Классификация административно-территориальных единиц в целях эффективного управления

Классификация административно-территориальных единиц в целях эффективного управления
Классификация административно-территориальных единиц в целях эффективного управленияОдним из важных вопросов в региональных исследованиях является типизация изучаемых объектов. Определение однородных по характеристикам групп административно-территориальных единиц позволяет лучше понять общую картину развития, выделить основные проблемы и направления их решения. На данный момент проблемы классификации, в том числе по большому количеству признаков, с успехом решаются при помощи многомерных математических методов.Классификация административно-территориальных единиц в рамках стратегического планированияРассмотрим вопросы классификации административно-территориальных единиц в рамках комплексной методики разработки стратегического плана регионального маркетинга ]. Предлагаемая методика разработки и обоснования программ социально-экономического развития базируется на принципах и положениях регионального маркетинга в адаптации к текущей практике регионального управления Республики Беларусь. Одним из основных положений методики является подход к разработке программ социально-экономического развития как стратегического плана маркетинга. Это выдвигает не первый план необходимость выделения типичных групп районов, т.е. так называемых «стратегических деловых единиц» или «стратегических хозяйственных единиц». Они представляют собой основные направления деятельности организации либо отдельные подразделения представляющие эти направления. Отбираемые группы отличаются по динамике развития, роли в деятельности организации. Если провести прямую аналогию с областью как объединением районов и организациями, состоящими из отдельных подразделений, то группы районов будут представлять собой совокупность административно-территориальных единиц в рамках области, схожих по уровню социально-экономического развития, конкурентоспособности.Выделение групп районов позволит:сконцентрировать усилия областного уровня местного управления на конкретных группах проблемных регионов;выработать объективные направления региональной политики исходя из складывающейся динамики групп;более эффективно подойти к процессу прогнозирования в рамках разработки программ на долгосрочный и среднесрочный период;более эффективно сформулировать цели и задачи развития области;выработать типовые подходы к решению проблем групп районов.Можно выделить следующие ключевые моменты в процессе классификации:Отбор показателей, характеризующих группы районов для анализа.Определение типовых групп районов в рамках конкретного периода (например, за каждый год пяти-семилетнего интервала).Анализ изменения состава и соотношения показателей развития групп во времени.Отбор показателей, характеризующих группы районов на базе потребностей целевых группАнализ развития административно-территориальных единиц предполагает изучение большого количества исходной информации. Как правило, это набор социально-экономических показателей официальной статистики, расчетных данных. Важной является структура информации, с помощью которой будет происходить классификация объектов изучения.Так как предлагаемое исследование осуществляется в рамках адаптации регионального маркетинга к условиям белорусской действительности, то отбор факторов будем осуществлять исходя из сформулированного определения регионального маркетинга. Региональный маркетинг, в нашем определении, есть деятельность областных исполнительных комитетов, направленная на удовлетворение потребностей резидентов и нерезидентов, возникающих по отношению к данному региону в целях достижения его стратегической конкурентоспособности для обеспечения устойчивого развития и реализующаяся посредством разработки и осуществления мероприятий в рамках программ социально-экономического развития.Управление регионами на основе учета потребностей является инновационным и влияет на отбор необходимых для анализа факторов. Отбираемые показатели должны отражать привлекательность региона для следующих целевых групп:Юридических лиц:
органы власти (резиденты и нерезиденты); некоммерческие организации (резиденты и нерезиденты); коммерческие организации (резиденты и нерезиденты);Физических лиц (резиденты и нерезиденты).Некоторые потребности данных целевых групп могут быть схожими, некоторые значительно отличаться либо противоречить друг другу. Например, стремление к осуществлению масштабной промышленной деятельности в регионе со стороны юридических лиц может привести к росту экологического загрязнения. В то же время физические лица, выступающие, скажем, в роли местных жителей, стремятся к существованию в благоприятной окружающей среде.Однако, что наиболее важно для нашего анализа, рассматривая регион с точки зрения удовлетворения своих потребностей, различные группы оценивают практически одни и те же показатели, т.е. для всех групп интерес представляют схожие показатели, отражающие социально-экономическое состояние региона. Например, показатель валового регионального продукта отражает уровень жизни физических лиц. Юридические лица могут использовать этот показатель как один из индикаторов потенциального уровня спроса.Для исследования нами выделены следующие условные группы показателей, отражающих различные аспекты привлекательности региона для целевых групп:Показатели экономической сферы: валовой региональный продукт (ВРП); инвестиции в основной капитал;
объем внешнеторгового оборота региона; валовой региональный продукт в расчете на численность занятого населения; соотношение между инвестициями в основной капитал и ВРП;численность экономически активного населения; уровень безработицы;Показатели социальной сферы:
количество учебных заведений в регионе (среднеспециальные, высшие, специальные); удельный вес работников с высшим образованием в общей численности работников; уровень доходов населения региона (совокупный годовой доход); уровень среднемесячной заработной платы работника; общий уровень жизни (ВРП на душу); численность населения;Показатели экологической сферы:
объем выбросов в окружающую среду; численность населенных пунктов, пострадавших от ЧАЭС; численность населения в зоне, пострадавшей от ЧАЭС.Всего было использовано 38 показателей.Классификации административно-территориальных единиц. Анализ результатов классификации за период 2000-2006 гг.Рассмотрим процесс и результаты выделения типичных групп районов для Гомельской области за 5-летний период.Непосредственно разделение районов Гомельской области на группы было произведено при помощи следующих методов:метод многомерного шкалирования;метод кластеризации «к-средних» («k-means).Для дополнительного анализа показателей, использованных в процедурах классификации, применялись экспертные оценки.
