Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московской области

Международный университет природы, общества и человека «Дубна»

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНО ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОЛОЖЕНИЯ ГОРОДОВ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ

Д.э.н. Шитова Ю.Ю., к.ф-м.н. Шитов Ю.А., Судариков А.Н., Митрошин А.А.

Дубна, 04 октября 201 3 г.

Алгоритм анализа

Систематизация теоретических и прикладных исследований

…

Сравнительный анализ Кластерный анализ Факторный анализ Разработка системы показателей Этапы работы Пространственный анализ структуры и динамики показателей Разработка методик анализа Интегральный (рейтинговый) анализ Конвергенция дивергенция показателей Трендовый анализ интегральных индикаторов

2

Дубна, 2013 г.

Исходные параметры

3

а

Дубна, 2013 г.

Интегральный анализ

Унификация данных

X i J



x i J J x MAX

 

J x MIN J x MIN

Xi (i = 1, n) ― совокупность приведенных к аналитическому виду социально экономических показателей района 4

S J Y



i N

  1 (  1 ) 

A i



X i J

,

i

 1 ..

24 ;

J

 1 ..

33 ;

Y

 2001 , ..., 2009

Дубна, 2013 г.

Интегральный анализ

5

Дубна, 2013 г.

Анализ дифференциации городов по групповым показателям

1. Групповой индикатор:

I ГР ГР

 1

J ГР

 1 ,

N ГР J j ГР

  1

i j

,

3. Конвергенция/дивергенция: 2. Показатель дифференциации:



Y Y



D

(

I Y ГР

)

I Y ГР

 100 % ,  2001 , ..., 2009 6

Дубна, 2013 г.

Трендовый анализ

S J T



A J



Y



B J J

 1 , ..., 33 ;

Y

 2001 , ..., 2009 7

Дубна, 2013 г.

Трендовый анализ

8

Дубна, 2013 г.

Сравнение городов-наукоградов с другими городами по интегральному и групповым индикаторам

Среднее значение ± ошибка (ДИ 67%, 1s) величины Города

Интегральный индикатор II Групповые индикаторы III IV I V

Наукограды

0.45 ± 0.20

0.26 ± 0.22

0.31 ± 0.25

0.48 ± 0.24

0.53 ± 0.24

0.46 ± 0.23

Не наукограды

0.41 ± 0.20

0.27 ± 0.22

0.31 ± 0.22

0.49 ± 0.21

0.53 ± 0.24

0.45 ± 0.23

Все

0.43 ± 0.20

0.27 ± 0.21

0.31 ± 0.23

0.49 ± 0.23

0.53 ± 0.23

0.46 ± 0.23

9

Дубна, 2013 г.

Результаты и выводы

• • • •

В настоящей работе осуществлен комплексный сравнительный анализ (интегральный, динамический, трендовый) социально экономического положения городов Московской области за период 2001-2009 гг.

Отклонена гипотеза о преимущественном социально экономическом росте наукоградов по сравнению с другими городами.

Предложенный инструментарий позволяет вести регулярный мониторинг социально-экономического развития территорий.

Результаты исследования могут быть использованы органами власти для анализа особенностей и динамики неравенства муниципальных образований.

10

Дубна, 2013 г.

Спасибо за внимание!

11

Дубна, 2013 г.

12 Минэкономразвития России, 2008

13 Минэкономразвития России, 2008

14 Минэкономразвития России, 2008

Пространственный анализ

S Y R



C Y



R



D Y C Y

15

Дубна, 2013 г.

Факторный анализ

16

Дубна, 2013 г.

Кластерный анализ районов МО

I Иерархический кластерный анализ (ИКА) II Результаты ИКА и ККА совпадают III Кластерный анализ по к-среднему (ККА) IV

17

Дубна, 2013 г.

Пространственная картина МО по результатам кластерного анализа 18

Дубна, 2013 г.

Индекс социально-экономического развития территорий (ИСЭРТ)

Система индикаторов КЖН и предлагаемый комплекс подходов к их оценке может явиться базисом для создания «Индекса социального-экономического развития территорий (ИСЭРТ)» по образу и подобию биржевых индексов (как временного ряда показателей).

