Pobedin A.A.

Свердловская область традиционно относится к числу субъектов РФ с развитой промышленностью и высоким производственным потенциалом. Область занимает 1,14% территории РФ, здесь проживает 3,1% общей численности населения страны. На долю региона приходится (по сравнению с РФ в целом) 2,92% ВВП; 2,77% основных фондов в экономике; 4,88% производства обрабатывающих отраслей; 1,64% продукции сельского хозяйства; 3,79% оборота розничной торговли; 2,75% инвестиций; 2,31% экспорта и 1,77 импорта [1]. Из представленных данных следует, что специализация региона – промышленное производство.

Лидирующая отрасль в промышленности Свердловской области – металлургия, доля которой составляет 62,2%. Машиностроение (включая производство машин и оборудование; производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования и производство транспортных средств и оборудования) занимает второе место, составляя 12,9% объема промышленной продукции. Продукция этих отраслей – основной объект поставок из Свердловской области на российский и международный рынок. Пищевая промышленность (совместно с деревообрабатывающей составляющая 6,2% промышленного производства) нацелена, главным образом, на внутренних потребителей [1].

Традиционное территориальное деление области (до 2006 г., используется в рамках статистического учета по настоящий момент) – это муниципальные образования двух типов: районы (их 30) и города (их 36, но стат. информация представлена отдельно от районов только по 20). Выделение в соответствии с муниципальной реформой ещё одного уровня муниципальных образований – городских и сельских поселений, увеличило число территориальных единиц субрегионального значения: в настоящий момент в области насчитывается 67 городских округов, 5 муниципальных районов, 16 сельских поселений, 5 городских поселений, в общей сложности, 93 муниципальных образования. Однако старое деление на города и районы не утратило своего значения – именно они остаются основными объектами статистического учета: по городам и районам до настоящего времени приводятся сведения в статистических сборниках областного уровня.

Особенностями территориального развития Свердловской области являются [7, с.233-234]:

  1. Одна из самых развитых городских сетей, по сравнению с другими субъектами РФ (статус города имеют 47 населенных пункта);

  2. Долгосрочная тенденция по сокращению численности городского населения в большинстве поселений (при сопоставлении данных о численности);

  3. Сверхконцентрация населения в столице региона – Екатеринбурге;

  4. Ведущая роль металлургической отрасли в формировании сети городов;

  5. Высокая доля моноспециализированных городов.

Свердловская область разделена на пять управленческих округов Северный, Горнозаводской, Восточный, Западный и Южный. Города Екатеринбург, Березовский, Арамиль, Режевской и Сысертский районы не вошли ни в один из управленческих округов. Территория, занимаемая указанными муниципальными образованиями, в плановых документах областного уровня условно именуется «Екатеринбургская агломерация».

Проанализируем дифференциацию социально-экономического развития муниципальных образований в Свердловской области. Основой анализа послужили данные статистического учета за 1998-2008 года [3,4,5,6].

Несколько слов о применяемой методике. При проведении анализа используются следующие величины: среднее значение, размах, стандартное отклонение, коэффициент вариации, коэффициенты асимметрии и эксцесса.

Величина «среднее значение» показывает типичное значение (меру центральной тенденции) рассматриваемого социально-экономического показателя. 

Размах рассчитывается вычитанием минимального значения из максимального и показывает удаленность наибольшего и наименьшего значения признака (значения социально-экономического показателя). 

Чем выше величина размаха, тем выше степень асимметрии социально-экономического развития по исследуемому признаку. Отметим: размах легко рассчитать, но дифференциацию территорий он характеризует весьма поверхностно. К примеру, резкое отличие лишь одного объекта анализа от основной группы приводит к высокому значению данной величины.

Стандартное отклонение показывает типичное отклонение значений социально-экономического показателя от среднего значения. Соответственно, чем выше данная величины, тем выше степень дифференциации. 

Положительным моментом при использовании данной величины как меры внутрирегиональной дифференциации является расчет стандартного отклонения в тех же единицах, что и анализируемый признак. Это, с одной стороны, делает данный показатель более наглядным и упрощает трактовку данных, но с другой – затрудняет сопоставление разнородных признаков.

В этой связи, помимо стандартного отклонения, бывает необходимо воспользоваться величиной «коэффициент вариации», показывающей относительное изменение признака, и позволяющей производить сравнения по признакам, измеряемых в различных единицах.

Коэффициенты асимметрии и эксцесса являются мерами расхождения фактических данных и нормального распределения. Коэффициент асимметрии рассчитывается как отношение центрального момента третьего порядка к кубу стандартного отклонения, а коэффициент эксцесса – как отношение центрального момента четвертого порядка к стандартному отклонению, возведенному в четвертую степень.

При положительном значении коэффициента асимметрии большинство значений признака расположены ближе к верхней границе, иначе говоря, наблюдается правосторонняя асимметрия. На практике данный случай встречается наиболее часто. При отрицательном значении коэффициента асимметрии – ситуация обратная, т.е. наблюдается левосторонняя асимметрия. Нулевое значение данного показателя свидетельствует о симметричном распределении значений признака. По абсолютному значению коэффициента асимметрии делают заключение о степени скошенности распределения: менее 0,25 – незначительная скошенность, от 0,25 до 0,5 – умеренная, от 0,5 до 1,0 – значительная, 1,0 и выше – сильная скошенность распределения. 

