Классификация районов Московской области по уровню развития потребительского рынка

Автор: Данилова Вероника Андреевна

Журнал: Вестник Ассоциации вузов туризма и сервиса @vestnik-rguts

Статья в выпуске: 2 т.4, 2010 года.

Бесплатный доступ

Рассматривается уровень развития потребительского рынка муниципальных районов Московской области. На основе кластерного анализа построена их многомерная классификация, которая может быть использована для прогнозирования уровня развития территории.

Кластерный анализ, типологизация районов, уровень развития потребительского рынка, многомерная группировка

Короткий адрес: https://sciup.org/140209083

IDR: 140209083

Текст научной статьи Классификация районов Московской области по уровню развития потребительского рынка

Потребительский рынок представляет собой важнейшую часть современного народнохозяйственного комплекса: именно здесь реализуются повседневные потребности населения, уровень удовлетворения которых, в конечном счете, определяет эффективность его функционирования. Проводимые в Российской Федерации экономические реформы неразрывно связаны с проблемой формирования и развития потребительского рынка.

Понятие «потребительский рынок» в современной экономической литературе появилось в начале 90-х годов. Так, в 1993 году Р.И. Шни-пер и А.С. Новоселов определили потребительский рынок как «территориальную организацию сферы обращения, призванную обеспечить население региона товарами на основе развития товарно-денежных отношений при минимальных издержках обращения» [6]. Позже различные аспекты рассматриваемого понятия были развиты в работах В.П. Федько, Н.Ю. Бессоновой, В.П. Гутмана и др.

Изучив работы названных авторов, можно сделать вывод, что потребительский рынок – это сфера товарного обращения, совокупность условий, характеризующих куплю-продажу потребительских товаров по их вещественному составу и стоимости.

На территории России с ее огромными региональными различиями природных, исторических и социально-экономических условий, функционирование потребительского рынка зависит от многих факторов, среди которых важнейшее место занимает уровень социальноэкономического развития.

Анализ региональных различий уровня развития рынка в значительной степени связан с оценкой социально-экономического статуса территории. В связи с этим необходимо классифицировать территории по важнейшим показателям экономического и социального развития.

Экономическое развитие территории – это сложный разносторонний процесс, складывающийся индивидуально в различных районах в зависимости от местных условий и воздействия ряда факторов.

Для оценки существующего уровня экономического развития и определения экономического потенциала территории необходима система взаимосвязанных показателей, которые могли бы характеризовать как отдельные аспекты развития территории, так и всю совокупность общественного воспроизводства в целом.

Проведение анализа уровня развития экономики по типам территорий позволяет широко применять метод сплошного анализа по всем территориям, метод группировок, типологию территорий по уровню экономического развития всего производства и отдельных его сторон.

Группировка районов и их типологизация не являются самоцелью, они призваны отразить сущность явления. Не обязательно относить во всех случаях все отрасли или районы к той или иной группе. Отдельные регионы или районы часто имеют свою специфику и отнесенные к одной группе в известной мере отличаются друг от друга. Группировки носят условный характер и зависят от набора первичных данных.

Сложность и многомерность экономических процессов объективно ставят перед учеными задачи, наиболее эффективное решение которых предполагает использование многомерных статистических методов. Несмотря на то, что это достаточно новое направление в науке, на его основе проводится множество исследований в различных областях знаний, в том числе и экономике. Возрастает роль многомерных статистических методов применительно и к региональному аспекту.

В статье использована методика многомерных статистических методов в исследованиях территориальных различий уровня развития потребительского рынка в районах Московской области.

Для построения пространства признаков и разбиения районов на общности была взята база значений показателей, сформированная по материалам Мособлстата, характеризующая уровень развития потребительского рынка районов Московской области [5] .

Анализ различий уровня развития рынка в значительной степени связан с оценкой социально-экономического статуса районов. Необходимо классифицировать районы по важнейшим показателям экономической и социальной жизни.

С целью улучшения качества анализа внутрирегиональной структуры по уровню социального и экономического развития для принятия правильных управленческих решений целесообразно оперировать не отдельными административно-территориальными единицами, а однородными совокупностями по исследуемым критериям. Территориальная группировка районов позволяет снизить размерность задачи анализа социальноэкономических процессов, протекающих в районах, и вместо исследования большого числа объектов анализировать небольшое число групп, обладающих сходными свойствами [2. С. 122–129.]

