РАЗРАБОТКА БАЗОВЫХ СТРАТЕГИЙ УПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЕМ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА РЕГИОНОВ ЦЕНТРАЛЬНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА

Типологизация регионов Центрального федерального округа по уровню развития человеческого капитала

Разработка базовых стратегий управления развитием человеческого капитала регионов предполагает формирование адекватных представлений о состоянии и динамике его развития в пространственной экономике России. В решении такой задачи востребовано применение разработанного нами методического подхода (см. раздел 1.3).

Его апробация осуществлена нами применительно к регионам Центрального федерального округа (ЦФО).

Расчет ИРЧК и частных индексов, входящих в его состав, производился на основании данных Федеральной службы государственной статистики за 2009-2014 гг. Результаты расчетов представлены в табл. 1-6 Приложения.

Следует отметить, что в 2014 году величина ИРЧК в среднем по ЦФО составляла 0,350, что выше уровня 2009 года на 0,02 и выше уровня 2013 года на 0,012 (см. табл. 8). Таким, образом, в целом за рассматриваемый период времени наблюдается положительная динамика изменения данного показателя. Определенное снижение индекса наблюдалось в 2010-2011 гг.

Таблица 8 - Динамика индекса развития человеческого капитала в регионах Центрального федерального округа за период 2009-2014 г.г.

Регионы

Годы

2009

2010

2011

2012

2013

2014

1

2

3

4

5

6

7

Центральный федеральный округ1

0,330

0,310

0,303

0,325

0,338

0,350

Белгородская область

0,403

0,336

0,300

0,329

0,365

0,401

Брянская область

0,196

0,182

0,161

0,187

0,201

0,229

1 Значение ИРЧК по ЦФО рассчитано как среднее арифметическое значений ИРЧК по 18 субъектам РФ, входящим в ЦФО.

Регионы

Годы

2009

2010

2011

2012

2013

2014

1

2

3

4

5

6

7

Владимирская область

0,149

0,158

0,158

0,184

0,202

0,222

Воронежская

область

0,386

0,374

0,387

0,386

0,401

0,372

Ивановская

область

0,162

0,157

0,153

0,153

0,155

0,163

Калужская

область

0,348

0,308

0,308

0,315

0,332

0,301

Костромская

область

0,275

0,256

0,253

0,299

0,306

0,312

Курская область

0,377

0,377

0,342

0,373

0,410

0,489

Липецкая область

0,296

0,300

0,259

0,332

0,337

0,336

Московская

область

0,480

0,512

0,467

0,489

0,470

0,384

Орловская

область

0,240

0,174

0,201

0,189

0,241

0,276

Рязанская

область

0,310

0,246

0,276

0,284

0,310

0,318

Смоленская

область

0,321

0,334

0,321

0,368

0,366

0,351

Тамбовская

область

0,270

0,268

0,256

0,286

0,290

0,304

Тверская область

0,243

0,186

0,162

0,195

0,209

0,236

Тульская область

0,291

0,261

0,261

0,276

0,274

0,288

Ярославская

область

0,264

0,208

0,251

0,275

0,284

0,368

г. Москва

0,929

0,935

0,931

0,939

0,937

0,944

Анализ данных, представленных в табл. 8, позволяет сделать вывод о том, что в 2014 году по сравнению с 2009 годом произошло увеличение ИРЧК в большинстве субъектов РФ, входящих в ЦФО.

При этом снижение уровня развития человеческого капитала отмечено в шести регионах ЦФО. В их числе: Белгородская (ИРЧК в 2014 г. по сравнению с 2009 г. сократился с 0,403 до 0,401), Воронежская (сокращение с 0,386 до 0,372), Калужская (сокращение с 0,348 до 0,301), Московская (сокращение с 0,480 до 0,384), Тверская (сокращение с 0,243 до 0,236), Тульская (сокращение с 0,291 до 0,288) области.

Составы регионов-лидеров и аутсайдеров по величине ИРЧК в период 2009-2014 гг., представлены в табл. 9.

