Научная электронная библиотека
Монографии, изданные в издательстве Российской Академии Естествознания

2.2. Оценка уровня социально-экономического развития сельских территорий и качества муниципального менеджмента (на примере Ставропольского края)

Значительная пространственная рассредоточенность населения и производства, обусловленная спецификой хозяйствования в агропромышленном комплексе, делают неэффективной обобщенную оценку уровня развития сельских территорий, объясняя целесообразность проведения подобных исследований на материалах статистики муниципальных районов, как территориальных единиц, в рамках которых локализуются в той или иной степени завершенные и обладающие собственной спецификой воспроизводственные циклы. В этом контексте представляется необходимой разработка методики комплексной оценки уровня социально-экономического развития сельских муниципальных районов региона.

В научной литературе представлено несколько вариантов методик проведения оценки уровня социально-экономического развития муниципальных образований. Так, П.А. Ореховский предлагает систему критериев и показателей (индикаторов), необходимых для организации мониторинга социально-экономических процессов города, которая включает в себя шесть основных блоков[71]:

– характеристика населения, жилой фонд и инженерные коммуникации, гражданское строительство;

– характеристика рабочих мест;

– градообразующие предприятия и организации инфраструктуры;

– распределение городских земель;

– финансовые и материальные балансы, состояние окружающей среды.

Данный подход является узкоспециализированным, что ограничивает его использование для целей анализа социально-экономического потенциала сельских территорий.

Более широкий подход к оценке уровня социально-экономического развития муниципальных образований региона предлагают Ю.Д. Шмидт и В.А. Денисенко, формируя систему показателей, которая включает в себя четыре агрегированных составляющих: производство, рынок, муниципальные финансы, качество жизни[72]. Недостатком данной методики в контексте настоящего исследования является ее общий характер, не отражающий специфику экономической системы сельских территорий.

Довольно емкая и диверсифицированная система методов оценки потенциала муниципального образования в разрезе различных сфер разработана Т. Дмитриевой и А. Гибежем. Понимая территориальное развитие как деятельность по реализации (самореализации) потенциала территории, авторы уделяют основное внимание его оценке в конкретном муниципальном образовании с учетом сложившейся специфики[73]. В этой связи использование данной методики усложняет задачу обобщенного сравнительного анализа уровня социально-экономического развития нескольких муниципальных образований.

Заслуживает внимания подход к расчету уровня ассиметрии муниципальных образований региона, реализованный Я. Бутенко, которая рассчитывает интегральные рейтинги привлекательности муниципальных образований с позиций бизнеса и населения[74]. Однако применение данной методики для оценки уровня социально-экономического развития сельских территорий ограничено в силу того, что, как правило, привлекательность территории для бизнеса предопределяет ее привлекательность для населения Это объясняется тем, что именно развитие производства расширяет предложение на рынке труда и формирует доходы для перераспределения на нужды социальной сферы.

Резюмируя, необходимо отметить, что при всем внимании исследовательского сообщества к данной проблеме, растущем в последние годы, недостаточно проработаны методики оценки уровня социально-экономического развития сельских территорий. Некоторые исследователи ограничиваются анализом пространственной асимметрии в муниципальном разрезе развития и размещения сельскохозяйственного производства[75]. Сильной стороной данной методики является предлагаемый широкий перечень показателей, характеризующих состояние сельского хозяйства. Однако результаты в данной сфере во многом предопределяются состоянием всей экономической системы сельских территорий, в связи с чем, на наш взгляд, использование этого подхода не всегда позволит выявить причины неудовлетворительных результатов сельского хозяйства в тех или иных муниципальных районах.

Несомненный интерес представляет подход З.И. Калугиной и О.П. Фадеевой, предлагающих оценивать уровень развития сельских районов по следующим показателям[76]:

– удельный вес района в территории региона, численности населения региона, объеме продукции сельского хозяйства и промышленности региона;

– среднемесячная начисленная заработная плата одного работающего в сельском хозяйстве;

– объем производства продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий;

– доля сельскохозяйственных предприятий в производстве продукции;

– доля прибыльных и перспективных хозяйств;

– число фермерских хозяйств;

– балл бонитета почв;

– производство молока и мяса по отношению к кормовой площади;

– миграционный приток или отток населения.

Бесспорным достоинством предложенной методики является ее узкая специализация и подход к сельским территориям как к сложной экономической системе, что дает возможность получить результаты, имеющие прикладной характер. В числе недостатков можно отметить присутствие показателей, основывающихся на экспертных суждениях, что снижает объективность получаемых выводов. Это касается, прежде всего, оценки перспективности
хозяйств.

Применение многих из рассмотренных методик для анализа уровня развития сельских территорий Ставропольского края ограничивается структурой информации официальной статистики, которая не предоставляет некоторые данные в требуемом разрезе.

Наш взгляд, целесообразно различать оценку уровня социально-экономического развития муниципального образования как результирующий показатель и оценку ресурсного потенциала социально-экономического развития муниципального образования как исходный показатель. Это деление может показаться несколько искусственным, учитывая структуру и динамику воспроизводственного цикла, когда начало нового кругооборота во многом базируется на результатах предыдущего. Однако такой подход, отделяя текущие результаты от накопленного базиса, позволяет оценить эффективность использования имеющегося ресурсного потенциала, охарактеризовать качество работы органов местного самоуправления и региональных властей и обосновать перспективы развития муниципальных образований.

