Внутрирегиональная дифференциация муниципальных образований как проблема социально-экономического развития Свердловской области

Размещено на http://www.allbest.ru/

33

Внутрирегиональная дифференциация муниципальных образований как проблема социально-экономического развития Свердловской области

Победин А.А.

Свердловская область традиционно относится к числу субъектов РФ с развитой промышленностью и высоким производственным потенциалом. Область занимает 1,14% территории РФ, здесь проживает 3,1% общей численности населения страны. На долю региона приходится (по сравнению с РФ в целом) 2,92% ВВП; 2,77% основных фондов в экономике; 4,88% производства обрабатывающих отраслей; 1,64% продукции сельского хозяйства; 3,79% оборота розничной торговли; 2,75% инвестиций; 2,31% экспорта и 1,77 импорта [1]. Из представленных данных следует, что специализация региона - промышленное производство.

Лидирующая отрасль в промышленности Свердловской области - металлургия, доля которой составляет 62,2%. Машиностроение (включая производство машин и оборудование; производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования и производство транспортных средств и оборудования) занимает второе место, составляя 12,9% объема промышленной продукции. Продукция этих отраслей - основной объект поставок из Свердловской области на российский и международный рынок. Пищевая промышленность (совместно с деревообрабатывающей составляющая 6,2% промышленного производства) нацелена, главным образом, на внутренних потребителей [1].

Традиционное территориальное деление области (до 2006 г., используется в рамках статистического учета по настоящий момент) - это муниципальные образования двух типов: районы (их 30) и города (их 36, но стат. информация представлена отдельно от районов только по 20). Выделение в соответствии с муниципальной реформой ещё одного уровня муниципальных образований - городских и сельских поселений, увеличило число территориальных единиц субрегионального значения: в настоящий момент в области насчитывается 67 городских округов, 5 муниципальных районов, 16 сельских поселений, 5 городских поселений, в общей сложности, 93 муниципальных образования. Однако старое деление на города и районы не утратило своего значения - именно они остаются основными объектами статистического учета: по городам и районам до настоящего времени приводятся сведения в статистических сборниках областного уровня.

Особенностями территориального развития Свердловской области являются [7, с.233-234]:

1. Одна из самых развитых городских сетей, по сравнению с другими субъектами РФ (статус города имеют 47 населенных пункта);

2. Долгосрочная тенденция по сокращению численности городского населения в большинстве поселений (при сопоставлении данных о численности);

3. Сверхконцентрация населения в столице региона - Екатеринбурге;

4. Ведущая роль металлургической отрасли в формировании сети городов;

5. Высокая доля моноспециализированных городов.

Свердловская область разделена на пять управленческих округов Северный, Горнозаводской, Восточный, Западный и Южный. Города Екатеринбург, Березовский, Арамиль, Режевской и Сысертский районы не вошли ни в один из управленческих округов. Территория, занимаемая указанными муниципальными образованиями, в плановых документах областного уровня условно именуется «Екатеринбургская агломерация».

Проанализируем дифференциацию социально-экономического развития муниципальных образований в Свердловской области. Основой анализа послужили данные статистического учета за 1998-2008 года [3,4,5,6].

Несколько слов о применяемой методике. При проведении анализа используются следующие величины: среднее значение, размах, стандартное отклонение, коэффициент вариации, коэффициенты асимметрии и эксцесса.

Величина «среднее значение» показывает типичное значение (меру центральной тенденции) рассматриваемого социально-экономического показателя.

Размах рассчитывается вычитанием минимального значения из максимального и показывает удаленность наибольшего и наименьшего значения признака (значения социально-экономического показателя).

Чем выше величина размаха, тем выше степень асимметрии социально-экономического развития по исследуемому признаку. Отметим: размах легко рассчитать, но дифференциацию территорий он характеризует весьма поверхностно. К примеру, резкое отличие лишь одного объекта анализа от основной группы приводит к высокому значению данной величины.

Стандартное отклонение показывает типичное отклонение значений социально-экономического показателя от среднего значения. Соответственно, чем выше данная величины, тем выше степень дифференциации.

Положительным моментом при использовании данной величины как меры внутрирегиональной дифференциации является расчет стандартного отклонения в тех же единицах, что и анализируемый признак. Это, с одной стороны, делает данный показатель более наглядным и упрощает трактовку данных, но с другой - затрудняет сопоставление разнородных признаков.

