Выявление ценностей территории и формирование целей развития (стр. 11 )

Были составлены показатели, характеризующие степень устойчивости развития городов, в которых можно выделить группы показателей, входящих в ИЧР, модифицированные на основе принципа стоимость-эффективность.

Далее из имеющихся анкетных данных нами были составлены 54 показателя. Образовалась матрица типа: объекты/свойства размера 39х54. Согласно принятым здесь правилам формирования показателей, максимальное значение считается наилучшим, поэтому наилучшему значению соответствует 100%, далее показатели располагаются по долям.

Вторая матрица безразмерных показателей была составлена на основе динамики анкетных показателей по годам. Абсолютные значения били преобразованы в коды порядковой шкалы. Прирост показателя по годам считался положительной тенденцией, чему соответствует код «2», отрицательному приросту соответствует «-2», если сначала присутствовал прирост, а потом снижение показателя соответствует «-1», обратная тенденция характеризуется кодом «1», при не изменении показателя за три года «0», а при не учете за три года-«-3», в остальных случаях, если отсутствовал показатель по году ему приписывалось значении «0». Была сделана поправка на показатели, характеризующие преступления и количество безработных, так как их прирост никак нельзя рассматривать как положительный, они рассматривались со знаком минус.

Таким образом, анкетные данные городов удалось свернуть в две матрицы типа объекты-свойства. Дальнейший анализ происходил с помощью методов кластеризации.

Методы структуризации и выделение кластеров однотипно ведущих себя социально-экономических объектов (городов) и их параметров (показателей, составленных и анкетных данных) разработаны ранее. Они основаны на объединении в один кластер объектов, близость которых определяется в факторных пространствах или на графах по методу ближайшего соседа. Это многоэтапный процесс с пошаговым изменением структуры параметров.

Методами кластерного анализа города могут быть упорядочены в наиболее информативных наборах признаков. Для последней задачи здесь предлагается в качестве ведущего приема регуляризации использовать вводимый ниже принцип "равностепенного успеха". Суть принципа состоит в том, что победителем не сможет стать претендент, имеющий крупный успех по одному частному показателю при средних и слабых остальных. У лидера должно быть много факторов, по которым он в положительном свете отличается от остальных, от основной массы. С точки зрения жителя города - потребителя городских услуг успех в одном из многих, вообще говоря, тесно взаимосвязанных, взаимозависимых и взаимодополняемых показателей ничего не значит при провале или скромным успехам по остальным.

Согласно этому принципу те города, для которых удаление незначительной доли показателей, имеющих высокое положительное значение, приводил бы к переходу их из лидеров в аутсайдеры, не должны оцениваться высоко.

В результате при выявлении лидеров устойчивого развития можно последовательно удалять малоинформативные, "несущественные" в конкретной ситуации показатели и сократить число претендентов, удалив заведомых аутсайдеров, так, чтобы оставшиеся признаки наглядно демонстрировали суть достижений, позволивших войти городам в число более уверенно вступивших на путь устойчивого развития.

Количественные соотношения этого принципа: критическое число факторов с повышенными значениями и уровень значений, считающихся повышенными, могут быть предметом обсуждения группы экспертов, или должны утверждаться ими по представлению предложений отдельных экспертов. Можно считать, например, что число показателей, по которым победитель отличается от среднего уровня, принимается на уровне трети их числа и трети диапазона изменения, но в случае отсутствия претендентов с такими характеристиками, пороговое число пересматривается в сторону снижения в зависимости от конкретной ситуации.

С учетом введенного принципа и с применением программного продукта Heuristic ([Makagonov, P. and Sboychakov, K.(1998). Man-machine methods]) в результате была получена матрица, на которой после проведения кластерного анализа четко проявляется блочная структура: определенные группы показателей имеют повышенные значения для определенных групп городов.

Города распределились по следующим подгруппам в порядке убывания от группы к группе их интегрального уровня успеха на основе «принципа равностепенного успеха» :

1-я группа: Новокуйбышевск, Иркутск, Якутск, Благовещенск, Иваново, Калуга, Кудымкар. Это города, связанные в массе своей с «внешней торговлей», с ценным природным сырьем и его первичной переработкой. Это активные, хорошо организованные города, управляющие своими специфически городскими ресурсами.

2-я группа: Хабаровск, Назрань, Камышин, Сосновый Бор, Майкоп. Это города, связанные частично с «внешней торговлей», в них хорошая организация и самоорганизация населения.

3-я группа: Кинель, Отрадный, Мурманск. Менее успешно развивающиеся города по показателям успешности первых двух групп. Мурманск - выделяется более высокими показателями, отклоняясь к городам на ценном природном сырье.

4-я группа: Мирный, Архангельск, Нерюнгри, Сызрань, Улан-Уде: Это города, связанные с «внешней торговлей» и ценным природным сырьем, но без свойства хорошего управления городскими ресурсами, характерного для первых двух групп.

5-я группа: Псков, Пермь, Вологда: Города не растут в строительном плане, что свидетельствует об отсутствии больших «живых» денег у предпринимателей, находятся в приграничной зоне между первой и второй группами.

