Факторный подход в построении экономического пространства региона

Е.Н. Акерман, А.А. Михальчук, А.Ю. Трифонов

92

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФАКТОРНЫЙ ПОДХОД В ПОСТРОЕНИИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОСТРАНСТВА РЕГИОНА

Е.Н. Акерман, А.А. Михальчук, А.Ю. Трифонов

Рассмотрена и обоснована целесообразность использования факторного анализа для построения модели, описывающей конфигурацию и динамику экономического пространства региона. Даны рекомендации и отмечены особенности применения данной модели в качестве инструментария управления и диагностики пространственного развития региона.

Развитие процессов интернационализации и глобализации мировой хозяйственной деятельности обусловило появление нового научного направления региональной экономической науки - пространственного подхода. В рамках пространственного подхода существуют разные точки зрения на рассмотрение экономического пространства: системно-структурный, хозяйственно-правовой и геополитический. Считаем, что в интеграции рассмотренных аспектов к исследованию экономического пространства региона более полно проявляются его характеристики как самоорганизующейся, сложной, динамической системы, эволюционирующей в ходе взаимодействия с внешней средой, следовательно, инструментария традиционной региональной экономики уже недостаточно для описания процессов, происходящих в экономическом пространстве региона. В работе на основе факторного анализа построена модель экономического пространства региональной системы, позволяющая описать его конфигурацию и динамику.

Необходимость применения факторного анализа для построения модели обусловлена тем, что используемые на практике системы социально-экономических показателей являются корреляционно зависимыми и не формируют систему базисных показателей экономического пространства региона. Поскольку система базисных показателей формируется из корреляционно независимых показателей или факторов, образованных группами корреляционно связанных исходных показателей, то в результате применения факторного анализа происходит уменьшение количества показателей, характеризующих экономическое пространство, и появляется возможность оценить влияние каждого фактора на структуру и динамику экономического пространства.

Факторный анализ эффективно использовался при анализе и управлении структурой инвестиций в основной капитал с учетом территориальных особенностей социально-экономического развития национальной экономики на примере регионов Центрального федерального округа [1, 2], при анализе экономических процессов функционирования системы ипотечного жилищного кредитования в условиях динамично меняющейся социально-экономической среды региона [3], при формировании системы мониторинга результативности реализации программы социально-экономического развития региона на примере Пермского края [4], а также при исследовании проблем функционирования региональных социально-экономических систем, изучении закономерностей территориальной асимметрии, обосновании стратегических направлений сглаживания пространственной поляризации состояния и развития региональных социально-экономических систем Российской Федерации в условиях динамически меняющихся рыночных отношений [5].

Представим модель экономического пространства региона за 2007 г. на примере Томской области. При построении модели используем процессный подход для построения экономического пространства Сибирского федерального округа (далее по тексту - СФО) и Томской области (далее по тексту - ТО). При этом выделим следующие понятия:

– экономическое пространство региона определяется нами как устойчивая самоорганизующаяся система отношений, которая формируется в результате конкуренции региональных субъектов, реализующих свои экономические интересы в форме частных подпроцессов совокупного регионального экономического процесса (R-процесс) в условиях открытого взаимодействия региональной системы с внешней средой (различными уровнями мирохозяйственной системы);

– системообразующими элементами экономического пространства выступают: совокупный региональный экономический процесс (R-процесс), экономическое время, экономическая конкуренция;

– экономическое время мы рассматриваем как продолжительность взаимодействия между экономическими субъектами, направленного на реализацию своих экономических интересов и формирующих совокупный региональный экономический процесс;

– региональный экономический процесс (R-процесс) определим как динамическую последовательность взаимообусловленных экономических отношений между региональными субъектами в условиях взаимодействия с внешней средой по реализации своих экономических интересов, направленных на достижение ожидаемых результатов их деятельности.

Поскольку стратегия регионального развития рассматривается нами как один из инструментов управления процессами самоорганизации региональной системы, то в качестве системы показателей оценки экономического пространства и процессов, протекающих в нем, мы используем целевые показатели «Стратегии развития Томской области до 2020 года» [6]. экономический кредитоспособность социальный

Отметим, что в данную систему показателей [7] в стратегическую цель «Эффективная и сбалансированная экономика» дополнительно внесен показатель № 24 «Сальдированный финансовый результат, млн. руб.». В результате показатель «Доля отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной промышленной продукции, %» имеет код № 25, а показатель «Затраты на выполнение научных исследований и разработок, млн. руб.» - № 26. Для анализа экономического пространства региона и измерения его характеристик стратегические приоритеты развития Томской области были распределены по подпроцессам R-процесса [7].

В данном исследовании использованы стандартные статистические методы: корреляционный и факторный анализы [8-10]. Статистический анализ проводился в системе STATISTICA [11]. Частично графика выполнена в системе MATHEMATICA [12]. Информационной статистической базой исследования кроме целевых индикаторов стратегических приоритетов развития Томской области использованы значения индикаторов по всем регионам СФО. Кратко изложим основные этапы построения факторной модели и полученные результаты.