В этой связи, помимо стандартного отклонения, бывает необходимо воспользоваться величиной «коэффициент вариации», показывающей относительное изменение признака, и позволяющей производить сравнения по признакам, измеряемых в различных единицах.

Коэффициенты асимметрии и эксцесса являются мерами расхождения фактических данных и нормального распределения. Коэффициент асимметрии рассчитывается как отношение центрального момента третьего порядка к кубу стандартного отклонения, а коэффициент эксцесса - как отношение центрального момента четвертого порядка к стандартному отклонению, возведенному в четвертую степень.

При положительном значении коэффициента асимметрии большинство значений признака расположены ближе к верхней границе, иначе говоря, наблюдается правосторонняя асимметрия. На практике данный случай встречается наиболее часто. При отрицательном значении коэффициента асимметрии - ситуация обратная, т.е. наблюдается левосторонняя асимметрия. Нулевое значение данного показателя свидетельствует о симметричном распределении значений признака. По абсолютному значению коэффициента асимметрии делают заключение о степени скошенности распределения: менее 0,25 - незначительная скошенность, от 0,25 до 0,5 - умеренная, от 0,5 до 1,0 - значительная, 1,0 и выше - сильная скошенность распределения.

Коэффициент эксцесса показывает крутизну распределения.

Если эксцесс больше нуля - то распределение считается островершинным (по сравнению с нормальным), а если меньше нуля - плосковершинным. При абсолютном значении коэффициента эксцесса не превышающем единицу крутизна распределения незначительна.

Важнейшим социально-экономическим индикатором является средний уровень заработной платы. Значение данного параметра для функционирования территориальной социально-экономической системы трудно переоценить, поскольку заработная плата является основным компонентом в доходе большинства граждан. Именно уровень заработной платы создает предпосылки формирования определенного уровня и качества жизни в границах муниципального образования, при этом напрямую от данного показателя зависят:

1. привлекательность территориальной единицы как перспективного места проживания, что определяет направленность миграционных потоков;

2. емкость потребительского рынка, а следовательно, темпы роста и структуру отраслей, обеспечивающих этот рынок, таких как сфера розничной торговли и сфера услуг;

3. высокий уровень оплаты труда является основой социальной стабильности в пределах соответствующей территориальной единицы, гарантирует лояльность жителей по отношению к работодателям и представителям публичной власти, прежде всего муниципальной.

В таблице 1 приведены показатели дифференциации территорий по данному признаку.

Таблица 1. Дифференциация МО Свердловской области по уровню заработной платы

К сожалению, в отношении уровня заработной платы среди муниципальных образований Свердловской области присутствует значительная дифференциация, которая сохранялась в течение всего рассмотренного временного периода. В среднем за одиннадцать лет коэффициент вариации составил 29%, в отдельные годы достигая значения 37% и 42%, за указанный период показатель не опускался ниже 23%. Соответственно дифференциация по заработной плате - явление для Свердловской области устойчивое и постоянное, вызванное долгосрочными факторами и оказывающее, в свою очередь, долгосрочное воздействие на территориальное развитие.

Среди муниципальных образований региона, значительная часть попадает в число с уровнем заработной платы ниже среднего показателя по муниципальным образованиям области за 11 лет - 5 410,1 рублей, таких муниципальных образований оказалось 28, среди них Красноуфимский район (минимальное значение показателя), Байкаловский, Ачитский, Гаринский, Слободо-Туринский районы и другие территории. Показательно, что в группе с показателем ниже среднеобластного оказалось большинство районов области - исключением являются Богдановичский, Артемовский, Сухоложский, Сысертский, Невьянский и Верхнесалдинский районы, последний из названных районов даже замыкает четверку муниципальных образований с наиболее высоким уровнем заработной платы. Среди территорий области в расчете за одиннадцать лет самый высокий уровень заработной платы наблюдался в Верхней Пышме (8 593 рублей), что даже выше, чем значение показателя в областном центре - Екатеринбурге (8 155 рублей). Высоким уровнем заработной платы, в среднем за рассмотренный период, характеризовались также города Краснотурьинск (7 708 р.), Североуральск (7 640 р.), Заречный (7 575 р.), Качканар (7 290 р.), Нижний Тагил (6 787 р.) и Первоуральск (6 780 р.). В целом, по усредненным данным за весь период, наблюдалась правосторонняя асимметрия (коэффициент асимметрии - 0,53), показывающая, что величина отклонений в большую сторону от среднего значения по муниципальным образованиям превышает величину отклонений в меньшую сторону, в наглядном виде это можно увидеть на рис. 1 и 2, где отчетливо заметен более «толстый хвост» в распределении с правой стороны. Это связано со значительным отрывом нескольких территорий, указанных выше, отличающихся высокой заработной платой, от основной массы муниципальных образований области, т.е. имеются несколько достаточно благополучных территориальных единиц, где средний уровень дохода значительно превышает среднеобластной.

