Методическое обеспечение процесса регионального стратегического индикативного планирования

действовавших ценах [3], то потребовалось сделать перерасчет с использованием индексов физического объема [4].

.       100 * x,

xi =-------------i-----,

Индекс _ ФО

i

где x_i – значение показателя в текущем периоде;

x i 1 - значение показателя в предшествующем периоде.

Подобный пересчет достигается простыми арифметическими приемами в редакторе данных использованного нами в качестве инструмента пакета SPSS Base [1].

В целях повышения надежности статистических выводов сначала обработаем данные регионов ЦФО отдельно по выборкам 2005 и 2006 годов , затем , в случае близких результатов , сформируем обобщенную выборку , по которой и произведем статистические выводы .

В первую базу данных изначально вошло 17 областей ЦФО и г . Москва за два года . С целью определения пределов варьирования значения индикатора и исключения из дальнейшего анализа регионов , характеризующихся экстремальными показателями ( регионов -« выбросов »), был выполнен анализ данных с помощью , так называемых , ящичковых диаграмм в пакете SPSS Base. Таким образом , для чистоты выводов были исключены из дальнейшего рассмотрения Московская обл . 2005 г . и

2006 г ., Ивановская обл . 2005 г ., г . Москва 2005 г . и

2006 г . ( рис . 1).

где z _i – кодированные значения i -го показателя, представляющие собой безразмерные величины ;

x _i – значение i -го информативного показателя;

г. Москва 2006г. Москва 2005

Московская обл.2006

Московская обл.2005

Ивановская обл.2005

N =             36

Среднедушевые денежные доходы

Рисунок 1 – Ящичковая диаграмма распределения регионов ЦФО по среднедушевым денежным доходам населения

Проблема заключается в том , что большинство применяемых методик имеют в своей основе только количественный ( экономико - статистический ) анализ уровня социально - экономического развития региона . Между тем придание большей практической ценности заключается в обеспечении качественной стороны такого анализа . Таким образом , для дальнейшего анализа представляется целесообразным применить психофизические шкалы , которые переводят значения индикатора в , так называемую , функцию желательности . Данный подход позволит более наглядно интерпретировать изменения указанного показателя в регионах ЦФО , а так же определить , является ли изменение показателя за год качественным ( т . е . приводящим к изменению лингвистической оценки региона ) или нет . Для этого установим соответствие между лингвистическими оценками желательности значений показателя х и числовыми интервалами d ( х ) ( табл . 1).

Таблица 1– Числовые интервалы шкалы Харрингтона

Лингвистическая оценка	Интервалы значений функции желательности d ( x )
Очень хорошо	1,00-0,80
Хорошо	0,80-0,63
Удовлетворительно	0,63-0,37
Плохо	0,37-0,20
Очень плохо	0,20-0,00

На данном этапе анализа необходимо определить значения функции желательности индикатора « среднедушевой денежный доход населения » по следующим формулам :

di = d(z<)= exp(-expt- Zi)),

i

i

x _{i 0} и x _{i 1} – границы области «удовлетворительно» в исходной шкале.

Так как значения информативного показателя x _i уже имеются и не требуют расчета , следовательно , необходимо определить границы области лингвистической категории « удовлетворительно » ( x _{i 0} и x _{i 1} ). Для этого используем прием , который показал свою эффективность в ряде экономических исследований [2]. Нам он кажется более обоснованным и соответствующим целям данного исследования . Согласно данному методу нижнюю границу зоны « удовлетворительно » ( x _{i 0} ) следует

принять равной значению параметра центральной тенденции ( средней арифметической величины ), а ее

верхнюю зону ( x _{i 1} ) « сдвинуть » в сторону значений

индикатора , отстоящих от параметра центральной

тенденции на величину стандартного отклонения .

Таким образом , для индикатора х « среднедушевой денежный доход населения » средняя арифметическая величина по 31 региону ЦФО составила х 0 =6411,6, а стандартное отклонение СКО ( х )=771,15 ( рис . 2 а ).

Формула для расчета кодированных значений

индикатора z принимает следующий вид :

_z= ( x - 6411,6 ) , 771,15    ^;

При этом среднее значение z - переменной будет равно нулю , а стандартное отклонение – СКО ( z ) – единице ( рис . 2 б ). Безразмерная величина z, позволяет изучать , сравнивать и анализировать совместно различные , по экономическому содержанию , величины . На рисунках наглядно представлено соответствие количества регионов определенной размерной ( а ) и безразмерной ( б ) величине индикатора « среднедушевой денежный доход населения ». Распределение регионов не равномерное . Например , в пяти регионах значение анализируемого показателя составляет 6250 руб . и лишь в двух – 5500 руб . Это лишь подтверждает тот факт , что в ЦФО имеет место резкая дифференциация субъектов по показателю « среднедушевой денежный доход населения ». Таким образом , в процессе стратегического индикативного планирования необходимо корректировать план в соответствии с неоднородностью и многообразием субъектов планирования . С учетом преобразования (4), функция желательности « среднедушевые денежные доходы населения » примет вид кривой на диаграмме ( рис . 3).

г = ^ zi     /

⁽ x i1

x i0 ) x i0 ) ,

а                                 б

Среднедуш. денежн. доходы насел.2005 и 2006 Z3

Рисунок 2 – Эмпирические гистограммы распределения регионов ЦФО:

а – по среднедушевым денежным доходам населения ; б – по безразмерной z3 -переменной

Среднедушевые ден . доходы населения

Рисунок 3 – Связь функции желательности «среднедушевые денежные доходы населения » с соответствующим индикатором

Линиями обозначены области снизу вверх : « очень плохо », « плохо », « удовлетворительно », « хорошо » и « очень хорошо ».

