Типологическая группировка в решении прикладных задач развития территорий тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Ученая степень
кандидата экономических наук
Автор
Чемезова, Екатерина Юрьевна
Место защиты
Новосибирск
Год
2011
Шифр ВАК РФ
08.00.12

Автореферат диссертации по теме "Типологическая группировка в решении прикладных задач развития территорий"

На правах рукописи

4ИО юэ ■

ЧЕМЕЗОВА ЕКАТЕРИНА ЮРЬЕВНА

ТИПОЛОГИЧЕСКАЯ ГРУППИРОВКА В РЕШЕНИИ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИЙ

Специальность: 08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Новосибирск - 2011

4851691

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Новосибирский государственный университет экономики и управления» - «НИНХ»

Научный руководитель: доктор экономических наук

Глинский Владимир Васильевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Афанасьев Владимир Николаевич

доктор экономических наук, профессор Литвинцсва Галина Павловна

Ведущая организация: НОУ ВПО Центросоюза Российской

Федерации «Сибирский университет потребительской кооперации»

Защита диссертации состоится «16» июня 2011 г. в 11-00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.169.03 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Новосибирский государственный университет экономики и управления» -«НИНХ» по адресу: 630099, г. Новосибирск, ул. Каменская, 56, аудитория 29.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Новосибирский государственный университет экономики и управления» -«НИНХ».

Автореферат разослан «_» мая 2011г.

Ученый секретарь

диссертационного совета В.В. Остапова

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. С переходом страны на рыночные отношения существенно возросла территориальная дифференциация социально-экономического развития субъектов Российской Федерации. За последние годы Правительством РФ был принят ряд мер по выравниванию социального и экономического развития регионов:

> постановлением от 11.10.2001 г. № 717 утверждена федеральная целевая программа «Сокращение различий в социально-экономическом развитии регионов Российской Федерации (на 2002-2010 гг. и до 2015 г.)»;

> Федеральный закон от 06.10.2003 № 131-Ф3 «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации». В статье 17 этого закона говорится о полномочиях органов местного самоуправления по решению внутри территориальных вопросов;

> постановлением Правительства РФ от 15.04.2009 г. № 322 «О мерах по реализации Указа Президента Российской Федерации от 28 июня 2007 г. № 825 «Об оценке эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации» утвержден перечень показателей для оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации и другие.

Таким образом, управление территориальной дифференциацией на различных уровнях (федеральном, региональном, муниципальном) должно создать более благоприятные условия для развития региональной экономики.

В достижении этой цели большая роль отводится статистике как инструменту поддержки управленческих решений. Районирование территориальных единиц на основе типологической группировки становится все более актуальным. Типология данных обеспечивает корректность результатов всего последующего анализа. Поэтому вопросы типологии будут актуальны всегда. Каждый из двух существующих подходов к типологии данных имеет свои практические особенности. Совокупностный подход, реализуемый в форме типологической группировки, портфельного анализа, предпочтителен в прикладных статистических исследованиях, в решении конкретных управленческих задач, где на первый план выдвигается необходимость знания предметной области исследования. Альтернативный вариационный подход имеет преимущество в решении поисковых задач, в тех ситуациях, когда нет априорной информации об изучаемой совокупности.

В современных условиях функционирования хозяйствующих субъектов еще более усиливается потребность решения задач типологии данных: возникают новые объекты наблюдения (малое предпринимательство, инновационные предприятия, муниципальные образования, нелегальные мигранты), все они, как правило, являются качественно неоднородными и требуют предварительной типологии; значительно увеличивается число субъектов, вынужденных принимать управленческие решения на

статистической основе; возрастает влияние факторов внешней среды; острее встает вопрос территориальной дифференциации.

Степень изученности проблемы. Задача типологии статистических совокупностей решается достаточно давно, причем в рамках двух концепций -совокупностной и вариационной. Основной вклад в развитие совокупностного (дедуктивного) подхода, изначально реализованного в методе типологической группировки, внесли представители российской статистики: К.И. Арсеньев, Д.П. Журавский, А.И.Чупров, Ю.Э.Янсон, Н.А.Каблуков, А.А.Кауфман,

A.А.Чупров, А.ГХШликевич, Ф.А.Щербина, В.И.Ленин, А.И.Хрящова,

B.Г.Громан, Г.И.Баскин. В дальнейшем работы в этой области были выполнены М.Н.Смит, Л.В.Некрашем, В.С.Немчиновым, Б.Г.Плошко. Заметный вклад в развитие теории группировок внесли современники И.И.Елисеева, О.В.Рукавишников, Г.С.Кильдишев, Ю.М.Аболенцев, Б.Г.Миркин, О.В.Иванов, В.В. Глинский. Развитие вариационной концепции (индуктивного подхода) - в основном результат исследований представителей западных статистических научных школ. В рамках данного научного направления заметные исследования выполнили также и российские ученые С.А. Айвазян, П.Ф. Андрукович, A.M. Дубров, А.И. Орлов, B.C. Мхитарян, В.Г. Ионин.

В настоящее время появились новые возможности для развития теории типологической группировки на основе метода портфельного анализа. Основной вклад в развитие метода портфельного анализа внесли представители теории управления: исследователи Бостонской консалтинговой группы, консультационной группы МакКинзи, компании Артур Д. Литтл, Д. Абель и другие. Сходство идей типологической группировки и портфельного анализа доказано российскими учеными.

Теоретическим аспектам и практическому применению статистической методологии в изучении социальных и экономических параметров территориальных образований посвящены работы В.Н. Гениатулина, В.И. Дибирдеева, Е.В. Заровой, В.А.Прокофьева, В.М. Рябцева, В.М.Симчеры, В.А. Сивелькина, В.Н. Афанасьева, Е.С. Завариной, Г.И. Чудилина и других. Проблемы применения портфельного анализа, типологической группировки в районировании территориальных образований в специальной литературе в полной мере не исследованы. Этим объясняется выбор темы диссертационной работы.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует пункту 4.11 «Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов, циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов» и пункту 4.12 «Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованием; измерение неравномерности развития территориальных образований» специальности

08.00.12 (Бухгалтерский учет, статистика) паспорта специальностей ВАК (экономические науки).

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является развитие методики типологии территориальных образований по уровню социально-экономического развития.

Для реализации поставленной цели были определены и решены следующие задачи:

1. Систематизированы исследования в области типологической группировки в различных аспектах: история, теория, характер исходной информации, алгоритмы реализации, проблематика;

2. Выполнен сравнительный анализ методов типологической группировки (совокупностная концепция) и автоматической классификации (вариационная концепция);

3. Дана критическая оценка существующих методов и алгоритмов типологии территориальных образований;

4. Разработан алгоритм выделения однородных групп территориальных образований;

5. Исследована однородность массовых процессов на уровне субъектов РФ за 2006, 2007 и 2008 годы на основе предложенного алгоритма и выявлены их «точки роста»;

6. Выделены регионы-аналоги Новосибирской области по данным за 2006,2007 и 2008 годы;

7. Обоснована целесообразность использования портфельного анализа для типологии территориальных образований.

Объектом исследования выступают территориальные образования.

Предметом исследования являются социально-экономические параметры развития территориальных образований.

Теоретической и методологической основой исследования послужили фундаментальные и прикладные работы ведущих отечественных и зарубежных ученых в области типологии данных, научные публикации, посвященные проблемам территориальной дифференциации, использованы теоретические и методические разработки в области портфельного анализа.

В качестве методической основы исследования использован комплекс общенаучных и статистических методов: диалектический метод, метод научных обобщений, сводка и группировка, вариационный анализ, методы автоматической классификации (факторный, кластерный), табличный, графический методы.

Для практической реализации указанных методов в работе использованы пакеты прикладных программ «STATISTICA 8.0», «MS Office Excel».

Информационную базу исследования составили данные, опубликованные в статистических сборниках Федеральной службы государственной статистики (Росстата), территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Новосибирской области

(Новосибирскстата), научных периодических журналах, и представленные на официальных сайтах регионов.

Обоснованность и достоверность полученных выводов и результатов основаны на использовании достаточно большого массива литературных источников по теме, значительного числа наблюдений и подтверждаются внедрением и апробацией полученных результатов в практику деятельности ТО ФСГС по Новосибирской области (Новосибирскстата).

Научная новизна диссертации заключается в разработке методики районирования территориальных образований (ТО) путем интеграции методов факторного анализа, типологической группировки, портфельного анализа.

Наиболее существенные результаты, характеризующие научную новизну работы и выносимые на защиту, заключаются в следующем:

• Выполнен сравнительный анализ существующих концепций типологии данных, позволивший определить возможности, ограничения, сферу применения, достоинства и недостатки основных методов типологии в решении прикладных задач;

• Разработана методика формирования массива информативных признаков территориальных образований с помощью метода главных факторов, обеспечивающая качественную однородность и максимальный охват признакового пространства;

• Адаптированы матрица ВСО для районирования территориальных образований, обеспечившая наглядность представления результатов типологической группировки и матрица ОЕ/МсКтБеу, позволившая определить «точки роста» территорий и обосновать стратегии их развития;

• Предложена логическая схема принятия управленческих решений по развитию территориальных образований на основе портфельного анализа;

• Впервые построена типология субъектов РФ за 2008 год на основе матрицы «Типология территориальных образований в координатах внутренних и внешних факторов» и решена задача типологии субъектов РФ за 2008 год на основе матрицы «Привлекательность региона (района) -конкурентоспособность», что позволило определить «точки роста» Новосибирской области для разработки стратегии развития.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость состоит в развитии методики типологии территориальных образований. Предлагаемая методика ориентирована на возможности статистического обеспечения принятия управленческих решений, направленных на устойчивое развитие территорий. Практическое значение определяется возможностью использования органами исполнительной власти и управления любого уровня хозяйствования выводов и предложений, содержащихся в диссертации, для решения прикладных задач в различных сферах и направлениях деятельности. Основные положения и выводы исследования приняты к использованию в ТО ФСГС по Новосибирской области (Новосибирскстат).

Полученные в диссертации результаты могут быть использованы в системе Министерства регионального развития РФ при разработке программ сокращения дифференциации территориальных образований по уровню социального и экономического развития, разработке региональных программ по устойчивому развитию территорий, могут применяться в работе территориальных органов Федеральной службы государственной статистики, а также в процессе подготовки и переподготовки экономических и управленческих кадров.

Апробация работы и внедрение результатов. Результаты выполненного исследования нашли практическое применение в деятельности территориального органа федеральной службы государственной статистики по Новосибирской области (справка № 10-06/12 от 28 апреля 2011 г.); включены в учебные программы и тексты лекций (справка № 165 от 10 марта 2011 г.). Полученные результаты и основные положения выполненного исследования изложены в материалах Всероссийской научно-практической конференции студентов и аспирантов «Современная Россия: проблемы и решения» (Казань, 2009 г); Всероссийской научно-практической конференции «Статистика и общество: история, современность, развитие» (г. Уфа, 2010 г.); обсуждались на научных конференциях аспирантов и магистрантов НГУЭУ 2008-2010 гг., на научных сессиях преподавателей НГУЭУ в 2009-2011 гг.

Публикации. Основные положения диссертации нашли отражение в 6 публикациях общим объемом 2,61 п.л. (вклад автора 1,67 п.л.), в том числе в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией, опубликована 1 научная статья объемом 0,75 п.л. (вклад автора 0,38 п.л.).

Объем и структура работы определены логикой исследования, последовательностью решения поставленных задач. Диссертация состоит из введения, трех глав основного текста, заключения, библиографического списка, состоящего из 179 источников, приложений на 18 страницах.

Во введении обоснована актуальность темы, определена цель и сформулированы задачи исследования, охарактеризованы степень разработанности проблематики, предмет и объект исследования, отмечены основные положения и результаты, имеющие научную новизну и выносимые на защиту, обусловлены теоретическая и практическая значимость работы.

В первой главе «Теоретические и методологические аспекты развития метода типологической группировки» рассмотрена история развития группировки территориальных образований, проведено сравнение совокупностного и вариационного подходов к решению задач типологии, дана критическая оценка основных методов выделения однородных данных: типологической группировки, классификации, портфельного анализа, районирования.