Доступность расчетов ИСЭРТ связана с доступностью исходных данных, являющихся стандартными для официальной статистики. ИСЭРТ может быть построен на разных уровнях (от муниципалитетов через внутрирегиональные единицы к субъектам РФ), на разных временных шкалах (месяц, квартал, год) и представлять интерес для следующих целей:

• • • •

ИСЭРТ может быть базовым индексом для мониторинга социально-экономической ситуации в регионе для целей и задач государственного и регионального управления; ИСЭРТ может служить количественной методикой оценки эффективности регионального управления; ИСЭРТ может стать критерием оценки регионов для инвестиционных целей, федеральных программ; ИСЭРТ можно использовать для целей прогнозирования социально-экономического положения регионов.

19

Дубна, 2013 г.

Результаты и выводы

В диссертации рассмотрен весь комплекс задач исследования КЖН в регионе: от позиционирования категории КЖН через построение систем индикаторов и моделей, реализацию и тестирование прикладных методик до получения результатов, надежность которых подтверждена использованием четырех независимых комплементарных подходов: рейтингового, пространственного, факторного и кластерного.

Результаты исследования вносят вклад в совершенствование количественных методов оценок, применяемых в региональной экономике.

Предложенный инструментарий позволяет вести регулярный мониторинг социально-экономического развития территорий.

Научные результаты исследования могут быть использованы органами власти для анализа особенностей и динамики регионального неравенства, а также результаты такого анализа важны для разработки и последующей корректировки программ и планов развития региональных социально экономических систем, в частности, Московской области.

20

Дубна, 2013 г.

Данные 2001-2011 гг.

21

1 0,9 0,8 0,7 0,6

Конвергенция / дивергенция параметров районов Интегральный Фин. Ресурсы (I) Результат эконом. (II) Доходы (III) Демография (IV) Соц.сфера&Экология (V) Линейная (Интегральный)

0,5 0,4 0,3 0,2 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Дубна, 2013 г.

Данные 2001-2011 гг.

-0,020 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 -0,025

C Y

-0,030 -0,035 -0,040

22

Дубна, 2013 г.

Данные 2001-2011 гг.

23

ИСА РАН, 2013 г.

Факторный анализ методом главных компонент

Component

1 2 3 4 5 6 7

Total

8,182 2,551 1,793 1,401 1,368 1,116 1,010

Initial Eigenvalues % of Variance

32,729 10,206 7,171 5,602 5,472 4,464 4,040

Cumulative %

8 … 0,896 … 3,585 … 25 0,043 0,171 Extraction Method: Principal Component Analysis.

32,729 42,935 50,106 55,708 61,180 65,644 69,684 73,270 … 100,000

Total Variance Explained Extraction Sums of Squared Loadings Total

8,182 2,551 1,793 1,401

% of Variance

32,729 10,206 7,171 5,602

Cumulative %

32,729 42,935 50,106 55,708 1,368 1,116 1,010 5,472 4,464 4,040 61,180 65,644 69,684

Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative %

4,139 3,595 16,557 14,379 16,557 30,937 3,481 2,016 1,643 1,393 1,154 13,924 8,063 6,570 5,574 4,617 44,860 52,923 59,494 65,067 69,684

Стрессовый график

24

Дубна, 2013 г.

Факторная модель

25

Дубна, 2013 г.

Название факторных компонент:

Фактор 1

«Результативность функционирования экономики»;

Фактор 2

«Индустрия»;

Фактор 3

«Демография»;

Фактор 4

«Экология»;

Фактор 5

«Услуги населению» (ЖКХ);

Фактор 6

«Медицинское обслуживание»;

Фактор 7

«Сельское хозяйство».

Значимые факторные нагрузки

Интерпретация факторных нагрузок: 1. Явного разделения исходных переменных по факторам не наблюдается; 2. Факторные нагрузки позволяют лишь констатировать какие переменные доминируют в факторах; 3. Социальные показатели распределены достаточно однородно по всем районам.

26

Дубна, 2013 г.

Анализ значимости результатов

2 1,8 1,6 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0

27

Дубна, 2013 г.

С_2001 С_2002 С_2003 С_2004 С_2005 С_2006 С_2007 С_2008 С_2009