Коэффициент эксцесса показывает крутизну распределения.

Если эксцесс больше нуля – то распределение считается островершинным (по сравнению с нормальным), а если меньше нуля – плосковершинным. При абсолютном значении коэффициента эксцесса не превышающем единицу крутизна распределения незначительна.

Важнейшим социально-экономическим индикатором является средний уровень заработной платы. Значение данного параметра для функционирования территориальной социально-экономической системы трудно переоценить, поскольку заработная плата является основным компонентом в доходе большинства граждан. Именно уровень заработной платы создает предпосылки формирования определенного уровня и качества жизни в границах муниципального образования, при этом напрямую от данного показателя зависят:

  1. привлекательность территориальной единицы как перспективного места проживания, что определяет направленность миграционных потоков;

  2. емкость потребительского рынка, а следовательно, темпы роста и структуру отраслей, обеспечивающих этот рынок, таких как сфера розничной торговли и сфера услуг;

  3. высокий уровень оплаты труда является основой социальной стабильности в пределах соответствующей территориальной единицы, гарантирует лояльность жителей по отношению к работодателям и представителям публичной власти, прежде всего муниципальной.

В таблице 1 приведены показатели дифференциации территорий по данному признаку. 

Таблица 1. Дифференциация МО Свердловской области по уровню заработной платы

 

Размах

Минимум

Максимум

Среднее

Стд. отклонение

Вариация

Асимметрия

Эксцесс

1998

989,8

524,7

1514,5

871,6

231,5

0,27

0,81

0,60

1999

1931,3

665,1

2596,4

1191,3

376,7

0,32

1,19

2,29

2000

3767,9

298,3

4066,2

1755,4

744,4

0,42

0,71

0,94

2001

3635,1

844,1

4479,2

2478,1

924,9

0,37

0,48

-0,75

2002

3531,8

2035,0

5566,8

3521,8

976,8

0,28

0,51

-0,78

2003

4349,1

2237,8

6586,9

4311,4

1152,7

0,27

0,39

-0,83

2004

5628,8

3025,0

8653,8

5354,1

1445,6

0,27

0,48

-0,61

2005

6551,2

3793,5

10344,7

6745,1

1742,3

0,26

0,29

-0,90

2006

9014,3

5075,7

14090,0

8575,2

2094,1

0,24

0,45

-0,60

2007

16837,5

1084,4

17921,9

10748,9

2975,1

0,28

-0,21

0,97

2008

13645,7

9009,0

22654,7

13957,9

3165,9

0,23

0,67

0,09

Абс. прирост

12655,9

8484,3

21140,2

13086,4

2934,4

-0,04

-0,14

-0,51

Отн. прирост

13,8

17,2

15,0

16,0

13,7

0,85

0,83

0,15

В среднем

6353,0

2599,3

8952,3

5410,1

1439,1

0,29

0,53

0,04

К сожалению, в отношении уровня заработной платы среди муниципальных образований Свердловской области присутствует значительная дифференциация, которая сохранялась в течение всего рассмотренного временного периода. В среднем за одиннадцать лет коэффициент вариации составил 29%, в отдельные годы достигая значения 37% и 42%, за указанный период показатель не опускался ниже 23%. Соответственно дифференциация по заработной плате – явление для Свердловской области устойчивое и постоянное, вызванное долгосрочными факторами и оказывающее, в свою очередь, долгосрочное воздействие на территориальное развитие.

Среди муниципальных образований региона, значительная часть попадает в число с уровнем заработной платы ниже среднего показателя по муниципальным образованиям области за 11 лет – 5 410,1 рублей, таких муниципальных образований оказалось 28, среди них Красноуфимский район (минимальное значение показателя), Байкаловский, Ачитский, Гаринский, Слободо-Туринский районы и другие территории. Показательно, что в группе с показателем ниже среднеобластного оказалось большинство районов области - исключением являются Богдановичский, Артемовский, Сухоложский, Сысертский, Невьянский и Верхнесалдинский районы, последний из названных районов даже замыкает четверку муниципальных образований с наиболее высоким уровнем заработной платы. Среди территорий области в расчете за одиннадцать лет самый высокий уровень заработной платы наблюдался в Верхней Пышме (8 593 рублей), что даже выше, чем значение показателя в областном центре – Екатеринбурге (8 155 рублей). Высоким уровнем заработной платы, в среднем за рассмотренный период, характеризовались также города Краснотурьинск (7 708 р.), Североуральск (7 640 р.), Заречный (7 575 р.), Качканар (7 290 р.), Нижний Тагил (6 787 р.) и Первоуральск (6 780 р.). В целом, по усредненным данным за весь период, наблюдалась правосторонняя асимметрия (коэффициент асимметрии – 0,53), показывающая, что величина отклонений в большую сторону от среднего значения по муниципальным образованиям превышает величину отклонений в меньшую сторону, в наглядном виде это можно увидеть на рис. 1 и 2, где отчетливо заметен более «толстый хвост» в распределении с правой стороны. Это связано со значительным отрывом нескольких территорий, указанных выше, отличающихся высокой заработной платой, от основной массы муниципальных образований области, т.е. имеются несколько достаточно благополучных территориальных единиц, где средний уровень дохода значительно превышает среднеобластной. 