Во второй главе «Методологические вопросы районирования территориальных образований» исследованы вопросы применения метода главных факторов для формирования массива информативных признаков,

возможности использования матриц портфельного анализа для группировки территориальных образований; разработана авторская методика районирования территориальных образований; сформулирована логическая схема принятия управленческих решений по развитию территориальных образований на основе портфельного анализа.

В третьей главе «Типология территориальных образований как основа принятия управленческих решений регионального развития» выполнено разбиение субъектов РФ по уровню однородности социально-экономического развития с использованием метода типологической группировки за 2006, 2007, 2008 годы. По данным за 2008 год проведена классификация субъектов РФ на основе матрицы «Типология территориальных образований в координатах внутренних и внешних факторов». Для разработки стратегии развития Новосибирской области выявлены отраслевые «точки роста» по результатам построения матрицы «Привлекательность региона (района) — конкурентоспособность» за 2008 год и установлена внутрирегиональная дифференциация муниципальных образований.

В заключении диссертационной работы сделаны выводы и предложения.

И. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА

ЗАЩИТУ

Сравнительная оценка совокупностной и вариационной концепций выделения однородных данных. В рамках статистической теории суть совокупностной концепции можно определить как разбиение общей совокупности на частные (однородные типы) на основе предварительного теоретического качественного анализа. В свою очередь, содержание вариационного подхода к определению однородности статистических данных понимается как объединение единиц совокупности в однородные группы на основе сходства и различия, при этом внутригрупповые различия должны быть менее существенны, чем различия между группами

В совокупностной концепции реализуется дедуктивный подход к типологии данных, в основе вариационной лежит индуктивный подход. Первая концепция трактует однородность как качественную (гомогенность единиц частной совокупности детерминируется единым законом развития), в вариационной концепции однородность рассматривается с позиций близости индивидуальных значений признака, упор делается на количественную однородность.'

Сравнительный анализ сформировавшихся подходов свидетельствует о достаточно серьезных различиях в их содержании. Однако, несмотря на это они имеют много общего.

1 Глинский В.В. Статистические методы поддержки управленческих решений. - Новосибирск: НГУЭУ, 2008,- С. 22-31.

В таблице 1 представлена характеристика концепций по основным задачам группировки данных.

Таблица 1.

Сравнительная оценка совокупностей и вариационной концепций выделения однородных данных

Признаки сравнения Совокупностная концепция Вариационная концепция

1. Необходимость предварите лыгого исследования совокупности Обязательный шаг: постановка целит, задач, теоретический качественный анализ позволяют наметить возможные типы в общей совокупности Возможное условие, но не необходимое

2. Число типов Задается число теоретически возможных типов, фактическое число типов - один из решающих результатов исследования Три ситуации: - число типов априори задано; - число типов неизвестно; - не ставится задача определения числа типов

3. Пустые типы Допустимы, более того наличие пустого типа на заключительной стадии исследования, является одним из важнейших результатов Отсутствуют

4. Число группировочных признаков 2-3 наиболее существенных признака Не ограничено, признаки как существенные, так и несущественные

5. Специализация признаков Существует возможность менять исходный набор признаков, описывающих тип Отсутствует

6. Уровень формализации Все основные этапы не формализованы, за редким исключением Все принципиальные решения в ходе применения алгоритмов не формализованы, выполняются на основе «здравого смысла»

7. Элементы искусства (неформальных соображений) Присутствуют при выборе группировочных признаков, специализации признаков, определении величины интервалов, специализации интервалов Присутствуют при отборе признаков, стандартизации, выборе мер сходства, алгоритма, пороговых значений, оценки качества разбиения

8, Число алгоритмов Невелико (типологическая группировка, портфолио-анализ, историческая и параллельная периодизация) Значительное (кластерный анализ - иерархический и неиерархический, агломеративные и дивизимные процедуры, дискриминантный анализ, распознавание образов, факторный анализ, главные компоненты и т.д.)

9. Сходимость результатов Практика Не доказывается, либо доказательства в пределах той же концепции

продолжение табл.1

10. Приложения Прикладные (управление) и учебные задачи, исследовательские в меньшей степени Учебные и исследовательские, прикладные - техника, внутренние бизнес-процессы, медицина...

11. В терминах классификации Методы ручной классификации Автоматическая классификация

12. Взаимосвязь и взаимопроникновение (возможность) На этапе теоретического анализа совокупности Число типов - как порог автоматической классификации

Выполненное сравнение показывает, что исследуемые концепции решают одну задачу, в значительной степени пересекаются по результатам; не поддаются формализации их основные условия и ограничения (качественная и количественная однородность не заданы априори, ограничиваются целями и задачами исследования, конкретными особенностями изучаемых совокупностей); большинство алгоритмов, реализующих концепции, содержат значительный элемент искусства (являются эвристическими).

Чтобы понять, на каком подходе стоит остановиться, необходимо обратить внимание на значение вариации признаков изучаемой совокупности:

1. Наличие или отсутствие вариации не должно быть условием, ограничивающим решение задачи однородности. Различные условия развития отдельных единиц совокупности вполне могут привести к одним и тем же значениям изучаемого признака;

2. Возможны ситуации естественного разбиения общей совокупности на частные, в которых общая вариация признака полностью уходит в группы;

3. Ограничения. Методы автоматической классификации, в основе которых, как известно, лежит вариационная концепция, имеют более узкую сферу применения по сравнению с методами, основанными на совокупностной концепции, в частности: не допускают наличие пустых типов, в то время как в реальных исследованиях именно отсутствие теоретически возможного типа порой является лучшим из возможных результатов типологии; не дают устойчивых результатов в случае, когда приходится иметь дело с нечеткими множествами; в рамках вариационного подхода не может быть решена задача таксономии совокупности, распределенной по равномерному закону вероятностей.

Проведенное сопоставление показывает возможность интегрировать сильные стороны рассмотренных подходов при решении конкретной задачи типологии: типологическая группировка, имеющая более широкую сферу применения, акцентированная на качественную однородность может рассматриваться как основа предлагаемой в работе методики районирования; применение портфельного анализа обеспечивает наглядность представления результатов, использование методов автоматической классификации дает максимальный охват признакового пространства.

Методика районирования территориальных образований. В

последнее время усиливается значимость региональных исследований, в том числе в части районирования, т.е. выделения однородных групп территориальных образований по уровню социального и экономического развития. Типологии регионов становятся необходимыми не только для хозяйствующих субъектов нашей страны, но также и для зарубежных инвесторов.

Так как районирование представляет собой специфическую группировку территориальных единиц по заданному признаку (или группе признаков), в рамках данного исследования оно выделено как один из методов типологической группировки (рисунок 1).

Классификация (совокупность: объект - признак)

Периодизация

(временной ряд: время - признак)

Портфельный анализ

(пространственная типология: объект -признак-время)

-а-

■ ■ШВ11В11

■ м ■ ■ ■ ■ ^

Районирование (территориальный ряд: ТО - признак)

N

- ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

- ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ

ТИПОЛОГИЧЕСКАЯ ГРУППИРОВКА

Рисунок 1 - Метод типологической группировки

Для выделения однородных типов территориальных образований на рисунке 2 представлена авторская методика процедуры районирования.

На первом этапе осуществляется формулировка цели предстоящей группировки, выполняется предварительная наметка типов. Намечаются теоретически возможные типы территориальных образований, которые могут существовать. Типы могут быть намечены как в целом по уровню развития территории, так и по отдельным направлениям ее развития.

Предварительная наметка возможных типов производится на основе теоретического качественного анализа, который дает априорную (разведочную) оценку территориальным образованиям по имеющейся информации. Исследователь (аналитик) фактически выступает экспертом в предметной области для формулирования адекватных оценок (п. 1. алгоритма). Исходное множество признаков, характеризующих территориальные единицы, формируется на основе данных, опубликованных в статистических сборниках Федеральной службы государственной статистики и его территориальных органов, научных периодических журналах, официальных сайтах территориальных образований. В итоге получается матрица «территория-признак», состоящая из показателей, характеризующих комплексное развитие региона (п. 2.1., 2,2. алгоритма). Особенностью данной матрицы показателей

является несопоставимость по единицам измерения и разнонаправленность их влияния на уровень развития территории. Необходимо элиминировать эти недостатки. Разнонаправленность влияния исключается путем замены знака на противоположный по тем признакам, которые отрицательно (негативно) влияют на уровень развития территории, (например, это показатели смертности, заболеваемости). Чтобы уйти от разных единиц измерения, проводится процедура стандартизации либо нормирования показателей (п. З.1.,

Рисунок 2 - Методика процедуры районирования территориальных

образований

С помощью статистического пакета прикладных программ выполняются процедуры факторного анализа (п. 4. алгоритма), в ходе которых выделяются общие факторы, содержащие наиболее существенные, информативные признаки (с максимальными значениями факторных нагрузок).

После того как факторы построены, исследование может проводиться в двух направлениях (п.5.1., 5.2. алгоритма):

1) для выполнения типологической группировки необходимо рассчитать интегральный индикатор развития территории по совокупности выделенных информативных признаков с помощью многомерной средней:

1 "С^ станд Л J=\

станд •

здесь % - стандартизованное или нормированное значение ^го признака, для

ьой территории;

к - число признаков;

номер территории.

На основе полученной многомерной средней строятся интервалы и формируются группы, соответствующие числу намеченных типов, после чего производится распределение территориальных единиц по группам (п. 6. алгоритма). Величина интервала (для заданных групп) определяется по следующей формуле:

/1 = (Р|мх -Ршш)/и,

здесь Ртх,Рт* - максимальное и минимальное значение полученной многомерной средней;

п - число групп.

2) для выявления потенциальных региональных точек роста эффективнее применить портфельный анализ территориальных единиц. Для этого проводится расчет интегральных индикаторов для каждого фактора также с помощью многомерной средней. В результате предложенного районирования строится таблица распределения территориальных единиц по уровню социально-экономического развития, либо графическая модель портфеля территориальных единиц. Построение матриц портфельного анализа может проводиться как самостоятельно для исходной совокупности объектов, так и для каждой полученной группы (типа), интересующей исследователя. На основе матриц портфельного анализа определяются «точки роста» развития территории.

Комплексная типология субъектов Российской Федерации. Дня

проведения районирования регионов страны предварительно, по результатам теоретического качественного анализа, было намечено десять типов, на которые могут быть разделены субъекты: 1 тип - низкоразвитые депрессивные территории; 2 тип - низкоразвитые разогревающиеся территории; 3 тип -стабильно развивающиеся территории; 4 тип - сильноразвитые высоко освоенные территории; 5 тип - прогрессивные территории с высокой степенью развития; 6 тип - сильноразвитые плотнозаселенные территории (мегаполисы); 7 тип - сильноразвитые трансграничные территории; 8 тип - высокоразвитые

13

территории; 9 тип - доминирующие приграничные территории; 10 тип -федеральная столица.

Для характеристики социально-экономического развития страны было отобрано 96 показателей по 80 субъектам РФ (регионы, входящие в состав других субъектов РФ, отдельно не рассматривались) за 2006, 2007, 2008 годы по таким разделам, как демографическая ситуация, рынок труда, уровень жизни, образование, малые предприятия, промышленность, сельское хозяйство, экология, строительство, транспорт и связь, торговля, инвестиции, валовой региональный продукт.

Для определения интегрального индикатора были использованы инструменты факторного анализа. Исходные показатели были приведены к стандартизованному виду с учетом разнонаправленности их влияния. В результате применения метода главных факторов был сформирован перечень наиболее информативных признаков (45 - для 2006 г., 46 - для 2007 г., 43 - для 2008 г.), по которым была рассчитана многомерная средняя, положенная в основу типологической группировки регионов за 2006, 2007 и 2008 годы.

В итоге субъекты РФ были распределены по интервалам в соответствии со значением многомерной средней. В таблице 2 представлена типология субъектов РФ за 2008 год.

Полученные группы распределились следующим образом:

1 тип - низкоразвитые депрессивные территории (26 субъектов, 32,50%);

2 тип - низкоразвитые разогревающиеся территории (29 субъектов, 36,25%);

3 тип - стабильно развивающиеся территории (13 субъектов, 16,25%);

4 тип - сильноразвитые высоко освоенные территории (6 субъектов, 7,50%);

5 тип - прогрессивные территории с высокой степенью развития (3 субъекта, 3,75%);

6 тип - сильноразвитые плотнозаселенные территории (мегаполисы) (2 субъекта, 2,50%);

7 тип - сильноразвитые трансграничные территории;

8 тип - высокоразвитые территории;

9 тип - доминирующие приграничные территории;

10 тип - федеральная столица (1 субъект, 1,25%).

