Факторный подход в построенииэкономического пространства региона | Вестн. Том. гос. ун-та. Экономика. 2010. № 3 (11).

Факторный подход в построенииэкономического пространства региона

Рассмотрена и обоснована целесообразность использования факторного анализа дляпостроения модели, описывающей конфигурацию и динамику экономического пространства региона. Даны рекомендации и отмечены особенности применения данной модели в качестве инструментария управления и диагностики пространственного развития региона.

The article purpose - construction ofmultilevel factorial model of economic space of region.pdf Развитие процессов интернационализации и глобализации мировой хо-зяйственной деятельности обусловило появление нового научного направле-ния региональной экономической науки - пространственного подхода. Врамках пространственного подхода существуют разные точки зрения на рас-смотрение экономического пространства: системно-структурный, хозяйст-венно-правовой и геополитический. Считаем, что в интеграции рассмотрен-ных аспектов к исследованию экономического пространства региона болееполно проявляются его характеристики как самоорганизующейся, сложной,динамической системы, эволюционирующей в ходе взаимодействия с внеш-ней средой, следовательно, инструментария традиционной региональнойэкономики уже недостаточно для описания процессов, происходящих в эко-номическом пространстве региона. В работе на основе факторного анализапостроена модель экономического пространства региональной системы, по-зволяющая описать его конфигурацию и динамику.Необходимость применения факторного анализа для построения моделиобусловлена тем, что используемые на практике системы социально-экономических показателей являются корреляционно зависимыми и не форми-руют систему базисных показателей экономического пространства региона.Поскольку система базисных показателей формируется из корреляционно не-зависимых показателей или факторов, образованных группами корреляционносвязанных исходных показателей, то в результате применения факторного ана-лиза происходит уменьшение количества показателей, характеризующих эко-номическое пространство, и появляется возможность оценить влияние каждогофактора на структуру и динамику экономического пространства.Факторный анализ эффективно использовался при анализе и управленииструктурой инвестиций в основной капитал с учетом территориальных осо-бенностей социально-экономического развития национальной экономики напримере регионов Центрального федерального округа [1, 2], при анализе эко-номических процессов функционирования системы ипотечного жилищногоФакторный подход в построении экономического пространства85кредитования в условиях динамично меняющейся социально-экономическойсреды региона [3], при формировании системы мониторинга результативно-сти реализации программы социально-экономического развития региона напримере Пермского края [4], а также при исследовании проблем функциони-рования региональных социально-экономических систем, изучении законо-мерностей территориальной асимметрии, обосновании стратегических на-правлений сглаживания пространственной поляризации состояния и развитиярегиональных социально-экономических систем Российской Федерации вусловиях динамически меняющихся рыночных отношений [5].Представим модель экономического пространства региона за 2007 г. напримере Томской области. При построении модели используем процессныйподход для построения экономического пространства Сибирского федераль-ного округа (далее по тексту - СФО) и Томской области (далее по тексту -ТО). При этом выделим следующие понятия:- экономическое пространство региона определяется нами как устойчи-вая самоорганизующаяся система отношений, которая формируется в резуль-тате конкуренции региональных субъектов, реализующих свои экономиче-ские интересы в форме частных подпроцессов совокупного региональногоэкономического процесса (R-процесс) в условиях открытого взаимодействиярегиональной системы с внешней средой (различными уровнями мирохозяй-ственной системы);- системообразующими элементами экономического пространства вы-ступают: совокупный региональный экономический процесс (R-процесс),экономическое время, экономическая конкуренция;- экономическое время мы рассматриваем как продолжительность взаи-модействия между экономическими субъектами, направленного на реализа-цию своих экономических интересов и формирующих совокупный регио-нальный экономический процесс;- региональный экономический процесс (R-процесс) определим как ди-намическую последовательность взаимообусловленных экономических от-ношений между региональными субъектами в условиях взаимодействия свнешней средой по реализации своих экономических интересов, направлен-ных на достижение ожидаемых результатов их деятельности.