5,63 6,63 7,49 7,45 7,65 7,91 0,25 5,58
13 Ленинский 29 8,25 6,63 5,84 7,99 6,92 7,75 8,13 7,18 7,84 0,07 7,03
14 Лотошинский 133 2,62 1,72 2,04 1,57 0,86 1,42 2,11 1,60 0,07 -0,18 2,44
15 Луховицкий 115 2,76 2,39 2,36 2,11 1,96 1,62 1,66 2,34 1,91 -0,09 2,57
16 Люберецкий 19 4,84 4,09 4,79 3,97 4,96 5,13 5,23 6,46 5,46 0,19 4,02
17 Можайский 117 2,01 1,43 1,18 0,66 1,40 2,49 1,84 2,29 1,57 0,07 1,32
18 Мытищинский 22 7,20 6,10 8,73 8,73 8,36 7,92 8,78 9,01 8,73 0,24 7,00
19 Наро-Фоминский 75 2,95 3,34 3,62 2,70 3,87 4,24 4,00 4,63 3,09 0,11 3,04
20 Ногинский 57 4,80 3,70 5,02 4,66 3,34 3,78 3,90 4,03 2,97 -0,16 4,81
21 Одинцовский 25 5,75 5,52 5,04 3,97 4,34 3,72 4,38 4,47 3,87 -0,20 5,58
22 Озерский 141 2,41 1,40 2,06 1,77 1,42 1,62 1,21 3,33 1,52 0,01 1,83
23 Орехово-Зуевский 97 3,24 2,64 2,74 2,25 2,76 2,85 2,69 3,56 2,46 0,00 2,79
24 Павлово-Посадский 72 3,05 2,65 2,59 2,20 2,07 2,35 1,96 1,88 0,97 -0,20 3,17
25 Подольский 38 4,34 3,89 4,22 4,47 4,75 5,23 5,82 6,26 5,44 0,26 3,65
26 Пушкинский 38 5,18 4,52 5,07 5,21 4,92 5,83 5,66 6,10 5,10 0,10 4,77
27 Раменский 43 4,03 3,16 3,41 3,52 3,69 4,03 4,52 4,84 3,73 0,11 3,33
28 Рузский 91 3,24 3,99 3,53 3,98 4,51 5,64 5,43 5,60 4,99 0,29 3,10
29 Сергиево-Посадский 80 4,34 2,86 3,49 3,00 2,71 3,69 3,23 4,38 3,08 -0,01 3,45
30 Серебряно-Прудский 178 4,10 2,01 3,01 1,12 2,37 1,72 1,55 2,73 1,01 -0,21 3,22
31 Серпуховский 97 4,97 3,66 3,84 4,09 4,11 3,97 4,32 5,38 3,30 -0,01 4,24
32 Солнечногорский 69 4,62 4,43 3,89 4,45 4,23 5,38 4,85 5,44 3,96 0,05 4,31
33 Ступинский 111 4,96 4,98 5,37 5,41 4,78 5,54 5,31 6,31 5,46 0,10 4,85
34 Талдомский 128 2,69 1,93 2,71 2,06 2,62 2,94 3,11 3,25 3,47 0,15 2,03
35 Химкинский 24 7,12 8,33 8,12 8,25 8,80 8,81 10,61 9,89 10,15 0,37 7,04
36 Чеховский 74 3,62 3,36 3,31 3,63 3,17 4,21 4,73 5,65 4,37 0,22 2,90
37 Шатурский 142 2,69 1,40 3,42 2,13 1,49 2,42 1,47 2,11 2,06 -0,07 2,46
38 Шаховской 130 1,76 1,44 1,50 2,08 1,95 1,91 0,67 1,72 0,78 -0,08 1,95
39 Щелковский 33 3,88 3,67 3,19 2,91 2,99 4,20 4,30 5,05 3,63 0,11 3,20
* Расстояние от центра района до Москвы, км
В нашем случае параметры были разбиты на пять групп (см. табл. 1), сформированных по категориям:
1) финансовые ресурсы;
2) результативность функционирования экономики;
3) доходы населения;
4) демография;
5) экология и социальная сфера.
В итоге было получено пять групповых индикаторов, применение которых будет продемонс-
трировано на основании методики конвергенции/ дивергенции, представленной далее.
