Классификация сельских территорий как основа выявления дифференциации уровней социально-экономического развития (на примере муниципальных образований Воронежской области)

Автор: Кузьминова Т.В.

Журнал: Уровень жизни населения регионов России @vcugjournal

Рубрика: Воронежская область в приоритетных национальных проектах

Статья в выпуске: 11 (153), 2010 года.

Бесплатный доступ

В статье обосновывается необходимость дифференцированного подхода к разработке программ развития сельских территорий с учетом различий в социальноэкономическом развитии. В качестве метода выявления различий предлагается классификация сельских территорий на основе кластерного анализа. В работе представлены результаты классификации сельских территорий Воронежской области.

Сельская территория, дифференциация социально-экономического развития, кластерный анализ

Короткий адрес: https://sciup.org/143181283

IDR: 143181283

Текст научной статьи Классификация сельских территорий как основа выявления дифференциации уровней социально-экономического развития (на примере муниципальных образований Воронежской области)

Устойчивое развитие сельских территорий является основой продовольственной безопасности России, что требует внимательного отношения к своевременному выявлению и решению возникающих там проблем.

В последние годы наметилась тенденция усиления государственного регулирования аграрного производств: реализуется национальный проект «Развитие АПК», Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008 - 2012 годы.

В настоящее время в России формируются рамочные условия для сельского развития: в конце 2008 года, на Правительственной комиссии по АПК принят проект «Концепции устойчивого развития сельских территорий России до 2020 года». Её главной целью является определение ключевых проблем развития сельских территорий и мер социально-экономического, правового и административно-управленческого характера, направленных на их решение и выход села на качественно новый уровень развития.

Однако сельская местность чаще всего не представляет собой аграрную социально-экономическую подсистему общества. Множество взаимосвязей сельскохозяйственных и промышленных отраслей, их расположение на одной территории требует комплексного подхода при разработке программ развития сельских территорий.

Критерии статистического разделения поселений на городские и сельские с Советских времен носят формальный характер. В РСФСР к числу сельских поселений относились поселения, насчитывающие менее 12 тыс. жителей, а также более крупные поселения, если более 15% их населения составляли крестьяне [3].

В настоящее время сельское поселение определяется как один или несколько объединённых общей территорией сельских населенных пунктов (поселков, сел, станиц, деревень, хуторов, кишлаков, аулов и других сельских населённых пунктов), в которых местное самоуправление осуществляется населением непосредственно и (или) через выборные и иные органы местного самоуправления [5]. Сельское поселение входит в состав муниципального района.

Наиболее адекватным объектом долгосрочного планирования является полное множество сельских и городских поселений, производственная сфера которых связана преимущественно с аграрно-промышленным комплексом, а социальная – существенно ориентирована на обслуживание сельскохозяйственного поселения [3].

В качестве сельских территорий можно рассматривать все муниципальные районы Воронежской области (таблица 1).

Таблица 1

Численность постоянного населения муниципальных районов Воронежской области на 1 января 2010 года [6]

№ п/п	Муниципальный район	численность населения, человек			доля сельского населения
№ п/п	Муниципальный район	всего	городское	сельское	доля сельского населения
1	Аннинский	47290	19186	28104	59,43%
2	Бобровский	50242	19841	30401	60,51%
3	Богучарский	38400	13190	25210	65,65%
4	Бутурлиновский	48656	29037	19619	40,32%
5	Верхнемамонский	20611	0	20611	100%
6	Верхнехавский	24463	0	24463	100%
7	Воробьевский	18600	0	18600	100%
8	Грибановский	34918	16506	18412	52,73%
9	Калачеевский	56305	20377	35928	63,81%
10	Каменский	20019	9005	11014	55,02%
11	Кантемировский	39357	12633	26724	67,90%
12	Каширский	25781	0	25781	100%
13	Лискинский	99880	60243	39637	39,68%
14	Нижнедевицкий	21438	0	21438	100%
15	Новоусманский	64683	0	64683	100%
16	Новохоперский	39409	17501	21908	55,59%
17	Ольховатский	24646	3967	20679	83,90%
18	Острогожский	57954	31564	26390	45,54%
19	Павловский	57010	25435	31575	55,39%
20	Панинский	27841	9312	18529	66,55%
21	Петропавловский	21082	0	21082	100%
22	Поворинский	33805	17541	16264	48,11%
23	Подгоренский	26992	6018	20974	77,70%
24	Рамонский	28221	7441	20780	73,63%
25	Репьевский	16455	0	16455	100%
26	Россошанский	92226	61480	30746	33,34%
27	Семилукский	62362	35464	26898	43,13%
28	Таловский	43152	12716	30436	70,53%
29	Терновский	23030	0	23030	100%
30	Хохольский	30492	7829	22663	74,32%
31	Эртильский	27744	11607	16137	58,16%