6-я группа: Глазов, Кострома, Луга, Ярославль: Доходы населения не растут, хорошо организованно управление землей (ее освоение).

7-я группа: Кириши, Элиста, Владикавказ, Курск: Хуже управление землей, доходы населения малы.

8-я группа: Подпорожье, Сланцы: Снижение доходов граждан, отсутствие земли с подготовленной инфраструктурой.

9-я группа: Волхов, Моршанск, Бокситогорск, Кингисеп: Низкое благосостояние граждан, высокая динамика показателей рынка труда.

10-я группа: Рассказово, Тихвин: Нет динамики создания и ликвидации рабочих мест, то есть не перестраиваются кадры, низкие доходы, высокая управляемость земельными ресурсами.

Коррелируемые между собой показатели составляют следующие группы:

1.  Блок показателей, входящих в ИЧР.

2.  Блок показателей развития территории

3.  Абсолютные признаки благосостояния граждан

4.  Динамика рабочей силы

Проиндексированные (относительные) признаки благосостояния граждан

Территориальный ресурс. (Характеризуется относительным ростом для всех городов).

6.  Развитие производства. Высокая интенсивность у последних семи подгрупп городов, причем эта группа показателей коррелирует с группой, характеризующей территориальный ресурс, то есть в тех городах, где наблюдается рост показателей, учитывающих развитие территориального ресурса, одновременно растут капитальные вложения в строительство.

Наиболее четко выделяются две основные группы успешно развивающихся городов:

§  Первая группа (от Новокуйбышевска до Вологды) сильна по показателям, характеризующим рост «абсолютного» благосостояния граждан, но слабы в показателях, характеризующих управление земельным ресурсом. Это города, так или иначе связанные с экспортной торговлей ценным природным сырьем.

§  Во второй группе (от Глазова до Тихвина), наоборот, достаточно хорошо организованно управление землей, но снижаются показатели благосостояния граждан, хотя власти пытаются привлечь инвестиции (осваивают земли).

Независимая проверка результатов дала две группы городов-лидеров по двум заново полученным первым факторам:

По 1-му фактору, включающему такие группы показателей как реальные доходы, земельно-инфраструктурные ресурсы для развития города, образование: Иваново, Сызрань, Калуга, Благовещенск, Хабаровск, Мурманск, Новокуйбышевск, Иркутск;

По 2-му факторы, включающему такие показатели как успехи в противодействии преступности, состояние рынка труда и занятости, функциональное использование городской территории, относительное число занятых в сфере культуры: Луга, Сызрань, Новокуйбышевск, Иваново.

Из перечня здесь исключены города, имеющие резко отрицательные показатели по другим факторам.

Таким образом, проведя контрольный факторный анализ и учитывая амплитуды вкладов в каждый из факторов отдельных городов мы получили следующих лидеров: Иваново, Сызрань, Луга, Новокуйбышевск, Калуга, Благовещенск, Хабаровск, Мурманск, Иркутск.

Данные города стали лидерами по первому фактору благодаря высокому качеству руководства городом и благосостоянию граждан, а так же по второму фактору по таким параметрам как: безопасность города и наличие ресурса (рабочая сила), характеризующие социальную напряженность.

В связи с тем, что многие заводы и предприятия находятся в простое, одним из негативных выводов является тот, что города-победители могут быть причислены к устойчиво развивающимся по причине улучшения экологии, а значит и показателей.

По показателям динамики выявились следующие лидеры (в порядке убывания качества): Якутск, Новокуйбышевск, Иркутск, Сосновый Бор, Калуга, Кудымкар, Благовещенск, Волхов, Хабаровск, Камышин. Лидеры выявились, в основном по показателям, характеризующим рост благосостояния граждан, а так же по наличию ресурсного резерва, использование которого обращало бы движение к большей устойчивости.

Таким образом, и по уровню развития и по динамике из числа городов, приславших анкеты, лидируют города: самый высокий рейтинг Благовещенск, Иркутск, Калуга, Новокуйбышевск, Хабаровск, затем по убыванию: Якутск, Кудымкар, Камышин, Сосновый бор.

* * *

Результат анализа анкет показал, что лучшие показатели благосостояния граждан у тех городов, которые успешнее участвуют в экспорте природных ресурсов России за рубеж. Учитывая, что в бюджет страны от внешней торговли мы получили в 1996 году, например, только 0.5% его доходной части, то видно, что это не соответствует интересам устойчивого развития страны, регионов, а значит и городов. Прямое использование какими-то территориальными образованиями дифференциальной ренты ради выгоды этого региона дает этому региону гораздо меньше доходов на душу населения по сравнению с тем доходом, который получается, если продукт, обладающий этой дифференциальной рентой, вкладывается в общий производственный процесс. В результате сложения, дифференциальная рента из других регионов могла бы использоваться как бы в мультипликативном режиме и производится масса валового внутреннего продукта, которая намного превосходила бы то, что можно получить, только присваивая дифференциальную ренту. Это не соответствует призывам ООН эффективно и справедливо использовать ресурсы в целях развития.