3. Результаты оценки внутрирегионального неравенства с помощью различных показателей
Как видно из таблицы, представленной ниже, наиболее длинный временной ряд показателей удалось получить для двух регионов: Республики Чувашия и Томской области.
Таблица 2. Показатели внутрирегионального неравенства
|
год |
регион |
MMR |
CVu |
CVw |
Rw |
T |
G |
Gw |
|
1995 |
Республика Чувашия |
1.2738 |
0.0643 |
0.0883 |
0.0403 |
0.0039 |
0.0372 |
0.0493 |
|
1996 |
Республика Чувашия |
1.3059 |
0.0741 |
0.1009 |
0.0467 |
0.0051 |
0.0417 |
0.0556 |
|
1997 |
Республика Чувашия |
1.2989 |
0.0788 |
0.1058 |
0.0492 |
0.0056 |
0.0447 |
0.0578 |
|
1998 |
Республика Чувашия |
1.3571 |
0.0836 |
0.1173 |
0.0550 |
0.0069 |
0.0468 |
0.0648 |
|
1999 |
Республика Чувашия |
1.3678 |
0.0933 |
0.1301 |
0.0621 |
0.0085 |
0.0494 |
0.0710 |
|
2000 |
Республика Чувашия |
1.4598 |
0.1096 |
0.1516 |
0.0729 |
0.0115 |
0.0571 |
0.0823 |
|
1995 |
Томская область |
1.5119 |
0.1117 |
0.1228 |
0.0579 |
0.0077 |
0.0665 |
0.0663 |
|
1996 |
Томская область |
1.6512 |
0.1311 |
0.1316 |
0.0605 |
0.0088 |
0.0772 |
0.0709 |
|
1997 |
Томская область |
1.8977 |
0.1830 |
0.1574 |
0.0687 |
0.0123 |
0.1056 |
0.0820 |
|
1998 |
Томская область |
2.1111 |
0.2020 |
0.1796 |
0.0756 |
0.0156 |
0.0948 |
0.0913 |
|
1999 |
Томская область |
2.0978 |
0.2036 |
0.1863 |
0.0820 |
0.0171 |
0.0997 |
0.0966 |
|
2000 |
Томская область |
3.0106 |
0.3443 |
0.2748 |
0.0799 |
0.0312 |
0.1496 |
0.1113 |
|
1998 |
Пермская область |
1.4138 |
0.0893 |
0.1147 |
0.0521 |
0.0066 |
0.0522 |
0.0644 |
|
1999 |
Пермская область |
1.5730 |
0.1308 |
0.1505 |
0.0694 |
0.0116 |
0.0745 |
0.0834 |
|
2000 |
Пермская область |
1.7253 |
0.1632 |
0.1835 |
0.0849 |
0.0173 |
0.0933 |
0.1018 |
|
2000 |
Республика Марий Эл |
1.3483 |
0.0907 |
0.1224 |
0.0590 |
0.0075 |
0.0495 |
0.0668 |
Графики на Рис.2 показывают, что динамика показателей неравенства в Чувашии устойчиво положительна на протяжении шести рассматриваемых лет. Значения взвешенных коэффициентов неравенства: взвешенного коэффициента вариации и взвешенного индекса Джини превосходят значения соответствующих невзвешенных коэффициентов, что говорит о том, что экстремальное значения суммарного показателя развития муниципальных образований наблюдаются в муниципальном образовании с относительно высокой численностью населения. Максимальное значение взвешенного индекса Джини составляет 0,08, показателя относительного отклонения от среднего – 0,07, а коэффициента MMR- 1,46. При этом значения взвешенного коэффициента вариации и индекса относительного отклонения от среднего почти удваиваются к 2000 году, по сравнению с 1995, а значения индекса Тейла утраиваются к 2000 году, по сравнению с 1995. Наиболее высокими темпами неравенство увеличивается в 1999 – 2000 годах, т.е. в тот же период, когда в республике наблюдалось повышение темпов экономического роста, отраженное на рис.1 выше и, вероятнее всего, вызванное скачком показателей импортозамещающих отраслей после девальвации рубля в 1998 г.