Для выделения сельских территорий, требующих различных программ развития, проведем их классификацию. В основе классификации лежат следующие, нормированные к общей численности населения муниципальных районов, показатели социально-экономического развития:

• доля сельского населения в общей численности населения,
• площадь сельскохозяйственных угодий,
• общая площадь жилых помещений,
• общая площадь жилых помещений в ветхих и аварийных домах,
• личные доходы населения,
• объем произведенной сельскохозяйственной продукции,
• объем промышленного производства,
• оборот розничной торговли,
• численность врачей,
• численность учащихся в дневных общеобразовательных учреждениях [4].

Наиболее подходящими для классификации социально-экономических объектов являются методы кластерного анализа, так как сами социально-экономические объекты характеризуются множеством показателей, и, следовательно, могут быть представлены точками многомерного геометрического пространства.

Кластер-анализ – это способ группировки многомерных объектов, основанный на представлении результатов отдельных наблюдений точками геометрического пространства с последующим выделением групп как «сгустков» этих точек [1]. Результаты кластеризации муниципальных районов Воронежской области получены с помощью пакета прикладных программ SPSS.

Первоначально использован метод иерархической кластеризации с предварительной стандартизацией переменных. В качестве меры расстояния между муниципальными регионами использовано Евклидово расстояние ( x, у ) = ^^ ( x i - y i )² .

Порядок объединения в кластеры (порядок агломерации), представленный в таблице 2, представляет интерес с точки зрения оценки оптимального количества кластеров. Под указанными в таблице коэффициентами подразумевается расстояние между двумя кластерами, определенное на основании выбранной меры расстояний (в нашем случае – евклидово расстояние). На этапе, где эта мера расстояния увеличивается скачкообразно, процесс объединении в новые кластеры необходимо остановить, так как в противном случае были бы объединены уже кластеры, находящиеся далеко друг от друга.

Оптимальным считается число кластеров, равное разности количества наблюдений (в нашем случае 31 муниципальный район Воронежской области) и количества шагов, после которого коэффициент увеличивается скачкообразно.

Ниже, из таблицы 2 видно скачкообразное изменение коэффициента, отражающего расстояние между кластерами, наблюдается на 16, 22 и 28 шагах кластеризации. Наиболее сильный скачок имеется на 28 шаге, что соответствует 31-27 = 4 кластерам, скачок на 16 шаге соответствует 16 кластерам, скачок на 22 шаге – 10 кластерам.

Далее, в таблице 3 приведены результаты трех независимых кластеризаций методом К-средних, при задании количества кластеров 4, 10 и 16.

Обращает на себя внимание тот факт, что Грибановский и Россошанский муниципальные районы остаются уникальными (составляют самостоятельные кластеры при любом заранее заданном числе кластеров. Верхнехавский и Ольховатский районы также при любом разбиении относятся к одному кластеру. При числе кластеров, равном 4, к ним добавляются Каменский и Каширский муниципальные районы. При числе кластеров, равном 16, Каменский и Каширский районы также становятся уникальными.

В состав Грибановского района, кроме сельских поселений, входит единственный поселок городского типа Грибановский, центром Россошанского района является город Россошь, численность населения которого составляет 64% общей численности населения муниципального района. Верхнехавский район имеет в своем составе только сельские поселения, Ольховатский – поселок городского типа Ольховатка.