Поскольку корреляционный анализ социально-экономических показателей СФО выявил значимые корреляционные связи разных пар показателей, то при проведении кластеризации социально-экономических показателей СФО целесообразно использовать корреляционное расстояние в качестве меры близости показателей. Графические результаты кластерного анализа социально-экономических показателей СФО 2007 г. представлены на дендрограмме (рис. 1).

Рис. 1. Дендрограмма корреляционной матрицы социально-экономических показателей СФО-2007

Преимуществом кластерного анализа является то, что он позволяет выявлять не только высоко значимые парные корреляции показателей внутри целевых групп, но и значимые (1 - r ? 1 - 0,576 = 0,424 - критическое значение для группы из 12 регионов при уровне значимости 0,05 выделено на рис. 1 горизонтальной пунктирной прямой) межгрупповые кластеры социально-экономических показателей СФО, т.е. факторы для построения базиса экономического пространства региона. На рис. 1 группы показателей, формирующие значимые факторы, выделены рамками.

С помощью факторного анализа построена 11-факторная модель социально-экономических показателей СФО 2007 г. (рис. 2). Жирным курсивом выделены наиболее значимые факторные нагрузки (частные коэффициенты корреляции), которые позволяют по совокупности показателей интерпретировать значимые факторы. В нижней строке приведены весовые коэффициенты факторов. В факторной модели социально-экономических показателей СФО 2007 г. первые два фактора, объединяя половину исходных показателей, имеют весовые коэффициенты - 0,238 и 0,267. Остальные 9 факторов имеют весовые коэффициенты в диапазоне от 0,021 до 0,075.

Е.Н. Акерман, А.А. Михальчук, А.Ю. Трифонов

92

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 2. Факторные нагрузки показателей R-процесса СФО-2007

Наличие факторов, имеющих большое значение весовых коэффициентов, затрудняет экономическую интерпретацию модели и обусловливает необходимость проведения детального факторного анализа с целью выявления значимых факторов модели с использованием результатов, приведенных на дендрограмме (рис. 1). В табл. 2 представлены значимые факторы, составляющие базис экономического пространства СФО в 2007 г. В результате проведения детального факторного анализа из 43 исходных показателей сформировано 17 значимых факторов (табл. 1).

Таблица 1

Е.Н. Акерман, А.А. Михальчук, А.Ю. Трифонов

92

Размещено на http://www.allbest.ru/

Для описания экономического пространства построены целевая и процессная факторные модели, отражающие корреляционные зависимости целей и процессов регионального R-процесса. Результаты моделирования представлены в табл. 2.

Таблица 2. Факторные подпроцессы и цели R-процесса СФО и ТО (2007 г.)

* Значение фактора со знаком минус свидетельствует о том, что его значение ниже среднего уровня по округу, соответствующего нулю.

Наибольший вклад в развитие регионального процесса СФО в 2007 г. оказывает основной подпроцесс, с учетом значимого влияния жизнеобеспечивающего и поддерживающего подпроцессов его весовой коэффициент составил - 0,390. Основной подпроцесс сформирован следующими факторными целями: 2124+ (весовой коэффициент 0,167) составляет 43 %; 235+ (весовой коэффициент 0,098) составляет 25 %; 1123 (весовой коэффициент 0,099) составляет 25 %; факторная цель 42₁₄ (весовой коэффициент 0,026) составляет 7 %. Таким образом, в развитие основного подпроцесса регионального процесса СФО основной вклад вносят факторы, характеризующие сбалансированность экономики (43%), и факторы, характеризующие развитие инновационной экономики и малого бизнеса (50%).

Вторым по степени влияния на развитие регионального процесса СФО является жизнеобеспечивающий подпроцесс с весовым коэффициентом 0,273, на который оказывает значимое влияние только поддерживающий подпроцесс.

Третьим по значимости влияния выступает поддерживающий подпроцесс с учетом значимого влияния на него основного и жизнеобеспечивающего подпроцессов, его весовой коэффициент - 0,246. Наименьшее значение имеет сдерживающий подпроцесс, его весовой коэффициент составляет 0,091.

Исследование экономического пространства Сибирского федерального округа на основе использования факторной модели свидетельствует о доминирующем влиянии, прежде всего, основного подпроцесса, а также поддерживающего и жизнеобеспечивающего подпроцессов и значимых корреляционных зависимостей между ними.

На основании факторной модели СФО строится экономическое пространство региона, как подсистемы нижнего уровня иерархической системы макрорегиона и появляется возможность рассчитать стандартизированные взвешенные значения факторов, целей и подпроцессов, а также исследовать структуру регионального процесса для Томской области (табл. 1-2).