При анализе уровня социально-экономического развития сельских территорий с точки зрения результирующей составляющей рекомендуются к использованию следующие показатели[77]: объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения, объем продукции сельского хозяйства на душу населения, среднемесячная начисленная заработная плата, плотность населения, сальдо миграции по отношению к численности населения. Объем отгруженных товаров, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения отражает экономические результаты отраслей вторичного сектора в экономике муниципальных районов. Объем продукции сельского хозяйства на душу населения является индикатором развития данной отрасли, как одной из ключевых в сельской экономике. Величина среднемесячной заработной платы является индикатором объема создаваемой валовой добавленной стоимости, а также степени справедливости распределения общественного продукта. Показатели миграции служат отражением субъективной оценки населением привлекательности того или иного муниципального района для проживания. Результаты оценки уровня социально-экономического развития сельских муниципалитетов позволяют судить как об эффективности использования имеющегося ресурсного потенциала, так и о перспективах изменения его качественного и количественного состояния.

На наш взгляд, под ресурсным потенциалом социально-экономического развития муниципального образования следует понимать совокупность факторов, составляющих базис функционирования и развития территориальной социально-экономической системы. Данное определение объясняет необходимость разработки специфических оценочных методик, зависящих от типа социально-экономической системы муниципального образования, определяемого особенностями отраслевой структуры экономики, юридическим статусом и иными факторами.

Нельзя не согласиться с Д. Тороповым в том, что сельское хозяйство в силу объективных исторических причин является основным и зачастую безальтернативным видом хозяйственной деятельности и занятости в сельской местности, составляя экономическую основу сельских муниципальных образований[78]. Учитывая это, оценку ресурсного потенциала социально-экономического развития сельских территорий целесообразно осуществлять в разрезе четырех блоков: природного потенциала сельского хозяйства, материально-технического, человеческого и финансового потенциалов. Каждый из блоков, в свою очередь, должен включать в себя несколько ключевых показателей (схема 2). Как уже упоминалось, отдельная проблема в исследовании муниципальных социально-экономических систем связана с несопоставимостью или трудной доступностью некоторой статистической информации, в связи с чем перечень показателей в рамках предложенных подсистем может незначительно варьироваться.

Подсистемы ресурсного
потенциала сельских
территорий

Показатели ресурсного потенциала сельских территорий

Природный потенциал сельского хозяйства

Доля сельскохозяйственных угодий в общей территории района

Доля посевных площадей в общей территории района

Доля площади многолетних насаждений в общей территории района

Материально-технический потенциал

Стоимость основных фондов на душу населения

Длина автодорог с твердым покрытием по отношению к территории района

Количество тракторов на единицу посевных площадей

Количество зерноуборочных комбайнов на единицу посевных площадей

Человеческий
потенциал

Доля населения, проживающего в населенных пунктах от 1 до 500 чел. в общей численности населения района

Средний возраст населения

Доля трудоспособного населения в общей численности

Количество врачей на 10 тыс. человек

Кол-во больничных коек на 10 тыс. человек

Среднемесячная начисленная заработная плата работающих

Финансовый потенциал

Сальдированный финансовый результат деятельности предприятий на душу населения

Доходы консолидированного бюджета муниципального района на душу населения

Налоговые доходы консолидированного бюджета муниципального района на душу населения

Составлено авторами по материалам исследования.

Схема 2. Система показателей оценки ресурсного потенциала
социально-экономического развития сельских
муниципальных районов аграрного региона

Средний возраст населения района и доля трудоспособного населения в общей численности населения района позволяют оценить состояние трудовых ресурсов и перспективы их сокращения или увеличения. Количество врачей и больничных коек на 10 тысяч человек определяет степень доступности медицинских услуг. Среднемесячная начисленная заработная плата работающих является индикатором, характеризующим возможности для воспроизводства домохозяйств, емкость потребительского рынка, налоговый потенциал местного бюджета (поскольку налог на доходы физических лиц, как правило, вносит наибольший вклад в формирование налоговых доходов муниципалитетов).

Финансовый потенциал, в отличие от остальных, более динамичен и отражает как результаты хозяйственной деятельности на самой территории (сальдированный финансовый результат деятельности предприятий на душу населения, налоговые доходы консолидированного муниципального бюджета на душу населения), так и степень финансовой поддержки территории вышестоящими уровнями власти и управления (доходы консолидированного муниципального бюджета на душу населения, включающие, помимо прочего, межбюджетные трансферты). Состояние финансового потенциала во многом определяет возможности органов местного самоуправления по осуществлению эффективной местной экономической и социальной политики.

Для обобщения массива данных по совокупности муниципалитетов в разрезе предложенных блоков целесообразно использовать метод рангового распределения[79]. Так как среди районов нет одинаковых по сравниваемым характеристикам, то между ними можно установить отношения строгого порядка. В результате сравнения всех муниципальных районов региона по значению какого-либо показателя получается упорядоченная последовательность предпочтений:

х1 > х2 > … > хn,

где хi – значение показателя х для района i и где значение показателя 1-го района наиболее, а n-го наименее предпочтительно.

Изучаемая совокупность муниципальных районов вместе с отношениями строгого порядка между ними образует полностью упорядоченную систему, поэтому существует числовая ось, элементами которой являются действительные числа, связанные между собой отношениями неравенства:

с1 > с2 > … > сn.

Это означает, что упорядочению районов соответствует упорядоченный набор чисел, то есть задана функция f(х) = сi.

В частном случае возможна обратная последовательность чисел:

с1 < с2 < … < сn,

где наиболее предпочтительно наименьшее значение показателя (например, смертность населения).

На практике чаще всего применяется функция предпочтения, носящая название шкалы рангов:

с1 = f(х1) = 1, с2 = f(х2) = 2, сn = f(хn) = n.

Числа с1, с2 … сn называются рангами. Наиболее предпочтительному району ставится в соответствие ранг, равный 1, следующему – 2 и т.д. для районов, имеющих эквивалентное значение показателя, назначаются одинаковые ранги.