Таблица 2

Последовательность формирования кластеров муниципальных районов Воронежской области (иерархическая кластеризация)

Agglomeration Schedule (порядок агломерации)

Stage (шаг)	Cluster Combined (объединение в кластеры)		Coefficients (коэффициенты)	Изменение коэффициента (скачки)	Stage Cluster First Appears (шаг, на котором кластер появляется впервые)		Next Stage (следующий шаг)
Stage (шаг)	Cluster 1 (кластер 1)	Cluster 2 (кластер 2)	Coefficients (коэффициенты)	Изменение коэффициента (скачки)	Cluster 1 (кластер 1)	Cluster 2 (кластер 2)	Next Stage (следующий шаг)
1	28	31	2,129090309		0	0	11
2	4	16	2,16462326	0,035533	0	0	13
3	9	18	2,92075634	0,756133	0	0	21
4	21	23	3,025886059	0,10513	0	0	11
5	14	25	3,316241026	0,290355	0	0	18
6	20	29	3,641605616	0,325365	0	0	14
7	2	27	3,667660952	0,026055	0	0	10
8	19	22	3,681051254	0,01339	0	0	10
9	10	17	4,630646706	0,949595	0	0	17
10	2	19	4,895175934	0,264529	7	8	16
11	21	28	4,957862377	0,062686	4	1	14
12	5	7	5,617	0,659138	0	0	26
13	3	4	5,887418747	0,270419	0	2	17
14	20	21	5,908938408	0,02152	6	11	18
15	6	12	5,915573597	0,006635	0	0	23
16	2	15	7,51772213	1,602149	10	0	20
17	3	10	7,518002987	0,000281	13	9	20
18	14	20	8,064034462	0,546031	5	14	22
19	13	30	8,802487373	0,738453	0	0	27
20	2	3	9,484505653	0,682018	16	17	21
21	2	9	10,11390495	0,629399	20	3	24
22	1	14	11,29908371	1,185179	0	18	23
23	1	6	12,53142643	1,232343	22	15	25
24	2	11	13,66875744	1,137331	21	0	25
25	1	2	14,81790161	1,149144	23	24	26
26	1	5	17,05780983	2,239908	25	12	28
27	13	26	18,97522736	1,917418	19	0	28
28	1	13	26,17831421	7,203087	26	27	29
29	1	8	41,03308105	14,85477	28	0	30
30	1	24	61,77182388	20,73874	29	0	0

Таблица 3

Кластеризация муниципальных районов Воронежской области методом К-средних при заданном количестве кластеров

Муниципальный район	Принадлежность к классу при заданном числе кластеров
Муниципальный район	К=4	К=10	К=16
Аннинский	3	1	1
Бобровский	3	10	16
Богучарский	3	3	9
Бутурлиновский	3	3	16
Верхнемамонский	3	7	7
Верхнехавский	4	6	6
Воробьевский	3	7	7
Грибановский	1	8	8
Калачеевский	3	3	4
Каменский	4	10	10
Кантемировский	3	1	11
Каширский	4	9	12
Лискинский	3	2	13
Нижнедевицкий	3	5	14
Новоусманский	3	5	15
Новохоперский	3	10	16
Ольховатский	4	6	6
Острогожский	3	3	5
Павловский	3	3	5
Панинский	3	1	1
Петропавловский	3	7	14
Поворинский	3	3	5
Подгоренский	3	5	9
Рамонский	3	7	3
Репьевский	3	7	14
Россошанский	2	4	2
Семилукский	3	3	5
Таловский	3	3	9
Терновский	3	7	7
Хохольский	3	3	4
Эртильский	3	1	11

Наибольший скачок коэффициента, отражающего расстояние между кластерами, наблюдается на 28 шаге, что соответствует оптимальному количеству кластеров – 4. Проанализируем эту классификацию более подробно (рис. 1). На рисунке ВККО – кла- стер, объединяющий Верхнехавский, Каменский, Каширский и Ольховатский муниципальные районы. Остальные – кластер, объединяющий оставшиеся муниципальные районы Воронежской области, кроме Грибановского, Россошанского и районов, входящих в кластер ВККО.