При пересечении кривой функции желательности « среднедушевые денежные доходы населения » с границами термов « плохо », « удовлетворительно », « хорошо », получаем точки , и , проецируя их на ось абсцисс , определяем пороговые значения индикатора ( табл . 2).

В таблице 2 приняты следующие обозначения уровней желательности индикаторов : НГ – нижняя граница термов « плохо » и « удовлетворительно », ВГ – верхняя граница термов « удовлетворительно » и « хорошо ».

Таблица 2 – Пороговые значения индикатора социальноэкономического развития регионов ЦФО

Уровень желательности	Среднедушевые денежные доходы населения, тыс. руб.
Плохо_НГ	6,02
Удовлетворительно_НГ	6,38
Удовлетворительно_ВГ	6,95
Хорошо_ВГ	7,56

Для установления нормативов индикаторов рациональным является селективный подход: для регионов с низкими их значениями, отвечающими зоне «плохо», нецелесообразно назначать сразу высокие нормативы, соответствующие терму «хорошо», поскольку логичнее планировать постепенный переход к высоким значениям показателей через терм «удовлетворительно».

Для этого нами и были определены значения границ термов , чтобы в процессе планирования производить определенную « увязку » планов по конкретному индикатору с планируемыми нормативными значениями .

Для того чтобы наглядно увидеть распределение регионов по интервалам значений функции желательности « среднедушевые денежные доходы населения » построим соответствующие диаграммы ( рис . 4).

Название региона

Рисунок 4 – Функция желательности «среднедушевые денежные доходы населения » распределение по регионам .

Линиями обозначены области снизу вверх: «очень плохо», «плохо», «удовлетворительно», «хорошо» и «очень хорошо».

Название региона

Для удобства дальнейшего описания результатов диаграмм проведем ряд процедур описательной статистики. Полученные данные представим в таблице 3. Данные таблицы демонстрируют изменение лингвистической оценки с «очень плохо» на «плохо» по функции желательности «среднедушевые денежные доходы населения » для следующих областей : Брянская, Костромская, Рязанская. С «плохо» на «удовлетворительно» для областей: Тамбовская, Тульская и Смоленская. С «удовлетворительно» на «хорошо» для Белгородской, Воронежской и Тверской областей. С «хорошо» на «очень хорошо» для Липецкой и Ярославской областей. Без изменения лингвистической оценки по соответствующему показателю , а следовательно, качественных изменений остались Владимирская («очень плохо») и Орловская («очень плохо») области. Таким образом, администрациям данных областей при расчете бюджетов следует обратить особое внимание на возможности улучшения уровня благосостояния населения . Экономическое положение регионов страны сегодня определяется унаследованной от СССР отраслевой структурой, соотношением конкурентоспособных и неконкурентоспособных отраслей. В этом отношении Орловская область не относится к числу благополучных областей округа, в которых есть ориентированные на экспорт производства (как, например, в Липецкой и Белгородской – металлургия, в Ярославской – нефтепереработка). Таким образом , в Орловской и Владимирской областях, также как и в целом по России, нерешенными остаются такие проблемы социальной сферы, как высокая дифференциация населения по уровню доходов, низкая заработная плата у некоторых категорий работников, высокий уровень бедности.

Таблица 3 – Оценка регионов ЦФО по функции желательности «среднедушевые денежные доходы населения»

Лингвистическая оценка	Название области ЦФО, значение функции желательности «среднедушевые денежные доходы населения»
Очень хорошо	Ярославская 2006 (0,90), Липецкая 2006 (0,83)
Хорошо	Ярославская 2005 (0,75), Тверская 2006 (0,73), Белгородская 2006 (0,66), Липецкая 2005 (0,64), Воронежская 2006 (0,63), Калужская 2006 (0,63)
Удовлетворительно	Смоленская 2006 (0,58), Тамбовская 2006 (0,58), Тверская 2005 (0,54), Курская 2006 (0,51), Тульская 2006 (0,47), Белгородская 2005 (0,40), Воронежская 2005 (0,39)
Плохо	Калужская 2005 (0,36), Тамбовская 2005 (0,31), Смоленская 2005 (0,30), Костромская 2006 (0,28), Рязанская 2006 (0,26), Тульская 2005 (0,24), Брянская 2006 (0,23)
Очень плохо	Курская 2005 (0,18), Орловская 2006 (0,13), Костромская 2005 (0,09), Владимирская 2006 (0,08), Рязанская 2005 (0,08), Брянская 2005 (0,05), Орловская 2005 (0,03), Владимирская 2005 (0,01), Ивановская 2006 (0,00)

Особо следует отметить , что две области Калужская и Курская за исследуемый период времени по данному показателю перешагнули через группу . Так , Калужская область 2005 и Калужская область 2006 оказались в группах « плохо » и « хорошо », минуя группу « удовлетворительно ». Курская область в 2005 году находилась в группе с лингвистической оценкой « очень плохо », а в 2006 году сразу оказалась в группе « удовлетворительно », минуя группу « плохо ». Это свидетельствует о более существенном повышении уровня жизни населения в указанных областях , чем в остальных . Отрицательных изменений не произошло ни в одном регионе .

Удельный вес субъектов ЦФО , улучшивших свое положение , составляет 86,7 %.

Итак , исходя из полученных результатов , можно констатировать , что доказана эффективность использования психофизической шкалы Харрингтона для преобразования значений индикаторов в функцию желательности .

Таким образом, разработана методика, не требующая охвата как можно большего временного периода для выявления изменений того или иного показателя, а позволяющая качественным образом анализировать короткие периоды времени и делать экономические выводы.

Также данный подход позволяет определить пороговые значения индикатора , что придает большую практическую значимость данному исследованию , так как полученные результаты могут быть использованы при разработке и корректировке региональных программ и планов социально экономического развития .