Диссертация (1152312), страница 33

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 33)

Алгоритм завершается, когдаперестают происходить изменения центров масс кластеров.Проведениекластерногоанализапопоказателямфинансовойэффективности предваряло проведение факторного анализа показателей – метода192главныхкомпонент,мультиколлинеарностьчтовпозволилоисходныхснизитьразмерностьпоказателях.Дляиустранитьисходногонаборапоказателей была построена двухфакторная модель, результаты представлены втаблице 3.23.Таблица 3.23 – Результаты компонентного анализа показателей финансовойэффективности занятостиПеременныеНазвание переменныхинвестиции в основной капитал региона,приходящиеся на одного занятогоналоговые доходы консолидированногоx5бюджета, приходящиеся на одногозанятогобезвозмездные поступления в бюджет,x6приходящиеся на одного занятогоСобственные значения главных компонентОбъясненная вариация исходных показателей, %Коэффициент информативности, %x41 главнаякомпонента2 главнаякомпонента0,880,250,90-0,060,16-0,981,611,0253,6934,0598,3893,63ВозможностьЗависимостьсамостоятельногоэкономикиНазвание главных компонентразвитияот федеральныхэкономикидотацийИсточник: рассчитано автором по данным [224].Для интерпретации главных компонент в каждой из них были выделеныпоказатели, имеющие компонентные нагрузки aij  0,7 .

В первую главнуюкомпоненту вошли показатели, характеризующие инвестиции  x4  и налоговыедоходыx5  , которые отражают способность сформировавшейся структурызанятости самостоятельно формировать бюджет региона. Значимость выделенныхпоказателей в формировании данной компоненты оценивалось с помощьюкоэффициента информативности:К Иi  aij2 aij 0,7iPj 1aij2100 %(3.11)193Коэффициент информативности К И 1  98,38 подтвердил существенностьсостава главной первой главной компоненты, названной «Возможностьсамостоятельного развития экономики».Во второй главной компоненте выделился показатель  x6  , отражающийобъем безвозмездных поступлений из федерального бюджета и характеризующий«Зависимость экономики от дотаций».

О надежности состава даннойкомпонентысвидетельствуетзначениекоэффициентаинформативностиК И 2  93,63 .С помощью метода кластерного анализа метода ??????? k -средних регионыРоссийской Федерации были разграничены на три группы на основе применениясгенерированных главных компонент:f 2,1 – Возможность самостоятельного развития экономики;f 2, 2 – Зависимость экономики от дотаций.В результате были сформированы три значительно отличающиеся поразмеру кластера.

Анализ возможности разбиения регионов на три кластерапроводился путем сравнения средних значений сгенерированных главныхкомпонентиподтвердил,чтокластерыимеютдействительносильноотличающиеся друг от друга значения (см. рисунок 3.21)543210-1-2-3f1f21 кластер2 кластер3 кластерИсточник: рассчитано автором по данным [224].Рисунок 3.21 – Средние значения главных компонент в разрезе трех кластеров попоказателям финансовой эффективности194Регионы первого кластера, а их всего 4, отличаются лучшими показателямифинансовой эффективности. Так на одного работника в среднем приходится 1,27тыс. руб. инвестиций в основной капитал при этом каждый из них в бюджетрегиона приносит по 339 тыс.

рублей. Зависимость от дотаций из федеральногобюджета здесь достаточно низкая. В связи с этим регионы данного кластера былиотнесены к регионам с высокой финансовой эффективностью занятых (см.таблицу 3.24).Таблица 3.24 – Распределение регионов Российской Федерации по кластерамСредние значения№ кластера1 кластер(4 региона)2 кластер(74 региона)3 кластер(7 регионов)Состав кластераНенецкий автономный округ, Ханты-Мансийскийавтономный округ – Югра, Ямало-Ненецкий автономныйокруг, Сахалинская областьБелгородская область, Брянская область, Владимирскаяобласть, Воронежская область, Ивановская область,Калужская область, Костромская область, Курская область,Липецкая область, Московская область, Орловская область,Рязанская область, Смоленская область, Тамбовскаяобласть, Тверская область, Тульская область, Ярославскаяобласть, г. Москва, Республика Карелия, Республика Коми,Архангельская область, Вологодская область,Калинингpадская область, Ленинградская область,Мурманская область, Новгородская область, Псковскаяобласть, г.