При этом общая оценка в рамках выделенных подсистем и итоговая оценка ресурсного потенциала сельских территорий формируется в результате аналогичного упорядочения суммы рангов каждого района по каждому из показателей.

В числе недостатков данного метода можно указать невозможность точного измерения различий между муниципалитетами по величине показателя. Однако он достаточно прост в применении и позволяет свести в единую систему, присваивая ранги по возрастанию или по убыванию, показатели, рост значений которых желателен или нежелателен для территориальной социально-экономической системы.

В рамках данного исследования проведена оценка социально-экономического положения муниципальных районов Ставропольского края при помощи метода кластерного анализа по данным за 2005-2010 год,
а также ресурсного потенциала социально-экономического развития сельских муниципальных районов Ставропольского края.

Распределение муниципальных районов по отдельным кластерам производилось на основе величины объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения. Данный показатель предлагается в качестве ключевого в связи с тем, что он обобщает экономические результаты по потенциальным отраслям специализации субрегиональных территорий, альтернативных производству сельскохозяйственного сырья. Его важность объясняется также тем, что учитываемый при его расчете объем выпуска обрабатывающих производств позволяет оценить степень переработки получаемого сырья, что определяет величину создаваемой добавленной стоимости в муниципальной экономике.

Для упрощения анализа полученных в ходе расчетов данных в качестве эталона для сравнения был выбран среднекраевой уровень. Соответственно уровень развития каждого муниципального района по отношению к среднекраевому значению может быть определен как превышающий, примерно равный и не-
достигающий.

Как известно кластерный анализ представляет собой многомерную статистическую процедуру, упорядочивающую исходные данные (объекты) в сравнительно однородные группы[80]. Ключевой проблемой использования кластерного анализа в прикладных исследованиях является определение и обоснование границ кластеров. Это объясняется тем, что группировка объектов должна позволять отследить не только изменение ключевого показателя, по величине которого производится кластеризация, но и других показателей, характеризующих свойства изучаемых объектов.

Проведение кластерного анализа уровня социально-экономического развития муниципальных районов Ставропольского края осложнилось выявленной значительной дифференциацией объема отгруженных товаров, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения в территориальном разрезе. По данным 2010 года его значение составило для Буденновского района – 333 % от среднекраевого уровня, а для Туркменского – 4 % от среднекраевого уровня. Таким образом, разрыв между районом-лидером и районом-аутсайдером составил 84 раза. Показатели, характеризующие степень колеблемости ключевого критерия кластеризации, представлены в табл. 25.

Таблица 25

Показатели, характеризующие вариацию объема отгруженных товаров, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения в процентах от среднекраевого уровня по муниципальным районам Ставропольского края за 2005-2010 годы

 

2005

2006

2007

2008

2009

2010

Медиана

34,2

23,3

34,6

34,9

28,6

26,7

Дисперсия

2720,7

5012,3

2775,4

3137,1

3364,1

5887,8

Максимальное значение

236,5

305,8

251,0

272,5

253,3

332,9

Минимальное значение

6,5

4,0

4,0

4,3

3,7

4,0

Размах вариации

230,0

301,9

247,0

268,2

249,6

329,0

Рассчитано по: Ставропольский край в цифрах, 2011. Статистический ежегодник/ Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Ставропольскому краю. – Ставрополь, 2011. – С. 15, 16, 130, 131.

Согласно данным табл. 25, медиана значительно отличается от среднего показателя динамического ряда, будучи приближенной скорее к верхней, нежели к нижней границе значений. Это объясняется тем, что довольно значительное число муниципальных районов Ставропольского края существенно отстают от среднекраевого значения по показателям объема отгруженных товаров, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения. Показатели дисперсии довольно значительны и существенно изменяются в разные годы. В этой связи вполне объясним отмечаемый значительный размах вариации.

Определение границ кластеров при помощи деления размаха вариации на число групп, которое определяется по формуле Стэрджесса, дает результат, при котором одни кластеры будут объединять значительное число муниципальных районов, а другие будут вообще не заполнены. При таком подходе практически невозможен качественный анализ динамики всей совокупности показателей, характеризующих уровень социально-экономического развития муниципальных районов Ставропольского края.

Учитывая вышесказанное, установление границ кластеров муниципальных районов Ставропольского края целесообразно осуществлять на основе экспертных оценок. Пороговые значения ключевого показателя – объема отгруженных товаров, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения – для отнесения района к тому или иному кластеру установлены следующим образом:

– для пятого кластера: от 0 до 15 % среднекраевого уровня;

– для четвертого кластера: от 16 до 50 % среднекраевого уровня;

– для третьего кластера: от 51 до 80 % среднекраевого уровня;

– для второго кластера: от 81 до 150 % среднекраевого уровня;

– для первого кластера от 151 % среднекраевого уровня и выше.

В первый кластер (табл. 26) были выделены Буденновский и Изобильненский районы, лидирующие по показателям развития обрабатывающих производств и производства и распределения электроэнергии, газа и воды. Это объясняется, в частности, тем, что города Буденновск и Изобильный являются одними из немногих относительно крупных городов края, не имеющих статуса городского округа. В отличие от городских округов Ставрополя, Пятигорска и других, результаты экономической деятельности которых учитываются региональной статистикой обособленно, экономические показатели городов Буденновска и Изобильного суммируются с показателями муниципальных районов, в состав которых они входят. Следует также отметить, что сравнительно высокий уровень развития отраслей вторичного сектора в экономике анализируемых районов достигается в сферах, альтернативных агропромышленному производству.