Стоит отметить, что средний уровень и максимальное значение параметра заработной платы среди муниципальных образований неуклонно повышались в течение всего периода, при этом минимальное значение было не столь стабильно – при общей положительной динамике, в отдельные годы оно снижалось (в 2000 и в 2007 годы), что свидетельствует о нестабильности показателя в экономически слабых территориях (таких, как Красноуфимский район).

Коэффициент эксцесса в течение рассматриваемого периода был нестабилен. В 1998-2000 годах распределение было островершинным (показатель положительный), с 2001 по 2006 гг. плосковершинным (показатель отрицательный), в 2007-2008 года коэффициент эксцесса вновь переходит в область положительных значений. Тем не менее, экстремально высокого значение коэффициент достиг лишь в 1999 г.(2,29), что совпало с высоким значение других показателей (асимметрия – 1,19; вариация – 0,32). Учитывая, что рассмотренный период времени охватывает интервал одного макроэкономического цикла (1998-2008 гг.), то можно выдвинуть гипотезу, что максимум территориальной дифференциации по уровня средней заработной платы приходится на начало волны экономического роста в регионе.

В целом, по уровню заработной платы с 2000 по 2008 годы отмечается тенденция уменьшения дифференциации между муниципальными образованиями Свердловской области. Однако высокая инфляция мешает населению и территориям почувствовать указанный эффект, воспользоваться соответствующими благоприятными возможностями.

Уровень заработной платы характеризует как социальную ситуацию в регионе, так и развитие экономической системы. В этом отношении близким социально-экономическим индикатором является количество безработных. С одной стороны, высокая безработица сопровождается резким обострением социальных проблем, с другой – её первопричиной является стагнация в экономическом развитии. 

Таблица 2. Дифференциация МО Свердловской области по уровню безработицы (количество безработных на тыс. жителей)

 

Размах

Минимум

Максимум

Среднее

Стд. отклонение

Вариация

Асимметрия

Эксцесс

1998

35,6

5,8

41,3

16,0

7,0

0,44

0,99

1,85

1999

23,9

2,6

26,5

9,2

4,5

0,50

1,60

3,91

2000

28,7

3,5

32,3

10,5

5,2

0,49

1,87

5,30

2001

31,4

4,5

35,9

10,9

5,7

0,53

2,10

6,46

2002

35,0

4,4

39,4

11,5

6,4

0,55

2,04

6,48

2003

43,8

2,9

46,7

12,0

7,4

0,61

2,20

8,11

2004

43,3

4,5

47,8

16,0

8,5

0,53

1,15

2,43

2005

59,9

3,2

63,1

13,7

9,7

0,70

2,79

12,02

2006

45,0

3,1

48,1

12,8

7,9

0,61

1,83

6,21

2007

39,0

3,1

42,2

11,7

7,4

0,63

1,63

4,18

2008

60,3

3,6

63,9

14,5

9,9

0,68

2,52

10,52

Абс. прирост

24,7

-2,2

22,5

-1,5

2,9

0,25

1,53

8,67

Отн. прирост

1,7

0,6

1,5

0,9

1,4

1,56

2,54

5,69

В среднем

40,5

3,7

44,3

12,6

7,2

0,57

1,88

6,13

По уровню безработицы территории Свердловской области демонстрируют крайнюю неоднородность (см. табл. 2). В 1998 году по Ревде данный показатель составлял 5,8 чел., а в Таборинском районе – 41,3 чел. В 2008 г. минимальное и максимальное значение наблюдалось в этих же территориях – 3,6 чел. и 63,9 чел. соответственно. И хотя среднее значение к 2008 году несколько снизилось (с 15,8 до 14,5), все показатели свидетельствуют об обострении внутрирегионального неравенства. В 1,7 раза с 1998 по 2008 годы возросло значение размаха. Коэффициент вариации уже в 1998 году был высоким – 0,5 (больше, чем по уровню заработной платы), тем не менее, к 2008 году возрос до 0,7. Динамика показателей указывает на то, что 2005 год являлся пиком дифференциации (стандартное отклонение и размах достигли отметок 9,7 и 59,9 соответственно). Однако уже в 2008 году дифференциация вновь увеличивается (коэффициент вариации достигает значения 0,57), что можно напрямую связать с фазой рецессии. Скорее всего, в последующие годы ситуация еще более осложнится.

Можно отметить интересную особенность – если в рамках цикличности экономического развития, наибольшая дифференциация по заработной плате приходилась на начало роста, то в отношении количества безработных пик приходится на середину фазы роста (2005 г.). Интересно также отметить, что показатели дифференциации достигают максимума почти синхронно с изменением среднего показателя безработицы. 

На рис. 3 и 4 отчетливо видно, что одно муниципальное образование (уже отмеченный выше Таборинский район) характеризуется значительным отрывом от другихтерриторий области по показателю безработицы – очевидно, что именно здесь проблема требует незамедлительных действий со стороны регионального руководства.