Конвергенция/дивергенция экономики районов. При анализе динамики развития экономического субъекта, состоящего из нескольких подсистем, часто задаются вопросом сравнительной динамики показателей последних. Если показатели расходятся со временем, говорят об их дивергенции, и в случае сближения — конвергенции (от англ. diverge/converge). Вопрос конвергенции/диверген-
ции есть вопрос стабильности системы. В случае дивергенции дифференциация (расслоение) усиливается, что в гипертрофированных формах угрожает целостности самой системы. Соответственно, процесс конвергенции говорит о сближении параметров подсистем, что является оптимальным фактором развития района. Таким образом, данный вопрос крайне важен для региональной экономики.
Для оценки конвергенции/дивергенции используем интегральный показатель дифференциации:
Л7 =
у1п(1р) • 100%
=-, У = 2001 ...2009, (4)
1ГР
где D(IrГP ) и 00 — дисперсия и среднее группового индикатора за определенный год У. Результаты расчета дифференциации индикаторов по имеющейся статистике 2001—2009 гг. представлены на рис. 2
Как видно из рис. 2, наименьший разброс и наибольшая стабильность (~0,35) характерны для индикатора экологии и социальной сферы (5-я группа). Входящие в него показатели обладают большой инерцией, слабо изменяясь во времени. Такая же стабильность, начиная с 2002 г., характерна и для доходов населения (3-я группа), хотя уровень дифференциации держится на высоком уровне (~0,55). Причиной этого является радиальная (по отношению к Москве) дифференциация доходов в районах Подмосковья, установленная в наших предыдущих исследованиях [2], там же был показан рост дифференциации в конце 1990-х, начале 2000-хгг., последствия которого отражает скачок индикатора в 2001—2002 гг. Индикаторы финансовых ресурсов (1-я группа) и демографии (4-я группа) демонстрируют конвергенцию, хотя для последнего характерны сильные колебания от года к году. Большой разброс колебания также характерен для экономических результатов (2-я группа), демонстрирующих дивергенцию, так же, как и интегральный показатель (от 0,4 до 0,6). Отметим, что на графике заметен эффект кризиса 2008 г., выражающийся в резкой кон- 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 200В 2009
вергенции индикаторов финан- Рис- 2. Дифференциация индикаторов уровня жизни по районам Подмосковья
в 2001—2009 гг.
совых ресурсов (наиболее сильно), экономических результатов и интегрального показателя. Резкий обвал инвестиций и экономических результатов в 2008 г. привел к снижению дифференциации показателей.
Обратимся далее к сравнению районов по динамике интегрального индикатора уровня жизни.
Анализ динамики интегрального индикатора. Как отмечалось ранее, ранжирование и группировка районов применяются для статического анализа структуры показателей за определенный период. Для анализа динамики воспользуемся трендовой методикой. В показатели Sy каждого /-го района за 2001—2009 гг., рассчитанные по формуле (2) и представленные в табл. 2, вписываем тренд (линейную регрессию) вида: STJ = А; х У , 3 = 1..39; У = 2001 ... 2009. (5)
Наиболее информативным показателем является коэффициент наклона тренда (или эластичность интегрального рейтинга по времени) А;. Чем выше этот показатель, тем лучшую динамику социально-экономического развития демонстрирует район, и наоборот (рис. 3). Результаты расчетов коэффициентов (5) представлены в табл. 2.
В этой связи хорошее представление об уровне и динамике развития района дает двухмерный график зависимости тренда интегрального индикатора
—*— Интегральный
—■— Ресурсы
—*— Результаты эконом.
Дпхпдм
+■—Демография
Соц. сфсра& Экология
Лпненвая I Интегральный)
■химшшскпы
- ОДПНЦОВСКИП
Лннейная (ХИМКИНСКИЙ)
Линейная (ОДИНЦОВСКИЙ)
2001 2002 2003 2004 2005 2006 20(Г 2008 2004
Рис. 3. Примеры положительного (Химкинский район) и отрицательного (Одинцовский район) трендов индикаторов уровня жизни за период 2001—2009 гг.
0,40
0,30
0,20
0,10-
-§ 0,00
-0,10-
-0,20-
©
Каш Его Талв Вое Нар
IL ел
• ••
-Bwг
Мож
9
Оэе Оре срг
* Шат Шах .
*Лух
Лот
<Ш>
Пав 'Срб
Ф
Руз
Чех
Под
Люб
Кра
Мыт
Нет *
Дми Бал Чуш %
Сол
Лен
Сщ> Дом
Суп
Кли
Ног
Оды
2,00 4,00 6,00
Средний рейтинг за 2001-2009 гг.