Второй кластер (табл. 26) образуют Андроповский, Минераловодский и Нефтекумский районы, значение величины объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения которых примерно совпадает со среднекраевым уровнем. Для Минераловодского района это также объясняется тем, что город Минеральные Воды, имеющий относительно высокий уровень развития промышленности, является городским поселением в составе муниципального района. Лидирующие позиции Нефтекумского района достигаются благодаря наличию значительных в масштабах экономики края запасов топливно-энергетических полезных ископаемых.

Таблица 26

Средние показатели развития муниципальных районов Ставропольского края по выделенным кластерам в 2010 году

Показатель

Кластеры

I

II

III

IV

V

Число районов в кластере

2

3

2

7

12

Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения, в % к среднекраевому значению

287,2

96,7

71,6

35,2

8,5

Объем продукции сельского хозяйства на душу населения, в % к среднекраевому значению

105,1

102,4

151,0

225,8

219,5

Среднемесячная начисленная заработная плата, в % к среднекраевому показателю

105,1

97,3

76,3

78,4

69,2

Плотность населения, в % к среднекраевому значению

84,1

53,1

65,4

78,8

49,1

Сальдо миграции по отношению к численности населения, %

-0,4

-0,2

-0,5

-0,1

-0,4

Рассчитано по данным приложения А.

В третий кластер (табл. 26) вошли два района: Благодарненский и Советский. Данный уровень был достигнут в основном за счет преобладающего развития обрабатывающих производств.

Четвертый кластер (табл. 26) образуют семь районов: Ипатовский, Кировский, Кочубеевский, Красногвардейский, Шпаковский, Новоалександровский и Петровский. Более высокие значения характерны для последних двух, поскольку по данным 2009 года данные территории входили в состав третьего кластера.

В состав пятого кластера (табл. 26) выделены двенадцать районов: Александровский, Апанасенковский, Арзгирский, Георгиевский, Грачевский, Левокумский, Курский, Труновский, Предгорный, Новоселицкий, Степновский и Туркменский. Для каждого из районов данной группы величина объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения не превышает 15 % среднекраевого уровня. Причем для каждого из последних трех объем отгруженных товаров отраслей обрабатывающих производств не превышает 5 % среднего для края значения.

Данные табл. 26 позволяют утверждать, что только два муниципальных района Ставропольского края – Буденновский и Изобильненский – по результатам социально-экономического развития за 2010 год уверенно опережают среднекраевой уровень. Районы второго кластера демонстрируют примерно равные средним по краю тенденции социально-экономического развития. Соответственно уровень развития двадцати одной субрегиональной территории, отнесенной к трем остальным кластерам, не достигает среднекраевых значений. Вышесказанное приводит к выводу о высокой степени поляризации экономики Ставропольского края, на средние показатели развития которой оказывают значительное воздействие результаты экономической деятельности крупных городов-центров.

Данные таблицы иллюстрируют обратную зависимость между величиной объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения и величиной объема продукции сельского хозяйства на душу населения. Это позволяет утверждать, что одним из факторов отставания районов, входящих в третий, четвертый и пятый кластеры является низкая степень диверсификации экономики и, в том числе, низкий уровень развития отраслей переработки сельскохозяйственной продукции.

При характеристике районов, попавших в пятый кластер, следует дифференцировать причины таких результатов. В этой связи целесообразно выделить из общего перечня Георгиевский и Предгорный районы, незначительные объемы отгруженных товаров, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения в которых объясняются оттоком мобильных ресурсов – капитала и рабочей силы – в города региона Кавказских Минеральных Вод. В остальных районах-аутсайдерах пятого кластера производится в основном сельскохозяйственное сырье. Они характеризуются самыми низкими величинами среднемесячной начисленной заработной платы и плотности населения, балансирующими на грани половины среднекраевых значений. Отток населения из районов пятого кластера в 2010 году составил 0,4 % общего числа жителей, а для Апанасенковского и Степновского районов – 0,9 процента.

Субрегиональные территории, отнесенные к четвертому кластеру, не демонстрируют значительных экономических успехов, однако отраслевая структура их экономик в сравнении с районами пятого кластера более диверсифицирована. Тем не менее, производство сельскохозяйственного сырья все же преобладает в Ипатовском, Красногвардейском и Кочубеевском районах.

Районы третьего кластера отличаются более высокой степенью диверсификации экономики, уступая однако районам четвертого кластера по показателям плотности населения и среднемесячной начисленной заработной платы. Это объясняется тем, что в третий кластер вошли территории, удаленные от экономических полюсов региона и достигающие данного уровня развития за счет собственных ресурсов.

Наиболее экономически разнородные районы объединены во второй кластер. Минераловодский район может считаться относительно индустриальным, являясь в 2010 году муниципальным районом края, с самым низким объемом производства продукции сельского хозяйства на душу населения. Экономика Нефтекумского района является малодиверсифицированной с преимущественной ориентацией на добычу топливно-энергетических ресурсов. Объем добычи полезных ископаемых на территории Нефтекумского района более чем в 20 раз превышает среднекраевой уровень, что и позволяет ему достигать столь значительных экономических результатов. Одновременно плотность населения в Нефтекумском районе составляет 43 % от среднекраевого уровня, а среднемесячная начисленная заработная плата – 90 %.

Районы, отнесенные к первому кластеру, обязаны своими экономическими успехами преимущественно отраслям промышленности, не входящим в состав агропромышленного комплекса. В экономике г. Буденновска сконцентрированы значительные мощности краевой химической промышленности, Изобильненский район демонстрирует значительные объемы отгруженных товаров, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения преимущественно за счет отраслей производства и распределения электроэнергии, газа и воды. Среднемесячная заработная плата и плотность населения в экономиках данных субрегиональных территорий приближается к среднекраевому значению.