В полученной типологии выделился в качестве аномального, резко отличающегося от других субъектов РФ, 10 тип (г. Москва, единственный в группе). Очень велика разница между предпоследней наполненной группой субъектов и последней, т.е. между ними три пустые группы. Это объясняется значительным отличием социально-экономического уровня развития такого субъекта РФ, как г. Москва, от остальных регионов.

Качество типологии оценивается устойчивостью групп (т.е. отсутствием существенного перераспределения объектов между группами во времени). Полученные типологии субъектов РФ за 2006 и 2007 годы по аналогичному алгоритму свидетельствуют об отсутствии кардинальных структурных сдвигов.

Таблица 2.

Распределение субъектов РФ по уровню социально-экономического развития за 2008 г.

№ тип а Субъекты РФ

1 Ивановская область, Костромская область, Республика Карелия, Мурманская область, Новгородская область, Псковская область, Республика Адыгея, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская республика, Республика Калмыкия, Карачаево-Черкесская республика, Республика Северная Осетия - Алания, Чеченская республика, Астраханская область, Республика Марий Эл, Республика Алтай, Республика Бурятия, Республика Тыва, Республика Хакасия, Забайкальский край, Камчатский край, Амурская область, Магаданская область, Сахалинская область, Еврейская автономная область, Чукотский автономный округ

2 Брянская область, Владимирская область, Калужская область, Курская область, Липецкая область, Орловская область, Рязанская область, Смоленская область, Тамбовская область, Тверская область, Тульская область, Ярославская область, Республика Коми, Архангельская область, Вологодская область, Калининградская область, Ленинградская область, Республика Дагестан, Республика Мордовия, Удмуртская республика, Чувашская республика, Кировская область, Пензенская область, Ульяновская область, Курганская область, Томская область, Республика Саха (Якутия), Приморский край, Хабаровский край

3 Белгородская область, Воронежская область, Ставропольский край, Волгоградская область, Пермский край, Оренбургская область, Саратовская область, Алтайский край, Красноярский край, Иркутская область, Кемеровская область, Новосибирская область, Омская область

4 Ростовская область, Нижегородская область, Самарская область, Свердловская область, Тюменская область, Челябинская область

5 Краснодарский край, Республика Башкортостан, Республика Татарстан

6 г. Санкт-Петербург, Московская область

7 не наполнена

8 не наполнена

9 не наполнена

10 г. Москва

Необходимость максимального использования основных преимуществ конкретного региона в условиях конкурентного развития стимулирует органы местной власти к поиску новых управленческих решений. С этой целью в рамках проведенного исследования была решена задача определения регионов-аналогов для отдельных территорий.

По результатам группировки регионов за 2006, 2007 и 2008 годы были установлены регионы-аналоги Новосибирской области с целью проведения сопоставительного анализа и выявления возможных траекторий развития (табл. 3). В результате за три года наблюдается устойчивая структура третьей группы с небольшими изменениями в составе.

Таблица 3.

Регионы-аналоги Новосибирской области по результатам группировки за период 2006-2008 гг.

Год № типа Субъекты РФ

2006 3 Воронежская область, Ставропольский край, Волгоградская область, Пермский край, Нижегородская область, Оренбургская область, Самарская область, Саратовская область, Челябинская область, Алтайский край, Красноярский край, Кемеровская область, Новосибирская область, Омская область

2007 3 Белгородская область, Воронежская область, Ставропольский край, Волгоградская область, Пермский край, Нижегородская область, Оренбургская область, Самарская область, Саратовская область, Челябинская область, Алтайский край, Красноярский край, Кемеровская область, Новосибирская область, Омская область

2008 3 Белгородская область, Воронежская область, Ставропольский край, Волгоградская область, Пермский край, Оренбургская область, Саратовская область, Алтайский край, Красноярский край, Иркутская область, Кемеровская область, Новосибирская область, Омская область

Применение портфельного анализа в районировании. Решение задач районирования не ограничивается проведением классической типологической группировки. В частности, в работе рассмотрена возможность типологии регионов в рамках портфельного анализа.

Определенный практический и научный интерес может представлять разработанная автором матрица «Типология территориальных образований в координатах внутренних и внешних факторов». В ней группировка регионов проводится в системе двух координат: ось X - Внутрирегиональный потенциал, с критической точкой равной 1, что соответствует внутреннему потенциалу региона на уровне среднероссийского; ось У - Внешний фактор с критической точкой, соответствующей российскому уровню. В результате матрица разбивается на четыре квадранта (типа):

• лидеры-локомотивы - высокие показатели по обоим факторам;

• инерционные - высокие показатели внутреннего потенциала, но непривлекательны с позиции внешнего;

• проблемные - характеризуются низкими показателями относительно российского уровня, что предполагает неустойчивое положение на рынке, но с другой стороны характеризуется высокими показателями внешнего воздействия;

• депрессивные - регионы с показателями ниже среднего по России. Как правило, это дотационные территориальные образования.

В качестве результата деятельности регионов (радиуса круга) выбран показатель ВРП на душу населения.

На рисунке 3 представлена типология субъектов РФ в координатах внутренних и внешних факторов.

1 Белгородская область 21 Архангельская область 41 Ростовская область 61 Республика Бурятия

42 Республика

2 Брянская область 22 Вологодская область Башкортостан 62 Республика Тыва

Владимирская

3 область 23 Калининградская область 43 Республика Марий Эл 63 Республика Хакасия

4 Воронежская область 24 Ленинградская область 44 Республика Мордовия 64 Алтайский край

5 Ивановская область 25 Мурманская область 45 Республика Татарстан 65 Забайкальский край

46 Удмуртская

6 Калужская область 26 Новгородская область Республика 66 Красноярский край

47 Чувашская

7 Костромская область 27 Псковская область Республика 67 Иркутская область

8 Курская область 28 г. Санкт-Петербург 48 Пермский край 68 Кемеровская область

9 Липецкая область 29 Республика Адыгея 49 Кировская область 69 Новосибирская область

50 Нижегородская

10 Московская область 30 Республика Дагестан область 70 Омская область

11 Орловская область 31 Республика Ингушетия Кабардино-Балкарская 51 Оренбургская область 71 Томская область Республика Саха

12 Рязанская область 32 Республика 52 Пензенская область 72 (Якутия)

13 Смоленская область 33 Республика Калмыкия 53 Самарская область 73 Камчатский край

34 Карачаево-Черкесская

14 Тамбовская область Республика 54 Саратовская область 74 Приморский край

35 Республика Северная Осетия

15 Тверская область (Алания) 55 Ульяновская область 75 Хабаровский край

16 Тульская область 36 Чеченская Республика 56 Курганская область 76 Амурская область

17 Ярославская область 37 Краснодарский край 57 Свердловская область 77 Магаданская область

18 г, Москва 38 Ставропольский край 58 Тюменская область 78 Сахалинская область

79 80 Еврейская автономная

19 Республика Карелия 39 Астраханская область 59 Челябинская область область Чукотский автономный

20 Республика Коми 40 Волгоградская область 60 Республика Алтай округ

Рисунок 3 - Матрица «Типология территориальных образований в координатах внутренних и внешних факторов» по субъектам РФ за 2008 г.

Самая многочисленная группа - «депрессивные» (табл. 4.). Сюда вошли регионы с показателями ниже среднероссийских. Для данной группы регионов рекомендуется: повышать показатели социально-экономического положения, повышать рождаемость, привлекать экономически активное население, создавать условия для развития малого бизнеса, соответственно, увеличится оборот малых предприятий, оборот розничной торговли и оказываемых платных услуг, а это в свою очередь приведет к увеличению валового регионального продукта и регионы станут привлекательными для инвестирования.

Таблица 4.

Состав групп субъектов РФ в матрице «Типология территориальных образований в координатах внутренних и внешних факторов»

Стратегия (типы) Субъекты РФ

Лидеры-локомотивы г. Москва, г. Санкт-Петербург, Белгородская область, Калининградская область, Ленинградская область, Тюменская область, Красноярский край, Сахалинская область, Чукотский автономный округ

Инерционные Калужская область, Московская область, Республика Дагестан, Краснодарский край, Ростовская область, Республика Башкортостан, Республика Татарстан, Пермский край, Кировская область, Оренбургская область, Пензенская область, Самарская область, Ульяновская область, Курганская область, Свердловская область, Челябинская область, Республика Алтай, Омская область

Проблемные Липецкая область, Республика Коми, Вологодская область, Мурманская область, Волгоградская область, Новосибирская область, Томская область, Республика Саха (Якутия), Магаданская область

Депрессивные Все остальные 44 региона

Следующая по количеству регионов группа - «проблемные». Характеризуются низкими показателями по внутреннему потенциалу, однако имеют высокие значения по внешнему фактору. Таким регионам необходимо улучшать внутрирегиональный потенциал, искать наиболее привлекательные отрасли и выходить в сектор «лидеры-локомотивы».

Группа «инерционных» имеет высокие показатели внутрирегионального потенциала, однако по внешнему фактору показатели низкие. Им необходимо определять наиболее привлекательные рыночные сегменты и планировать инвестиции именно в них, увеличивать объемы сбыта и выходить в сектор «лидеры-локомотивы».

В группу «лидеров-локомотивов» вышли субъекты РФ - г. Москва и г. Санкт-Петербург, Белгородская область, Калининградская область, Ленинградская область, Тюменская область, Красноярский край, Сахалинская область, Чукотский автономный округ. Помимо того, что они лидируют по основным социально-экономическим показателям в масштабах всей страны, они еще являются локомотивами, вытягивающими за собой другие территориальные образования.

Для поиска региональных точек роста используется матрица ОЕ/МсКтэеу, адаптированная для группировки территориальных образований. Региональной точкой роста может являться определенный территориальный объект (район, город, поселение), способный активно привлекать инвестиции и

. 18

эффективно их использовать, либо вид деятельности (сектор экономики, конкретный проект), развитие которого обеспечивает развитие социально-экономического положения территории в целом.

Новая матрица названа как «Привлекательность региона (района) -конкурентоспособность». Для построения оси У (привлекательность) используется интегральный показатель, который характеризует положение региона (района) в целом и отражает общий уровень социально-экономического развития; для оси X можно использовать любой интересующий показатель, который будет характеризовать «точки роста» региона (какой-нибудь отраслевой признак).

Подлежат адаптации и стратегические позиции полученной матрицы (рисунок 4). Критические точки перехода одного качественного состояния в другое определены на основе разбиения осей матрицы на три равных интервала: низкий, средний, высокий.

тт Относительное преимущество на конкретном рынке

Рисунок 4 - Матрица «Привлекательность региона (района) -конкурентоспособность»

В матрице «Привлекательность региона (района) -конкурентоспособность» выделяются три области стратегических позиций: область с высокими показателями; область с низкими показателями; средняя область, включающая позиции, в которых заложен потенциал для развития, но имеются проблемы, являющиеся причиной низких показателей.

Область высокими показателями здесь представляет собою группы «опорные» и «зрелые», т.е. объекты, территориальные единицы, попавшие в эту область, имеют лучшие или средние значения факторов привлекательности (уровня развития) и конкурентоспособности отрасли (рассматриваемого вида деятельности). Такие виды бизнеса, как правило, уже сформированы, занимают сильные позиции в экономике территории. Стратегия удержания позиций, непрерывного совершенствования, постоянного анализа, выход на международный рынок.

Территориальные единицы, попавшие в среднюю область, образуют группу «точки роста», требуют более тщательного изучения и более гибких инструментов управления, они могут как расти при определенных условиях, так и, напротив, сокращаться. Являются претендентами в группу «зрелые».

Следующая группа была названа «подростки», показатели у этих территориальных единиц либо низкие по привлекательности, но средние по конкурентоспособности в отрасли, либо наоборот. Этим видам деятельности необходимо предоставлять льготы, создавать благоприятные условия для роста,

Самая проигрышная позиция - «иждивенцы», как правило, регионы, попавшие в эту группу, слабые по рассматриваемому виду деятельности, скорее всего, являются лишь потребителями продукции данной отрасли. Необходимо выявлять причины и устранять их.