Поскольку стратегия регионального развития рассматривается нами какодин из инструментов управления процессами самоорганизации региональ-ной системы, то в качестве системы показателей оценки экономического про-странства и процессов, протекающих в нем, мы используем целевые показа-тели «Стратегии развития Томской области до 2020 года» [6].Отметим, что в данную систему показателей [7] в стратегическую цель«Эффективная и сбалансированная экономика» дополнительно внесен пока-затель № 24 «Сальдированный финансовый результат, млн. руб.». В резуль-тате показатель «Доля отгруженной инновационной продукции в общем объ-еме отгруженной промышленной продукции, %» имеет код № 25, а показа-тель «Затраты на выполнение научных исследований и разработок,млн. руб.» - № 26. Для анализа экономического пространства региона и из-Е.Н. Акерман, А.А. Михальчук, А.Ю. Трифонов86мерения его характеристик стратегические приоритеты развития Томскойобласти были распределены по подпроцессам R-процесса [7].В данном исследовании использованы стандартные статистические мето-ды: корреляционный и факторный анализы [8-10]. Статистический анализпроводился в системе STATISTICA [11]. Частично графика выполнена в сис-теме MATHEMATICA [12]. Информационной статистической базой исследо-вания кроме целевых индикаторов стратегических приоритетов развитияТомской области использованы значения индикаторов по всем регионамСФО. Кратко изложим основные этапы построения факторной модели и по-лученные результаты.Поскольку корреляционный анализ социально-экономических показате-лей СФО выявил значимые корреляционные связи разных пар показателей,то при проведении кластеризации социально-экономических показателейСФО целесообразно использовать корреляционное расстояние в качестве ме-ры близости показателей. Графические результаты кластерного анализа со-циально-экономических показателей СФО 2007 г. представлены на дендро-грамме (рис. 1).Рис. 1. Дендрограмма корреляционной матрицы социально-экономических показателей СФО-2007Преимуществом кластерного анализа является то, что он позволяет выяв-лять не только высоко значимые парные корреляции показателей внутри це-левых групп, но и значимые (1 - r ≤ 1 - 0,576 = 0,424 - критическое значениедля группы из 12 регионов при уровне значимости 0,05 выделено на рис. 1горизонтальной пунктирной прямой) межгрупповые кластеры социально-экономических показателей СФО, т.е. факторы для построения базиса эконо-мического пространства региона. На рис. 1 группы показателей, формирую-щие значимые факторы, выделены рамками.С помощью факторного анализа построена 11-факторная модель соци-ально-экономических показателей СФО 2007 г. (рис. 2). Жирным курсивомвыделены наиболее значимые факторные нагрузки (частные коэффициентыкорреляции), которые позволяют по совокупности показателей интерпрети-Факторный подход в построении экономического пространства87ровать значимые факторы. В нижней строке приведены весовые коэффици-енты факторов. В факторной модели социально-экономических показателейСФО 2007 г. первые два фактора, объединяя половину исходных показателей,имеют весовые коэффициенты - 0,238 и 0,267. Остальные 9 факторов имеютвесовые коэффициенты в диапазоне от 0,021 до 0,075.Рис. 2. Факторные нагрузки показателей R-процесса СФО-2007Наличие факторов, имеющих большое значение весовых коэффициентов,затрудняет экономическую интерпретацию модели и обусловливает необхо-димость проведения детального факторного анализа с целью выявления зна-чимых факторов модели с использованием результатов, приведенных на ден-дрограмме (рис. 1). В табл. 2 представлены значимые факторы, составляю-щие базис экономического пространства СФО в 2007 г. В результате прове-дения детального факторного анализа из 43 исходных показателей сформи-ровано 17 значимых факторов (табл. 1).