Для описания экономического пространства региона, выявления его структуры построены целевая и процессная факторные модели ТО (табл. 2), отражающие корреляционные зависимости целей и подпроцессов регионального R-процесса ТО. В результате появляется возможность оценить уровень экономического пространства региона на фоне экономического пространства СФО. Например, ТО имеет уровень экономического развития выше, чем в среднем по округу, так как его суммарное взвешенное стандартизированное факторное значение, характеризующее процессный уровень факторной модели, составляет + 0,247. Таким образом, появляется возможность оценить уровень развития каждого из регионов СФО и провести их ранжирование. Подобное ранжирование возможно на всех уровнях факторной модели, в том числе по подпроцессам и целям.

Геометрическую конфигурацию экономического пространства Томской области представим, используя систему координат: по оси ординат, которой отображается взвешенное стандартизированное значение ТО (нулевое значение соответствует уровню СФО); по оси абсцисс - код факторной цели или подпроцесса. Каждая точка на графике соответствует взвешенному стандартизированному значению факторной цели ТО (рис. 3, вверху) и подпроцесса (рис. 4, вверху).

Для наглядности представления геометрической конфигурации R-процесса значение факторов соединены способом сплайн-интерполяции. Вертикальные линии отделяют границы подпроцессов регионального R-процесса. Пространство взвешенных стандартизированных факторных целей ТО в трехмерном пространстве (объемное отображение) для Томской области за 2007 г. представлено на рис. 3 (внизу), а подпроцессов - на рис. 4 (внизу). Горизонтальная плоскость отражает нулевой уровень - уровень СФО.

Согласно графикам (рис. 3-4) региональный процесс Томской области за 2007 г. является неоднородным по характеру протекающих подпроцессов. Так, основной и жизнеобеспечивающий подпроцессы совокупного регионального R-процесса экономического пространства Томской области имеют значение стандартизированных отклонений выше, чем в целом по СФО, а сдерживающий подпроцесс ниже, чем в СФО.

Рис. 3. Взвешенные стандартизированные факторные цели ТО-2007

Рис. 4. Взвешенные стандартизированные факторные подпроцессы ТО-2007

Поддерживающий подпроцесс совокупного регионального R-процесса имеет значение стандартизированного отклонения -0,094, что свидетельствует о необходимости полной актуализации «Программы развития Томской области до 2010 г.» в части корректировки мероприятий, способствующих развитию поддерживающего подпроцесса совокупного регионального Rпроцесса.

Итак, использование факторного анализа позволило: сформировать факторный базис экономического пространства макрорегиона; оценить влияние каждого фактора и определить степень неоднородности экономического пространства СФО; выявить взаимосвязи исходных показателей разных целей и подпроцессов и, как следствие, определить структурные взаимосвязи на каждом уровне факторной модели экономического пространства СФО; построить экономическое пространство региона как подсистемы нижнего уровня иерархической системы макрорегиона; оценить вклад развития экономического пространства каждого региона СФО и провести их ранжирование по степени их влияния на экономическое пространство СФО.

Использование факторной модели, на наш взгляд, является эффективным инструментарием анализа пространственного развития региона, позволяющим описывать его конфигурацию и динамику с учетом влияния внешней среды.

Литература

1. Лебедева О.В., Филинов П.Л., Шуметов В.Г. Многофакторный анализ показателей социально-экономического развития регионов Центральной России // Наука и образование. Новые технологии: Межвуз. сб. науч. трудов. Вып. 1: Экономика и технологии. М.: ИИЦ МГУДТ, 2003. С. 133-137.

2. Филинов П.Л. Корреляционный и факторный анализ показателей кредитоспособности регионов Центральной России // Наука и образование. Новые технологии: Межвуз. сб. науч. трудов. Вып. 5: Экономика и управление. М.: ИИЦ МГУДТ, 2003. С. 63-68.

3. Лямина М.А. Факторный анализ в системе оценочных и сравнительных показателей ипотечного рынка // Искусственный интеллект. Донецк: Институт проблем искусственного интеллекта, 2007. № 4. С. 539-545.

4. Паздникова Н.П. Формирование системы мониторинга реализации программы социально-экономического развития региона: Автореф. дис. … канд. экон. наук. Пермь, 2007. 24 с.

5. Таран О.Л. Теория и методология оценки асимметрии и пространственной поляризации развития региональных социально-экономических систем: Автореф. дис. …д-ра экон. наук. Ставрополь, 2009. 39 с.

6. Акерман Е.Н., Михальчук А.А., Трифонов А.Ю. Типология регионов как инструмент cоорганизации регионального развития // Вестник Том. гос. ун-та. 2010. № 331. С. 126-131.

7. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. 598 с.

8. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы для экономистов и менеджеров. М.: Финансы и статистика, 2000. 352 с.

9. Дуброва Т.А. Прогнозирование социально-экономических процессов. Статистические методы и модели. М.: Маркет ДС, 2007. 192 с.

10. Каплан А.В. и др. Решение экономических задач на компьютере. CПб.: Питер, 2004. 600 с.

12. Дьяконов В. Mathematica 4: Учеб. курс. СПб.: Питер, 2001. 656 с.

Размещено на Allbest.ru