Помимо анализа социально-экономического положения муниципальных районов Ставропольского края в статике по данным 2010 года, несомненный практический интерес представляет рассмотрение динамики результатов развития сельских муниципальных районов Ставропольского края за период с 2005 по 2010 год. На схеме 3 отражены перемещения субрегиональных территорий в системе выделенных кластеров относительно состояния 2005 года.

 

2005

2006

2007

2008

2009

2010

I

Изобильненский,

Нефтекумский

     

Андроповский

Буденновский

II

Андроповский,

Минераловодский

 

Нефтекумский,

Грачевский

   

Андроповский

III

Благодарненский,

Грачевский, Ипатовский, Кировский,

Новоалександровский,

Петровский

Андроповский,

Шпаковский

Благодарненский,

Кировский,

Советский

Буденновский

Грачевский

 

IV

Апанасенковский

Арзгирский

Александровский

Буденовский

Кочубеевский

Красногвардейский

Курский, Левокумский,

Предгорный, Советский,

Труновский, Шпаковский

Ипатовский,

Кировский

Шпаковский,

Георгиевский,

Красногвардейский

Кировский,

Предгорный

Буденновский

Новоалександровский, Петровский

V

Георгиевский, Новоселицкий,

Степновский, Туркменский

Благодарненский,

Апанасенковский,

Арзгирский, Предгорный,

Левокумский,

Труновский, Курский

Красногвардейский

   

Георгиевский,

Предгорный

Александровский, Грачевский

Схема 3. Динамика уровней социально-экономического развития муниципальных районов Ставропольского края в период с 2005 по 2010 годы в разрезе выделенных кластеров

Андроповский – районы, перемещающиеся в кластер более низкого порядка;

Андроповский – районы, перемещающиеся в кластер более высокого порядка.

Районы, не указанные в ячейках не меняли своего положения по отношению к предыдущему году.

Рассчитано по данным приложения А.

Наиболее динамичными для муниципальных районов Ставропольского края были 2006 и 2007 годы. В 2006 году выраженной тенденцией в их развитии было снижение объемов отгруженных товаров, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения. Это привело к перемещению одиннадцати районов в кластеры более низкого порядка и сосредоточению без малого половины субрегиональных территорий в пятом кластере. Некоторые восстановительные тенденции наметились в 2007 году, когда шесть районов переместились в вышестоящие кластеры. Однако следует отметить, что часть субрегиональных территорий, утратившая прежние позиции в 2006 году, так и не смогла их вернуть в анализируемом периоде. Здесь речь идет, прежде всего, об Апанасенковском, Арзгирском, Левокумском, Труновском и Курском муниципальных районах Ставропольского края. Предпосылки территориального экономического восстановления слабо проявились в 2008 году, сменившись в 2009 году снижением экономических результатов нескольких районов, которые вернулись к своему положению в 2006 году.

Резкий рост в анализируемом периоде демонстрировали Благодарненский, Андроповский и Буденовский районы, переместившись на два кластера вверх в 2007, 2009 и 2010 годах соответственно. Во всех случаях это произошло за счет многократного увеличения объемов обрабатывающих производств. В целом следует отметить, что анализ динамики уровня социально-экономического развития муниципальных районов Ставропольского края в период с 2005 по 2010 годы свидетельствует о преобладании тенденции снижения экономических результатов над тенденцией экономического роста.

Анализ динамики средних для кластеров значений объема отгруженных товаров, выполненных работ и услуг на душу населения демонстрирует волатильность значений данного показателя (рис. 1).

Несмотря на то, что значения первого кластера превосходят среднекраевые, но отличаются нестабильностью, что может быть связано с негативными импульсами национальной экономики, в которую теснее интегрированы данные районы. Объемы отгруженных товаров, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения во втором, третьем и четвертом кластерах в анализируемом периоде практически не меняются, что говорит об инерционности их развития и отсутствии выраженных предпосылок к экономичес-
кому росту.

_1.wmf

Рис. 1. Динамика средних для кластеров значений объема отгруженных
товаров, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения в 2005-2010 годах, в % от среднекраевого уровня

Рассчитано по: Ставропольский край в цифрах, 2011. Статистический ежегодник/ Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Ставропольскому краю. – Ставрополь, 2011. –
С. 15, 16, 130, 131.

Обращает на себя внимание рост в анализируемом периоде величины разрыва между районом-лидером и районом-аутсайдером по значению выбранного ключевого показателя кластеризации. Это свидетельствует о наличии устойчивой тенденции поляризации краевой экономики, что может крайне негативно сказаться на единстве экономического пространства внутри изучаемого региона.

Проведенный анализ социально-экономического положения муниципальных районов Ставропольского края позволяет выделить четыре локальные модели развития сельской местности в зависимости степени диверсификации отраслевой структуры экономики, что в свою очередь является индикатором объемов производимой валовой добавленной стоимости.

К первой модели логично отнести аграрно-индустриальные муниципальные районы, которые характеризуются высокими экономическими показателями, сбалансированным развитием отраслей промышленности и агропромышленного комплекса. Данные результаты достигаются как за счет активной включенности в систему разделения труда общерегионального и национального уровней, так и посредством интенсивного саморазвития на основе эффективного использования собственных экономических возможностей. К первой группе можно отнести преимущественно районы первого, второго и третьего кластеров: Буденновский, Изобильненский, Андроповский, Минераловодский, Благодарненский, Советский.

Со второй моделью следует идентифицировать аграрные муниципальные районы, экономика которых в различных соотношениях сочетает отрасли по производству продукции сельского хозяйства и ее переработке с преимущественной ориентацией на развитие отраслей первой группы. К таким районам относятся в большинстве своем районы четвертого кластера: Ипатовский, Кировский, Кочубеевский, Красногвардейский, Новоалександровский, Петровский, Шпаковский, Георгиевский и Предгорный. Последние два района демонстрируют самые низкие в группе показатели объема отгруженных товаров, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения и одновременно низкие значения объема производства продукции сельского хозяйства, что не позволяет отнести их к следующей группе.

