Как показывают исследования экономистов, обилие природных ресурсов неоднозначно влияет на экономику страны. Казалось бы, экспорт «излишков природных ресурсов» несет дополнительный доход в бюджет страны, что должно способствовать ее социально-экономическому развитию, но на практике это не всегда верно. Классическим историческим контр примером является экономическое развитие Голландии в 60-е годы, когда рост экспорта нефти и газа сопровождался спадом экономики: инфляция, спад производства, безработица, ухудшение социально-экономических показателей. Впоследствии аналогичный феномен получил название «голландской болезни» [4]. Выделяют основные симптомы «голландской болезни»:
-
Увеличение добычи и экспорта сырья.
-
Уменьшение объемов отечественного промышленного производства.
-
Относительное снижение уровня социально-экономического развития.
В настоящей работе предпринята попытка выявить наличие признаков «голландской болезни» в отдельных субъектах Российской Федерации. Для этого проводится ранговая кластеризация субъектов Российской Федерации по двум признакам: внутренний региональный продукт (ВРП) и объем добычи полезных ископаемых (ДПИ) в регионе на душу населения. Ранжирование представляет собой процедуру упорядочивания наблюдаемых объектов для изучения связи между ординарными (порядковыми) переменными, измеренными в так называемой порядковой шкале. В этой шкале можно установить порядок, в котором объекты выстраиваются по степени проявления признака, что в таких случаях проблема оценки тесноты связи разрешима, если упорядочить, или ранжировать, объекты анализа по степени выраженности измеряемых признаков. Т.е. субъекты Российской Федерации ранжируются по указанным признакам, и находится разница рангов, которая варьируется в промежутке [-63, 45].
Таблица 1
Ранжирование субъектов РФ по ВРП и ДПИ
|
Регион |
Ранг субъекта по ВРП |
Ранг субъекта по ДПИ |
Разность рангов |
|
Вологодская область |
16 |
79 |
-63 |
|
г. Санкт-Петербург |
11 |
71 |
-60 |
|
Московская область |
18 |
67 |
-49 |
|
Нижегородская область |
33 |
69 |
-36 |
|
Калужская область |
29 |
64 |
-35 |
|
Ленинградская область |
20 |
41 |
-21 |
|
……………………………………………………………….. |
|||
|
Орловская область |
17 |
35 |
-18 |
|
Новгородская область |
25 |
43 |
-18 |
|
Приморский край |
34 |
52 |
-18 |
|
Чувашская Республика |
64 |
76 |
-12 |
|
Свердловская область |
21 |
32 |
-11 |
|
Брянская область |
68 |
78 |
-10 |
|
……………………………………………………………….. |
|||
|
Ямало-Ненецкий автономный округ |
47 |
49 |
-2 |
|
Кабардино-Балкарская Республика |
12 |
13 |
-1 |
|
Республика Татарстан |
19 |
20 |
-1 |
|
Республика Коми |
1 |
1 |
0 |
|
Сахалинская область |
65 |
65 |
0 |
|
Рязанская область |
4 |
3 |
1 |
|
Мурманская область |
26 |
14 |
12 |
|
……………………………………………………………….. |
|||
|
Астраханская область |
63 |
28 |
35 |
|
Республика Карелия |
53 |
17 |
36 |
|
Республика Бурятия |
73 |
34 |
39 |
|
Чеченская Республика |
82 |
39 |
43 |
|
Республика Тыва |
78 |
33 |
45 |
Разница -63 говорит о существенных различиях величины во внутреннем региональном продукте и добычи полезных ископаемых, т.е. при незначительном уровне ДПИ высок уровень ВРП и наоборот, 45 говорит, что при высоком уровне ДПИ, внутренний региональный продукт в регионе не высокий.
С учетом разницы рангов регионы разбиваются на кластеры, сформированные таким образом, что перемещение соседних элементов из одного кластера в другой ведет к уменьшению коэффициента ранговой корреляции Спирмена, рассчитанному для каждой из групп. Результаты кластеризации представлены в таблице 2.
Таблица 2
Основные показатели, характеризующие уровень экономики по кластерам
|
Среднее значение ВРП |
Среднее значение ДПИ |
Ранг коэффициента Спирмена |
|
|
Кластер 1 |
178207,691 |
0,74939 |
0,517 |
|
Кластер 2 |
162288,610 |
7,77983 |
0,984 |
|
Кластер 3 |
396931,030 |
264,083 |
0,991 |
|
Кластер 4 |
127091,952 |
33,8695 |
0,956 |
|
Кластер 5 |
78728,477 |
11,2455 |
0,633 |
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена определяется по следующей формуле:
где 
и 
— ранги 
-го объекта по переменным ВРП и ДПИ, 
— число пар наблюдений [6].
На рисунках 1 и 2 представлены объекты кластеров в системе координат ДПИ, ВРП. Объекты 3-его кластера расположены в отдельной системе координат, поскольку значения ДПИ и ВРП для объектов 3-его кластера в разы больше.
Рис. 1. Диаграмма распределения субъектов РФ по кластерам
Рис. 2. Диаграмма распределения субъектов РФ кластера 3
Так, для кластера 3 с высокой долей добывающей промышленности, коэффициент Спирмена 
= 0,991, что является показателем высокой тесной связи между признаками.