Таблица 9 - Регионы-лидеры и регионы-аутсайдеры в рейтинге субъектов Российской Федерации, входящих в Центральный федеральный округ, по величине индекса развития человеческого капитала за 2009-2014 гг.

Место,

Годы

занимаемое

регионом

2009

2010

2011

2012

2013

2014

1

2

3

4

5

6

7

Регионы-лидеры

1

г. Москва (0,929)

г. Москва (0,935)

г. Москва (0,931)

г. Москва (0,939)

г. Москва (0,937)

г. Москва (0,944)

2

Московская область (0,480)

Московская область (0,512)

Московская область (0,467)

Московская область (0,489)

Московская область (0,470)

Курская область (0,489)

3

Белгородская область (0,403)

Курская область (0,377)

Воронежская область (0,387)

Воронежская область (0,386)

Курская область (0,410)

Белгородская область (0,401)

Регионы-аутсайдеры

16

Брянская область (0,196)

Орловская область (0,174)

Брянская область(0,161)

Брянская область (0,187)

Владимирская область (0,202)

Брянская область (0,229)

17

Ивановская область (0,162)

Владимирская область (0,158)

Владимирская область (0,158)

Владимирская область (0,184)

Брянская область (0,201)

Владимирская область (0,222)

18

Владимирская область (0,149)

Ивановская область (0,157)

Ивановская область (0,153)

Ивановская область (0,153)

Ивановская область (0,155)

Ивановская область (0,163)

Размах вариации по величине ИРЧК

0,781

0,778

0,777

0,785

0,781

0,781

Таким образом, в течение всего рассматриваемого периода времени бесспорным лидером по уровню развития человеческого капитала является г. Москва. Что касается второго и третьего места в рейтинге регионов ЦФО по величине ИРЧК, то в отдельные годы данные позиции занимали Московская, Курская, Воронежская, Белгородская области. Причем, Московская область занимала второе место в искомом рейтинге вплоть до 2013 года, лишь в 2014 году утратив свои позиции.

Что касается регионов-аутсайдеров, то их состав является более стабильным. К числу аутсайдеров, прежде всего, могут быть отнесены такие субъекты РФ, как Брянская, Владимирская, Ивановская области.

Необходимо отметить, что регионы ЦФО характеризуются высокой степенью неоднородности по уровню развития человеческого капитала, о чем свидетельствует размах вариации по величине ИРЧК (см. табл. 9). Причем, за период с 2009 по 2014 гг. степень такой неоднородности не изменилась. Размах вариации остался на уровне 2009 года и составил 0,781. Заметим, что в 2010-2011 гг. наблюдалось некоторое сглаживание различий по уровню развития человеческого капитала, но начиная с 2012 г. степень неоднородности вновь начала возрастать.

В качестве метода, позволяющего выявить группы регионов ЦФО со схожими характеристиками развития человеческого капитала, нами использован кластерный анализ, реализованный в системе Statis- tica. Кластеризация проведена по статистическим данным за 2009 и 2014 г.г., что позволило выявить устойчиво воспроизводимые сильные и слабые стороны развития человеческого капитала, присущие регионам каждого виртуального кластера.

Состав переменных, включенных в кластерный анализ, идентичен частным показателям, используемым при расчете ИРЧК, и представлен следующим образом:

X) - ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет;

Х2 - показатель, обратный показателю заболеваемости на 1000 чел. населения (количеству зарегистрированных заболеваний у пациентов с диагнозом, установленным впервые в жизни);

Хз - численность студентов образовательных учреждений среднего и высшего профессионального образования на 10000 населения;

Х4 - удельный вес занятых с высшим и средним профессиональным образованием, %;

Х5 - среднегодовая численность занятых, тыс. чел.;

Хб - уровень занятости, %.

Для реализации процедуры кластерного анализа все вышеперечисленные переменные были стандартизованы методом линейного масштабирования, порядок реализации которого нами рассмотрен в разделе 1.3. При этом в качестве референтных точек для каждого из частных показателей принимались максимальные и минимальные значения, фактически наблюдаемые в выборке соответственно в 2009 и 2014 гг.