Стоит отметить, что средний уровень и максимальное значение параметра заработной платы среди муниципальных образований неуклонно повышались в течение всего периода, при этом минимальное значение было не столь стабильно - при общей положительной динамике, в отдельные годы оно снижалось (в 2000 и в 2007 годы), что свидетельствует о нестабильности показателя в экономически слабых территориях (таких, как Красноуфимский район).

Коэффициент эксцесса в течение рассматриваемого периода был нестабилен. В 1998-2000 годах распределение было островершинным (показатель положительный), с 2001 по 2006 гг. плосковершинным (показатель отрицательный), в 2007-2008 года коэффициент эксцесса вновь переходит в область положительных значений. Тем не менее, экстремально высокого значение коэффициент достиг лишь в 1999 г.(2,29), что совпало с высоким значение других показателей (асимметрия - 1,19; вариация - 0,32). Учитывая, что рассмотренный период времени охватывает интервал одного макроэкономического цикла (1998-2008 гг.), то можно выдвинуть гипотезу, что максимум территориальной дифференциации по уровня средней заработной платы приходится на начало волны экономического роста в регионе.

В целом, по уровню заработной платы с 2000 по 2008 годы отмечается тенденция уменьшения дифференциации между муниципальными образованиями Свердловской области. Однако высокая инфляция мешает населению и территориям почувствовать указанный эффект, воспользоваться соответствующими благоприятными возможностями.

Уровень заработной платы характеризует как социальную ситуацию в регионе, так и развитие экономической системы. В этом отношении близким социально-экономическим индикатором является количество безработных. С одной стороны, высокая безработица сопровождается резким обострением социальных проблем, с другой - её первопричиной является стагнация в экономическом развитии.

Таблица 2. Дифференциация МО Свердловской области по уровню безработицы (количество безработных на тыс. жителей)

По уровню безработицы территории Свердловской области демонстрируют крайнюю неоднородность (см. табл. 2). В 1998 году по Ревде данный показатель составлял 5,8 чел., а в Таборинском районе - 41,3 чел. В 2008 г. минимальное и максимальное значение наблюдалось в этих же территориях - 3,6 чел. и 63,9 чел. соответственно. И хотя среднее значение к 2008 году несколько снизилось (с 15,8 до 14,5), все показатели свидетельствуют об обострении внутрирегионального неравенства. В 1,7 раза с 1998 по 2008 годы возросло значение размаха. Коэффициент вариации уже в 1998 году был высоким - 0,5 (больше, чем по уровню заработной платы), тем не менее, к 2008 году возрос до 0,7. Динамика показателей указывает на то, что 2005 год являлся пиком дифференциации (стандартное отклонение и размах достигли отметок 9,7 и 59,9 соответственно). Однако уже в 2008 году дифференциация вновь увеличивается (коэффициент вариации достигает значения 0,57), что можно напрямую связать с фазой рецессии. Скорее всего, в последующие годы ситуация еще более осложнится.

Можно отметить интересную особенность - если в рамках цикличности экономического развития, наибольшая дифференциация по заработной плате приходилась на начало роста, то в отношении количества безработных пик приходится на середину фазы роста (2005 г.). Интересно также отметить, что показатели дифференциации достигают максимума почти синхронно с изменением среднего показателя безработицы.

На рис. 3 и 4 отчетливо видно, что одно муниципальное образование (уже отмеченный выше Таборинский район) характеризуется значительным отрывом от другихтерриторий области по показателю безработицы - очевидно, что именно здесь проблема требует незамедлительных действий со стороны регионального руководства.

Как и в отношении заработной платы, так и по показателю безработицы дифференциация характеризуется правосторонней асимметрией, что в отношении этого параметра, безусловно, положительный признак - большинство территорий области тяготеют к нижней отметке показателя. Тем не менее, дифференциация муниципальных образований по рассмотренному признаку достигла угрожающих размеров - многие территориальные единицы не способны предоставить требуемое количество рабочих мест, следовательно, потенциал экономического развития в отношении трудовых ресурсов в области полностью не используется. К тому же высокий уровень безработицы значительно может спровоцировать социальное напряжение в проблемных территориях.

Важным социальным индикатором является численность врачей. С одной стороны, он характеризует уровень жизни населения и обеспеченность жителей важнейшими услугами, с другой, иллюстрирует развитие здравоохранения в муниципальном образовании, что отражает качество жизни населения.

Таблица 3. Дифференциация МО Свердловской области по численности врачей (чел. на 10 000 жителей)

По численности врачей дифференциация среди территорий Свердловской области также высока (см. табл. 3). В среднем, коэффициент вариации составил 0,58, коэффициент эксцесса 14,99, размах - 78,6. Кроме того мы опять сталкиваемся с правосторонней асимметрией, отчетливо заметной на гистограммах (см. рис. 5 и 6). Как и по показателю безработицы, одно муниципальное образование значительно отстает от других территорий по обеспеченности врачами, правда, на этот раз такой территориальной единицей оказался Гаринский район. Отчетливо видна и территория лидер по данному показателю - город Екатеринбург, что вполне объяснимо не только более высоким уровнем развития здравоохранения, но и размещением в областной столице областных медицинских учреждений.

Динамика показателей дифференциации в целом положительна - увеличилась средняя обеспеченность территорий врачами, коэффициент вариации снизился за 11 лет с 0,62 до 0,52. Однако выросли асимметрия и эксцесс, что свидетельствует о неустойчивости ситуации.

На приведенных гистограммах (рис. 5, рис. 6) хорошо видно, что значимых различий в структуре данных с 1998 по 2008 годы не произошло. Значения коэффициентов вариации и стандартного отклонения (для 2008 года - 0,52 и 11,1 соответственно) свидетельствуют о значительной дифференциации. Если в городах Каменск-Уральский, Краснотурьинск, Первоуральск, Верхняя Пышма, Нижний Тагил и Нижняя Салда количество врачей на 10 тыс. жителей превышает 30 человек (2008 г.), то в Гаринском, Камышловском и Пригородном районах значение рассматриваемого параметра не превышает 10 человек (2008 г.). Особняком располагается Екатеринбург, где на 10 тыс. населения приходится 84 врача.

В итоге, по количеству врачей в муниципальных образованиях Свердловской области можно констатировать значительную дифференциацию. В отдельных территориях (как правило, в более крупных городах) здравоохранение достаточно развито, в других - население сталкивается с проблемами по удовлетворению соответствующих потребностей. За рассмотренный период времени ситуация улучшилась, но незначительно: проблема дифференциации по данному признаку осталась столь же существенна. Вероятно, смягчение территориальных диспропорций в данной сфере возможно только в долгосрочной перспективе при условии наличия благоприятной экономической конъюнктуры и целенаправленной региональной политики.

Еще одним параметром социального развития является обеспеченность населения жильем. Расчет показателей дифференциации по этому признаку представлен в таблице 4.

Таблица 4. Дифференциация МО Свердловской области по обеспеченности жильем (кв.м. общей площади на одного жителя)

В среднем, обеспеченность жильем жителей Свердловской области за рассмотренный период увеличилась с 18,9 кв.м. на человека в 1998 году до 21,9 кв.м. в 2008. Увеличение коснулось и минимального, и максимального значения признака, максимум возрос на 1,5 кв.м. - с 24,0 кв.м. до 25,5 кв.м. (как в 1998 - максимальное значение наблюдалось в Таборинском районе, в 2008 - в Карпинске), а минимум на 1,2 кв.м. - с 13,7 (Камышловский район) до 14,9 (Гаринский район). Следовательно, дифференциация несколько увеличилась - стандартное отклонение возросло с 1,6 кв.м. до 2,2 кв.м.

Весьма любопытна динамика коэффициента эксцесса - с 1998 года по 2002 значение этого показателя снижается (с 2,28 до -0,79), а в последующие годы более медленными темпами нарастает, достигнув к 2006 году отметки 1,89 - амплитуда колебания эксцесса составила 2,68 единицы, в начале и в конце периода распределение является островершинным, но в середине (2002 год) - плосковершинное. Данный феномен объясняется неравномерным изменением признака по различным муниципальным образованиям. При отмеченном ранее росте среднего значения, в Гаринском и Режевском районах наблюдалось ухудшение показателя: обеспеченность жильем там снизилась на 5,6 и 0,4 кв.м. соответственно. На других территориях рост происходил различными темпами - в Серове, Ивделе, Белоярском, Сухоложском, Серовском и Красноуфимском районах обеспеченность жильем возросла менее чем на 1 кв.м. В то же время в Кушве, Слободо-Туринском и Туринском районах показатель возрос более чем на 4 кв.м. Причем темп роста не зависел от величины исходного значения признака.

По сравнению с другими параметрами социально-экономического развития дифференциация территорий Свердловской области по обеспеченностью жильем незначительная (коэффициент вариации в 2008 году составил 0,10). Однако ряд обстоятельств не позволяет дать полностью оптимистичную оценку ситуации по рассмотренному признаку. Во-первых, наблюдается некоторое увеличение дифференциации, и, если соотношение темпов прироста по различным территориям сохранится, можно ожидать и дальнейшего усиление неоднородности по данному параметру. Во-вторых, следует учитывать, что рассмотренный показатель - обеспеченность населения жильем - охватывает жилищную проблему лишь с одной стороны, не учитывая качественные различия жилищного фонда в различных муниципальных образованиях. Если в Екатеринбурге по данным за 2006 год удельный вес жилищного фонда, обеспеченного водопроводом, канализацией, центральным отоплением и горячим водоснабжением превышает 90%, то в большинстве других муниципальных образований значительно меньше, а в Гаринском и Таборинском районах не превышает 10%. Различия, главным образом, касаются городских и сельских поселений, но также связаны и с общей динамикой экономического развития и бюджетным потенциалом муниципальных образований.

Последним из рассматриваемых нами социальных индикаторов (но не последним по значению) будет уровень преступности. Для Свердловской области отслеживание ситуации по этому параметру особенно актуально, поскольку регион в целом по степени остроты проблемы криминализации по сравнению с другими субъектами РФ входит, к сожалению, в число лидеров. По данным за 2008 год в Свердловской области на 100 тыс. человек населения было зарегистрировано 2773 преступлений - это самый большой показатель среди регионов УрФО (который занимает третье место среди других федеральных округов), в целом по России регион занимает шестнадцатое место, но еще в 2006 г. Свердловская область была на втором месте среди субъектов РФ.

Таблица 5. Дифференциация МО Свердловской области по уровню преступности (число преступлений на тыс. жителей)

Данные, представленные в таблице 11,в целом, не утешительны. В среднем с 1998 по 2008 гг. количество преступлений на тыс. жителей возросло в 1,2 раза. Явно просматриваются две волны: с 1998 по 2001 гг., когда среднее значение увеличилось с 20,8 до 24,9, затем, в 2002 г., - спад до 18,0, и в дальнейшем вновь увеличение до 31,0 в 2005-2006 годах. Минимальное значение за рассматриваемый период также увеличилось. В 1998 году наименьший уровень преступности наблюдался в Гаринском районе (9,3), а в 2008 году - в Нижнесергинском районе (15,8). Также низкий показатель преступности в 2008 году отмечен в Байкаловском районе (16,5), Заречном (16,6), Кушве (17,4). На 2002 год приходится самое низкое значение минимума - 6,9 (Гаринский район). Годовой максимум с 1998 по 2008 год, наоборот, снизился - с 48,6 (Верхотурский район) до 38,7 (Красноуральск). Высокое значение показателя, превышающее отметку 30, в 2008 г. зафиксировано также (по убыванию) в Нижнем Тагиле, Асбесте, Каменске-Уральском, Екатеринбурге, Туринском районе, Полевском, Серовском районе и Серове.

Cтандартное отклонение за восемь лет снизилось - с 6...