Автором был проведен кластерный анализ и построена многомерная классификация Московской области, состоящей из 36 муниципальных районов, по уровню развития потребительского рынка в 2007 году.

В результате получены пространственные ряды по 9 показателям, характеризующим основные социально-экономические особенности рыночных отношений (табл. 1).

Таблица 1

Основные показатели развития потребительского рынка в Московской области

Наименование показателя	Обозначение
Производство потребительских товаров на душу населения	K1
Розничный товарооборот на душу населения	K2
Объем оказания платных услуг на душу населения	K3
Количество рабочих мест в сфере потребительского рынка	K4
Количество магазинов	K5
Количество организаций, оказывающих бытовые услуги	K6
Количество предприятий общественного питания	K7
Площади обслуживания в сфере потребительского рынка	K8
Складские помещения	K9

Для объективного анализа потребительского рынка необходимо, чтобы показатели, выбранные из числа учитываемых Мособлста-том включали основные характеристики потребительского рынка и в определенной степени могли комплексно отражать социальноэкономическую ситуацию в области.

Классификация районов по уровню экономического развития проводилась для нормализованных показателей.

Результаты кластерного анализа по исходным данным показали, что классификация исследуемой совокупности муниципальных образований Московской области образует сложную иерархическую структуру.

Классификация совокупности определила следующее распределение районов: первый кластер содержит 4 объекта (11,1% от всего количества объектов), второй – 15 (41,6%), третий – 14 (38,8%), четвертый – 4 (11,1%).

Реализация иерархической процедуры кластерного анализа позволила выделить в исходной совокупности четыре группы муниципальных образований.

В дальнейшем для уточнения результатов многомерной группировки была проведена более «тонкая» многомерная классификация с использованием метода k-средних (k-means clustering). Метод дендрограмм позволяет формировать кластеры (группы) исследуемых наблюдений пошагово, добавляя новый объект в уже имеющуюся совокупность на основе определенной меры близости рассматриваемых характеристик объекта. Таким образом, дерево объединения представляет степень близости объектов. В методе k-средних объект относится к определенному классу, так что в содержательном аспекте его применение дает лучшие результаты. Каждый класс объектов имеет центр тяжести. Расстояние между объектом и классом есть расстояние между объемом и центром класса. Отнесение объекта к конкретному кластеру определяется минимальным расстоянием координат объекта и центром тяжести кластера.

Полученные методом k-средних при разбиении статистической совокупности муниципальных образований Московской области

Таблица 2

Члены кластера 1

	Ногинский	Солнечногорский	Ступинский	Чеховский
Расстояние	0,609001	0,495539	0,702462	0,518575

Члены кластера 2

	Воскресенский	Дмитровский	Егорьевский	Истринский	Каширский
Расстояние	0,219765	0,359226	0,387932	0,395790	0,524886

	Клинский	Люберецкий	Наро-Фоминский	Орехово-Зуевский	Подольский
Расстояние	0,247848	1,063241	0,518901	0,671429	0,525802

Члены кластера 3

	Волоколамский	Зарайский	Коломенский	Лотошинский	Луховицкий
Расстояние	0,545655	0,123902	0,525691	0,240353	0,252094

	Можайский	Озерский	Павлово-Посадский	Серебряно-Прудский
Расстояние	0,577868	0,388257	0,430587	0,360135

	Серпуховской	Талдомский	Шатурский	Шаховской
Расстояние	0,624199	0,141155	0,221839	0,227252

Члены кластера 4

	Красногорский	Ленинский	Мытищинский	Одинцовский
Расстояние	0,913385	0,984480	1,491945	0,951846

Члены каждого кластера и расстояния

кластеры объединяют территории, показывая их расстояние от центра кластера (табл. 2).

Представленный в табл. 2 состав кластеров объединяет муниципальные образования Московской области в типические группы, близкие по уровню развития территории. Расстояние до центра кластера показывает, насколько полно несет в себе черты типичности кластера то или иное муниципальное образование: чем больше расстояние, тем выше вариация того или иного признака (переменной), т.е. более ярко выражены специфические особенности территории.

Дисперсионный анализ для кластеров муниципальных образований Московской области по уровню развития потребительского рынка показан в табл. 3. Как следует из данных последнего столбца, разбиение на кластеры является значимым по всем переменным.