8,00
Рис. 4. Зависимость тренда интегрального индикатора уровня жизни Л} из формулы (5) от среднего значения интегрального индикатора за 2001—2009 гг.
уровня жизни Л1 от его среднего значения за весь период SJ , представленный на рис. 4.
Все множество районов разбивается на 4 квадранта, образованные нулевой горизонтальной линией смены знака тренда и вертикальной линией, проведенной через среднее значение рейтинга по всем районам (~4). В верхней полуплоскости находятся 23 района, или 60 % от общего их числа (квадранты I и II) характеризующиеся положительной динамикой индикатора уровня жизни. Рейтинг еще 6 районов (Волоколамский, Озерский, Орехово-Зуевский, Сергиево-Посадский, Коломенский и Серпуховс-кий) остается постоянным (близкий к нулю тренд). Остальные 10 районов (25 %), расположенные в
нижнем полуплоскости, характеризуются отрицательной динамикой индикатора уровня жизни, причем наибольшую тревогу вызывают 7 районов III квадранта (Зарайский, Шаховской, Шатурский, Лотошинский, Луховицкий, Павлово-Посадский и Сереб-ряно-Прудский), имеющие вдобавок низкий средний интегральный рейтинг. Тем самым, трендовая методика позволяет анализировать динамику показателей с целью выделения проблемных и успешных районов.
Пространственная дифференциация районов Подмосковья. Поскольку московский регион является явно выраженной моноцентрической агломерацией, пространственные распределения величин социально-экономических показателей имеют ярко выраженные радиальные распределения с центром в Москве. Данный факт был установлен нами ранее для таких показателей, как доходы населения, количество маятниковых трудовых мигрантов, стоимость жилья [3—5], в контексте данной работы интересно проверить гипотезу радиальной дифференциации на индикаторах уровня жизни, оценив корреляционную связь между расстоянием от 7-го района до Москвы R и его интегральным
оГ
показателем о:
S* =CrxR + Dr,Y= 2001...2009. (6) Интерес представляют коэффициент С эластичности интегрального районного рейтинга по расстоянию R и его динамика во времени. При расчетах регрессии исключались районы с аномально большими показателями плеча (Centered leverage value) и расстоянием Кука (Cook's distance), оказывающими чрезмерное воздействие на коэффициенты регрессии. Результаты расчета представлены на рис. 5 и табл. 3, которые подтверждают отрицательную корреляцию между искомыми параметрами. Тем самым, чем дальше расположен район от центра, тем хуже рейтинг качества жизни в нем, в количественном отношении падение рейтинга на единицу происходит при удалении от центра на 25—40 км. Этот результат полностью согласуется с нашими предыдущими оценками характера пространственной дифференциации в Московской агломерации. Следует также отметить отрицательную динамику показателя во времени: увеличение эластичности (то есть усиление радиальной дифференциации),
©
Таблица 3
Результаты расчета регрессии (6)
Показатель Год
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
С — 0,028 — 0,030 — 0,026 — 0,024 — 0,029 — 0,036 — 0,040 - 0,034 — 0,034
Ошибка С 0,004 0,004 0,004 0,005 0,005 0,005 0,005 0,005 0,006
Б 6,18 5,86 5,65 5,27 5,82 7,04 7,17 7,34 6,32
Ошибка D 0,36 0,33 0,35 0,41 0,41 0,47 0,48 0,46 0,52
Коэффициент детерминации 0,57 0,65 0,56 0,46 0,55 0,58 0,60 0,58 0,50
Исключительные районы* 1 3 2,3 1,2,3 2,3 3,4 3 2,3,4 2,3
* 1 — Ленинский, 2 — Мытищинский, 3 — Химкинский, 4 — Одинцовский. Серебряно-Прудский был исключен из всех расчетов.
Рис. 5. Временная динамика коэффициента эластичности С регрессии (6) за период 2001—2009 гг
I
Хим
о
А =-0.0017+/- 0.0005 Я 2 Ыпеаг = 0,229
0,30 ~
Руз
«Г §
г
4
«ч §
5
6
а
'О €
0,20-
1,10-
о
Мыт О
Люб
Под
О
Ист О
Чех О
Вое Диво
О
Бал О
Щел О 0 о Лен Рам О
о Дом
Пар О
Сол" «., О
|< -о,ю -
Срг <*е ° Кол О ^ Срп Вол
Кли О
,4
щ -0,20-
Иог О
Пав
О
120
0 20 40 60 80 100
Расстояние от центра района до Москвы Я, км Примечание: Серебряно-Прудский и Одинцовский районы исключены из расчетов.