Рис.2 Динамика различных показателей неравенства в Республике Чувашия
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Аналогичная Чувашии динамика рассматриваемых показателей неравенства наблюдается и в Томской области, однако их значения говорят о гораздо более высокой неравномерности муниципального развития. Так, на представленных ниже графиках (рис.3) можно видеть устойчивый рост всех показателей с 1995 по 2000 годы и скачок на участке 1999 – 2000, но при этом стартовые значения показателей неравенства в Томской области в полтора-два раза превышают аналогичные значения по Чувашии, а вследствие более быстрого прироста указанные различия к 2000 году достигают в отдельных случаях и более двух раз. Еще в 1995 году в Томской области отношение максимального к минимальному показателю развития муниципальных образований составляло 1,51 единиц (в Чувашии даже в 2000 году отношение MMRне достигает такого уровня, хотя и приближается к нему), а в 2000 году отношение максимального к минимальному показателю превысило трехкратное значение. Забегая вперед, отметим, что это самое высокое значение MMR среди рассмотренных регионов за все шесть лет.
В отличие от Чувашии, начиная с 1997 года, значения невзвешенных индексов неравенства в Томской области превосходят значения соответствующих взвешенных индексов, то есть экстремальные значения показателя развития наблюдаются в этот период в муниципальном образовании с относительно невысокой численностью населения.
Рис.3. Динамика показателей неравенства в Томской области
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Промежуточное положение между Республикой Чувашия и Томской областью занимает Пермская область, ряд данных по которой начинается с 1998 года и отражает растущее, по крайней мере, в течение трех лет, расслоение муниципальных образований по сконструированному показателю развития. В целом темпы роста неравенства развития муниципальных образований в Пермской области с 1998 по 2000 год незначительно превышают темпы роста неравенства в Республике Чувашия в аналогичный период. При этом по сравнению с Томской областью рост практически линейный. Как и в Чувашии, взвешенные коэффициенты неравенства превосходят невзвешенные, но в существенно меньшей степени, говоря о некотором, но менее значительном отрыве крупного муниципального образования, вероятно, областного центра.
Рис.4. Динамика показателей неравенства в Пермской области
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Наконец, в 2000 году мы получаем возможность сравнить степень расслоения муниципалитетов в четырех регионах, добавив значения для Республики Марий Эл (см. таблицу 2). Эта республика характеризуется наименьшей среди данной группы неравномерностью муниципального развития, что отражается минимальными полученными значениями всех показателей. Однако из графика на рис.1 видно, что этот же регион показывает минимальное из наблюдаемых значение ВРП и менее значительный его прирост.
Значения индексов межмуниципального неравенства республики Чувашия, Томской и Пермской области и республики Марий Эл, построенных на основе суммарного показателя развития муниципальных образований (без учета региональных центров), представлены в приложении 5. Они также иллюстрируют положительную динамику всех коэффициентов неравенства в рассматриваемых регионах.
Продолжая сравнение показателей межмуниципального расслоения в рассматриваемых четырех регионах, важно отметить, что невзвешенный коэффициент вариации и невзвешенный индекс Джини не могут использоваться для сравнения регионов между собой по степени муниципального неравенства в силу чувствительности данных индексов к количеству муниципальных образований в регионах. Как уже было замечено, в трех из четырех рассмотренных регионах (в республиках Чувашия, Марий Эл и Пермской области) наблюдается превышение значений взвешенных коэффициентов неравенства над значениями соответствующих невзвешенных коэффициентов, что говорит о том, что экстремальное значения суммарного показателя развития муниципальных образований наблюдаются в муниципальном образовании с относительно высокой численностью населения. Это подтверждает распространенное мнение о том, что во всех регионах России ресурсы концентрируются в областных центрах, являющихся наиболее населенными. Однако в Томской области мы видим противоположную ситуацию: взвешенные показатели (коэффициент вариации и индекс Джини) имеют меньшие значения, чем невзвешенные. Таким образом, в Томской области, экстремумы наблюдаются в наименее населенных муниципалитетах. Знание авторами данной области подсказывает справедливость полученного результата, поскольку по большинству показателей развития лидером в области является не Томск, а небольшой северный город Стрежевой, где сосредоточена процветающая в настоящее время нефтяная отрасль. Из рис.5, представленного ниже, можно сделать вывод о том, что Томская область характеризуется наибольшей степенью внутрирегионального неравенство среди рассмотренных четырех регионов. Далее за Томской областью по степени межмуниципального неравенства следуют Пермская область, затем республика Чувашия и замыкает список республика Марий Эл. При этом, если сравнивать регионы по степени неравенства развития муниципальных образований на выборке без региональных центров, то получаем аналогичное распределение, но при этом отличие Томской области от остальных регионов еще более значительное, что обусловлено наличием в ней экономически успешного муниципального образования, не являющегося региональным центром.