Третья модель представлена аграрно-сырьевыми муниципальными районами, ориентированными на производство сельскохозяйственного сырья при почти полном отсутствии предприятий по его переработке. Низкие экономические показатели данных территорий во многом объясняются крайне незначительной долей добавленной стоимости в общем объеме реализуемой продукции. Вышесказанное относится Александровскому, Грачевскому, Курскому, Новоселицкому, Степновскому, Труновскому, Апанасенковскому, Арзгирскому, Левокумскому и Туркменскому районам. Причем плотность населения последних четырех субрегиональных территорий не превышает 25 % среднекраевого значения и отток жителей продолжается. Это позволяет говорить об отсутствии выраженных предпосылок для экономического роста и развития в данных четырех районах-аутсайдерах при сохранении существующих тенденций.

В четвертую группу сырьевых муниципальных районов Ставропольского края предлагается обособить Нефтекумский район, отраслевая структура экономики которого наиболее сильно отличается от отраслевой структуры аграрного региона, которым является Ставропольский край.

При недостаточном государственном регулировании экономическая ситуация в последних двух группах районов может значительно усугубиться. Истощение топливно-энергетических ресурсов и снижение биоклиматического потенциала способны вызвать глубокую экономическую депрессию на данных территориях. Это послужит толчком к усилению оттока населения, что сделает реальной перспективу критического снижения степени хозяйственного освоения аграрно-сырьевых и сырьевых муниципальных районов Ставропольского края.

Одновременно среди выделенных аграрных регионов возможно усиление позиций входящих в зоны влияния крупных городов края Шпаковского и Кочубеевского районов на фоне других субрегиональных территорий данной группы. Подобная ситуация, активизируя миграционные процессы, также может способствовать усилению неравномерности показателей плотности населения и экономического освоения сельских территорий Ставропольского края.

Практическая значимость данного исследования, бесспорно, возрастает в случае проведения сравнительного анализа достигнутого уровня социально-экономического развития сельских территорий Ставропольского края с их исходным ресурсным потенциалом. Далее проведена оценка ресурсного потенциала социально-экономического развития сельских муниципальных районов Ставропольского края по данным за 2010 год[81], позволившая проранжировать их с учетом следующих интегральных показателей (табл. 27):

– итогового ресурсного потенциала сельских территорий (ранг 1);

– природного потенциала сельского хозяйства (ранг 2);

– материально-технического потенциала (ранг 3);

– человеческого потенциала (ранг 4);

– финансового потенциала (ранг 5).

Таблица 27

Ранговое распределение муниципальных районов Ставропольского края по уровню ресурсного потенциала социально-экономического развития по данным 2010 года

Муниципальный район

Ранг 1

Ранг 2

Ранг 3

Ранг 4

Ранг 5

1

2

3

4

5

6

Александровский

14

16

10

16

16

Андроповский

25

23

26

18

14

Апанасенковский

5

12

7

6

10

Арзгирский

11

22

17

2

2

Благодарненский

19

19

19

7

26

Буденновский

1

15

3

1

9

Георгиевский

12

2

12

11

24

Грачевский

22

17

25

15

8

Изобильненский

3

9

6

5

13

Ипатовский

17

13

21

13

11

Кировский

7

3

16

4

12

Кочубеевский

8

5

8

10

17

Красногвардейский

15

11

20

21

6

Курский

26

24

22

26

20

Левокумский

18

21

14

19

7

Минераловодский

10

14

11

3

21

Нефтекумский

23

26

13

9

25

Новоалександровский

2

1

1

25

4

Новоселицкий

6

6

5

14

3

Петровский

13

7

9

20

23

Предгорный

21

20

15

23

18

Советский

9

8

4

24

5

Степновский

20

10

23

17

19

Труновский

4

4

2

22

1

Туркменский

24

25

24

12

15

Шпаковский

16

18

18

8

22

Рассчитано по: Ставропольский край в цифрах. Статистический сборник/ Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Ставропольскому краю, 2009. – С. 118, 119; Ставропольский край и его регионы: Статистический сборник/ Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Ставропольскому краю, 2010. –
С. 87-243; Ставропольский край и его регионы: Статистический сборник/ Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Ставропольскому краю, 2012. – С. 91-310; Городские поселения и сельские населенные пункты Ставропольского края на 1 января 2010 года. Статистический сборник/ Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Ставропольскому краю. – Ставрополь, 2010. –
С. 22-27; данные официального сайта Территориального органа Федеральной службы государственной статистики в Ставропольском крае [Электронный ресурс] – Режим доступа http://www.stavstat.ru/default.aspx.

Для разработки адресных мер регулирования состояния ресурсного потенциала социально-экономического развития сельских муниципальных районов первоочередное значение приобретает выявление показателей, по отношению к которым наиболее эластичны ранги отдельных подсистем и итоговый ранг ресурсного потенциала в целом. Эффективным инструментом решения данной задачи может стать расчет ранговых коэффициентов корреляции между соответствующими массивами данных, что позволит выявить зависимость вариации ключевого индикатора от состояния других показателей[82] (табл. 28).

Согласно данным табл. 28, ранг итогового ресурсного потенциала муниципального района определяется в большей степени рангом материально-технического потенциала и природного потенциала сельского хозяйства. Это подтверждает высокую роль земли как фактора производства в экономической системе сельских территорий и подчеркивает значение накопленного производственного потенциала в обеспечении их интенсивного развития.

