175386 (626305), страница 3

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

Текст из файла (страница 3)

Таблица 3

Итоговое распределение районов Гомельской области при помощи метода многомерного шкалирования

Группа районов	Районы, вошедшие в состав группы
1. Районы с высоким уровнем социально-экономического развития	Жлобинский
2. Районы со средним уровнем социально-экономического развития	Гомельский, Светлогорский, Речицкий, Добрушский
3. Районы со средним уровнем социально-экономического развития и высоким уровнем воздействия на окружающую среду	Мозырский
4. Районы с низким уровнем социально-экономического развития, в том числе наиболее пострадавшие от аварии на ЧАЭС	Лельчицкий, Рогачевский, Лоевский, Житковичский, Петриковский, Брагинский, Буда-Кошелевский, Хойникский, Октябрьский, Калинковичский, Кормянский, Чечерский, Наровлянский, Ветковский, Ельский

Другим методом многомерного анализа и группировки данных является кластер-анализ. Методы кластерного анализа широко используются для классификации объектов, состояние которых или свойства которых могут быть описаны не одной, а двумя или несколькими переменными (множеством переменных).

В нашем случае возможно использовать кластер-анализ как дополнительное аналитическое средство ввиду того, что:

кластер-анализ позволяет получить лишь общую картину по проблеме различия/похожести изучаемых объектов;

кластер-анализ с тем же набором данных, что и многомерное шкалирование, не дает возможности графического анализа.

Процедура кластерного анализа состоит в следующем. Как и для многомерного шкалирования, мы отбираем большое число факторов для анализа (27 факторов и 21 регион).

Для расчетов, как и ранее, используем возможности программы STATISTICA 6.

В целях устранения различий в размерности данных, стандартизируем значения в матрице показателей при помощи формулы (1):

.

Предварительные расчеты расстояний между объектами делать не надо, так как программа все сделает автоматически.

Для нашего случая как средство подтверждения сделанных ранее предположений выбираем процедуру кластер-анализа методом "k-средних". Это позволяет заранее задать определенное число кластеров, что предоставляет свободу для манипулирования данными в отличие от метода иерархического кластер-анализа. Так как при графическом анализе мы визуально выделяем районы или их группы, расположенные на расстоянии друг от друга, то для более четкого выделения групп кластеров используем опцию программы "Выбор центров кластеров на максимальном расстоянии друг от друга" в окне процедуры кластерного анализа методом "k-средних".

Результаты кластер-анализа по методу "k-средних" приведены в табл.4. Распределение районов Гомельской области по группам (в случае использования 4 предполагаемых кластеров) позволяет сделать вывод о правильности анализа проведенного методом многомерного шкалирования. Получились четыре группы кластеров, не отличающихся по составу от выделенных ранее. Можно отметить факт попадания Мозырского района в отдельный кластер, что, при условии дополнительного анализа исходных данных, позволяет выделить его в отдельную группу.

Таблица 4

Распределение районов по группам кластеров

Район	Расстояние до центра кластера	Номер кластера
Гомельский	0,794433	2
Добрушский	0,5773537	2
Речицкий	0,4128007	2
Светлогорский	0,6073875	2
Жлобинский	0	3
Брагинский	0,3007033	4
Буда-Кошелевский	0,3839736	4
Ветковский	0,3717869	4
Ельский	0, 20828	4
Житковичский	0,3325193	4
Калинковичский	0,3517169	4
Кормянский	0,2410133	4
Лельчицкий	0,5554702	4
Лоевский	0,2738039	4
Наровлянский	0,5038733	4
Октябрьский	0,2197551	4
Петриковский	0,3156618	4
Рогачевский	0,4413403	4
Хойникский	0,3488219	4
Чечерский	0,3165721	4
Мозырский	0	1

Классификация регионов предполагает выделение критериев отличий. В некотором смысле такая процедура выделения регионов определяет уровень их конкурентоспособности. В нашем случае можно сформулировать определение конкурентоспособности региона. Конкурентоспособность региона в нашем анализе - величина прямо пропорциональная уровню развития социально-экономических показателей, состояния экологической ситуации в регионе. Рассматривая понятие конкурентоспособности регионов Гомельской области, можно сказать, что наиболее конкурентоспособными являются две первые группы. Эти группы характеризуются относительно устойчивыми показателями социально-экономического развития, относятся к числу ведущих регионов Гомельской области по основным показателям экономико-социального развития. Можно отметить, что основополагающим фактором определения конкурентоспособности выступает наличие в этих районах градообразующих промышленных предприятий. Они являются источником развития социально-экономической инфраструктуры районов, центром притяжения инвестиционных потоков.

К "депрессивным" регионам мы можем отнести, например, две остальные группы регионов:

районы со средним уровнем социально-экономического развития и высоким уровнем воздействия на окружающую среду;

районы с низким уровнем социально-экономического развития, в том числе наиболее пострадавшие от аварии на ЧАЭС.

Вторая из указанных групп в Гомельской области наиболее многочисленная, что не может не вызывать опасений в стабильности динамики экономического развития.

Заключение

Таким образом, описанная процедура анализа может быть полезна при проведении так называемой "маркетинговой разведки" положения и состояния региона, классификации регионов по признаку конкурентоспособности. Естественно, что анализ социально-экономического положения региона не может ограничиваться применением только одного выделенного метода. Комплексные экономико-математические и статистические методы могут быть использованы для дифференциации уровня конкурентоспособности.

Литература

1. Алаев, Э.Б. Социально-экономическая география: понятийно-терминолог. словарь / Э.Б. Алаев. - М.: Мысль, 1983. - 350 с.

2. Горбач, А.В., Ковалев, М.М. Как определяются международные рейтинги государств / А.В. Горбач, М.М. Ковалев // Вестн. ассоц. бел. банков. - 2000. - № 33 (8 сент). - С. 20-54.

3. Фатхутдинов, Р. Стратегическая конкурентоспособность и экономика России / Р. Фатхутдинов // Общество и экономика. - 2003. - № 1. - С.31-43.

4. Статистика: показатели и методы анализа: Справ. пособие / Н.Н. Бондаренко, Н.С. Бузыгина, Л.И. Василевская и др. / Под ред.М. М. Новикова. - Мн.: Современная школа, 2005. - 628 с.

5. Электронный учебник по статистическому пакету Statistica с сайта создателя программы, фирмы Statsoft - http://www.statsoft.ru

6. Гомельская область в цифрах: Краткий стат. сб. / М-во статистики и анализа Респ. Беларусь, Гомельское обл. упр. статистики. - Гомель: Гомельское обл. упр. статистики, 2005. - 153 с.

7. Форма МБ, "Миграция населения по потокам", за период 1994-2004 гг. по районам Гомельской области. Данные отдела социальной статистики Гомельского областного управления статистики.

Характеристики

Список файлов курсовой работы