Процедура кластерного анализа была реализована методом к- средних с использованием данных Федеральной службы государственной статистики1.

Кластерный анализ позволил выделить четыре группы регионов, обладающих схожими характеристиками уровня развития человеческого капитала. Целесообразность выделения такого количества групп подтверждается статистическими критериями значимости. Так, дисперсионный анализ показал, что во всех случаях межгрупповая дисперсия, рассчитанная для каждой переменной, превышает внутригрупповую, а дисперсионное отношение Фишера выше минимально допустимого значения (см. табл. 10, 11).

Таблица 10 - Статистические критерии значимости кластеризации регионов Центрального федерального округа по уровню развития человеческого капитала за 2009 год_

Переменная

Межгрупповая

дисперсия

Внутригрупповая

дисперсия

F-критсрий

1

2

3

4

XI

0,661699

0,267189

11,55709

Х2

0,794412

0,380764

9,73637

ХЗ

0,651375

0,136761

22,22672

Х4

0,595334

0,227404

12,21710

Х5

0,833851

0,136461

28,51591

Х6

0,873643

0,491054

8,30255

Таблица 11 - Статистические критерии значимости кластеризации регионов Центрального федерального округа по уровню развития человеческого капитала за 2014 год_

Переменная

Межгрупповая

дисперсия

Внутригрупповая

дисперсия

F-критсрий

1

2

3

4

XI

0,657511

0,111425

27,53766

Х2

1,250579

0,267001

21,85772

ХЗ

0,551334

0,405044

6,35213

Х4

0,463223

0,446854

4,31545

Х5

0,834605

0,138398

28,14214

Х6

0,635699

0,241651

12,27638

1 Регионы России. Социально-экономические показатели. 2015: стат. сб. / Росстат. - М., 2015. - 1266 с.; Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: стат. сб. / Росстат. - М., 2010. - 996 с.

В соответствии с F-критерием модель кластеризации считается значимой, если F расч. > F табл. При заданных параметрах F табл. ~ ЗД.1

Результаты кластеризации регионов ЦФО по данным за 2009 и 2014 годы представлены в таблицах 12,13,14 и на рисунках 1,2.

Таблица 12 - Средние значения нормированных показателей развития человеческого капитала по кластерам регионов Центрального федерального округа за 2009 год

Показатели

Кластеры:

В среднем по ЦФО[1] [2]

кластер 1

кластер 2

кластер 3

кластер 4

1

2

3

4

5

6

XI

1,000000

0,424789

0,174087

0,278700

0,332597941

Х2

0,576873

0,736502

0,543417

0,201516

0,514664838

хз

1,000000

0,303347

0,133717

0,259414

0,273303115

Х4

1,000000

0,253150

0,390034

0,195876

0,324360443

Х5

1,000000

0,054234

0,099947

0,041088

0,118362558

Х6

1,000000

0,269901

0,616915

0,235821

0,416666667

Сумма

5,576873

2,041924

1,958118

1,212416

Состояние кластеров регионов Центрального федерального округа по уровню развития человеческого капитала за 2009 год

Рисунок 1 - Состояние кластеров регионов Центрального федерального округа по уровню развития человеческого капитала за 2009 год

Таблица 13 - Средние значения нормированных показателей развития человеческого капитала по кластерам регионов Центрального федерального округа за 2014 год

Показатели

Кластеры:

В среднем по ЦФО[3]

кластер 1

кластер 2

кластер 3

кластер 4

1

2

3

4

5

6

XI

1,000000

0,275695

0,242443

0,113906

0,256213892

Х2

0,666667

0,817963

0,478642

0,087753

0,455912209

хз

1,000000

0,575103

0,299897

0,392181

0,42558299

Х4

1,000000

0,321569

0,440686

0,336471

0,416339869

Х5

1,000000

0,054776

0,087476

0,036431

0,116726179

Х6

1,000000

0,178808

0,507450

0,384106

0,427520235

Сумма

5,666667

2,223914

2,056595

1,350847

Состояние кластеров регионов Центрального федерального округа по уровню развития человеческого капитала за 2014 год