В свою очередь природный потенциал сельского хозяйства наиболее эластичен по отношению к доле площади многолетних насаждений в общей территории района. Данная закономерность еще раз подтверждает тезис о необходимости накопления овеществленного труда в экономике сельских территорий, который способен увеличивать экономическую отдачу от природных ресурсов.

Ранг материально-технического потенциала муниципальных районов Ставропольского края в большей степени определяется обеспеченностью техникой в расчете на единицу посевных площадей. В этой связи актуализируется необходимость наращивания уровня механизации сельскохозяйственного производства России, что уже является сложившейся тенденцией в развитых странах мира.

Таблица 28

Ранговые коэффициенты корреляции между массивами рангов муниципальных районов Ставропольского края
по отдельным составляющим ресурсного потенциала
социально-экономического развития

Массив 1

Массив 2

Значение
коэффициента
корреляции

Ранги итогового ресурсного потенциала

Ранги природного потенциала сельского хозяйства

0,7

Ранги материально-технического потенциала

0,9

Ранги человеческого потенциала

0,4

Ранги финансового потенциала

0,5

Ранги природного потенциала сельского хозяйства

Ранги доли сельскохозяйственных угодий в общей территории района

0,6

Ранги доли посевных площадей в общей территории района

0,6

Ранги доли площади многолетних насаждений в общей территории района

0,8

Ранги материально-технического потенциала

Ранги стоимости основных фондов на душу населения

0,6

Ранги длины автодорог с твердым покрытием по отношению к территории района

0,7

Ранги количества тракторов на единицу посевных площадей

0,9

Ранги количества зерноуборочных комбайнов на единицу посевных площадей

0,8

Ранги человеческого
потенциала

Ранги доли населения, проживающего в населенных пунктах от 1 до 500 человек в общей численности населения района

0,5

Ранги среднего возраста населения

0,3

Ранги доли трудоспособного населения в общей численности

0,7

Ранги количества врачей на 10 тыс. человек

0,4

Ранги количества больничных коек на 10 тыс. человек

0,4

Ранги среднемесячной начисленной заработной платы работающих

0,3

Ранги
финансового потенциала

Ранги сальдированного финансового результата деятельности предприятий на душу населения

0,6

Ранги доходов консолидированного бюджета муниципального района на душу населения

0,6

Рассчитано по данным приложения Б.

Так, ученые Гарвардского университета, проводившие комплексное исследование динамики эффективности сельского хозяйства США во второй половине XX века, выделили основные факторы ее роста, которые можно проранжировать по убыванию степени значимости в следующем порядке: изменение ресурсного обеспечения отрасли, внедрение современных технологий, повышение качества рабочей силы.

Необходимо отметить, что изменение ресурсного обеспечения происходило в основном за счет трансформации структуры используемых ресурсов. Если в 50-е годы прошлого столетия 40 % ресурсов приходилось на труд, 35 % – на землю, а на капитал – только 25 %, то уже к концу 80-х годов удельный вес труда сократился до 14 %, а капитала – возрос до 51 % (в том числе основного капитала, воплощенного в производственных постройках, тракторах, сельскохозяйственных машинах, оборудовании для животноводства и т.п. – до 43 %). Доля земли при этом оставалась неизменной. В начале XXI в. структуру ресурсной базы сельского хозяйства США характеризовали следующие параметры: трудовые ресурсы – 10 %, земля – 30, капитал – 60 %[83].

Согласно данным таблицы, наиболее сложно выделить детерминанты человеческого потенциала исследуемых сельских территорий. Наибольшее влияние на итоговый результат оказывает показатель доли трудоспособного населения в общей численности населения. Сравнительно тесная зависимость массива рангов по человеческому потенциалу прослеживается с массивом рангов по доле населения, проживающего в населенных пунктах от 1 до 500 человек в общей численности населения района и массивом рангов по доле трудоспособного населения в общей численности населения района. Выявленные закономерности позволяют прийти к выводу об императивном характере укрепления поселенческой сети для обеспечения расширенного воспроизводства экономики сельских территорий аграрного региона.

Необходимо отметить, что проблема деградации сельских поселений вследствие оттока трудоспособного населения и суженного демографического воспроизводства проявляется не только в Ставропольском крае. В период между переписями населения 1989 и 2002 годов число сельских населенных пунктов в России сократилось почти на 11 тысяч, что в относительном выражении составило 7,5 %[84]. При этом число поселений, не имеющих постоянных жителей, увеличилось на 40 % и достигло 13,1 тыс. против 9,4 тыс. в 1989 г., а их удельный вес возрос с 5,8, до 8,4 %[85]. Бесспорна позиция И. Чернявского, утверждающего, что с обезлюдиванием сельских территорий разрушается жизненный уклад, культура крестьянства, ухудшаются условия жизнедеятельности, что негативно отражается на развитии всего общества. Кроме того, незаселенные сельские территории могут быть привлекательны для иностранной миграции[86].

Задача укрепления поселенческой сети в сельской местности может быть реализована только на основе формирования действенных экономических механизмов предотвращения оттока трудоспособного населения из небольших населенных пунктов периферийных территорий муниципальных районов.

Проведенные расчеты не позволяют однозначно конкретизировать детерминанты финансового потенциала муниципальных районов Ставропольского края. Однако бесспорно, что усилия сельских властей, желающих повысить финансовый потенциал подведомственных территорий, должны быть сосредоточены на создании условий для расширенного воспроизводства на предприятиях. Это позволит увеличить занятость в сельской экономике и предотвратить депривацию сельских сообществ, которая становится социально-экономической реальностью многих аграрных регионов России[87].