Как и в отношении заработной платы, так и по показателю безработицы дифференциация характеризуется правосторонней асимметрией, что в отношении этого параметра, безусловно, положительный признак – большинство территорий области тяготеют к нижней отметке показателя. Тем не менее, дифференциация муниципальных образований по рассмотренному признаку достигла угрожающих размеров – многие территориальные единицы не способны предоставить требуемое количество рабочих мест, следовательно, потенциал экономического развития в отношении трудовых ресурсов в области полностью не используется. К тому же высокий уровень безработицы значительно может спровоцировать социальное напряжение в проблемных территориях.

Важным социальным индикатором является численность врачей. С одной стороны, он характеризует уровень жизни населения и обеспеченность жителей важнейшими услугами, с другой, иллюстрирует развитие здравоохранения в муниципальном образовании, что отражает качество жизни населения.  

Таблица 3.Дифференциация МО Свердловской области по численности врачей (чел. на 10 000 жителей)

 

Размах

Минимум

Максимум

Среднее

Стд. отклонение

Вариация

Асимметрия

Эксцесс

1998

76,2

6,5

82,7

19,5

12,0

0,62

2,93

13,31

1999

77,9

6,3

84,2

19,6

11,9

0,61

3,12

15,18

2000

78,4

6,3

84,7

19,6

12,0

0,61

3,09

15,15

2001

80,2

3,2

83,4

19,4

12,1

0,62

2,94

13,89

2002

80,5

3,3

83,8

19,6

11,8

0,60

3,07

15,43

2003

80,2

2,6

82,8

20,3

11,9

0,59

2,77

13,27

2004

77,3

4,0

81,3

20,0

11,5

0,57

2,88

14,15

2005

77,8

4,1

81,9

19,7

11,6

0,59

2,90

14,21

2006

78,5

4,2

82,7

20,4

11,2

0,55

3,25

16,89

2007

79,7

4,2

83,9

21,7

11,3

0,52

3,15

16,31

2008

77,8

5,7

83,5

21,6

11,1

0,52

3,28

17,09

Абс. прирост

1,6

-0,8

0,8

2,1

-0,9

-0,10

0,35

3,77

Отн. прирост

1,0

0,9

1,0

1,1

0,9

0,84

1,12

1,28

В среднем

78,6

4,6

83,2

20,1

11,7

0,58

3,04

14,99

По численности врачей дифференциация среди территорий Свердловской области также высока (см. табл. 3). В среднем, коэффициент вариации составил 0,58, коэффициент эксцесса 14,99, размах – 78,6. Кроме того мы опять сталкиваемся с правосторонней асимметрией, отчетливо заметной на гистограммах (см. рис. 5 и 6). Как и по показателю безработицы, одно муниципальное образование значительно отстает от других территорий по обеспеченности врачами, правда, на этот раз такой территориальной единицей оказался Гаринский район. Отчетливо видна и территория лидер по данному показателю – город Екатеринбург, что вполне объяснимо не только более высоким уровнем развития здравоохранения, но и размещением в областной столице областных медицинских учреждений.

Динамика показателей дифференциации в целом положительна – увеличилась средняя обеспеченность территорий врачами, коэффициент вариации снизился за 11 лет с 0,62 до 0,52. Однако выросли асимметрия и эксцесс, что свидетельствует о неустойчивости ситуации. 

На приведенных гистограммах (рис. 5, рис. 6) хорошо видно, что значимых различий в структуре данных с 1998 по 2008 годы не произошло. Значения коэффициентов вариации и стандартного отклонения (для 2008 года – 0,52 и 11,1 соответственно) свидетельствуют о значительной дифференциации. Если в городах Каменск-Уральский, Краснотурьинск, Первоуральск, Верхняя Пышма, Нижний Тагил и Нижняя Салда количество врачей на 10 тыс. жителей превышает 30 человек (2008 г.), то в Гаринском, Камышловском и Пригородном районах значение рассматриваемого параметра не превышает 10 человек (2008 г.). Особняком располагается Екатеринбург, где на 10 тыс. населения приходится 84 врача.

В итоге, по количеству врачей в муниципальных образованиях Свердловской области можно констатировать значительную дифференциацию. В отдельных территориях (как правило, в более крупных городах) здравоохранение достаточно развито, в других – население сталкивается с проблемами по удовлетворению соответствующих потребностей. За рассмотренный период времени ситуация улучшилась, но незначительно: проблема дифференциации по данному признаку осталась столь же существенна. Вероятно, смягчение территориальных диспропорций в данной сфере возможно только в долгосрочной перспективе при условии наличия благоприятной экономической конъюнктуры и целенаправленной региональной политики.

Еще одним параметром социального развития является обеспеченность населения жильем. Расчет показателей дифференциации по этому признаку представлен в таблице 4.