Одним из направлений типологии регионов был поиск аналогов для Новосибирской области, разработанная матрица использовалась для выявления ее «точек роста». Расчеты проводились по группе стабильно развивающихся территорий, в которую входит Новосибирская область.

В качестве осей данной модели были использованы следующие показатели: для оси У (привлекательность) - интегральный показатель по первому фактору, сформированный при реализации комплексной типологической группировки и характеризующий положение региона в целом; для оси X - показатели структуры ВРП по видам деятельности, чтобы определить наиболее перспективные из них. Критические точки перехода одного качественного состояния в другое определены на основе разбиения осей матрицы на три интервала - низкий, средний, высокий.

В результате можно проанализировать виды деятельности по каждому региону за ряд лет. Например, были сведены итоги по Новосибирской области за 2006-2008 годы (табл.5).

Таблица 5.

Стратегические позиции по матрице «Привлекательность региона (района) - конкурентоспособность» в Новосибирской области за период с 2006 по 2008 гг.

Вид деятельности НСО 2006 НСО 2007 НСО 2008

Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство подростки подростки точки роста

Добыча полезных ископаемых подростки подростки точки роста

Обрабатывающие производства подростки подростки точки роста

Производство и распределение электроэнергии, газа и воды подростки подростки точки роста

Строительство подростки подростки точки роста

Оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования зрелые точки роста опорные

Транспорт и связь зрелые зрелые зрелые

Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг зрелые зрелые опорные

Наиболее успешными и привлекательными для Новосибирской области являются сфера торговли, ремонта автотранспортных средств, бытовых изделий и предметов личного пользования, сфера транспорта и связи, а также деятельность по операциям с недвижимым имуществом, арендой и предоставлением услуг. По остальным видам деятельности за 2006 и 2007 область входила в позиции «подростки». Однако в 2008 году в области отмечается рост основных социально-экономических показателей, уровень развития повышается, улучшаются позиции по тем видам деятельности, которые были успешными, из позиций «подростков» область переходит в позицию «точки роста».

Логическая схема принятия управленческих решений по развитию территориальных образований может быть представлена следующим образом

Рисунок 5 - Логическая схема принятия управленческих решений по развитию территориальных образований

На основе результатов портфельного анализа выявляются точки роста территории и, активно воздействуя на развитие точек роста, территория выводится из группы с меньшим уровнем развития в группу на порядок выше. Полученные результаты могут быть использованы для принятия решений по реструктуризации экономики, в управлении и т.д.

Результаты, полученные в диссертации, интегрируют возможности совокупностной и вариационных концепций в решении задачи типологии для различных хозяйственных систем, территорий, отраслей и видов деятельности. Выполненное исследование представляет определенный шаг на пути развития методики типологической группировки, укрепления позиций дедуктивного подхода в решении исследовательских задач, способствует принятию корректных управленческих решений.

III. ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России:

1. Чемезова Е.Ю. Социально-экономическая типологизация муниципальных образований региона/ Шапхарова Н.И., Чемезова Е.Ю. // Сибирская финансовая школа - Новосибирск. - 2009. - №3 - С. 28-33. - 0,75 п.л. (в т.ч. авторских 0,38 п.л.).

Публикации в изданиях:

¡.Чемезова Е.Ю. Типологии субъектов РФ по уровню социально-экономического развития // Вестник НГУЭУ, Новосибирск. - 2010. - № 1. -С. 171-176. -0,63 п.л. (в т.ч. авторских 0,63п.л.).

2. Чемезова Е.Ю. Типология социально-экономического положения регионов / Серга JI.K., Чемезова Е.Ю. // Статистика и общество: история, современность, развитие» (к 175-летию образования службы государственной статистики в Башкортостане и Всероссийской переписи населения 2010 года): Материалы Всероссийской научно-практической конференции. Уфа, март 2010 г. / Башкортостанстат, ИСППИ АН РБ. Уфа, 2010. - в 2 т. - Т. 1. - С. 384 - 387. - 0,38 п.л. (в т.ч. авторских 0,19 п.л.).

3. Чемезова Е.Ю. Проблемы типологии муниципальных образований по уровню социально-экономического развития/ Шапхарова Н.И., Чемезова Е.Ю. // Научные записки НГУЭУ - Новосибирск. - 2009. - № 2. URL: www.nsaem.ru/science/publications/science notes/2009 2/ - 0,69 п.л. (в т.ч. авторских 0,35 п.л.).

4. Чемезова Е.Ю. Типологическая группировка в системе принятия управленческих решений // Сборник тезисов X научной сессии аспирантов и магистрантов / Под ред. А.И. Шмыревой А.И. - Новосибирск. - 2009. - №10 -С.47-48. - 0,06 п.л. (в т.ч. авторских 0,06 п.л.).

5. Чемезова Е.Ю. Проблема неоднородности в изучении муниципальных образований / Чемезова Е.Ю., Шапхарова Н.И. // Современная Россия: проблемы и решения: материалы Всероссийской научно-практической конференции студентов и аспирантов, 15 мая 2009 г. В 2 т. Т. I. - Казань: Изд-во «Познание» Института экономики, управления и права, 2009. - С. 238-239. -0,1 п.л. (в т.ч. авторских 0,06п.л.).

С авторефератом можно ознакомиться на сайте ГОУ ВПО «Новосибирский государственный университет экономики и управления» -«НИНХ» по адресу: http://www.nsuem.ru/science/dissovet/03/

Чемезова Екатерина Юрьевна

ТИПОЛОГИЧЕСКАЯ ГРУППИРОВКА В РЕШЕНИИ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИЙ

Автореферат

Диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук Специальность 08.00.12 «Бухгалтерский учет, статистика»

Подписано в печать 10.05.2011 г. Формат 60x84 V|6. Тираж 100 экз. Гарнитура Times New Roman. Усл. печ. л. 1,5

Новосибирский государственный университет экономики и управления 630099, г. Новосибирск, ул. Каменская, 56

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Чемезова, Екатерина Юрьевна

Введение.

Глава 1 Теоретические и методологические аспекты развития метода типологической группировки.

1.1. Исторические предпосылки развития методов типологии данных, сравнительный анализ.

1.2. Районирование как территориальная типологическая группировка.

Глава 2 Методологические вопросы районирования территориальных образований.

2.1. Методика проведения районирования территориальных образований на основе типологической группировки.

2.2. Методика формирования массива информативных признаков для построения интегрального индикатора.

2.3. Разработка стратегий развития территориальных образований на основе портфельного анализа.

Глава 3 Типология территориальных образований как основа принятия управленческих решений регионального развития.

3.1. Комплексная типология субъектов Российской Федерации.

3.2. Построение матрицы «Типология территориальных образований в координатах внутренних и внешних факторов» для субъектов Российской Федерации.

3.3. Построение матрицы «Привлекательность региона (района) -конкурентоспособность» для субъектов Российской Федерации.

3.4. Комплексная типология муниципальных образований

Новосибирской области.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Типологическая группировка в решении прикладных задач развития территорий"

Актуальность работы. С переходом страны на рыночные отношения существенно возросла территориальная дифференциация социально-экономического развития субъектов Российской* Федерации. За последние годы Правительством РФ был принят ряд мер по выравниванию социального и экономического развития регионов: постановлением от 11.10:2001 г. № 717 утверждена федеральная целевая программа «Сокращение различий в социально-экономическом развитии регионов Российской Федерации (на 2002-2010 гг. и до 2015 г.)»;

Федеральный закон от 06.10.2003 г. № 1Э1-ФЗ «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации». В статье 17 этого закона говорится о полномочиях органов местного самоуправления по решению внутри территориальных вопросов; постановлением Правительства РФ от 15.04.2009 г. № 322 «О мерах по реализации Указа Президента Российской Федерации от 28 июня 2007 г. № 825 «Об оценке эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации» утвержден перечень показателей для оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации и другие.

Таким образом, управление территориальной дифференциацией на различных уровнях (федеральном, региональном, муниципальном) должно создать более благоприятные условия для развития региональной экономики.

Перспективы регионального и муниципального развития непосредственно связаны с результатами управленческих и организационных решений, которые используются административно-территориальными образованиями для достижения своих целей.

Региональная и* муниципальная проблематика являются предметом пристального внимания статистической науки в сфере принятия управленческих решений. На этом фоне районирование, как специфический" вид группировок, территориальных единиц, становится все более актуальным. За последнее время было сделано множество различных типологий* территориальных образований, основанных на большом количестве используемых методов и инструментов. Актуальность проблем, связанных с необходимостью совершенствования статистической методологии в теории группировок (в региональном аспекте), определяет выбор темы диссертационной работы.

Типология данных как первоначальный этап всякого статистического исследования является центральным и обеспечивает корректность результатов всего последующего анализа. Каждый из двух существующих подходов к типологии данных имеет свои практические особенности. Совокупностный подход, реализуемый в форме типологической группировки, портфельного анализа, предпочтителен в прикладных статистических исследованиях, в решении конкретных управленческих задач, где на первый план выдвигается необходимость знания предметной1 области исследования. Альтернативный вариационный подход имеет преимущество в решении поисковых задач, в тех ситуациях, когда нет априорной информации об изучаемой совокупности.

В современных условиях функционирования хозяйствующих субъектов усиливается потребность решения задач типологии данных:

- возникают новые объекты наблюдения • (малое предпринимательство, инновационные предприятия, муниципальные образования, нелегальные мигранты), все они, как правило, являются качественно неоднородными и требуют предварительной типологии;

- значительно увеличивается число субъектов, вынужденных принимать управленческие решения на статистической основе;

- возрастает влияние факторов внешней среды;

- острее встает вопрос территориальной дифференциации.

Новые условия функционирования предприятий и отраслей делают актуальным применение статистических инструментов в управлении, в частности, методов типологии данных. Территориальное образование, как объект управления, является частью сложной многогранной структуры. Описание такой совокупности традиционными методами может привести к принятию неадекватных (на усеченной основе) управленческих решений по выбору приоритетов регионального развития.

Цель диссертационной работы — развитие методики типологии территориальных образований по уровню социально-экономического развития.

Для реализации поставленной цели были определены и решены следующие задачи:

1. Систематизированы исследования в области типологической группировки в различных аспектах: история, теория, характер исходной информации, алгоритмы реализации, проблематика;

2. Выполнен сравнительный анализ методов типологической группировки (совокупностная концепция) и автоматической классификации (вариационная концепция);

3. Дана критическая оценка существующих методов и алгоритмов типологии территориальных образований;

4. Разработан алгоритм выделения однородных групп территориальных образований;

5. Исследована однородность массовых процессов; на, уровне субъектов РФ за 2006, 2007 и 2008 годы на основе предложенного алгоритма и выявлены их «точки роста»;

6. Выделены регионы-аналоги Новосибирской области по данным за 2006; 2007.и 2008 годы;

• 7. Обоснована целесообразность, использования портфельного анализа для типологии территориальных^ образований1.

Объектом-исследования выступают территориальные■ образования.

Предметом; исследования являются; социально-экономические параметры развития территориальных образований.

Область исследования; Содержание диссертации- соответствует пункту 4.11 «Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений иг процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности; выявления; трендов, циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов» и пункту 4.12 «Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованием; измерение неравномерности развития территориальных образований» специальности 08.00.12 (Бухгалтерский учет, статистика) паспорта специальностей ВАК (экономические науки).

Научная новизна диссертации заключается в разработке методики районирования территориальных образований (ТО) путем интеграции методов факторного анализа, типологической группировки, портфельного анализа.

Наиболее существенные результаты, характеризующие научную новизну работы и выносимые на защиту, заключаются в следующем:

• Выполнен сравнительный анализ существующих концепций типологии данных, позволивший определить возможности, ограничения, сферу применения, достоинства и недостатки основных методов типологии в решении прикладных задач;

• Разработана методика формирования массива информативных признаков территориальных образований с помощью метода главных факторов, обеспечивающая качественную однородность, и максимальный охват признакового пространства;

• Адаптированы матрица ВСС для районирования территориальных образований, обеспечившая наглядность представления результатов типологической группировки и матрица ОЕ/МсКлпзеу, позволившая определить «точки роста» территорий и обосновать стратегии их развития;

• Предложена логическая схема принятия управленческих решений по развитию территориальных образований на основе портфельного анализа;

• Впервые построена типология субъектов РФ за 2008 год на основе матрицы «Типология территориальных образований в координатах внутренних и внешних факторов» и решена задача типологии субъектов РФ за 2008 год на основе матрицы «Привлекательность региона (района) -конкурентоспособность», что позволило определить «точки роста» Новосибирской области для разработки стратегии развития.

Теоретической и методологической основой исследования. Задача типологии статистических совокупностей решается достаточно давно, причем в рамках двух концепций - совокупностной и вариационной.

Основной вклад в развитие совокупностного (дедуктивного) подхода, изначально реализованного*в методе типологической группировки, внесли представители российской статистики: К.И. Арсеньев, Д.П. Журавский, 8

А.И.Чупров, Ю.Э.Янсон, Н.А.Каблуков, А.А.Кауфман, ' А.А.Чупров,

A.П.Шликевич, Ф.А.Щербина, В.И.Ленин, А.И.Хрящова, В.Г.Громан, Г.И1Баскин. В дальнейшем работы в этой областиг были , выполнены М.Н.Смит, Л.В.Некрашем, В.С.Немчиновым, Б.Г.Плошко: Заметный' вклад в развитие теории группировок внесли современники И.И.Елисеева, О.В.Рукавишников, Г.С.Кильдишев, Ю.М.Аболенцев, Б.Г.Миркин, О.В.Иванов, В.В. Глинскийi Развитие вариационной концепции (индуктивного подхода) — в- основном результат исследований представителей западных статистических научных школ. В рамках данного научного направления заметные исследования выполнили также и российские ученые С.А. Айвазян, П.Ф. Андрукович, A.M. Дубров, А.И. Орлов, B.C. Мхитарян, В.Г. Ионин.

В настоящее время появились новые возможности для развития теории типологической группировки на основе метода портфельного анализа. Основной вклад в развитие метода портфельного анализа внесли представители теории управления: исследователи Бостонской консалтинговой группы, консультационной группы МакКинзи, компании Артур Д. Литтл, Д. Абель и другие. Сходство идей типологической группировки и портфельного анализа доказано российскими учеными.

Теоретическим аспектам и практическому применению статистической методологии в изучении социальных и экономических параметров территориальных образований посвящены работы В.Н. Гениатулина, В.М. Симчеры, В.И. Дибирдеева, Е.В. Заровой,

B.А.Прокофьева, В.М. Рябцева, В.А. Сивелькина, В.Н. Афанасьева, Е.С. Завариной, Г.И. Чудилина и других.

Проблемы применения портфельного анализа, типологической группировки в районировании территориальных образований в специальной литературе в полной мере не исследованы. Этим объясняется выбор темы диссертационной работы.

В качестве методической; основы исследования использован комплекс i общенаучных и статистических методов: диалектический1 метод, метод научных обобщений; сводка . и группировка, вариационный анализ, методы автоматической классификации (факторный; кластерный), табличный; графический методы:

Для практической; реализации указанных методов в работе использованы пакеты прикладных программ «STATISTICA 8.0», «MS Office Excel».

Информационную базу диссертационного исследования составили данные, опубликованные в статистических сборниках Федеральной службы государственной статистики (Росстата), территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Новосибирской; области (Новосибирскстата), научных периодических журналах, представленные на официальных сайтах регионов.

Теоретическая и; практическая значимость результатов исследования; Теоретическая значимость состоит в развитии методики типологии территориальных образований. Предлагаемая методика ориентирована на возможности статистического обеспечения принятия управленческих решений, направленных на устойчивое развитие территорий. Практическое значение определяется возможностью использования органами исполнительной власти и управления любого уровня хозяйствования выводов и предложений, содержащихся в диссертации, для решения прикладных задач в различных сферах и направлениях деятельности. Основные положения и выводы исследования приняты к использованию в ТО ФСГС по Новосибирской области (Новосибирскстат).

Полученные в; диссертации результаты могут быть, использованы в системе Министерства регионального развития! РФ при разработке программ сокращения, дифференциации территориальных образований" по уровню социального и экономического * развития, разработке .региональных программ: по устойчивому развитию территорий, могут применяться в; работе территориальных органов Федеральной' службы, государственной! статистики, а также в процессе подготовки: и переподготовки экономических и.управленческих кадров;

Апробация работы и внедрение результатов; Результаты выполненного исследования нашли практическое применение в. деятельности территориального органа федеральной службы государственной статистики по Новосибирской области (справка № 1006/12 от 28 апреля 2011 г.); вюпочены в учебные программы и тексты лекций; (справка от № 165 от 10 марта 2011 г.). Полученные результаты; и основные положения выполненного исследования изложены в материалах Всероссийской: научно-практической' конференции студентов и аспирантов «Современная Россия: проблемы и решения»- (Казань, 2009 г); Всероссийской научно-практической конференции' «Статистика и общество: история, современность, развитие» (г. Уфа, 2010 г.); обсуждались на научных конференциях аспирантов и магистрантов НГУЭУ 2008-2010 гг., на научных сессиях преподавателей НГУЭУ в 2009-2011 гг.

Публикации. Основные положения, диссертации нашли отражение в 6 публикациях общим объемом 2,61 п.л. (вклад автора 1,67 пл.), в том числе в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией; опубликована 1 научная статья объемом 0,75 п.л. (вклад автора 0,38 п.л.).

Объем и структура, работы определены логикой исследования; последовательностью решения поставленных задач. Диссертация состоит из введения, трех глав основного текста; заключения, библиографического списка, состоящего из 179 источников, приложений/на: 18 страницах.

Во введении обоснована актуальность темы, определена цель и сформулированы: задачи; исследования; охарактеризованы; степень, разработанности: проблематики, предмет и объект исследования; отмечены:, основные положения«: и результаты, имеющие научную новизну и выносимые на защиту, обусловлены теоретическая и практическая значимость работы.

В первой главе «Теоретические и методологические аспекты: развития; метода типологической группировки» рассмотрена история, развития группировки территориальных образований, проведено' сравнение совокупностного и вариационного: подходов к решению задач типологии, дана критическая оценка основных методов выделения однородных данных: типологической группировки, классификации, портфельного анализа, районирования.

Во второй главе «Методологические вопросы районирования территориальных образований» исследованы вопросы применения метода; главных факторов для формирования: массива информативных признаков, возможности использования матриц портфельного анализа для группировки территориальных образований; разработана авторская методика районирования территориальных образований; сформулирована логическая схема принятия управленческих решений по развитию ТО на основе портфельного анализа.

В третьей главе «Типология территориальных образований как основа принятия, управленческих решений регионального развития» выполнено разбиение субъектов РФ по уровню однородности социальноч экономического развития с использованием метода типологической группировки за 2006; 2007, 2008 годы. По данным за 2008 год проведена классификация субъектов РФ на основе матрицы «Типология территориальных образований в координатах внутренних и внешних факторов». Для разработки стратегии развития Новосибирской области выявлены отраслевые «точки роста» по результатам построения матрицы «Привлекательность региона (района) - конкурентоспособность» за 2008 год и установлена внутрирегиональная дифференциация муниципальных образований.

В заключении диссертационной работы сделаны выводы и предложения.

Диссертация: заключение по теме "Бухгалтерский учет, статистика", Чемезова, Екатерина Юрьевна

Заключение

В настоящее время« практически' во всех отраслях возрастает значимость конкурентной составляющей. Стратегический менеджмент, система менеджмента качества, стратегическое управление не могут действовать без значительной поддержки информационных ресурсов, которые способствуют управлению и планированию. Все это создает потребность в использовании статистических методов обработки информации, обусловливает переход от чисто научной особенности методов к их прикладному аспекту.

В последнее время происходит увеличение потребностей региональных исследований, в том числе в части районирования, т.е. выделения однородных групп территориальных образований по уровню социального и экономического развития. Поэтому в работе, в ходе рассмотрения истории развития теории группировок, было выделено одно из специфических направлений - районирование как типологическая группировка территориальных образований по заданным признакам.

Как и само районирование (типология территориальных образований), так и метод группировок с помощью многомерного статистического анализа, получают все большую распространенность. Однако не всегда методы многомерной статистики в части группировок дают эффективные результаты.

Решение проблемы однородности данных считается необходимым условием корректной статистики. Российская и западно-европейская статистические школы шли к решению задачи однородности разными путями. И в итоге сформировалось два подхода выделения однородных данных; ,в~ России — качественно-количественный подход; (совокупностная концепция); основы которого заложил в свое время Д.П. Журавский, на Западе — количественно-качественный подход (вариационная концепция), который основывается на идеях А. Ке гле.

Обеспечение качественной однородности — является необходимым и достаточным условием выбора метода разбиения общей совокупности». [25, с. 15] Методы, в основе которых лежит вариационная концепция; могут быть использованы; для предварительного анализа совокупности^ а также для анализа качества группировки путем сверки с методами совокупностной концепции.

В результате проведенного сравнительного анализа метода типологической группировки; (как представителя совокупностной' концепции) и кластерного^ анализа (как представителя вариационной концепции) было выявлено, что; исследуемые концепции решают одну задачу, в значительной степени'пересекаются по результатам; не поддаются формализации их основные условия и ограничения (качественная и количественная однородность не заданы априори, ограничиваются целями и задачами исследования, конкретными особенностями изучаемых совокупностей); большинство алгоритмов, реализующих концепции; содержат значительный элемент искусства (являются эвристическими).

Основные недостатки- кластерного анализа заключаются в следующем:

- не всегда оговаривается число групп, на которое необходимо разбить общую совокупность;

- упор сделан на изучение вариации признака, что . не всегда реально характеризует существующие типы; .

- отсутствие пустых типов (т.е. намеченных возможных типов частных совокупностей, но не заполненных единицами общей совокупности по данной системе показателей);

- нет специализации признаков.

Достоинство кластерного* анализа в том, что- для группировки используется массив данных, состоящий И31 большого набора признаков. В. случае типологической группировки» формирование признакового пространства возможно с помощью метода главных факторов.

Для выделения однородных типов территориальных образований предложена авторская методика процедуры районирования.

Исследование территориальных образований по авторской методике может проводиться в двух направлениях:

1) для выполнения типологической группировки необходимо рассчитать интегральный индикатор развития территории по совокупности выделенных информативных признаков с помощью многомерной средней, на основе которой строятся интервалы и формируются группы, соответствующие числу намеченных типов, после чего производится распределение территориальных единиц по группам — в результате на выходе имеем комплексную типологию территориальных образований по уровню социально-экономического развития;

2) для. выявления потенциальных региональных точек роста применяется портфельный анализ территориальных единиц. Для этого проводится расчет интегральных индикаторов для каждого фактора также с помощью многомерной средней и строятся матрицы распределения территориальных единиц в координатах этих факторов. Сюда же можно добавить какой-либо показатель, характеризующий отраслевую направленность территории.

Методика была апробирована для анализа субъектов Российской Федерации за 2006-2008 годы, а также муниципальных образований Новосибирской области за 2009 год.

В' ходе предварительного анализа субъектов Российской Федерации > были, намечены следующие возможные типы, регионов (при наметке типов учитывался уровень социально-экономического развития субъектов):

• 1 тип - низкоразвитые депрессивные территории;

• 2 тип - низкоразвитые разогревающиеся территории;

• 3 тип - стабильно развивающиеся территории;

• 4 тип - сильноразвитые высоко освоенные территории;

• 5 тип - прогрессивные территории с высокой степенью развития;

• 6 тип - сильноразвитые плотнозаселенные территории (мегаполисы);

• 7 тип - сильноразвитые трансграничные территории;

• 8 тип - высокоразвитые территории;

• 9 тип - доминирующие приграничные территории;

• 10 тип - федеральная столица.

Основной упор сделан на применение методов типологической группировки и портфельного анализа. Однако чтобы устранить некоторые недостатки в части подготовки исходного массива данных, был использован факторный анализ признаков, который дал хорошие результаты. Были отобраны наиболее информативные признаки, на основе которых строилась территориальная группировка.