Для упрощения процедуры дальнейшего анализа логично выделить три основные группы муниципальных районов в зависимости от уровня развития ресурсного потенциала:

– имеющие высокий ресурсный потенциал (ранг от 1 до 8);

– имеющие средний ресурсный потенциал (ранг от 9 до 16);

– имеющие низкий ресурсный потенциал (ранг от 17 до 26).

По итогам анализа уровня социально-экономического развития сельских территорий и выявления величины их итогового ресурсного потенциала может быть осуществлена оценка эффективности использования ресурсного потенциала сельских муниципальных районов. При этом она будет тем выше, чем больше величина добавленной стоимости, создаваемой в муниципальной экономике.

На схеме 4 муниципальные районы Ставропольского края распределены в соответствии с принадлежностью к моделям, выделенным в результате анализа уровня социально-экономического развития и оценки итогового ресурсного потенциала социально-экономического развития. Сельские муниципальные районы, расположенные в ячейках 3.1 и 1.3 представляют собой полюса изучаемого явления: первым удается достигать значительных результатов при невысоком ресурсном потенциале, а вторые используют имеющиеся исходные возможности крайне неэффективно. Ключевой детерминантой экономического развития в данном случае выступает эффективность работы хозяйствующих субъектов и качество муниципального и регионального менеджмента на территории. Их снижение может привести к экономическому спаду в Андроповском и Благодарненском районах, а повышение – к экономическому росту в Новоселицком, Труновском и Апанасенковском районах. Приоритетом региональной и муниципальной политики по отношению к трем последним субрегиональным территориям должно стать развитие отраслей по переработке сельскохозяйственной продукции с целью увеличения доли добавленной стоимости в общем объеме производства. Следует отметить, что по данным 2009 года в ячейке 2.1 располагался Петровский район, а в ячейке 2.2 – Грачевский район[88]. Недостаточная активность регионального и муниципального регулирующего воздействия в условиях недостатка собственного ресурсного потенциала привела к снижению уровня социально-экономического развития данных муниципальных районов.

Результаты развития, пропорциональные имеющемуся базису, демонстрируют аграрно-индустриальные Буденновский и Изобильненский районы (ячейка 1.1), а также аграрные Георгиевский, Красногвардейский, Петровский и Шпаковский районы (ячейка 2.2). Недоиспользуется потенциал развития Новоалександровского, Кировского и Кочубеевского районов, которые вполне могут располагаться в ячейке 1.1.

 

аграрно-
индустриальные

аграрные

аграрно-
сырьевые

сырьевые

высокий ресурсный потенциал

1.1

Буденновский

Изобильненский

1.2

Новоалександровский

Кировский

Кочубеевский

1.3

Труновский

Апанасенковский

Новоселицкий

1.4

-

средний ресурсный потенциал

2.1.

Советский

Минераловодский

2.2

Георгиевский

Петровский

Красногвардейский

Шпаковский

2.3.

Арзгирский

Александровский

2.4.

-

низкий ресурсный потенциал

3.1.

Благодарненский

Андроповский

3.2.

Ипатовский

Предгорный

3.3.

Левокумский

Степновский

Грачевский

Туркменский

Курский

3.4.

Нефтекумский

Составлено авторами по материалам исследования.

Схема 4. Распределение сельских муниципальных районов Ставропольского края по уровню социально-экономического развития и величине имеющегося ресурсного потенциала

Отдельного рассмотрения требует выявленная позиция Предгорного и Шпаковского районов. Будучи расположены вблизи крупных городов края, данные территории испытывают на себе последствия оттока ресурсов в центры экономической активности. Особенно это касается Предгорного района, ресурсный потенциал которого крайне низок. Переход данных районов в группу аграрно-сырьевых невозможен в силу низкого природного потенциала сельского хозяйства, в связи с чем, дальнейшая поляризация краевой экономики может существенно усугубить их социально-экономическое положение. В этой связи, основной задачей региональных и муниципальных властей по отношению к данным муниципальным районам должно стать преодоление негативных последствий развития региональных полюсов роста.

К субрегиональным территориям с наиболее сложной социально-экономической ситуацией следует отнести те, которые расположены в ячейках 3.3 и 3.4. Данные районы демонстрируют низкие экономические результаты при бедном ресурсном потенциале, что практически нивелирует возможности их самостоятельного развития. Специфична ситуация, сложившаяся в Нефтекумском районе, основу экономики которого составляет добывающая промышленность, которая не способна обеспечить большое количество рабочих мест и зависима от располагаемых объемов и стоимости добычи полезных ископаемых. Сложности в развитии данной отрасли могут еще более усугубить социально-экономическое положение района. Для преодоления кризисного состояния выделенных территорий Ставропольского края необходима интенсивная региональная поддержка, особый акцент в осуществлении которой, как и в случае иных аграрно-сырьевых районов края, должен быть сделан на развитии легкой и пищевой промышленности, формирующей спрос на производимое сельскохозяйственное сырье.

Классификация муниципальных районов, полученная по результатам эмпирической верификации предложенной методики оценки уровня социально-экономического развития сельских территорий, должна учитываться при разработке и реализации внутренней региональной политики Ставропольского края. Ее ключевым направлением, на наш взгляд, должна стать диверсификация отраслевой структуры экономики сельских территорий в направлении увеличения доли обрабатывающих производств и развития новых отраслей с учетом ресурсного потенциала муниципальных районов. Кроме того, результаты исследования приводят к выводу о том, что далеко не все муниципальные районы Ставропольского края используют максимально эффективно имеющийся ресурсный потенциал социально-экономического развития, что провоцирует суженное воспроизводство и может постепенно привести к снижению ресурсных возможностей. Результаты оценки эффективности использования ресурсного потенциала сельских территорий демонстрируют узкие места в воспроизводственной системе региона и позволяют обосновать характер и направленность мер регионального регулирующего воздействия.


Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074