Таблица 4. Дифференциация МО Свердловской области по обеспеченности жильем (кв.м. общей площади на одного жителя)

 

Размах

Минимум

Максимум

Среднее

Стд. отклонение

Вариация

Асимметрия

Эксцесс

1998

10,3

13,7

24,0

18,9

1,6

0,09

-0,02

2,28

1999

8,5

16,0

24,5

19,2

1,6

0,08

0,53

1,03

2000

8,1

16,4

24,5

19,3

1,6

0,09

0,57

0,57

2001

8,3

16,5

24,8

19,5

1,7

0,09

0,55

0,41

2002

6,2

16,7

22,9

19,7

1,6

0,08

0,15

-0,79

2003

11,5

13,9

25,4

20,6

2,2

0,11

-0,35

0,86

2004

12,0

14,0

26,0

20,9

2,2

0,11

-0,41

1,04

2005

13,3

14,0

27,3

21,2

2,3

0,11

-0,30

1,44

2006

14,2

14,4

28,6

21,4

2,3

0,11

-0,10

1,89

2007

14,3

14,8

29,1

21,8

2,4

0,11

0,01

1,77

2008

10,6

14,9

25,5

21,9

2,2

0,10

-0,81

1,50

Абс. прирост

0,3

1,2

1,5

3,0

0,5

0,01

-0,79

-0,78

Отн. прирост

1,0

1,1

1,1

1,2

1,3

1,15

33,05

0,66

В среднем

10,7

15,0

25,7

20,4

2,0

0,10

-0,02

1,09

В среднем, обеспеченность жильем жителей Свердловской области за рассмотренный период увеличилась с 18,9 кв.м. на человека в 1998 году до 21,9 кв.м. в 2008. Увеличение коснулось и минимального, и максимального значения признака, максимум возрос на 1,5 кв.м. - с 24,0 кв.м. до 25,5 кв.м. (как в 1998 - максимальное значение наблюдалось в Таборинском районе, в 2008 – в Карпинске), а минимум на 1,2 кв.м. – с 13,7 (Камышловский район) до 14,9 (Гаринский район). Следовательно, дифференциация несколько увеличилась – стандартное отклонение возросло с 1,6 кв.м. до 2,2 кв.м. 

Весьма любопытна динамика коэффициента эксцесса – с 1998 года по 2002 значение этого показателя снижается (с 2,28 до -0,79), а в последующие годы более медленными темпами нарастает, достигнув к 2006 году отметки 1,89 – амплитуда колебания эксцесса составила 2,68 единицы, в начале и в конце периода распределение является островершинным, но в середине (2002 год) – плосковершинное. Данный феномен объясняется неравномерным изменением признака по различным муниципальным образованиям. При отмеченном ранее росте среднего значения, в Гаринском и Режевском районах наблюдалось ухудшение показателя: обеспеченность жильем там снизилась на 5,6 и 0,4 кв.м. соответственно. На других территориях рост происходил различными темпами – в Серове, Ивделе, Белоярском, Сухоложском, Серовском и Красноуфимском районах обеспеченность жильем возросла менее чем на 1 кв.м. В то же время в Кушве, Слободо-Туринском и Туринском районах показатель возрос более чем на 4 кв.м. Причем темп роста не зависел от величины исходного значения признака.

По сравнению с другими параметрами социально-экономического развития дифференциация территорий Свердловской области по обеспеченностью жильем незначительная (коэффициент вариации в 2008 году составил 0,10). Однако ряд обстоятельств не позволяет дать полностью оптимистичную оценку ситуации по рассмотренному признаку. Во-первых, наблюдается некоторое увеличение дифференциации, и, если соотношение темпов прироста по различным территориям сохранится, можно ожидать и дальнейшего усиление неоднородности по данному параметру. Во-вторых, следует учитывать, что рассмотренный показатель – обеспеченность населения жильем – охватывает жилищную проблему лишь с одной стороны, не учитывая качественные различия жилищного фонда в различных муниципальных образованиях. Если в Екатеринбурге по данным за 2006 год удельный вес жилищного фонда, обеспеченного водопроводом, канализацией, центральным отоплением и горячим водоснабжением превышает 90%, то в большинстве других муниципальных образований значительно меньше, а в Гаринском и Таборинском районах не превышает 10%. Различия, главным образом, касаются городских и сельских поселений, но также связаны и с общей динамикой экономического развития и бюджетным потенциалом муниципальных образований.

Последним из рассматриваемых нами социальных индикаторов (но не последним по значению) будет уровень преступности. Для Свердловской области отслеживание ситуации по этому параметру особенно актуально, поскольку регион в целом по степени остроты проблемы криминализации по сравнению с другими субъектами РФ входит, к сожалению, в число лидеров. По данным за 2008 год в Свердловской области на 100 тыс. человек населения было зарегистрировано 2773 преступлений – это самый большой показатель среди регионов УрФО (который занимает третье место среди других федеральных округов), в целом по России регион занимает шестнадцатое место, но еще в 2006 г. Свердловская область была на втором месте среди субъектов РФ.