Санкт-Петербург, Республика Адыгея,Республика Калмыкия, Краснодарский край, Астраханскаяобласть, Волгоградская область, Ростовская область,Республика Дагестан, Кабардино-Балкарская Республика,Карачаево-Черкесская Республика, Республика СевернаяОсетия – Алания, Ставропольский край, РеспубликаБашкортостан, Республика Марий Эл, РеспубликаМордовия, Республика Татарстан, Удмуртская Республика,Чувашская Республика, Пермский край, Кировская область,Нижегородская область, Оренбургская область, Пензенскаяобласть, Самарская область, Саратовская область,Ульяновская область, Курганская область, Свердловскаяобласть, Тюменская область, Челябинская область,Республика Бурятия, Республика Тыва, Алтайский край,Забайкальский край, Красноярский край, Иркутскаяобласть, Кемеровская область, Новосибирская область,Омская область, Томская область, Приморский край,Хабаровский край, Амурская область, Магаданскаяобласть, Еврейская автономная область, Республика Крым,г.

СевастопольРеспублика Ингушетия, Чеченская Республика, РеспубликаАлтай, Республика Хакасия, Республика Саха (Якутия),Камчатский край, Чукотский автономный округИсточник: рассчитано автором по данным [224].x4Характеристикакластераx5x61,27339,0015,99Высокаяфинансоваяэффективность0,1881,1421,83Средняяфинансоваяэффективность0,2594,68168,31Низкаяфинансоваяэффективность195Регионы третьего кластера, несмотря на средние значения показателей,отражающих объем инвестиций и налоговых доходов, приходящихся на одногоработника, были отнесены к группе с низкой финансовой эффективностью, таккак экономика в данных регионах отличалась в исследуемом периоде большойзависимостью от безвозмездных дотаций и трансфертов из федеральногобюджета, то есть данные регионы являются дотационными, а, следовательно, немогут характеризоваться финансовой эффективностью сложившейся структурызанятости.Регионы второго кластера были охарактеризованы, как регионы со среднейфинансовойэффективностьюввидунезначительногообъемаинвестиций,приходящихся на одного занятого, что может свидетельствовать о недостаточнойинвестиционнойпривлекательностивидовэкономическойдеятельности,доминирующих здесь.Доходность бюджетов региона служит отражением качества жизнинаселения и влияет на показатели социальной эффективности структурызанятости в каждом регионе.Наилучший результат разбиения регионов на кластеры по показателямсоциальной эффективности занятости был получен с помощью методадревовиднойклассификации–метода Варда, который основывался насгенерированных главных компонентах, полученных путем факторного анализаисходных показателей социальной эффективности.

Для исходного наборапоказателей была построена двухфакторная модель, результаты представлены втаблице 3.25.В первую главную компоненту вошли показатели, которые отражают«Покупательскуюсоответственноспособность»населения:x7иx8 , характеризующиеотношение средней величины назначенной пенсии и среднейноминальной начисленной заработной платы к стоимости фиксированного наборапродуктов, которые отражают способность сформировавшейся структурызанятости самостоятельно формировать бюджет региона.

Значение коэффициента196информативностиподтверждаетсущественностьсоставапервойглавнойкомпоненты.Таблица 3.25 – Результаты компонентного анализа показателей финансовойэффективности занятостиПеременныеx7x8x9Название переменныхотношение средней номинальной начисленнойзаработной платы к стоимости фиксированногонабора продуктовотношение средней величины назначеннойпенсии к стоимости фиксированного наборапродуктовчисло собственных легковых автомобилей надушу населенияСобственные значения главных компонентОбъясненная вариация исходных показателей, %Коэффициент информативности, %1 главнаякомпонента2 главнаякомпонента0,890,110,88-0,170,050,991,5752,3899,83ПокупательскаяНазвание главных компонентспособность1,0234,1495,80УровеньжизниИсточник: рассчитано автором по данным [224].Во второй главной компоненте выделился показательнагляднодемонстрирует«Уровеньжизни»населения.x9  ,которыйКоэффициентинформативности характеризует надежность состава данной компоненты.