Е.Н. Акерман, А.А. Михальчук, А.Ю. Трифонов88Факторный подход в построении экономического пространства89Для описания экономического пространства построены целевая и про-цессная факторные модели, отражающие корреляционные зависимости целейи процессов регионального R-процесса. Результаты моделирования пред-ставлены в табл. 2.Таблица 2Факторные подпроцессы и цели R-процесса СФО и ТО (2007 г.)Факторныйподпроцесс Факторная цельКод ВесВзве-шенноестандар-тизиро-ванноезначениеТОКод ВесВзвешенное стандартизи-рованное значение ТО112391 0,099 0,087212426+314+51+92 0,167 0,104III+III 0,390 0,206 23511+26+32 0,098 0,0234214 0,026-0,008*53124+52 0,035 -0,01061+7123+105+413 0,152 -0,051III+IV 0,246 -0,094 62 0,030 -0,0096463 0,029 -0,02481-57+3233+52+65 0,228 0,115IIIII 0,273 0,151 86 0,022 0,03888 0,023 -0,002101 0,018 0,006IV 0,091 -0,016 1023 0,047 -0,035104 0,026 0,013Σ 1,000 0,247 Σ 1,000 0,247* Значение фактора со знаком минус свидетельствует о том, что его значение ниже среднегоуровня по округу, соответствующего нулю.Наибольший вклад в развитие регионального процесса СФО в 2007 г.оказывает основной подпроцесс, с учетом значимого влияния жизнеобеспе-чивающего и поддерживающего подпроцессов его весовой коэффициент со-ставил - 0,390. Основной подпроцесс сформирован следующими факторны-ми целями: 2124+ (весовой коэффициент 0,167) составляет 43 %; 235+ (весо-вой коэффициент 0,098) составляет 25 %; 1123 (весовой коэффициент 0,099)составляет 25 %; факторная цель 4214 (весовой коэффициент 0,026) составля-ет 7 %. Таким образом, в развитие основного подпроцесса региональногопроцесса СФО основной вклад вносят факторы, характеризующие сбаланси-рованность экономики (43 %), и факторы, характеризующие развитие инно-вационной экономики и малого бизнеса (50 %).Вторым по степени влияния на развитие регионального процесса СФОявляется жизнеобеспечивающий подпроцесс с весовым коэффициентом0,273, на который оказывает значимое влияние только поддерживающийподпроцесс.Третьим по значимости влияния выступает поддерживающий подпроцессс учетом значимого влияния на него основного и жизнеобеспечивающегоЕ.Н. Акерман, А.А. Михальчук, А.Ю. Трифонов90подпроцессов, его весовой коэффициент - 0,246. Наименьшее значение имеетсдерживающий подпроцесс, его весовой коэффициент составляет 0,091.Исследование экономического пространства Сибирского федеральногоокруга на основе использования факторной модели свидетельствует о доми-нирующем влиянии, прежде всего, основного подпроцесса, а также поддер-живающего и жизнеобеспечивающего подпроцессов и значимых корреляци-онных зависимостей между ними.На основании факторной модели СФО строится экономическое простран-ство региона, как подсистемы нижнего уровня иерархической системы мак-рорегиона и появляется возможность рассчитать стандартизированные взве-шенные значения факторов, целей и подпроцессов, а также исследоватьструктуру регионального процесса для Томской области (табл. 1-2).Для описания экономического пространства региона, выявления егоструктуры построены целевая и процессная факторные модели ТО (табл. 2),отражающие корреляционные зависимости целей и подпроцессов региональ-ного R-процесса ТО. В результате появляется возможность оценить уровеньэкономического пространства региона на фоне экономического пространстваСФО. Например, ТО имеет уровень экономического развития выше, чем всреднем по округу, так как его суммарное взвешенное стандартизированноефакторное значение, характеризующее процессный уровень факторной моде-ли, составляет + 0,247. Таким образом, появляется возможность оценить уро-вень развития каждого из регионов СФО и провести их ранжирование. По-добное ранжирование возможно на всех уровнях факторной модели, в томчисле по подпроцессам и целям.Геометрическую конфигурацию экономического пространства Томскойобласти представим, используя систему координат: по оси ординат, которойотображается взвешенное стандартизированное значение ТО (нулевое значе-ние соответствует уровню СФО); по оси абсцисс - код факторной цели илиподпроцесса. Каждая точка на графике соответствует взвешенному стандар-тизированному значению факторной цели ТО (рис. 3, вверху) и подпроцесса(рис. 4, вверху).