Для анализа было отобрано 96 показателей, отражающих социальноэкономическое развитие по 80 субъектам РФ (все за исключением регионов, входящих в состав других Субъектов РФ) за 2006, 2007, 2008 годы. Эти показатели были приведены к стандартизованному виду. Далее по ним

125 проводился факторный анализ, с помощью пакета прикладных программ STATISTICA 8.0. Было выделено три фактора: первый фактор включил'в себя признаки, характеризующие положение региона в целом, второй фактор наполнили в основном сельскохозяйственные признаки, третий фактор отражает трудовую активность региона.

Для оценки" качества проведенной группировки была- рассчитана величина межгрупповой дисперсии, а также ее вклад в общую дисперсию (тем лучше проведена группировка, чем выше показатель межгрупповой« дисперсии). За три года вклад межгрупповой дисперсии составил в среднем 97%, при разбиении совокупности регионов на десять групп.

Также на основе результатов проведенного факторного анализа были рассчитаны интегральные показатели, по которым построены матрицы распределения субъектов Российской Федерации. Была построена матрица «Типология территориальных образований в координатах внутренних и внешних факторов», для осей которой рассчитаны следующие показатели: ось X - многомерная средняя, состоящая из относительных к российскому уровню показателей внутреннего положения региона; ось У — многомерная средняя, состоящая из показателей внешнего влияния на развитие регионов, в качестве радиуса кругов выбран показатель ВРП на душу населения, как результат деятельности регионов.

Все субъекты РФ были разделены на четыре группы: «депрессивные» (самая многочисленная группа, которая включает регионы с показателями ниже среднероссийских); «проблемные», куда вошли регионы с низкими показателями по внутреннему потенциалу, однако имеющие высокие значения по внешнему фактору; группа «инерционные», регионы имеют высокие показатели внутрирегионального потенциала, однако по внешнему фактору показатели низкие, им необходимо определять наиболее привлекательные рыночные сегменты и планировать инвестиции именно в них, увеличивать объемы сбыта, и выходить в самую успешную группу «лидеры-локомотивы».

• Также были построены матрицы, «Привлекательность региона (района). - конкурентоспособность». Для1 их построения были взяты субъекты РФ, которые вошли в третью группу — стабильно развивающихся регионов. В качестве осей данной модели использовались такие показатели: для оси У (привлекательность) - интегральный показатель по первому фактору, характеризующему положение региона в целом, к тому же это главный фактор, который отражает общий уровень социально-экономического- развития региона; для оси X были взяты показатели структуры ВРП по видам деятельности.

В модели выделяют три области стратегических позиций: область с высокими показателями; область с низкими показателями; средняя область, включающая позиции,, в которых заложен потенциал для развития, но имеются проблемы, являющиеся причиной низких показателей.

Была поставлена задача поиска региональных «точек роста» региона, которую решали, рассматривая регионы, попавшие в разные области матрицы. Область с высокими показателями характеризуется группами «опорные» и «зрелые», т.е. территориальные единицы, попавшие в эту область, имеют лучшие или средние значения факторов привлекательности (уровня развития) и конкурентоспособности отрасли (рассматриваемого вида деятельности). Такие виды бизнеса, как правило, уже сформированы, занимают сильные позиции в экономике территории. Рекомендуется удержание позиций, непрерывное совершенствование, постоянный- анализ, 1 выход на международный рынок.

Территориальные единицы, попавшие в.среднюю область, образуют группу «точки роста», требуют более детального изучения и более* гибких инструментов управления, они могут развиваться! в .разных направлениях, т.е. при определенных условиях может, наблюдаться как рост, так и спад. Эти единицы являются претендентами в группу «зрелые».

Следующая группа была названа «подростки», показатели у которых либо низкие по привлекательности, но средние по конкурентоспособности, либо наоборот. На развитие рассматриваемых видов деятельности (конкретных рынков) территориям необходимо предоставлять льготы, создавать благоприятные условия для роста.

Проигрышная позиция в полученной матрице - группа «иждивенцы», как правило, это регионы слабые по'рассматриваемому виду деятельности, скорее всего, являются лишь потребителями продукции данной отрасли. Необходимы дополнительные меры по устранению причин такого положения регионов.

На основе матрицы «Привлекательность региона- (района) — конкурентоспособность» были определены наиболее успешные стратегии для Новосибирской области за 2006-2008 годы. Таким образом, могут быть определены стратегии и для других регионов исследуемой группы.

Предложенная методика районирования субъектов РФ дает следующие преимущества:

- в основе группировке используется не один признак, а система из 96 разноименных признаков, характеризующих социально-экономическое положение регионов;

- признаковое пространство?доведено до наиболее информативного вида с помощью инструментов факторного анализа, что позволило отобрать наиболее существенные из них;

- типологическая* группировка не исключает* наличие пустых типов, в отличие от кластерного < анализа, это и позволило выделить аномальный (сильно отличающийся от основной массы регионов) V субъект РФ — г. Москва;

- построенные матрицы портфельного анализа, на основе которых можно определить региональные «точки роста» в социально-экономическом развитии региона, выделили наиболее успешные регионы.

Полученные результаты могут быть использованы» для принятия решений по реструктуризации экономики, по политике и структурной реформе в отдельных группах регионов, по идентификации» социально депрессивных регионов и развитию их экономики.

В результате анализа была предложена логическая схема принятия управленческих решений по развитию территориальных образований: на основе результатов портфельного анализа выявляются точки роста территории и, активно воздействуя на развитие точек роста, территория выводится из группы с меньшим уровнем развития в группу на порядок выше.

Результаты, полученные в диссертации, интегрируют возможности совокупностной и вариационных концепций в решении задачи типологии для различных хозяйственных систем, территорий, отраслей и видов деятельности. Выполненное исследование представляет определенный шаг на пути развития методики типологической группировки, укрепления позиций дедуктивного подхода в решении исследовательских задач, способствует принятию корректных управленческих решений.

Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Чемезова, Екатерина Юрьевна, Новосибирск

1. Аболеицев Ю. О средних и статистической однородности // Вестник статистики. 1978. - № 1. - С. 29-34.

2. Аболенцев Ю. Анализ качественной и количественной однородности // Вестник статистики. — 1979. № 2. - С. 36-43.

3. Анализ тенденций развития регионов России: Типология регионов, выводы и предложения. Прогр. Европ. союза ТАСИС/ Ред. Лавров A.M., Кашин В.К. М, 1996. - 96 с.

4. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физматгиз, 1963. - 520 с.

5. Андрукович П.Ф. Факторный анализ // Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях. М.: Наука, 1979. -С. 212-248.

6. Арсеньев К.И. Начертание статистики Российского государства. О состоянии народа. СПб., 1918. - 4.1. - 245 с.

7. Афанасьев В.Н., Воронов Е.В. Факторный анализ зависимости социально-экономического развития региона от его тарифной политики // Вестник ОГУ. 2005. - № 8. - С. 21-28.

8. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974. - 240 с.

9. Баскин Г.И. Основные вопросы статистической методологии в земельной оценке // Статистический вестник. 1914. -Кн. 1/2. -С.70-110.

10. Баутин В.М. Саморазвитие сельских территорий важная составляющая продовольственной безопасности страны. - М.: Росинформагротех, 2004. - 468 с.

11. Бахнов А. О многомерной группировке при изучении эффективности промышленного производства // Вестник статистики. 1979. - № 12. - С. 27-30.

12. Беляева JI.A. Эмпирическая социология в России и Восточной Европе. М.: Издательский дом ГУВШЭ; 2004. - 408 с.

13. Большой энциклопедический, словарь. М.: Большая Российская' Энциклопедия, 2000. — 1434 с.

14. Бородкин Л.И. Многомерный статистический анализ в исторических исследованиях. -М.: МГУ, 1986. 188 с.

15. Бородулина Н. А. Муниципальная реформа и города-доноры: стратегия роста или выживания? // Региональная экономика: теория и практика. 2008. - № 33. - С. 63-72.

16. Боярский А.Я. Теоретические исследования по статистике: сб. науч. тр. -М.: Статистика, 1974. 303 с.

17. Браверман Э.М. Методы экстремальной группировки параметров и задачи выделения существенных факторов // Автоматика и телемеханика. — 1970.-№1.-С. 123-132.

18. Бунге Н.Х. Курс статистики. Киев, 1876. - 175 с.

19. Венецкий И.Г. Вариационные ряды и их характеристика. М.: Статистика, 1970. - 159 с.

20. Воронин Ю.А. Теория классифицирования: надежды и действительность. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1981. - 33 с.

21. Воронин Ю.А. Теория районирования и управление территориями. -Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2004. 226 с.

22. Гениатулина К.В., Гуськава Т.Н. Группировка и кластер: возможности оценки развития муниципальных // Наука промышленности и сервису: сб. тр. Всерос. науч.-практ. конф. - Тольятти: ТГУС, 2006. - С. 80-85.

23. Геополитическое положение России: представления и реальность / H.A. Бородулина, О.И. Вендина, Т.А. Галкина, Л.Д. Гудков. М.: Арт-Курьер,2000.-351 с.

24. Глинский' В.В. Статистические методы поддержки управленческих решений. Новосибирск: НГУЭУ, 2008. — 256 с.

25. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ: Учебное пособие. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М; Новосибирск: Сибирское соглашение, 2002. — 241 с.

26. Герман К.Ф. Статистическое описание относительно Российской империи, 1819.

27. Гейфман М. К вопросу о критерии количественной однородности / при группировке // Вестник статистики. — 1979. № 11. — С. 57-59.

28. Грачев Н.Г. Статистические группировки. — М.: Госстатиздат, 1951. — 156 с.

29. Грачев Н.Г. Статистические группировки в изучении экономики , промышленности СССР. М.: Госстатиздат, 1958. - 211 с.

30. Грачев Н.Г. Применение методов группировки в современнойстатистике: Проблемы экономической информации. М.: Наука, 1975. - С. 103-118.

31. Громан В. Об основаниях группировки крестьянских хозяйств Труды Вольного Экономического Общества.- 1902.- кн. 1-2.

32. Громыко Г.Л. Статистические ряды в экономических и экономико-графических исследованиях. — М., 1974. 230 с.

33. Гуревич С.М. Статистические группировки. — М.: Госстатиздат, 1956. -146 с.

34. Дибердеев В.И. К вопросу о понятии регион // Вопросы статистики. — 2001.-№6.-С.

35. Дорофеюк A.A. Алгоритмы автоматической классификации (обзор литературы) // Автоматика и телемеханика. 1971. - № 12. - С. 78-113.

36. Дружинин Н.К. К вопросу о группировках // Вестник статистики. -1973.-№2.-С. 43-48.

37. Дружинин Н.К. Развитие основных идей статистической науки. М.: Статистика, 1979. — 269 с.

38. Дубров A.M. Многомерные статистические методы: для экономистов и менеджеров: учеб. для вузов. М.: Финансы и статистика, 1998 - 350 с.

39. Дубровский С.А. Прикладной многомерный статистический анализ. — М.: Финансы и статистика, 1982. 216 с.

40. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976.-511 с.

41. Дюран Б., Оделл Д. Кластерный анализ. — М.: Статистика, 1977. 128 с.

42. Ежов А.И. Выравнивание и вычисление рядов распределения. М.: Госстатиздат, 1961. —336 с.

43. Ежов А.И. Вычисление рядов распределения. — М.: Статистика, 1973. 158 с.

44. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов. М.: Статистика, 1977. — 144 с.

45. Еремина Н.М. Некоторые вопросы методологии социально-экономических группировок // Вопросы статистической методологии/ Под ред. Малого И.Г. -М.: Статистика, 1964. С. 51-69.

46. Ерина A.M. Математико-статистические методы изучения экономической эффективности производства. — М.: Финансы и Статистика, 1983.- 191 с.

47. Ерина A.M., Трофимов В.П. Стандартизованные группировки при анализе эффективности сельскохозяйственного производства// Статистическое изучение экономической эффективности общественного производства. М.: Наука, 1977. - С. 233-250.»

48. Ефимова М.Р. Применение метода группировок в анализе эффективности управления / Моск. эконом.-стат. ин-т. М., 1990. - 35 с.

49. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.: Финансы и Статистика, 1988. - 342 с.

50. Жуковская В.М., Мучник И.Б. Факторный анализ социально-экономических исследований. -М.: Статистика, 1976. 151 с.

51. Журавский Д.П. Об источниках и употреблении статистических сведений. — М.: Госстатиздат, 1946. — 119 с.

52. Заварина Е.С. Роль и проблемы региональной статистики в анализе регионального развития макрорегиона. В кн.: Материалы Всероссийского совещания статистиков по вопросам всероссийской переписи населения 2010 года, 2010. С. 66—67.

53. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. М.: Советское радио, 1972. - 206 с.

54. Зарова Е.В. Транспортный комплекс региона: статистическое исследование и экономическое моделирование. Самара: Изд-во Самарского государственного экономического ун-та, 2008. - 199 с.

55. Иберла К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980. - 398 с.

56. Иванов О.В. Развитие концепции статистической группировки // Теория статистической группировки. 4.1. — М.: Моск. экон.-стат. ин-т, 1990.-76 с.

57. Иванов О.В. Статистическая группировка: методология построения и анализ // Теория статистической группировки. — 4.II. — М.: Моск. экон.-стат. ин-т, 1992.-91 с.1

58. Ионин ВТ. Структура демографического пространства области// Региональная экономика. Материалы« научной сессии преподавателей НГАЭиУ (28-30 апр. 1999 г.) Новосибирск: НГАЭиУ, 1999 г. - С. 51-62.61Каблуков H.A. Статистика. М.: Издание ЦСУ, 1922. - 320 с.

59. Каган М.С. Системное рассмотрение основных способов 5 группировки. В книге: Филосовские и социальные исследования, Д., ЛГУ,1977. 140 с.i

60. Кауфман A.A. Статистика: ее приемы и ее значение дляiобщественных наук. М.: Московское Научное Издательство, 1919. - 165 с.f 64. Кауфман A.A. Теория статистики. М.: Госиздат, 1928. - 648 с.

61. Кашин В.К. Региональное развитие и промышленная политика (рабочие материалы). М.: Экспертный Институт, 1997. ' 66. Котлер Ф. Маркетинг, менеджмент: анализ, планирование, внедрение,контроль. — Спб.: Питер, 1998. — 887 с.

62. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. - 736 с.

63. Кендалл М.Дж., Юл Дж.Э. Теория статистики. — М.: Госстатиздат ЦСУ СССР, 1960.-759 с.

64. Кильдишев Г.С. Сводка и группировка статистических материалов /)

65. Моск. экон.-стат. ин-т. М., 1976. - 48 с.1

66. Кильдишев Г.С., Аболенцев Ю.М. Группировка наблюдений по комплексу признаков // Вестник статистики. 1976. - № 10. - С. 24-33.

67. Кильдишев Г.С., Аболенцев Ю.М. Многомерные группировки. М.: , Статистика, 1978ю - 160 с.

68. Кильдишев Г.С., Аболенцев Ю.М. О разбиении статистической совокупности на однородные группы // Проблемы теории статистики. М.: Наука, 1978.-С. 121-144.

69. Кильдишев Г.С., Овсиенко В.Е., Рабинович П.М., Рябушкин Т.В. Общая теория статистики. — М.: Статистика, 1980. — 423 с.

70. Кириллов И.К. Цветущее состояние Всероссийского государства. — М.: Наука, 1977.-443 с.

71. Колосовский H.H. Теория экономического районирования. — М., Мысль, 1969.-336 с.

72. Комбинационные таблицы как прием изучения типов и факторов крестьянского хозяйства в земских подворных переписях //Вестник статистики. 1924. - № 10-12. - с.99-159.

73. Козлов Т. Группировки важнейшие приемы изучения взаимосвязи общественных явлений // Вестник статистики. — 1965. - № 3. - С. 47-55.

74. Козлов Т. Некоторые вопросы статистических группировок// Вестник статистики. 1972. - № 8. - С. 35-45.

75. Козлов Т.Н., Овсиенко.В.И., Савинский Д.В., Смирнский В.И. Курс общей теории статистики. М.: Изд-во Московского Университета, 1956. -348 с.

76. Козлов Т., Чиркова В. Об использовании многомерных средних в анализе взаимосвязи статистических показателей // Вестник статистики. -1981.-№7.-С. 24-30.

77. Колычев П.М. К классификационной проблеме: философский аспект // НТИ. Сер.2. 1987. - № 11. - С. 1-4.

78. Крастинь О. Экономические и математические методы в статистике // Вестник статистики. 1984. - № 2. - С. 18-25.телемеханика. 1976. - № 3. - С. 91-98.

79. Лебедева Г.В. Группировки в современной статистике: Автореф.канд.экон.наук. -М.: МГУ, 1982. 25 с.

80. Ленин В.И. Развитие капитализма в России // Полн.собр.соч. Т.З. -С. 1-609.

81. Лысый И.В. Некоторые вопросы применения метода группировок в экономических исследованиях // Исследования по методологии статистики/ Моск. экон.-тат. ин-т. М., 1974.- С.23-39.

82. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. -М.: Мир, 1967.-144 с.

83. Максимов Г. Некоторые вопросы теории группировок // Вестник статистики. 1974. - № 11. - С. 16-22.

84. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. -167 с.

85. Маршалов В. М.В. Ломоносов и русская статистика // Вестник статистики, 1950. - № 5. - С. 57-63.

86. Маслов П. Статистическая группировка // Вестник статистики. -1973.-№2. С. 48-52.I

87. Мерхалев Д. К вопросу о группировках хозяйств при исследовании колонизуемых районов // Вестник статистики. 1920. - № 9-12. - С. 133-149.

88. Миллс Ф. Статистические методы. — М.: Госстатиздат, 1958. 799 с.

89. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур. М.:1. Статистика, 1980. 320 с.

90. Миркин Б.Г. Группировки в социально-экономических исследованиях: Методы построения и анализа. — М.: Финансы и статистика, 1985.-224 с.

91. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974. - 256 с.

92. Мхитарян B.C., Архипова М.Ю., Сиротин В.П. Эконометрика: Учебное пособие, руководство по изучению дисциплины, методические указания.и задания для контрольных работ для студентов заочников, тесты по дисциплине:-М:, .МЭСИ« 2004'. ' ,

93. Некраш ЛШ: Курс общей теории статистики. — М.; Л.: Госпланиздат, 1939.-392 с.

94. Немчинов B.C. Избранные произведения: Сельскохозяйственная статистика с основами общей теории; Том 2. — М:: Издательство; «Наука», 1967. -488 с.

95. Нестеров A.B. Философия измерений // Автометрия 2000. - № 6. - С. 126-137.

96. Нефедова T.F., Трейвиш А.И. Районы России и других: европейских стран: с переходной экономикой в начале 90-х. Ин-т географии Рос. акад. наук, Центр изуч. рос. земель журн. "Ваш выбор". М., 1994. - 70 с. •

97. Овсиенко В. Об однородности совокупности и общих, и групповых средних // Вестник статистики. 1978. - № 4. - С. 37-44.

98. Окунь Я. Факторный анализ: М.: Статистика, 1974. — 200 с.

99. Орлов А.И. Некоторые вероятностные вопросы теории классификации. — В сб.: Прикладная статистика. Ученые записки по статистике, т.45. М:: Наука, 1983. - С. 166-179.

100. Останина E.H. Группировки предприятий по органическому строению производства // Статистические исследования в отраслях народного хозяйства. М.: Наука, 1974. - С. 153-169.

101. Пасхавер И. Проблема интервалов в группировках // Вестник статистики. 1972. - № 6. - С. 24-28.

102. Пасхавер 1LC., Яблочник A.JI. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1983. - 432 с.

103. Петров А. Рецензия на курс общей теории статистики JI.В. Некраша // Плановое хозяйство. 1940. - № 5. - С. 112-115.

104. Плошко Б.Г. Группировка и системы статистических показателей. -М.: Статистика. 1971. - 176 с.

105. Плошко Б.Г., Елисеева И.И; История статистики: Учебное пособие. — Mí: Финансы и статистика, 1990. 295 с.

106. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях: методы таксономии и факторного анализа. М.: Статистика, 1960. - 151 с.

107. Политова И.Д. Статистические группировки / МСХА им. Тимирязева. -М., 1976.-32 с.

108. Поляк Д. О коэффициенте вариации как мере количественной однородности // Вестник статистики. — 1978. № 8. — С. 64-65.

109. Постановление Правительства РФ от 15.04.2009 г. № 322 «О мерах по реализации Указа Президента Российской Федерации от 28 июня 2007. г. № 825 «Об оценке эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации».

110. Проблемы федерализма, местного самоуправления и территориального развития в, России: Научные исследования, прикладные проекты, библиография за 1990-1999 гг. М.: УРСС, 2000.- 582 с.

111. Прокофьев В.А. Статистические методы анализа социально-экономического развития административно-территориальных образований/ Под ред. В.А. Прокофьева. Саратов. СГСЭУ.2008.

112. Рабинович П. Некоторые вопросы теории многомерных группировок // Группировки и корреляция в экономико-статистических исследованиях. -М.: Наука, 1982. №8. - С. 52-63.

113. Рабинович. П., Маршак М. К вопросу об определении интервалов при* группировках // Вестник статистики. 1973. - №8. - G. 13-20:

114. Рабинович П'.М!, Медведев В.Г. Метод многомерных группировок // Математические и статистические методы и модели в анализе и планировании эффективности общественного производства: — Куйбышев: Изд-во Куйбыш. план, ин-та., 1978. С.17-25.

115. Раевич Г. Некоторые типичные ошибки в использовании группировок // Вестник статистики. 1929. - № 1. - С. 44-58.

116. Рожков* Г.В. Региональные зоны роста инновационной экономики. -М.: МАКС-Пресс, 2008. 283 с.

117. Розин Б.Б. Экономико-статистическое моделирование в неоднородных совокупностях // Проблемы теории статистики. М.: Наука, 1978. — С.100-121.

118. Розин- Б.Б. Теория распознавания образов в экономических исследованиях. М.: Статистика, 1973. — 224 с.

119. Розова С.С. Классификационная проблема в современной науке. — Новосибирск: Наука, 1986. 220 с.

120. Россия регионов: в каком социальном пространстве мы живем? / Независимый институт социальной политики. М.: Поматур, 2005. -273 с.

121. Российский статистический ежегодник. -М., ФСГС, 2007. 826 с.

122. Российский статистический ежегодник. — М., ФСГС, 2008. 847 с.

123. Российский статистический ежегодник. М., ФСГС, 2009. - 796 с.

124. Рябушкин Т.В., Ефимова М.Р. Сводка и группировка материалов статистического наблюдения / МИУ. М., 1980. — 28с.i 131. Рябцев В. О многомерных средних и группировках // Вестникстатистики. 1976. - № 8. - С. 42-46.i

125. Рябцев1 B.Mi Конкурентоспособность Российских регионов: методология оценки и сравнительного анализа. СГЭА, 2002.

126. Ряузов H.H. Сводка и группировка статистических материалов. М., 1961.-49 с.

127. Себестиан Г.С. Процессы принятия решений при распознавании ( образов. Киев: Техника, 1965. - 162 с.

128. Симчера В.М. Методы многомерного анализа статистических данных. М.: Финансы и статистика, 2008. - 400 с.

129. Свавицкий H.A. Земские подворные переписи. М.: Госстатиздат, 1961.-355 с.

130. Сивелькин В.А. Статистическое исследование инвестиционных процессов в регионах РФ. Самара: СГЭА, 2004. - 104 с.

131. Сиськов В.И. Корреляционный анализ в экономических исследованиях. М.: Статистика, 1975. - 168 с.

132. Сиськов В.И. Некоторые вопросы методологии статистических группировок и корреляции // Группировка и корреляция в экономических исследованиях. М.: Наука, 1982. - С. 288-306.

133. Сиськов В.И. Правила соединения коэффициентов вариации и корреляции // Вестник статистики. 1974. - № 10. - С. 38-43.

134. Сиповская И.В. Сбор массового материала, его группировка и составление статистических таблиц/ ЛГУ. Д., 1967. — 65 с.

135. Смит М.Н. Основы статистической методологии. — M.-JL: Госиздат, 1924. -176 с.

136. Смирнов Е.С. Таксонометрический анализ. — M^.i Изд-во МГУ, 1969. — 188 с.

137. Старовский В.Н. Советская статистическая наука и практика // История советской государственной статистики. — М., 1960. — С. 4-21.

138. Статистика: учебник/ Л.П. Харченко, В .Г. Ионин, В.В. Глинский и др. -М.: ИНФРА-М, 2008. 445 с.f

139. Субботин А.Л. Классификация. М.: Лотос, 2001. - 78 с.

140. Суслов И.П. Общая теория статистики. М.: Статистика, 1970. — 376с.

141. Тикунов B.C. Классификации в географии. Москва Смоленск, 1997. - 367 с.

142. Типология российских регионов / Б. Бутс, С. Дробышевский и др. Под ред. Н. Главацкой. М: ИЭПП, 2002. - 492 с.

143. Типология субъектов Российской Федерации с точки зрения регионального развития / под ред. В. В. Климанова. М.: Ин-т реформирования обществ, финансов, 2007. - 209 с.

144. Трофимов В.П. Измерение взаимосвязей социально-экономических явлений. М.: Статистика, 1975. - 152 е.,

145. Тяпкин В. Метод группировок в анализе урожайности // Вестник статистики. 1976. - № 2. - С. 10-16. .

146. Фатхутдинов P.A. Стратегический менеджмент. М.: Дело, 2007. -448 с.

147. Федеральный закон Российской Федерации от 6 октября 2003 года №131 ФЗ «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации».

148. Федеральная целевая программа «Сокращение различий в социально-экономическом развитии регионов Российской Федерации (на 2002-2010 гг. и до 2015 г.)».

149. Формирование и развитие кластеров* в регионе: теоретико-методологические и прикладные аспекты: (на примере Республики Башкортостан) / под ред: Д. А. Гайнанова. Уфа: ИСЭИ, 2009. - 161 с.

150. Фортунатов А.Ф. О статистике: Учебное пособие. М., 1907. - 53 с.

151. Харман Г. Современный факторный анализ. -М.': Статистика, 1972. -486 с.

152. Харченко Л.П. История статистики. Развитие методологии статистической науки: Учебное пособие. Новосибирск: НГУЭУ, 2005. -144 с.

153. Хрящева А.И. Группы и классы в крестьянстве / ЦСУ М., 1926. -172 с.

154. Хрящева А.И. К вопросу о принципах группировки "массовых статистических материалов в целях изучения классов в крестьянстве / ЦСУ -М., 1925.-40 с.

155. Цинзерлинг Д. Практическое руководство статистики, 1924. 170 с.

156. Чемезова Е.Ю. Типологии субъектов РФ по уровню социально-экономического развития // Вестник НГУЭУ, Новосибирск. 2010. — № 1. -С. 171-176.

157. Чемезова Е.Ю., Шапхарова Н.И. Социально-экономическая типологизация муниципальных образований региона // Сибирская финансовая школа Новосибирск. — 2009. — №3 — С. 28-33.

158. Чудилин Г. И. Состояние инновационной деятельности и тенденции ее развития // Федерализм. 2005. - № 4. - С. 133-154.

159. Чулков М.Д. Историческое описание Российской коммерции при всех портах и границах от древних времен и до настоящего. — СПб., 1>781. — 488 с.

160. Чупров А.И. Ученые труды. Курс статистики. М., 1910. - 278 с.169'. Чупров A.A. Вопросы статистики. — М.: Госстатиздат, 1960. 448 с.'

161. Чупров A.A. О приемах группировки статистических наблюдений. — СПб., 1904.-26 с.

162. Шамко A.JI. Об одном алгоритме группировки данных статистического наблюдения // Группировки и корреляции в экономико-статистических исследованиях. — М.: Наука, 1982. — С. 75-82.

163. Шанин С. А. Территориальная стратифицированность экономического пространства: особенности и типология. М-во образования Рос. Федерации, Белгор. гос. ун-т. Белгород: БелГУ, 2003. - 107 с.

164. Шишкин К.Т., Завьялов Ф.Н. Использование статистических методов в анализе хозяйственной деятельности предприятий и объединений. — Ярославль: Изд-во Ярославского ун-та, 1982. 79 с.

165. Шрейдер Ю.А. Двойственность классификации: таксономия и мерономия // Международный форум по информации и документации, 1981. -№ 1-С. 3-9.

166. Щербина Ф. А. Крестьянские бюджеты / Издание Имп. Вольного Экономического Общества. — Воронеж: Тип. В. И. Исаева, 1900. — 474 с.

167. Экономическая география России: Учебник / Под ред. Гладкий Ю.Н., Доброскок В.А., Семенов С.П. М.: Гардарика, 2000. - 752 с.

168. Экономическая география России: Учебник / Под ред. Т.Г.Морозова, М.П.Победина, С.С.Шишков.- М.: ЮНИТИ, 2000. 527 с.

169. Янсон Ю.Э. Опыт статистического исследования о крестьянских наделах и платежах. СПб., 1877. - 160 с.

170. Ястремский Б.С. Труды по статистике/ЦУНХУ. М., 1937. - 532 с.

171. Показатели для формирования массива информативных показателей социально-экономического развитшгрегионов

172. Численность постоянного городского населения в среднем за год, чел.

173. Численность постоянного сельского населения в среднем за год, чел.

174. Число городов на 1 января, ед.

175. Число поселков городского типа на 1 января, ед.

176. Естественный прирост (убыль) населения на 1 ООО человек населения, промилле

177. Число родившихся на 1000 населения, промилле

178. Число умерших детей до 1 года на 1000 родившихся живыми, промилле8' Коэффициент материнской смертности на 100 тысяч родившихся живыми, чел.

179. Смертность населения трудоспособного возраста, человек на 100 тысяч населения в трудоспособном возрасте, женщины

180. Смертность населения трудоспособного возраста, человек на 100 тысяч населения в трудоспособном возрасте, мужчины

181. Демографическая нагрузка на население трудоспособного возраста, на 1000 человек трудоспособного возраста приходится лиц нетрудоспособных возрастов на начало года, промилле

182. Миграционный прирост (убыль) на 10000 населения

183. Коэффициент межрегиональной (внутренней) миграции на 10000 населения

184. Реальные денежные доходы (в процентах к предыдущему году), процент

185. Денежные доходы в расчете на душу населения, руб.

186. Численность населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума, % от общей численности населения

187. Соотношение доходов 10% наиболее и 10% наименее обеспеченного населения

188. Реальный размер назначенных пенсий (в процентах к предыдущему году), процент

189. Соотношение среднего размера назначенных месячных пенсий с величиной прожиточного минимума пенсионера

190. Доля расходов на оплату жилищно-коммунальных услуг в потребительских расходах домашних хозяйств, процент

191. Число больничных коек на 10000 человек населения

192. Число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения, ед.

193. Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на 1 жителя (на конец периода), м2

194. Число семей, получивших жилье и улучшивших жилищные условия в отчетном году в % к состоящим на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, процент

195. Численность населения на одного врача, чел.

196. Численность экономически активного населения, тыс. чел.

197. Уровень безработицы, процент

198. Уровень занятости населения, процент

199. Среднегодовая численность занятого населения, чел.

200. Принято работников с начала года, чел.

201. Выбыло работников с начала года, чел.

202. Численность работников списочного состава, которым были предоставлены отпуска без сохранения или с частичным сохранением заработной платы по инициативе администрации по крупным и средним предприятиям, чел.

203. Число государственных (муниципальных) учреждений среднего профессионального образования, ед.

204. Численность студентов государственных (муниципальных) учреждений среднего профессионального образования, тыс. чел.

205. Число государственных (муниципальных) высших учебных заведений, ед.

206. Численность студентов государственных (муниципальных) высших учебных заведений, тыс. чел.

207. Число негосударственных высших учебных заведений, ед.

208. Количество посещений музеев, тыс. чел.

209. Количество посещений (зрителей) театров, тыс. чел.

210. Численность читателей в общедоступных (публичных) библиотеках, тыс. чел.

211. Выбросы в атмосферу загрязняющих веществ, отходящих от ■ стационарных источников, тыс.тонн

212. Оборот розничной торговли- на душу населения, руб.

213. Перевозки пассажиров автотранспортом, тыс. чел.

214. Удельный вес государственного сектора в общем объеме перевозок пассажиров -автотранспортом, процент

215. Доля телефонизированных населенных пунктов, процент

216. Число организаций, осуществлявших инновационную деятельность

217. Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, на 10 тысяч занятых в экономике, чел.

218. Число созданных передовых производственных технологий

219. Инвестиции в основной капитал за счет всех источников финансирования, млн. руб.

220. Инвестиции, направленные на охрану окружающей среды, охрана окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов, тыс. руб.

221. Инвестиции, направленные на охрану окружающей среды, охрана и рациональное использование водных ресурсов, тыс. руб.

222. Объем поступивших иностранных инвестиций на душу населения, долл.

223. Индекс потребительских цен, все товары и услуги, процент

224. Индекс потребительских цен, продовольственные товары, процент

225. Индекс потребительских цен, непродовольственные товары, процент

226. Индекс потребительских цен, услуги, процент

227. Основные фонды (на конец года; по полной учетной стоимости), млн. руб.

228. Общая площадь введенных зданий, жилые дома и общежития, тыс.м2 общей площади

229. Количество зданий и сооружений, находящихся в незавершенном строительстве, ед.

230. Средняя стоимость строительства 1 кв.м. общей площади жилых домов, руб.

231. Оборот малых предприятий, тыс. руб.

232. Количество малых предприятий, ед.

233. Среднесписочная численность работников малых предприятий (без внешних совместителей), чел.

234. Средняя численность внешних совместителей на малых предприятиях, чел.

235. Средняя численность работников малых предприятий, выполнявших работы по договорам гражданско-правового характера, чел.

236. Фонд начисленной заработной платы работников списочного и несписочного состава малых предприятий (включая совместителей), тыс. руб.

237. Фонд начисленной заработной платы работникам списочного состава, тыс. руб.

238. Отгружено товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами, тыс. руб.

239. Число зарегистрированных преступлений, ед.

240. Число преступлений, совершенных в сфере экономики, ед.

241. Число экологических преступлений, ед.

242. Темп роста валового регионального продукта к предыдущему году, процент

243. Валовый региональный продукт на душу населенияj руб:

244. ВРП по виду деятельности "сельское хозяйство, охота и? лесное хозяйство" (Раздел А); % к итогу ■ •

245. ВРП по виду деятельности "добыча полезных ископаемых" (Раздел С), % к итогу

246. ВРП по виду деятельности "обрабатывающие производства" (Раздел D), % к итогу

247. ВРП по виду деятельности; "производство' и распределение электроэнергии, газа и ; воды" (Раздел Е), % к итогу

248. ВРП по виду деятельности "строительство" (Раздел F), % к итогу79/ ВРП по виду деятельности, "оптовая, ю розничная торговля, ремонт автотранспортных средств; мотоциклов, бьгговых изделий и предметов личного пользования'' (Раздел;0), % к итогу . . . , •

249. ВРГ1 по виду деятельности "транспорт и связь" (Раздел I), % к итогу

250. ВРП по виду деятельности "операции с недвижимым имуществом, аренда и! предоставление услуг" (Раздел К), % к итогу

251. ВРП по» виду деятельности! "государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение" (Раздел L), % к итогу

252. ВРП по виду деятельности "образование" (Раздел М), % к итогу

253. ВРП'по виду деятельности "здравоохранение и предоставление социальных услуг" (Раздел N), % к итогу .

254. Добыча полезных ископаемых, в фактически действовавших ценах, млн. руб.86? Обрабатывающие производства, в фактически действовавших.ценах, млн. руб.

255. Производство и распределение электроэнергии,' газа и воды, в фактически действовавших ценах, млн. руб.

256. Продукция сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий; в фактически действовавших ценах, млн. руб:89 • Посевные площади всех с/х культур в хозяйствах всех категорий^ тыс. га?

257. Валовой сбор зерна (в весе после доработки) в хозяйствах всех категорий, тыс: тонн1

258. Валовой сбор картофеля в хозяйствах всех категорий, тыс. тонн

259. Валовой сбор овощей в хозяйствах всех категорий, тыс. тонн

260. Поголовье,KPG в хозяйствах всех категорий; тыс. голов.

261. Поголовье свиней в хозяйствах всех категорий, тыс. голов

262. Производство скота и птицы.на убой (в убойном весе), в хозяйствах всех категорий, тыс: тонн

263. Производство яиц в хозяйствах всех категорий, тыс. шт.