Таблица 5.Дифференциация МО Свердловской области по уровню преступности (число преступлений на тыс. жителей)

 

Размах

Минимум

Максимум

Среднее

Стд. отклонение

Вариация

Асимметрия

Эксцесс

1998

39,3

9,3

48,6

20,8

6,5

0,31

1,69

5,51

1999

28,3

11,2

39,5

24,7

5,7

0,23

-0,06

0,02

2000

25,9

11,6

37,5

24,9

5,2

0,21

-0,18

0,26

2001

26,2

9,9

36,1

24,9

5,8

0,23

-0,37

-0,01

2002

25,1

6,9

32,0

18,0

4,2

0,24

0,29

1,68

2003

29,8

8,6

38,3

21,6

5,6

0,26

0,62

0,92

2004

26,3

11,3

37,7

22,8

5,7

0,25

0,72

0,48

2005

30,8

15,8

46,6

31,0

6,4

0,21

0,09

-0,10

2006

35,1

12,5

47,6

31,0

7,2

0,23

-0,03

0,14

2007

31,1

14,8

45,9

28,2

6,8

0,24

0,69

0,20

2008

22,9

15,8

38,7

24,4

5,3

0,22

0,80

0,24

Абс. прирост

-16,4

6,5

-9,9

3,7

-1,2

-0,10

-0,89

-5,27

Отн. прирост

0,6

1,7

0,8

1,2

0,8

0,69

0,47

0,04

В среднем

29,2

11,6

40,8

24,7

5,9

0,24

0,39

0,85

Данные, представленные в таблице 11,в целом, не утешительны. В среднем с 1998 по 2008 гг. количество преступлений на тыс. жителей возросло в 1,2 раза. Явно просматриваются две волны: с 1998 по 2001 гг., когда среднее значение увеличилось с 20,8 до 24,9, затем, в 2002 г., – спад до 18,0, и в дальнейшем вновь увеличение до 31,0 в 2005-2006 годах. Минимальное значение за рассматриваемый период также увеличилось. В 1998 году наименьший уровень преступности наблюдался в Гаринском районе (9,3), а в 2008 году – в Нижнесергинском районе (15,8). Также низкий показатель преступности в 2008 году отмечен в Байкаловском районе (16,5), Заречном (16,6), Кушве (17,4). На 2002 год приходится самое низкое значение минимума – 6,9 (Гаринский район). Годовой максимум с 1998 по 2008 год, наоборот, снизился – с 48,6 (Верхотурский район) до 38,7 (Красноуральск). Высокое значение показателя, превышающее отметку 30, в 2008 г. зафиксировано также (по убыванию) в Нижнем Тагиле, Асбесте, Каменске-Уральском, Екатеринбурге, Туринском районе, Полевском, Серовском районе и Серове.

Cтандартное отклонение за восемь лет снизилось – с 6,5 до 5,3. Динамика показателя была нестабильна – увеличения чередовались спадами – тем не менее, наименьшее значение наблюдалось в 2002 году (4,1). Коэффициент вариации показывает значительное снижение с 1998 по 2008 годы – с 0,31 до 0,22. Видимо, относительный показатель показывает более точную картину, поскольку значительно изменились масштабы изучаемого явления. По коэффициенту вариации наименьшее значение наблюдалось в 2000 году. Таким образом, с 2001 по 2003 годы дифференциация территорий по уровню преступности была самой низкой за весь рассматриваемый период, в конце периода мы вновь приблизились к минимальным величинам.

Коэффициент асимметрии демонстрирует снижение – правосторонняя асимметрия уменьшается. Однако данное изменение не имеет позитивного характера, оно вызвано увеличением уровня преступности в основной массе территорий и их приближение к максимуму – это прекрасно просматривается на гистограммах (рис.9 и рис.10). Эксцесс с 1998 по 2008 годы снизился с 5,51 до 0,24. Это свидетельствует об увеличении однородности данных, но, как и в случае с коэффициентом асимметрии, связано с повышением уровня преступности во многих муниципальных образованиях.

Итак, за рассмотренный период дифференциация по уровню преступности в Свердловской области заметно уменьшилась. Однако однородность достигнута ухудшением ситуации во многих территориях.

Перейдем к анализу дифференциации по экономическим показателям, первым из которых будет объем промышленного производства. Заметим, что в отношении данного признака наблюдается рост значений по отдельным территориям, но в результате неравномерность только усиливается. Среднее значение увеличилось в 49,8 раза, максимальное значение возросло в 362,5 раза, однако ряд территорий демонстрируют очень низкое значение признака и за восемь лет ситуация существенно не изменилась. В 1998 году объем промышленной продукции на тысячу жителей не превышал 1 млн. руб. в Камышловском, Слободо-Туринском, Таборинском, Гаринском, Верхотурском и Ачитском районах. В 2008 году таких территорий осталось три – Таборинский, Слободо-Туринский районы и Ивдель. Большинство муниципальных образований области показало увеличение признака, однако темпы роста были не одинаковы. Лидером является Нижняя Салда, где промышленное производство увеличилось в 62 раза. В Верхней Пышме, Березовском, Ревде, Верхнесалдинском районе, Каменске-Уральском, Серове и Алапаевске – более чем в 20 раз. В Екатеринбурге – лишь в 11 раз. А в трех территориях наблюдался спад производства – в Североуральске, Заречном и Ивделе. 