Рис.5. Сравнение показателей неравенства в республиках Чувашия и Марий Эл, Томской и Пермской областях.
|
Меры межмуниципального неравенства на основе суммарного показателя развития муниципальных образований |
Меры межмуниципального неравенства на основе суммарного показателя развития муниципальных образований, без учета региональных центров |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Сравнение полученных значений внутрирегионального неравенства и отдельных данных Госкомстата позволяет условно разделить рассматриваемые регионы на две группы. Томская и Пермская области, в экономике которых преобладает промышленность, характеризуются более высокими, по сравнению с Чувашией и Марий Эл, сводными показателями благосостояния. Например, там значительно выше средняя заработная плата и среднедушевые доходы населения в месяц.
Таблица 3. Среднедушевые денежные доходы (в месяц), руб. (до 1998 г. – тыс. руб.)
|
|
1995 |
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
2000 |
|
республика Марий Эл |
259,2 |
367,0 |
436,9 |
422,4 |
802 |
1046 |
|
республика Чувашия |
301,5 |
430,7 |
479,5 |
469,5 |
817 |
1120 |
|
Пермская область |
493,2 |
705,2 |
958,7 |
920,7 |
1492 |
2051 |
|
Томская область |
479,3 |
756,5 |
953,6 |
993,3 |
1624 |
2329 |
Таблица 4. Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб. (до 1998 г. – тыс. руб.)
|
|
1995 |
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
2000 |
|
республика Марий Эл |
254,4 |
408,3 |
517,6 |
588,8 |
857,4 |
1164,8 |
|
республика Чувашия |
253,0 |
440,2 |
541,5 |
600,2 |
847,7 |
1196,2 |
|
Пермская область |
470,4 |
791,1 |
1026,0 |
1137,0 |
1658,1 |
2433,7 |
|
Томская область |
546,0 |
958,6 |
1156,1 |
1218,7 |
1706,9 |
2544,9 |
Исследование суммарного показателя развития муниципальных образований на -сходимость (сокращение дисперсии показателя во времени) позволило проверить результаты, полученные по отдельным показателям неравенства и продемонстрировало, что в рассмотренных трех регионах: республике Чувашия, Томской и Пермской областях наблюдается отрицательная-сходимость. Аналогичный результат получается и на выборке, не включающей центры данных регионов, получаем аналогичный результат, хотя и с меньшим значением. Это говорит о наличии как перспективных «точек роста» во всех регионах, так и муниципальных образований, которые или не в состоянии преодолеть депрессию даже в условиях экономического роста региона, или, по крайней мере, не пользуются его результатами в той же степени, что и более развитые районы. Как можно видеть из таблицы 5, степень-расходимости (отрицательной-сходимости) в Томской области значительно превосходит степень-расходимости в Пермской области и республике Чувашия, причем данное наблюдение верно как с учетом, так и без учета региональных центров.
Таблица 5. Оценка -сходимости муниципального показателя
|
год |
регион |
дисперсия показателя муниципального развития |
дисперсия показателя муниципального развития без учета региональных центров |
|
1995 |
Республика Чувашия |
0,0034 |
0,0021 |
|
1996 |
Республика Чувашия |
0,0047 |
0,0029 |
|
1997 |
Республика Чувашия |
0,0055 |
0,0035 |
|
1998 |
Республика Чувашия |
0,0059 |
0,0036 |
|
1999 |
Республика Чувашия |
0,0077 |
0,0042 |
|
2000 |
Республика Чувашия |
0,0112 |
0,0062 |
|
1995 |
Томская область |
0,0118 |
0,0075 |
|
1996 |
Томская область |
0,0179 |
0,0131 |
|
1997 |
Томская область |
0,0389 |
0,0315 |
|
1998 |
Томская область |
0,0483 |
0,0395 |
|
1999 |
Томская область |
0,0516 |
0,0410 |
|
2000 |
Томская область |
0,1775 |
0,1600 |
|
1998 |
Пермская область |
0,0077 |
0,0043 |
|
1999 |
Пермская область |
0,0184 |
0,0127 |
|
2000 |
Пермская область |
0,0332 |
0,0234 |
Рис. 6. Динамика дисперсии показателя муниципального развития
|
динамика дисперсии показателя, рассчитанного по всей выборке |
динамика дисперсии показателя, рассчитанного выборке, не включающей столицы |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