Распределение средних значений экономических показателей для кластеров показано на рис. График помогает качественно оценить результаты кластеризации.

Интерпретация полученных результатов кластеризации по весомым компонентам параметров экономической базы муниципальных образований Московской области позволяет сделать выводы об уровне развития потребительского рынка выявленных типических групп.

Из рис. видно, что наиболее высокими показателями экономического развития обладают районы, входящие в кластер № 4. Районы кластера № 2 по ряду показателей сопоставимы с регионами четвертого кластера, но зна- чительно отстают по значению таких важных показателей, как количество рабочих мест, а также площади предприятий и организаций в сфере потребительского рынка. Их можно условно отнести к районам с высоким уровнем развития потребительского рынка.

Показателями среднего уровня обладают регионы, входящие в кластер № 2. И, наконец, для регионов 3-го кластера характерны наиболее низкие показатели развития. Для второго кластера, имеющего в целом высокие показатели развития, показатель розничного товарооборота отрицателен, что объясняется превышением размеров убытка над размером прибыли. Более привлекательно с точки зрения поступательного экономического роста выглядят регионы 1-го кластера. По розничному товарообороту и основным значимым показателям регионы различных групп оказались в среднем близки друг к другу за исключением 4 кластера с очень высоким уровнем развития в сфере потребительского рынка.

Из рис. видно, что нумерация кластеров, полученная с помощью пакета STATISTICA 6.0, не совпадает с уровнем развития районов, входящих в данные группы. Для выявления истинного расположения кластеров необходимо проранжировать их по степени развития потребительского рынка. Для этого используем описательную статистику, полученную для каждого кластера (табл. 4).

Наблюдается четкое зонирование территории области по уровню развития потребительского рынка.

Таблица 3

Дисперсионный анализ для кластеров муниципальных образований Московской области по уровню развития потребительского рынка

переменные	Between SS	df	Within SS	df	F	signif p.
K1	16,53905	3	18,46095	32	9,55620	0,000118
K2	16,65296	3	18,34704	32	9,68175	0,000107
K3	18,14635	3	16,85365	32	11,48482	0,000029
K7	24,27911	3	10,72089	32	24,15361	0,000000
K5	22,93021	3	12,06979	32	20,26454	0,000000
K9	25,08573	3	9,91427	32	26,98948	0,000000
K6	18,49029	3	16,50971	32	11,94629	0,000021
K8	29,85362	3	5,14638	32	61,87630	0,000000
K4	29,50051	3	5,49949	32	57,21843	0,000000

Рис. График средних значений переменных для каждого кластера

Зуевский районы. Самый низкий уровень развития потребительского рынка характерен для пограничных районов: Талдомского, Лотошинского, Волоколамского, Шаховского, Можайского, Шатурского, а также Зарайского и Серебряно-Прудского.

На основе приведенной классификации районов Московской области можно предложить формы и методы регулирования потребительского рынка в зависимости от уровня его развития (табл. 8). Средние значения от средних значений переменных по- лученных кластеров приведены в первом столбце табл. 5. Аналогичные

Наиболее благоприятные условия имеют районы, расположенные вокруг Москвы, по мере удаления от нее условия ухудшаются. Группа районов, имеющих высокий уровень развития находится в непосредственной близости от Москвы, – это Ногинский, Солнечногорский, Чеховский и Ступинский районы. Районы, характеризующиеся средним уровнем развития, образуют следующий пояс: Щелковский, Сергиево-Посадский, Дмитровский, Клинский, Истринский, Рузский, Подольский, Наро-Фоминский, а также Орехово- вычисления по средним значениям экономических показателей представлены в табл. 6. Зависимость числа компонентов кластеров от уровня ранжирования представлена в табл. 7.

В результате группировки на территории Московской области выявлена значительная дифференциация уровня развития потребительского рынка по районам. Это, в свою очередь, требует разработки различных подходов к экономическому развитию в районах-лидерах и районах-аутсайдерах.