Для наглядности представления геометрической конфигурации R-про-цесса значение факторов соединены способом сплайн-интерполяции. Верти-кальные линии отделяют границы подпроцессов регионального R-процесса.Пространство взвешенных стандартизированных факторных целей ТО втрехмерном пространстве (объемное отображение) для Томской области за2007 г. представлено на рис. 3 (внизу), а подпроцессов - на рис. 4 (внизу).Горизонтальная плоскость отражает нулевой уровень - уровень СФО.Согласно графикам (рис. 3-4) региональный процесс Томской области за2007 г. является неоднородным по характеру протекающих подпроцессов.Так, основной и жизнеобеспечивающий подпроцессы совокупного регио-нального R-процесса экономического пространства Томской области имеютзначение стандартизированных отклонений выше, чем в целом по СФО, асдерживающий подпроцесс ниже, чем в СФО.Факторный подход в построении экономического пространства91Рис. 3. Взвешенные стандартизированные факторные цели ТО-2007Рис. 4. Взвешенные стандартизированные факторные подпроцессы ТО-2007Поддерживающий подпроцесс совокупного регионального R-процессаимеет значение стандартизированного отклонения -0,094, что свидетельству-Е.Н. Акерман, А.А. Михальчук, А.Ю. Трифонов92ет о необходимости полной актуализации «Программы развития Томскойобласти до 2010 г.» в части корректировки мероприятий, способствующихразвитию поддерживающего подпроцесса совокупного регионального R-процесса.Итак, использование факторного анализа позволило: сформировать фак-торный базис экономического пространства макрорегиона; оценить влияниекаждого фактора и определить степень неоднородности экономического про-странства СФО; выявить взаимосвязи исходных показателей разных целей иподпроцессов и, как следствие, определить 77 еструктурные взаимосвязи на каж-дом уровне факторной модели экономического пространства СФО; построитьэкономическое пространство региона как подсистемы нижнего уровня иерар-хической системы макрорегиона; оценить вклад развития экономическогопространства каждого региона СФО и провести их ранжирование по степениих влияния на экономическое пространство СФО.Использование факторной модели, на наш взгляд, является эффективныминструментарием анализа пространственного развития региона, позволяю-щим описывать его конфигурацию и динамику с учетом влияния внешнейсреды.Литература1. Лебедева О.В., Филинов П.Л., Шуметов В.Г. Многофакторный анализ показателей соци-ально-экономического развития регионов Центральной России // Наука и образование. Новыетехнологии: Межвуз. сб. науч. трудов. Вып. 1: Экономика и технологии. М.: ИИЦ МГУДТ,2003. С. 133-137.2. Филинов П.Л. Корреляционный и факторный анализ показателей кредитоспособностирегионов Центральной России // Наука и образование. Новые технологии: Межвуз. сб. науч.трудов. Вып. 5: Экономика и управление. М.: ИИЦ МГУДТ, 2003. С. 63-68.3. Лямина М.А. Факторный анализ в системе оценочных и сравнительных показателейипотечного рынка // Искусственный интеллект. Донецк: Институт проблем искусственногоинтеллекта, 2007. № 4. С. 539-545.4. Паздникова Н.П. Формирование системы мониторинга реализации программы социаль-но-экономического развития региона: Автореф. дис. … канд. экон. наук. Пермь, 2007. 24 с.5. Таран О.Л. Теория и методология оценки асимметрии и пространственной поляризацииразвития региональных социально-экономических систем: Автореф. дис. …д-ра экон. наук.Ставрополь, 2009. 39 с.6. http://www.tomsk.gov.ru/ru/economy_finances/strategy_documents/7. Акерман Е.Н., Михальчук А.А., Трифонов А.Ю. Типология регионов как инструментcоорганизации регионального развития // Вестник Том. гос. ун-та. 2010. № 331. С. 126-131.8. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический ана-лиз в экономике. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. 598 с.9. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы дляэкономистов и менеджеров. М.: Финансы и статистика, 2000. 352 с.10. Дуброва Т.А. Прогнозирование социально-экономических процессов. Статистическиеметоды и модели. М.: Маркет ДС, 2007. 192 с.11. Каплан А.В. и др. Решение экономических задач на компьютере. CПб.: Питер, 2004.600 с.12. Дьяконов В. Mathematica 4: Учеб. курс. СПб.: Питер, 2001. 656 с