Таблица 6. Дифференциация МО Свердловской области по объему промышленного производства(млн. руб. на тыс. жителей)

 

Размах

Минимум

Максимум

Среднее

Стд. отклонение

Вариация

Асимметрия

Эксцесс

1998

38,8

0,0

38,8

7,6

8,7

1,14

1,56

2,25

1999

80,6

0,0

80,6

14,2

18,4

1,29

2,16

4,84

2000

121,2

0,0

121,2

21,4

27,1

1,27

2,04

4,27

2001

144,6

0,0

144,6

25,7

33,2

1,29

1,92

3,49

2002

163,1

0,0

163,1

29,0

38,3

1,32

1,99

3,71

2003

164,8

0,0

164,8

34,0

42,8

1,26

1,69

2,14

2004

235,7

0,0

235,7

45,2

60,7

1,34

1,84

2,60

2005

478,7

0,1

478,8

66,8

103,1

1,54

2,22

4,88

2006

777,2

0,1

777,2

83,4

139,6

1,67

2,98

11,07

2007

954,5

0,0

954,5

104,6

170,3

1,63

3,04

11,58

2008

828,3

0,0

828,3

115,6

172,1

1,49

2,21

5,22

Абс. прирост

789,5

0,0

789,5

108,0

163,4

0,35

0,65

2,97

Отн. прирост

21,4

-

21,4

15,2

19,7

1,30

1,41

2,32

В среднем

362,5

0,0

362,5

49,8

74,0

1,39

2,15

5,10

На приведенных диаграммах (рис.11 и рис.12) хорошо заметна значительная правосторонняя асимметрия, в среднем за 11 лет коэффициент асимметрии составил 2,15 - самое высокое значение среди рассмотренных ранее параметров социально-экономического развития. В связи с этим высокое значение коэффициента вариации, увеличившееся с 1,14 до 1,45, не вызывает удивления. Максимального значения дифференциация достигла к 2006 году (коэффициент вариации – 1,67), а затем наметилась тенденция к выравниванию, что подтверждается и динамикой коэффициента эксцесса. Характерно, что за анализируемый период показатели дифференциации значительно колебались, что показывает неустойчивость структуры дифференциации по объему промышленного производства.

Таким образом, душевой объем промышленного производства с 1998 по 2008 годы рос неравномерно по территории области. И без того значительная, дифференциация усиливается, причем структура внутрирегиональной дифференциации нестабильна и, следовательно, плохо предсказуема. Кроме того, при регулировании дифференциации по данному признаку следует учитывать различную производственно-функциональную специализацию территорий области – объем промышленного производства далеко не везде будет являться основой экономики. Так в отдельных районах наблюдается доминирование аграрного сектора, в других территориальных единицах ведущие позиции начинают занимать отрасли третичного и четвертичного секторов, что приводит к снижению роли промышленности как локомотива экономического развития (последнее относится, главным образом, к столице региона – Екатеринбургу). Тем не менее, в большинстве муниципальных образований именно динамика в отраслях промышленного производства задает темп экономического роста – это связано с промышленной специализацией региона.

Таблица 7. Дифференциация МО Свердловской области по объему строительства (млн. руб. на тыс. жителей)

 

Размах

Минимум

Максимум

Среднее

Стд. отклонение

Вариация

Асимметрия

Эксцесс

1998

3,2

0,0

3,2

0,6

0,6

1,03

1,9

5,1

1999

2,9

0,0

2,9

0,7

0,6

0,81

1,1

1,9

2000

5,4

0,0

5,4

1,3

1,2

0,90

1,6

3,1

2001

6,7

0,0

6,7

1,5

1,5

0,99

1,3

1,7

2002

9,5

0,0

9,5

1,8

1,8

1,01

1,7

5,1

2003

5,8

0,0

5,8

1,4

1,6

1,15

1,1

0,1

2004

11,6

0,0

11,6

2,1

2,4

1,14

1,7

3,9

2005

12,4

0,0

12,4

2,9

2,9

0,98

1,3

1,4

2006

27,0

0,0

27,0

4,6

5,0

1,09

2,0

6,2

2007

96,3

0,0

96,3

7,5

13,5

1,80

5,5

35,6

2008

77,5

0,0

77,5

9,1

13,0

1,43

3,2

13,7

Абс. прирост

74,3

0,0

74,3

8,5

12,4

0,40

1,29

8,60

Отн. прирост

24,2

-

24,2

15,4

21,3

1,39

1,69

2,70

В среднем

23,5

0,0

23,5

3,1

4,0

1,12

2,02

7,08

Промышленные объекты размещены на территории области неравномерно – в какой-то степени этим объясняется асимметрия экономического развития по соответствующему признаку. Однако развитие такой отрасли как строительство одинаково необходимо в муниципальных образованиях с различной структурой производства.

Тем не менее, по строительству дифференциация также значительна. За одиннадцать лет коэффициент вариации в среднем составил 1,12, динамика показывает колебание вокруг данного значения. Стандартное отклонение возросло на 21,3%, но рост также был нестабильным. Таким образом, масштабы дифференциации в целом сохранились. Однако структурный состав различий претерпел значительные изменения и оставался нестабильным. 