Таблица 4

Переменные	Значение	Стандартное отклонение	Вариации
K1	-0,094207	0,272922	0,074486
K2	1,913274	2,437169	5,939794
K3	1,776426	1,035720	1,072717
K7	1,987422	0,761917	0,580518
K5	1,272199	0,983596	0,967460
K9	2,151848	0,709505	0,503398
K6	1,276321	1,709296	2,921693
K8	2,545614	1,138238	1,295586
K4	2,535431	1,204365	1,450495

Описательная статистика для кластера 2, состоящего из 15 случаев

Переменные	Значение	Стандартное отклонение	Вариации
K1	0,333102	0,741671	0,550076
K2	-0,188109	0,173815	0,030212
K3	0,078080	0,781274	0,610389
K7	0,111100	0,737056	0,543252
K5	-0,368182	0,445838	0,198771
K9	0,016553	0,639313	0,408721
K6	0,438281	0,677317	0,458758
K8	-0,293307	0,287361	0,082576
K4	-0,299844	0,275766	0,076047

Описательная статистика для кластера 3, состоящего из 13 случаев

Переменные	Значение	Стандартное отклонение	Вариации
K1	-0,767591	0,639114	0,408467
K2	-0,328128	0,072362	0,005236
K3	-0,646192	0,600444	0,360533
K7	-0,792982	0,123156	0,015167
K5	-0,485206	0,578193	0,334307
K9	-0,708631	0,283089	0,080140
K6	-0,826115	0,238187	0,056733
K8	-0,450736	0,082955	0,006882
K4	-0,433076	0,071635	0,005132

Описательная статистика для кластера 4, состоящего из 4 случаев

Переменные	Значение	Стандартное отклонение	Вариации
K1	-0,094207	0,272922	0,074486
K2	1,913274	2,437169	5,939794
K3	1,776426	1,035720	1,072717
K7	1,987422	0,761917	0,580518
K5	1,272199	0,983596	0,967460
K9	2,151848	0,709505	0,503398
K6	1,276321	1,709296	2,921693
K8	2,545614	1,138238	1,295586
K4	2,535431	1,204365	1,450495

Описательная статистика для кластера 1, состоящего из 4 случаев

Одним из методологических инструментов при изучении закономерностей развития территории является территориальноэкономическое районирование, главный принцип которого – единство административных образований, входящих в группу.

При районировании Московской области в целях определения оптимального варианта учитываются лишь факторы, которые имеют непосредственное влияние на развитие потребительского рынка: производство потребительских товаров на душу населения, рознич-

Таблица 5

Средние значения от средних значений переменных для 9 показателей, характеризующих развитие потребительского рынка

	А	В	С	D
K1	1,339744	0,333102	-0,767591	-0,094207
K2	-0,141448	-0,188109	-0,328128	1,913274
K3	0,030895	0,078080	-0,646192	1,776426
K7	0,173144	0,111100	-0,792982	1,987422
K5	1,685404	-0,368182	-0,485206	1,272199
K9	0,089130	1,016553	-0,708631	2,151848
K6	-0,235001	0,438281	-0,826115	1,276321
K8	0,019180	-0,293307	-0,450736	2,545614
K4	-0,003517	-0,299844	-0,433076	2,535431

Таблица 6

Средние значения от средних значений переменных для экономических показателей

	А	В	С	D
1	1,339744	0,333102	-0,767591	-0,094207
2	-0,141448	-0,188109	-0,328128	1,913274
3	0,030895	0,078080	-0,646192	1,776426
4	0,409730	0,074358	-0,580637	1,198498

Таблица 7

Группировка муниципальных образований Московской области по уровню развития потребительского рынка

Номер кластера	Состав кластера (число компонент)	Средние значения от средних значений переменных для 9 показателей	Средние значения от средних значений экономических показателей	Уровень ранжирования
1	4	1,707148	1,198498	Очень высокий
2	4	0,328615	0,409730	Высокий
3	15	-0,019147	0,074358	Средний
4	13	-0,604295	-0,580637	Низкий

Таблица 8

Формы и методы регулирования потребительского рынка в зависимости от уровня его развития

Уровень ранжирования Регулирующие органы Основные формы и методы регулирования Очень высокий, высокий Союзы и объединения потребителей Проведение экспертиз, моральное воздействие Средний Корпоративные объединения и организации предпринимателей Финансово-кредитная поддержка, проведение экспертиз, моральное воздействие Низкий Региональные органы государственного управления Установление налогов, цен и тарифов, регулирование арендной платы за землю и помещение, финансово-кредитная поддержка, лицензирование деятельности, административные меры ный товарооборот на душу населения, объем количество рабочих мест в сфере потребитель- платных услуг на душу населения, количество ского рынка.

предприятий в сфере потребительского рынка,

Статья научная