Для каждого кластера был проведен регрессионный анализ зависимости валового регионального продукта от уровня добычи полезных ископаемых, роста промышленного сектора, не связанного с добывающей отраслью, социально-экономических характеристик (здравоохранение, образование).
Введем следующие переменные:
VRP – валовой региональный продукт (в рублях на душу населения).
DPI – добыча полезных ископаемых (в рублях на душу населения).
Zdrav1 – численность врачей всех специальностей (количество людей).
Zdrav2 – заболеваемость (количество зарегистрированных заболеваний).
Zdrav3 – общий коэффициент смертности (общее число умерших).
Obr1 – число общеобразовательных учреждений.
Obr2 – число общеобразовательных учреждений высшего образования.
Obr3 – количество выпускаемых специалистов (тыс. человек).
Legk1 – производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака (в рублях на душу населения).
Legk2 – текстильное и швейное (в рублях на душу населения).
Legk3 – производство машин (оборудования) (в рублях на душу населения).
Множественный регрессионный анализ был проведен в среде STATISTICA. Все данные для кластеризации и регрессионного анализа взяты в период с 2005 по 2011 год на душу населения. В результате получены следующие регрессии:
Кластер 2:
VRP = 1,85*DPI + 0,711*Zdrav1 – 0,103*Zdrav3 – 0,21*Obr1 + 0,75*Obr3 + 1,208*Legk1 + 2,6
= 0,889 , = 19
Кластер 4:
VRP = 3,87*DPI + 0,27*Zdrav3 – 0,3*Obr1 – 0,25*Obr3 + 0,71*Legk1 + 1,75
= 0,86 , = 19
Кластер 5:
VRP = 2,82*DPI – 0,191*Zdrav2 + 0,11*Zdrav3 + 0,21*Obr1 – 0,25*Obr2 – 0,38*Legk1 + 0,21*Legk2 + 2,4
= 0,89 , = 9
Кластер 3 с развитой добывающей отраслью:
VRP = 4,67*DPI – 0,432*Zdrav1 + 0,091*Zdrav2 + 0,103*Zdrav3 – 0,21*Obr1 – 0,25*Obr2 – 0,508*Legk1 + 0,059*Legk3 + 0,8 ,
= 0,871 , = 27
Уравнение множественной регрессии для кластера 1, не ориентированного на добывающую отрасль:
VRP = 3*Zdrav1+2,5*Legk1 + 0,88,
= 0,797 , = 9
Анализируя коэффициенты регрессии, можно отметить, что по уравнению регрессии в кластере 1 наблюдается положительная взаимосвязь показателей социально-экономического развития и ВРП, а в кластере с высоким уровнем ДПИ наблюдается отрицательная корреляция ВРП и основных показателей социально-экономического развития, т.е. выполнены предпосылки 2 и 3 «голландской болезни». На рис. 3 представлена динамика объема добычи полезных ископаемых, которая свидетельствует о выполнении предпосылки 1.
Рис. 3. Динамика добычи ДПИ по регионам кластера 3
По итогам регрессионного анализа и графика динамики можно сделать вывод, что регионам 3-его кластера присущи все признаки «голландской болезни».
В литературе, исследующей «голландскую болезнь», высказывается предположение о зависимости наличия «голландской болезни» экономики от качества управления института (страны, региона) [3].
Для рассмотрения этого вопроса в разрезе регионов Российской Федерации в работе определен индекс качества управления для регионов с высокой ДПИ. Индекс качества управления определяется как средневзвешенное четырех индексов:
– индекс правопорядка,
– индекс коррупции,
– индекс роста промышленного производства,
– индекс роста инвестиций, т.е.
, 
.
Весовые коэффициенты определяются по официальной статистике качества управления стран мира и соответствующих значений 
:
, (1)
где 
– значение индексов по странам мира;
– матрица (вектор-столбец) индексов качества управления;
– вектор-столбец весовых коэффициентов;
– значение индекса правопорядка по странам;
– значение индекса коррупции по странам;
– значение индекса роста промышленного производства по странам;
– значение индекса роста инвестиций по странам.
Согласно формуле (1) и статистическим данным, получаем:
Используя полученные весовые коэффициенты для регионов Российской Федерации кластера 3, получаем их распределение по уровню качества управления. Пороговый уровень выбран, равным 0,76, в соответствии с международным стандартом. Для регионов с низким качеством управления построены регрессии, определяющие взаимосвязь ВРП, с раннее указанными экономико-социальными характеристиками.
VRP = 18,7*DPI + 2,3*Zdrav2 – 0,62*Obr2 – 0,57*Legk2 + 4,17 ,
= 0,917, = 21,
Мы видим увеличение коэффициента детерминации, что говорит о лучшем качестве модели, а также наблюдается увеличение отрицательной взаимосвязи ВРП и показателей социального развития региона (здравоохранение, образование). Вышесказанное подтверждает выдвинутую гипотезу о взаимосвязи качества управления регионом и наличия в экономике регионов «голландской болезни».
Рецензенты:
Абдуллаев А.Р., д.ф.-м.н., профессор кафедры высшей математики ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет», г. Пермь.
Цаплин А.И., д.т.н., профессор кафедры общей физики ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет», г. Пермь.