Рисунок 2 - Состояние кластеров регионов Центрального федерального округа по уровню развития человеческого капитала за 2014 год

Таблица 14 - Состав кластеров регионов Центрального федерального округа, выделенных по уровню развития человеческого капитала

Кластеры

Годы

2009

2014

1

2

3

Кластер 1

г. Москва

г. Москва

Кластер 2

Белгородская, Воронежская, Курская, Липецкая, Рязанская, Тамбовская области

Воронежская, Курская, Рязанская, Тамбовская области

Кластер 3

Калужская, Костромская, Московская, Смоленская, Тверская, Тульская области

Белгородская, Калужская, Костромская, Липецкая, Московская, Смоленская, Тульская, Ярославская области

Кластер 4

Брянская, Владимирская, Ивановская, Орловская, Ярославская области

Брянская, Владимирская, Ивановская, Орловская, Тверская области

На основании приведенных данных охарактеризуем каждый виртуальный кластер, позиционируя его сильные и слабые стороны по основным показателям развития человеческого капитала.

Заметим, что при определении сильных и слабых сторон кластера мы руководствовались значениями нормированных показателей, рассчитанных в среднем по ЦФО (см. табл. 12, 13). Превышение значений тех или иных показателей кластера над средними значениями по ЦФО свидетельствует об относительно сильных позициях группы регионов по данным показателям, отставание от средних значений по ЦФО - об относительно слабых позициях.

Так, первый кластер, в который входит только г. Москва, лидирует практически по всем показателям развития человеческого капитала. Наибольший отрыв от других регионов ЦФО наблюдается по таким переменным, как ожидаемая продолжительность жизни (в 2014 году - 76,7 года; для сравнения: в Тверской области, которая занимает последнее место в ЦФО по величине ожидаемой продолжительности жизни, значение данного показателя составляет 68,43 года) и численность студентов образовательных учреждений среднего и высшего профессионального образования в расчете на 10000 населения (в 2014 году - 746 студентов на 10000 населения; в то время как в других регионах ЦФО численность студентов образовательных учреждений среднего и высшего профессионального образования в расчете на 10000 населения находится в пределах от 260 до 642 студентов на 10000 населения).

Анализ средних значений нормированных показателей позволил выявить некоторое отставание первого кластера от второго только по такой переменной, как показатель, обратный уровню заболеваемости. Но, несмотря на это, уровень заболеваемости в г. Москва ниже, чем в среднем по ЦФО.

Что касается субъектов РФ, входящих во второй кластер, то они имеют уровень развития человеческого капитала выше среднего. В 2014 году в состав данного кластера входили такие регионы, как Воронежская, Курская, Рязанская, Тамбовская области. Данные регионы занимают достаточно высокие позиции по показателям здоровья населения. Так, ожидаемая продолжительность жизни населения в указанных субъектах РФ превышает 70 лет. По данному показателю они входят в десятку лучших в ЦФО. При этом во втором кластере наблюдается самый низкий в ЦФО уровень заболеваемости.

Кроме того, одной из сильных сторон этого кластера является развитая система профессионального образования. В данных регионах на 10000 чел. населения приходится более 455 студентов образовательных учреждений среднего и высшего профессионального образования. Особо следует отметить высокие позиции Курской (642 студента на 10000 чел. населения) и Воронежской (562 студента на 10000 чел. населения) областей.

В то же время широкие возможности получения профессионального образования не находят своего продолжения на рынке труда, о чем свидетельствуют относительно низкие показатели занятости. Так, средние нормированные значения численности занятых и уровня занятости, рассчитанные для кластера, ниже, чем в среднем по ЦФО. Если обратиться к исходным данным, то в регионах данной группы уровень занятости находится в пределах от 58,9 до 64,5 %, в то время как в среднем по ЦФО уровень занятости составляет 65,4 %.