Рис. 6. Корреляция между трендом индикатора уровня жизни А из формулы (5) и расстоянием от района до Москвы
особенно с 2004 по 2007 г., которую, предположительно, притормозил кризис 2008 г. Впрочем, на взгляд авторов, это не означает, что ситуация улучшилась в том смысле, что депрессивные районы подтянулись к более развитым. Более вероятно предположить, что кризис сильнее ударил по районам с высоким качеством жизни, замедлив темпы их роста и сократив отрыв от отстающих районов. Этот же эффект уже наблюдался нами ранее при анализе конвергенции/дивергенции показателей.
Наконец, из имеющихся данных можно оценить возможную корреляцию между расстоянием до центра и трендом индикатора уровня жизни /-го района А; в (5):
АЯ = Е х Я + ^ . (7)
Результаты расчетов (рис. 6) подтверждают наличие корреляции (7). Хотя разброс показателей велик и детерминированность результата не слишком велика (г2~0,23), можно констатировать факт, что, как правило, чем дальше от Москвы находится район, тем худшую динамику индикатора качества жизни он демонстрирует.
В заключение следует отметить, что в ходе комплексного анализа социально-экономического положения районов Подмосковья основным показателем являлся интегральный индикатор уровня развития территориального образования, рассчитанный по данным Мособлкомстата за период 2001—2009 гг. Он позволяет ранжировать районы по социально-экономическому
Каш О
Тал О
Сту О
Мож о
Лух О
Озе О
Шат ,, Шах о О
Зар О
Лот О
—I— 140
положению, группировать их по уровню развития, выделяя проблемные.
Для детализации анализа помимо интегрального индикатора осуществлен расчет пяти групповых индикаторов по ряду основных социально-экономических параметров: финансам, экономическим результатам, доходам, демографии, экологии и социальной сфере. На основе групповых индикаторов произведена оценка дивергенции/конвергенции районных показателей по разным социально-экономическим профилям.
Динамика индикатора уровня жизни в районах Подмосковья была оценена на основании трендовой методики, когда темпы роста/падения соотносились со средней величиной индикатора. В результате были выделены группы хорошо развивающихся, стагнирующих и депрессивных районов.
В конце работы анализировалась структура и пространственная дифференциация уровня жизни в районах на основе полученных индикаторов. Выяснилось, что статистически, с удалением от Москвы падает как сам рейтинг районов, так и темпы его прироста. Тем самым подтверждается гипотеза неравномерного развития районов в явно выраженной моноцентрической агломерации, чем дальше от центра, тем больше проблем испытывают районы. Если в предыдущих работах авторов [2—5] этот факт подтверждался на ряде локальных переменных (зарплате, рынке жилья, показателях маятниковой трудовой миграции), то в настоящем исследовании этот факт был подтвержден на глобальных индикаторах качества жизни.
Предложенные методики позволяют выявить относительно отсталые и депрессивные терри-
тории и облегчить поиск эффективных форм и методов поддержки таких территорий как за счет бюджетной поддержки региона, так и за счет проведения соответствующей инвестиционной политики. Анализ особенностей и динамики регионального неравенства необходим как федеральным органам власти, так и властям субъектов Федерации. Государству необходимо направлять усилия на стабильное и сбалансированное развитие своих регионов и на обеспечение высокого уровня жизни населения.
Список литературы
1. Социальное и экономическое положение муниципальных образований Московской области: статистические сборники. М.: Федеральная служба государственной статистики по Московской области, 2001—2009.
2. Шитова Ю. Ю. Исследование дифференциации заработной платы в Московской области // Экономическая наука современной России. 2005. № 3. С. 102—109.
3. Шитова Ю. Ю. Маятниковая трудовая миграция в Московской области: методический и прикладной анализ // Экономический журнал ГУ ВШЭ. 2006. № 1. С. 63—79.
4. Шитова Ю. Ю., Шитов Ю. А. Микроанализ маятниковой трудовой миграции в Московской области // Регион: экономика и социология. 2008. № 4. С. 119—137.
5. Шитова Ю.Ю. Влияние рынка жилья на маятниковую трудовую миграцию в Московской агломерации // Экономическая наука современной России. 2009. № 4. С. 99—106.