Ключевые слова

экономическое пространство, факторная модель, региональный процесс, economic space, factorial model, regional process

Авторы

ФИООрганизацияДополнительноE-mail
Акерман Елена НиколаевнаТомский государственный университеткандидат экономических наук, доцент кафедры национальной экономики экономического факультетаaker58@tomsk.gov.ru
Михальчук Александр АлександровичТомский политехнический университетдоцент, кандидат физико-математических наук,доцент кафедры высшей математики и математической физики
Трифонов Андрей ЮрьевичТомский политехнический университетпрофессор, доктор физико-математических наук, профессоркафедры высшей математики и математической физикиtrifonov@phtd.tpu.edu.ru
Всего: 3

Ссылки

Лебедева О.В., Филинов П.Л., Шуметов В.Г. Многофакторный анализ показателей социально-экономического развития регионов Центральной России // Наука и образование. Новые технологии: Межвуз. сб. науч. трудов. Вып. 1: Экономика и технологии. М.: ИИЦ МГУДТ, 2003. С. 133-137.
Филинов П.Л. Корреляционный и факторный анализ показателей кредитоспособности регионов Центральной России // Наука и образование. Новые технологии: Межвуз. сб. науч. трудов. Вып. 5: Экономика и управление. М.: ИИЦ МГУДТ, 2003. С. 63-68.
Лямина М.А. Факторный анализ в системе оценочных и сравнительных показателей ипотечного рынка // Искусственный интеллект. Донецк: Институт проблем искусственного интеллекта, 2007. № 4. С. 539-545.
Паздникова Н.П. Формирование системы мониторинга реализации программы социально-экономического развития региона: Автореф. дис. … канд. экон. наук. Пермь, 2007. 24 с.
Таран О.Л. Теория и методология оценки асимметрии и пространственной поляризации развития региональных социально-экономических систем: Автореф. дис. …д-ра экон. наук. Ставрополь, 2009. 39 с.
http://www.tomsk.gov.ru/ru/economy_finances/strategy_documents/
Акерман Е.Н., Михальчук А.А., Трифонов А.Ю. Типология регионов как инструмент cоорганизации регионального развития // Вестник Том. гос. ун-та. 2010. № 331. С. 126-131.
Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. 598 с.
Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы для экономистов и менеджеров. М.: Финансы и статистика, 2000. 352 с.
Дуброва Т.А. Прогнозирование социально-экономических процессов. Статистические методы и модели. М.: Маркет ДС, 2007. 192 с.
Каплан А.В. и др. Решение экономических задач на компьютере. CПб.: Питер, 2004. 600 с.
Дьяконов В. Mathematica 4: Учеб. курс. СПб.: Питер, 2001. 656 с.
 Факторный подход в построенииэкономического пространства региона | Вестн. Том. гос. ун-та. Экономика. 2010. № 3 (11).

Факторный подход в построенииэкономического пространства региона | Вестн. Том. гос. ун-та. Экономика. 2010. № 3 (11).

Полнотекстовая версия