Кроме того, определенное отставание от средних значений по ЦФО наблюдается по такому показателю, как удельный вес занятых с высшим и средним профессиональным образованием. При этом существенное отставание наблюдается в Тамбовской и Воронежской областях. Так, если в среднем по ЦФО удельный вес занятых с высшим и средним профессиональным образованием составляет 78,5%, то в Тамбовской области - 73,5%, в Воронежской области - 67,9%.

Третий кластер характеризуется средним уровнем развития человеческого капитала. В 2014 году в его состав вошли такие регионы, как Белгородская, Калужская, Костромская, Липецкая, Московская, Смоленская, Тульская, Ярославская области. Указанная группа регионов имеет достаточно высокие позиции по показателям занятости. Уровень занятости в данных субъектах РФ составляет более 64,6 %, а удельный вес занятых с высшим и средним профессиональным образованием практически во всех указанных регионах выше 78,5%. Небольшое отставание по удельному весу занятых с высшим и средним профессиональным образованием отмечается лишь в Калужской и Тульской областях, в которых значение данного показателя составляет 75 %.

Кроме того, анализ средних значений нормированных показателей позволяет сделать вывод о том, что в регионах данной группы наблюдается относительно низкий уровень заболеваемости.

Что касается слабых сторон данного кластера, то здесь отмечается относительно низкая ожидаемая продолжительность жизни, хотя отставание от средних значений по ЦФО небольшое. Так, в 2014 году среднее нормированное значение ожидаемой продолжительности жизни по кластеру - 0,242, в среднем по ЦФО - 0,256. Если обратиться к исходным данным, то ожидаемая продолжительность жизни в регионах данного кластера находится в пределах от 69,4 до 71,1 года (при средней продолжительности жизни по ЦФО, равной 70,5 года). Исключением является только Белгородская область, в которой данный показатель принимает значение 72,25 года.

В то же время средние нормированные значения показателя численности студентов образовательных учреждений среднего и высшего профессионального образования, приходящихся на 10000 населения, рассчитанные для данного кластера, ниже, чем в среднем по ЦФО, что позволяет сделать вывод о недостаточной степени реализации возможностей образовательного роста.

При характеристике третьего кластера необходимо отметить определенные изменения, произошедшие в его составе. Так, в 2009 году в его состав не входили Белгородская и Липецкая области. В 2014 году указанные регионы переместились из второго кластера с уровнем развития человеческого капитала выше среднего в третий, где отмечается средний уровень развития человеческого капитала. Произошедшие изменения были вызваны следующими причинами. Во-первых, ухудшились позиции Белгородской и Липецкой областей в рейтинге регионов ЦФО по уровню заболеваемости. Так, если в 2009 году Белгородская область занимала 9 место в рейтинге регионов ЦФО по уровню заболеваемости, то в 2014 году - 11 место. При этом Липецкая область в рейтинге по данному показателю переместилась с 4 на 7 место. Во-вторых, в указанных регионах в 2014 году по сравнению с 2009 годом существенно сократилась численность студентов образовательных учреждений среднего и высшего профессионального образования в расчете на 10000 чел. населения: в Белгородской области с 651 до 505 студентов на 10000 чел. населения, в Липецкой области - с 511 до 383 студентов на 10000 чел. населения.

Кроме того, Ярославская область в 2009 году по своим характеристикам входила в четвертый кластер с низким уровнем развития человеческого капитала. В 2014 году она переместилась в третий кластер. Позитивные изменения были вызваны, прежде всего, сокращением уровня заболеваемости. Так, если в 2009 году уровень заболеваемости в Ярославской области составлял 1027,5 случаев заболеваний на 1000 чел. населения, то в 2014 году - 840, что соответствовало перемещению в рейтинге регионов ЦФО с 18 на 14 место. Кроме того, в 2014 году по сравнению с 2009 годом в данном регионе увеличился уровень занятости с 63,9 до 69,5 %, что соответствует перемещению в рейтинге регионов ЦФО с 6 на 2 место.