Выбор Евклидовой метрики в качестве расстояния между объектами объясняется несколькими причинами: особенности расчета и интерпретации позволяют применять Евклидову метрику при условии наличия выбросов в данных (тем самым нарушается условие нормальности распределения исходных показателей), мультиколлинеарности исходных данных; кроме всего прочего нас интересует изменение относительного расстояния между объектами во времени, в том числе интерпретируемого графически, что может быть сделано при условии использования «параметрических» методов.Предварительно можно сказать, что районы, выделяющиеся из общей группы на плоскости, являются наиболее развитыми по основной массе рассматриваемых социально-экономических показателей. Это отражается на результатах шкалирования.Таким образом, результаты многомерного шкалирования позволяют отметить факт расслоения в уровнях показателей социально-экономического развития районов Гомельской области и выделить не менее трех условных групп.Следующим методом, использованным для разделения Гомельской области на группы районов, является кластерный анализ. Кластерный анализ нашел широкое применение как метод классификации объектов, характеризующихся большим количеством показателей. Среди множества вариантов методов кластеризации одним из самых распространенных является метод «k-means» (метод «k-средних»). Популярность процедуры объясняется несколькими причинами:простой и отработанный алгоритм;большая скорость расчета;возможность задания необходимой численности кластеров.В данном исследовании кластерный анализ использовался в сочетании с методом многомерного шкалирования, что позволило повысить эффективность разделения Гомельской области на группы.Процедура анализа состояла в следующем. Как и ранее, использовались возможности анализа программы STATISTICA 6.0. Предварительно данные приводились к единой шкале по формуле (1). В качестве метода отбора центров кластеров (классов) была использована опция первоначальной сортировки расстояний между объектами и взятия центров кластеров через постоянные интервалы. Исходные расстояния между кластерами определялись на базе квадрата Евклидовой метрики, рассчитанной для метода многомерного шкалирования.Кластеризация была проведена для вариантов разделения области на 4-8 кластеров (классов).Такое подразделение в определенной степени условно, так как для построения итоговой картины мы объединили наиболее и наименее развитые районы в общие группы. Однако сделать это позволяют полученные результаты многомерной классификации во времени. Тем более, что суще-ствующая практика регионального управления в Гомельской области свидетельствует в пользу такого решения. Например, если рассматривать экономику области в целом, то ее мощь определяется не отдельно взятыми предприятиями Гомеля, но и рядом крупнейших предприятий, распределенных по территории области. Все эти предприятия сконцентрированы в Гомельском, Мозырском, Жлобинском, Светлогорском, Речицком районах.Мы можем также назвать Добрушский, Рогачевский, Калинковичский районы как регионы, обладающие экономикой, с показателями близкими к среднеобластным. Отдельно выделим Жлобинский и Мозырский районы. На территории этих районов находятся предприятия, непременно упоминаемые при характеристике экономики Гомельской области. Так, Республиканское унитарное предприятие «Белорусский металлургический завод», расположенное в Жлобинском районе, входит в десятку крупнейших мировых производителей металлопроката. ОАО «Мозырский нефтеперерабатывающий завод», определяющий экономику района и области, усиленно развивается в последние годы.Таким образом, наиболее конкурентоспособными являются две первые группы, причем, принимая во внимание сохранение дифференциации между районами (соответственно и их группами), можно говорить об обладании ими наибольшей стратегической конкурентоспособностью, так как их позиции сохраняются и упрочиваются во времени.Дополнительный анализ, позволяющий выявить показатели, которые определяют существующую дифференциацию в уровнях развития районов, является причиной попадания их в отдельные кластеры. Процедура состояла в применении таких методик, как:графический анализ уровней стандартизированных и нестандартизированных значений показателей;кластеризация с удалением конкретных рядов данных, с одновременной проверкой гипотезы о стабильности составакластеров, изменения картины многомерного шкалирования.В итоге, были выбраны следующие показатели:ВРП, тыс. долл. США по среднегодовому курсу;ВРП в расчете на общую численность населения, долл. США по среднегодовому курсу;ВРП в расчете на численность занятого населения, долл. США по среднегодовому курсу;доля налогов в ВРП, %;доля субсидий в ВРП, %;объем внешнеторгового оборота, млн долларов США по текущему годовому курсу;численность экономически активного населения, человек;объем выбросов в атмосферу загрязняющих веществ от стационарных источников, т;средняя численность детей в детских дошкольных учреждениях, человек.В основном это составленные элементы экономической сферы. Высокий уровень этих показателей обусловливает попадание соответствующих районов в отдельные группы, их большую конкурентоспособность в сравнении с остальными районами. В целом выделенные показатели мы можем отнести к так называемым «конкурентным преимуществам» районов. Дадим определение конкурентного преимущества региона в контексте нашего подхода к анализу.Конкурентное преимущество есть характеристики или свойства региона, по которым он занимает более выгодное положение относительно других регионов на взгляд целевых групп с позиций удовлетворения потребностей последних.Под более выгодным положением исходя из специфики оцениваемых показателей мы понимаем более высокое их значение.В рассмотренном примере исключение составляет показатель объема выбросов в атмосферу загрязняющих веществ от стационарных источников, что является негативным фактором и снижает конкурентоспособность регионов в глазах целевых групп. Спорным является также отнесение к конкурентным преимуществам показателя среднего количества детей в детских дошкольных учреждениях.