Рис. 1. Сравнение средних значений социально-экономических показателей кластеров муниципальных районов Воронежской области

Ось абсцисс рисунка 1 является осью средних значений социальноэкономических показателей кластеров муниципальных районов Воронежской области:

1. Площадь сельскохозяйственных угодий на 1 жителя (0,1 га),
2. Общая площадь жилых помещений на 1 человека (кв. м),
3. Личные доходы населения на 1 человека (тыс. руб.),
4. Численность врачей на тыс. человек,
5. Объем сельскохозяйственной продукции (тыс. руб. на 1 жителя),
6. Объем промышленного производства (тыс. руб. на 1 жителя),
7. Оборот розничной торговли (тыс. руб. на 1 человека),
8. Численность учащихся дневных отделений на 1 человека.

Из рисунка видно, что Россошанский муниципальный район резко выделяется повышенным объемом промышленного производства и, как следствие, высоким средним уровнем личных доходов населения. Промышленность Россошанского района сосредоточена в городе Россошь и в основном представлена обрабатывающим производством. В городе расположены 19 промышленных предприятий, 11 строительных организаций, 3 предприятия автомобильного транспорта, 5 предприятий железнодорожного транспорта, 2 предприятия связи, 4 филиала вузов, 3 средних специальных учебных заведения, 3 профессиональных училища, 14 общеобразовательных школ, краеведческий музей, 9 учреждений культуры, 11 библиотек, 2 стадиона, 2 спорткомплекса, плавательный бассейн, специальная детско-юношеская школа олимпийского резерва, 16 спортивных залов, 7 лечебно-профилактических учреждений [2]. Уникальность Рос- сошанского муниципального района определятся тем, что он относится к сельским территориям индустриального типа.

Численность сельского населения второго уникального муниципального района Воронежской области, Грибановского, составляет более половины общей численности населения района. Район отличается максимальной площадью сельскохозяйственных угодий на одного жителя района и превышает районы кластера Остальные по объему производимой сельскохозяйственной продукции на одного жителя района, однако уступает по этому показателю муниципальным районам, объединенным в кластере ВККО .

Верхнехавский, Каменский, Каширский и Ольховатский муниципальные районы Воронежской области, объединенные в кластер ВККО отличаются от других районов большим объемом промышленного производства на 1 жителя, уступающем только Россошанскому району. При этом другие социально-экономические показатели кластера близки к показателям кластера Остальные .

Отличия в социально-экономическом развитии, выявленные при кластеризации, могут быть использованы для оценки существенности дифференциации показателей развития районов и повысить эффективность разработки программ развития сельских территорий. ***

1. Мандель И.Д. Кластерный анализ. – М.: Финансы и статистика. 1988, С. 4.
2. Официальны сайт города Россошь http:/ /www.rossosh.ru
3. Социально-демографическое развитие села: Региональный анализ /Т.И. Заславская, И.И. Беленькая, И.Б. Мучник и др. – М.: Статистика, 1980, С.22.
4. Сайт территориального органа Федеральной службы государственной статистики Воронежской области http://voronezhstat.gks.ru
5. Федеральный закон Российской Федерации от 6 октября 2003 г. № 131-ФЗ «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации».
6. http://www.gks.ru/bgd/regl/b10_109/IssWWW.exe/Stg/ /%3Cextid%3E/%3Cstoragepath%3E::%7Ctabl-23-10.xls

Список литературы Классификация сельских территорий как основа выявления дифференциации уровней социально-экономического развития (на примере муниципальных образований Воронежской области)

Мандель И.Д. Кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика. 1988, С. 4.
Официальны сайт города Россошь http://www.rossosh.ru.
Социально-демографическое развитие села: Региональный анализ /Т.И. Заславская, И.И. Беленькая, И.Б. Мучник и др. - М.: Статистика, 1980, С.22.
Сайт территориального органа Федеральной службы государственной статистики Воронежской области http://voronezhstat.gks.ru.
Федеральный закон Российской Федерации от 6 октября 2003 г. № 131-ФЗ «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации».
http://www.gks.ru/bgd/regl/b10_109/IssWWW.exe/Stg///::|tabl-23-10.xls.

Статья научная