Субъекты РФ, вошедшие в четвертый кластер, имеют низкий уровень развития человеческого капитала и отстают по всем его основным показателям, включенным в анализ. В 2014 году к числу таких регионов были отнесены Брянская, Владимирская, Ивановская, Орловская, Тверская области. При этом наибольшее отставание средних нормированных значений по кластеру от средних значений по ЦФО наблюдается по таким переменным, как показатель, обратный показателю заболеваемости (отставание составляет более, чем 5,2 раза), среднегодовая численность занятых (отставание более 3,2 раза), ожидаемая продолжительность жизни (отставание более 2,2 раза).

При характеристике данной группы регионов также необходимо обратить внимание на определенные изменения в ее составе.

Так, если в 2009 году Тверская область входила в третий кластер и могла быть охарактеризована как регион со средним уровнем развития человеческого капитала, то в 2014 году ее позиции несколько ухудшились.

В частности, в Тверской области зафиксирован существенный рост уровня заболеваемости. Так, если в 2009 году он составлял 828,8 случаев заболеваний на 10000 населения, то в 2014 году - 881,1. По данному показателю Тверская область переместилась с 13 на 15 место. В результате в 2014 году данный регион по своим характеристикам развития человеческого капитала был отнесен к числу регионов- аутсайдеров.

Обобщив результаты кластерного анализа, систематизируем информацию о сильных и слабых сторонах каждого виртуального кластера (см. табл. 15).

Таблица 15 - Сильные и слабые стороны кластеров регионов Центрального федерального округа по уровню развития человеческого капитала

Наименование

кластера

Сильные стороны кластера

Слабые стороны кластера

1

2

3

Кластер 1 - «Регионы с высоким уровнем развития человеческого капитала»

  • - высокая ожидаемая продолжительность жизни;
  • - высокие значения показателя, обратного показателю заболеваемости (т.е. низкий уровень заболеваемости);
  • -высокая численность студентов образовательных учреждений среднего и высшего профессионального образования в расчете на 10000 населения;
  • - высокий удельный вес занятых с высшим и средним профессиональным образованием;
  • - высокая среднегодовая численность занятых;
  • - высокий уровень занятости

Кластер 2 - «Регионы с уровнем развития человеческого капитала выше среднего»

  • - высокая ожидаемая продолжительность жизни;
  • - высокие значения показателя, обратного показателю заболеваемости (т.е. низкий уровень заболеваемости);
  • - высокая численность студентов образовательных учреждений среднего и высшего профессионального образования в расчете на 10000 населения
  • - низкий удельный вес занятых с высшим и средним профессиональным образованием;
  • - низкая среднегодовая численность занятых;
  • - низкий уровень занятости;

Кластер 3 - «Регионы со средним уровнем развития человеческого капитала»

  • - высокие значения показателя, обратного показателю заболеваемости (т.е. низкий уровень заболеваемости);
  • - высокий удельный вес занятых с высшим и средним профессиональным образованием;
  • - высокий уровень занятости
  • - низкая ожидаемая продолжительность жизни;
  • - низкая численность студентов образовательных учреждений среднего и высшего профессионального образования в расчете на 10000 населения;
  • - низкая среднегодовая числен-

Наименование

кластера

Сильные стороны кластера

Слабые стороны кластера

1

2

3

ность занятых

Кластер 4 - «Регионы с низким уровнем развития человеческого капитала»

  • - низкая ожидаемая продолжительность жизни;
  • - низкие значения показателя, обратного показателю заболеваемости (т.е. высокий уровень заболеваемости);
  • - низкая численность студентов образовательных учреждений среднего и высшего профессионального образования в расчете на 10000 населения;
  • - низкий удельный вес занятых с высшим и средним профессиональным образованием;
  • - низкая среднегодовая численность занятых;
  • - низкий уровень занятости

  • [1] Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика. Основы эконометрики:учебник для вузов: в 2 т., 2-е изд., испр. - Т. 1. - Теория вероятностей и математическая статистика. - М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - С. 604-605.
  • [2] Рассчитано как среднее арифметическое значений нормированных показателей по18 субъектам РФ, входящим в ЦФО.
  • [3] Рассчитано как среднее арифметическое значений нормированных показателей по18 субъектам РФ, входящим в ЦФО.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >