Книги по разным темам
Pages: | 1 | ... | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | ... | 55 | Читинскаяобласть
1
1
1
1
1
Республика Саха(Якутия)
5
5
5
1
5
Пpимоpскийкpай
5
5
5
5
5
Хабаpовскийкpай
5
5
5
5
5
Амуpскаяобласть
4
5
5
5
4
Камчатскаяобласть
3
5
5
5
5
Магаданскаяобласть
5
5
5
1
4
Сахалинскаяобласть
5
1
1
1
5
Калинингpадскаяобласть
5
5
5
5
5
Анализ движения регионов между указаннымипятьюи группами кластеров свидетельствует о наличии шестиь классоврегионов:
1) Регионы со стабильно высоким уровнемжизни. К данному классу относятся 9 регионов: Кемеровская область, Коми,Красноярский край, Москва, Мурманская область, Новгородская область, Самарскаяобласть, Татарстан, Тюменская область.
2) Регионы со стабильно низким уровнемжизни. К данному классу относятся 21 регионов: Адыгея, Алтайский край,Астраханская область, Бурятия, Волгоградская область, Республика Алтай,Дагестан, Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Калмыкия,Карачаево-Черкесская Республика, Курганская область, Марий Эл, Мордовия,Новосибирская область, Пензенская область, Псковская область, Северная Осетия,Ставропольский край, Тыва, Читинская область.
3) Регионы, в которых наблюдалось повышениеуровня жизни. К данному классу относятся 5 регионов: Башкортостан, Иркутскаяобласть, Оренбургская область, Пермская область, Ростовскаяобласть.
4) Регионы, в которых наблюдалось снижениеуровня жизни. К данному классу относятся 8 регионов: Архангельская область,Брянская область, Кировская область, Ленинградская область, Магаданскаяобласть, Санкт-Петербург, Хакасия, Чувашская Республика.
5) Регионы с неустойчивой ситуацией,колебаниями уровня жизни от года к году без явного тренда в одну или другуюсторону. К данному классу относятся 28 регионов: Амурская область, Владимирскаяобласть, Вологодская область, Воронежская область, Ивановская область,Калининградская область, Калужская область, Камчатская область, Карелия,Костромская область, Краснодарский край, Курская область, Московская область,Омская область, Орловская область, Приморский край, Рязанская область,Саратовская область, Республика Саха (Якутия), Сахалинская область,Свердловская область, Смоленская область, Тамбовская область, Тверская область,Томская область, Удмуртская Республика, Хабаровский край, Челябинскаяобласть.
6) Регионы со стабильно низким уровнембедности, но и устойчиво низкими доходами и расходами населения. К данномуклассу относятся 6 регионов: Белгородская область, Липецкая область,Нижегородская область, Тульская область, Ульяновская область, Ярославскаяобласть.
В таблице 3.1.7 приведены средние дляклассов значения трех рассматриваемых характеристик уровня жизни. На рисунке3.1.3 показано географическое распределение регионов по классам. Примечательно,что регионы с нестабильной ситуацией сконцентрированы преимущественно вЦентрально-Еевропейской части России, Восточной Сибири и на Дальнем Востоке.Как видно из рисунка, не наблюдается какой-либо однородности географическогораспределения регионов по выделенным классам. Субъекты РФ, относящиеся к классурегионов со стабильно низким уровнем жизни, расположены на Северном Кавказе июжной части Сибири вдоль границы РФ.
Таблица3.1.7.
Доля населения сдоходами ниже прожиточного уровня | Отношение среднедушевыхдоходов к прожиточному уроню | Отношение среднедушевыхрасходов к прожиточному уроню | |
Регионы со стабильновысоким уровнем жизни | 19,8% | 269,4% | 251,2% |
Регионы со стабильнонизким уровнем жизни | 49,6% | 124,8% | 98,3% |
Регионы, в которыхнаблюдалось повышение уровня жизни | 27,4% | 188,0% | 157,1% |
Регионы, в которыхнаблюдалось снижение уровня жизни | 32,7% | 155,4% | 137,9% |
Регионы с неустойчивойситуацией, колебаниями уровня жизни от года к году без явного тренда в одну илидругую сторону | 28,9% | 166,0% | 142,4% |
Регионы со стабильнонизким уровнем бедности, но и устойчиво низкими доходами и расходаминаселения | 21,1% | 174,8% | 160,0% |
Рисунок3.1.3.
3.2. Классификация регионов поинвестиционной активности
Одной из важнейших задач при анализетекущей экономической ситуации и перспектив развития экономики России являетсяизучение инвестиционных процессов, характера и форм инвестиционной деятельностихозяйствующих субъектов. Однако построение единой инвестиционной функции длявсей российской экономики чрезвычайно затруднено, или невозможно, не толькоиз-за недостатков имеющихся данных, но и из-за различия типов инвестиционныхпроцессов в различных субъектах РФ. В рамках классификации регионов РФ похарактеру инвестиционной активности (инвестиционного поведения) мы намеренывыделить классы регионов с относительно однородными типами и характеристикамиинвестиционной активности. Таким образом, результаты решения данной задачимогут быть использованы при изучении инвестиционных процессов в регионах РФ. врамках соответствующего проекта ИЭПП и CEPRA.
Мы предполагаем, что инвестиционнаяактивность в регионе может быть охарактеризована тремяпоказателями:
- Отношение инвестиций в основной капитал к ВРП
- Относительные темпы роста инвестиций в основной капитал посравнению со среднероссийским уровнем
- Отношение иностранных инвестиций к ВРП
Для выбора метода кластеризации регионов РФпо показателям инвестиционной активности мы применили процедуру, аналогичнуютой, которая использовалась при кластеризации регионов по уровню жизни. Сформальной точки зрения наилучшим оказался метод WardLinkage с расстоянием Squared Euclidean Distance. Здесь мыприводим результаты кластеризации только наилучшим методом. Кластеризациярегионов России по трем указанным показателям проведена на данных за весьпериод с 1995 по 1999 годы, 78 регионов. В Приложении 2 приведены результатыкластеризации по отдельным годам.
Исходные данные.В первую очередь рассмотрим распределение регионов России по кластерам наоснове не нормированных значений характеристик инвестиционной активности.Рисунок 3.2.1 показывает зависимость расстояния в соответствующем трехмерномпространстве между объединяемыми кластерами от номера итерации. Из рисункавидно, что, начиная с 378 итерации, скорость роста расстояния междуобъединяемыми кластерами начинает превышать экспоненциальный рост. Из этогоможно сделать вывод о том, что генеральная совокупность регионов распадается на12 кластеров. В Приложении 2 приведено соответствующее разбиение и координатыцентров кластеров, а также данные о принадлежности регионов различным кластерамв разные годы.
Рисунок 3.2.1.Динамика роста расстояния между объединяемыми кластерами по показателяминвестиционной деятельности.
Сравнение результатов данной классификации,относящихся к 1995 г., с классификацией, построенной по данным 1995 г.,показывает (см. Приложение 2), что 79,6% неопределенности второй классификацииопределяется знанием первой классификации. По данным 1996 г. это соотношениесоставляет 17,7%, 1997 г. -78,7%, 1998 г. - 69,2%, 1999г. - 83,9%. Следовательно,общая классификация, построенная по данным за все годы, слабо связана счастными классификациями (она в среднем объясняет всего 65,8% ихнеопределенности), построенными по данным за отдельные годы.
Нормированные данные. Использованные для кластеризации показатели неоднородны. Поэтомупроизведем нормировку показателей и построим классификацию в соответствии снормированными показателями. На рисунке 3.2.2 приведен график зависимостирасстояния в соответствующем трехмерном пространстве между объединяемымикластерами от номера итерации.
Рисунок 3.2.2.Динамика роста расстояния между объединяемыми кластерами по нормированнымпоказателям.
Из рисунка 3.2.2 видно, что и в этомслучае, начиная с 379 итерации, скорость роста расстояния между объединяемымикластерами начинает превышать экспоненциальный рост. Из этого можно сделатьвывод о том, что генеральная совокупность регионов распадается на 11 кластеров.В Приложении 2 приведено соответствующее разбиение и координаты центровкластеров, а также данные о принадлежности регионов различным кластерам вразные годы.
Сравнение результатов данной классификации,относящихся к 1995 г., с классификацией, построенной по данным 1995 г.,показывает (см. Приложение 2), что 41,6% неопределенности второй классификацииопределяется знанием первой классификации. По данным 1996 г. это соотношениесоставляет 11,8%, 1997 г. -61,4%, 1998 г. - 67,2%, 1999г. - 85,5%. Следовательно,общая классификация, построенная по данным за все годы, слабо связана счастными классификациями (она в среднем объясняет всего 53,5% ихнеопределенности), построенными по данным за отдельные годы.
Классификация регионов по инвестиционнойактивности. Качественный анализ кластеров, полученныхдля нормированных показателей по методу WardLinkage с использованием расстояния Squared Euclidean Distance кластеров (см.Приложение 2), показывает, что кластеры, в плане инвестиционной активности,могут быть отнесены к нескольким экономически достаточно однородным группам.Такие группы выделены нами на основе сопоставления и ранжирования (по всемполученным кластерам) нормированных значений трех рассматриваемых показателей.В частности, могут быть выделены пять групп кластеров (регионов):
1) Регионы с низкой инвестиционнойактивностью по всем параметрам (кластерыа1,4,5,7).
2) Регионы с высокой инвестиционнойактивностью по всем параметрам (кластерыа8,10,11)
3) Регионы с высокой инвестиционнойактивностью, преобладают внутренние инвестиции (кластеры 2 и 6)
4) Регионы с высокой инвестиционнойактивностью, преобладают иностранные инвестиции, внутренние инвестиции малы(кластер 3)
5) Регионы с низкой инвестиционнойактивностью, но объем иностранных инвестиций высок (кластер 9).
Движение субъектов РФ в 1995‑1999 годах по указанным группамрегионов представлено в таблице 3.2.1.
Таблица 3.2.1.Движение регионов РФ по группам кластеров, полученных при кластеризации всоответствии по методу Ward Linkage по нормированным данным за 1995 –1999 годы.
РегионыГоды | 1999 | ||||
РеспубликаКарелия | 1 | 1 | 1 | 4 | |
Республика Коми | 3 Pages: | 1 | ... | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | ... | 55 | Книги по разным темам
|