Такимобразом, классификация регионов Российской Федерации по показателямсоциальной эффективности проводилась методом Варда на основе выделенныхглавных компонент:f 3,1 – Покупательская способность;f 3, 2 – Уровень жизни.На рисунке 3.22 представлена дендрограмма результатов классификации, накоторой четко выделяются три кластера.1972 кластер3 кластер1 кластерИсточник: рассчитано автором по данным [224].Рисунок 3.22 – Дендрограмма распределения регионов по кластерам,характеризующим социальную эффективность занятости198Сравнение средних значений главных компонент доказывает значимыеразличия между собой выделенных кластеров (см.

рисунок 3.23)f2f1-1,5-1,0-0,50,01 кластер0,52 кластер1,01,52,03 кластерИсточник: рассчитано автором по данным [224].Рисунок 3.23 – Средние значения главных компонент в разрезе трех кластеров попоказателям социальной эффективностиГрафикраспределениясоставляющихкластеров,представленныйвпроекциях дискриминантных функций:d1k  0,01  1,33 f3,1k  0,62 f 3, 2k ;d 21k  0,01  0,52 f 3,1k  1,11 f 3, 2 kтакже доказал качество кластеризации и то, что регионы второго и третьегокластеров более высокой распределены более плотно с более выраженнымицентрами (рисунок 3.24).199Источник: рассчитано автором по данным [224].Рисунок 3.24 – Распределение регионов по кластерам с различной социальнойэффективностью в проекциях канонических дискриминантных функцийКоординаты центров кластеров и расстояния между ними, представленные втаблице 3.26, показывают, что первый кластер отдален от двух остальныхсильнее.

Расстояние между вторым и третьим кластером незначительно.Таблица 3.26 – Координаты центров кластеров и расстояния между ними№ кластера1 кластер2 кластер3 кластерКоординаты центров кластеров1-ая дискриминантная 2-ая дискриминантнаяфункцияфункция-2,510,230,31-0,760,630,81Источник: рассчитано автором по данным [224].Расстояния между центрами кластеров1 кластер2 кластер3 кластер02,993,192,9901,603,191,600200Расстояния регионов до центров кластеров, к которым они были отнесены,свидетельствуют о том, что наилучшим отражением характеристик первогокластера служат Республика Саха (Якутия) и Кемеровская область. Свойствавторого кластера больше всех проявляются в Калужской, Ленинградской иСаратовской областях. Республика Северная Осетия - Алания и Смоленскаяобласть являются самыми выраженными представителями третьего кластера.Сравнение средних значений исходных показателей позволило выделитьгруппы с наилучшей социальной эффективностью занятости.

Регионы первогокластерабылиэффективностью,охарактеризованы,таккаккаквеличинарегионысреднейсвысокойноминальнойсоциальнойначисленнойзаработной платы здесь позволяет приобрести почти три фиксированных наборапродуктов, а величины среднего размера пенсии хватает на приобретение одногофиксированного набора продуктов (см. таблицу 3.27).Таблица 3.27 – Средние значения производственных показателей эффективностизанятости в разрезе кластеров№кластераСоставкластера1 кластерСредние значения показателейсоциальной эффективностиx7x8x914 регионов2,931,020,222 кластер39 регионов2,190,920,283 кластер32 региона1,870,870,21ХарактеристикаластераВысокаясоциальнаяэффективностьСредняясоциальнаяэффективностьНизкаясоциальнаяэффективностьИсточник: рассчитано автором по данным [224].Регионы второго кластера были охарактеризованы, как регионы со среднейсоциальной эффективностью, так как, несмотря на то, что обеспеченностьавтомобилями населения здесь самая высокая, размер заработной платы и пенсиинаходитсянасреднемуровне,чтодифференциации уровня жизни населения.служитдоказательствомвысокой201Третий кластер характеризовался самыми низкими средними значениямиисходных показателей социальной эффективности сложившейся в регионахданной группы занятостью.Сопоставление результатов классификации по трем группам показателейпозволило сделать вывод о том, что только три региона характеризуютсявысокими показателями эффективности занятости по всем трем составляющим –Ненецкий, Ханты-Мансийскийи Ямало-Ненецкий автономные округа.

Характеристики

Список файлов диссертации