Коэффициент асимметрии увеличился с 1,9 до 3,2, то есть больше территорий приблизились к минимальному значению, рост объема строительства был неравномерный, т.е. лидеры увеличили свой отрыв от основной массы территориальных единиц. Хотя обратим внимание, что коэффициент асимметрии изменялся с 1998 по 2008 годы неравномерно. Значение коэффициент эксцесса также возросло – с 5,1 до 13,7, т.е. структура данных изменилась в сторону большей неоднородности. Если исключить из рассмотрения минимальные значения (от 0 до 0,25 млн.), то распределение приблизится к нормальному. Однако коэффициент эксцесса в динамике демонстрирует ещё большую нестабильность, чем коэффициент асимметрии: в 1999, 2003 и 2005 году значение показателя резко снижается, а в 2000, 2002 и 2006 не менее резко повышается. Нестабильность подтверждается разнонаправленной динамикой значений признака в различных территориях. Хотя в большинстве муниципальных образований объем строительных работ вырос (более чем в пять раз возросли объемы строительства в Шалинском, Режевском, Сухоложском районах, в Карпинске, в Качканаре), в 9 территориальных единицах объем строительных работ снизился: максимальное снижение наблюдалось в Слободо-Туринском, Камышловском, Алапаевском, Ачитском районах, Алапаевске, Пышминском районе, Новолялинском районе, Кушве и Кировграде.

Таким образом, по строительству ситуация остается неоднозначной. Хотя в целом за восьмилетний период среднее значение возросло, рост значения демонстрировали большинство территорий, но структура распределения стала менее благоприятной, изменения нестабильны и степень дифференциации территорий по данному признаку возросла.

Следующий параметр экономического развития – оборот розничной торговли. В целом по данному признаку преобладает положительная динамика (см. табл. 8). Среднее значение за одиннадцать лет возросло с 2,7 млн. до 48,2 млн. (в 17,8 раза). Увеличилось как максимальное, так и минимальное значение признака. Минимум в 1998 году составлял 0,1 млн., а к 2008 достиг 19,3 млн. руб. 

Таблица 8. Дифференциация МО Свердловской области по обороту розничной торговли (млн. руб. на тыс. жителей)

 

Размах

Минимум

Максимум

Среднее

Стд. отклонение

Вариация

Асимметрия

Эксцесс

1998

11,1

0,1

11,2

2,7

1,6

0,58

2,9

13,5

1999

18,7

0,1

18,8

4,2

2,5

0,60

3,6

20,4

2000

24,3

1,8

26,1

6,7

3,8

0,56

2,7

12,2

2001

33,3

2,5

35,8

9,2

5,3

0,58

2,5

10,4

2002

44,8

3,8

48,6

12,1

7,4

0,61

2,5

10,1

2003

57,7

4,0

61,7

14,4

9,1

0,63

2,7

12,5

2004

75,0

6,2

81,3

17,7

11,5

0,65

3,3

16,3

2005

106,8

8,7

115,6

22,5

15,6

0,69

4,1

23,6

2006

137,4

11,4

148,7

29,5

20,8

0,71

3,8

19,7

2007

183,3

14,9

198,2

38,0

27,7

0,73

3,9

20,6

2008

244,0

19,3

263,3

48,2

36,2

0,75

4,1

23,0

Абс. прирост

232,9

19,2

252,1

45,5

34,6

0,17

1,27

9,55

Отн. прирост

22,0

-

23,6

17,5

22,6

1,29

1,44

1,71

В среднем

85,1

6,6

91,8

18,7

12,9

0,64

3,28

16,58

Максимальное значение признака также возросло за восьмилетний период. Если в 1998 году максимум представлен значением 11,2 млн., то в 2008 году – 263,3 млн. – увеличение в 23,5 раза. Причем Екатеринбург (именно там наблюдалось максимальное значение) по данному признаку сильно отрывается от остальных территорий области, что очень отчетливо видно на диаграммах (рис.15, рис. 16). 

Стандартное отклонение возросло с 1,6 до 36,2 млн., а коэффициент вариации – с 0,58 до 0,75, что свидетельствует об усилении территориальных диспропорций экономического развития по данному признаку. Подтверждает это и динамика коэффициентов асимметрии и эксцесса. Коэффициент асимметрии возрос с 2,9 до 4,1 (в 1,4 раза), т.е. в течение одиннадцатилетнего периода увеличилось количество территорий, тяготеющих к нижней границе значения признака. Коэффициент эксцесса также увеличился – с 13,5 до 23,0, что показывает усиление различий между территориями. Изменение структуры распределения по признаку хорошо просматриваются на диаграммах (рис. 20, рис.21). В 1998 году распределение по форме было довольно близким к нормальному (если не брать в расчет крайнее максимальное значение), а в 2008 году видно, что чем ниже значение признака, тем в большем числе территорий наблюдается такое значение, т.е. визуально видно усиление правосторонней асимметрии. Можно прогнозировать и в ближайшие годы усиление отмеченных проблем.

В отношении оборота розничной торговли можно констатировать: при общей положительной динамике, бурном развитии отрасли в целом, наблюдается резкое усиление дифференциации среди муниципальных образований. Причем рост по указанному признаку сильно зависит от уже достигнутого уровня экономического развития. В этой связи регулирование на субфедеральном уровне может оказаться ключевым фактором развития розничной торговли в отдельных муниципальных образованиях.

Особое значение все больше приобретает такой параметр экономического развития, как объем предоставления платных услуг населению. С одной стороны, сфера услуг приобретает роль ведущего сектора экономики, становясь двигателем экономического роста на территории, с другой – данный фактор имеет огромное социальное значение, непосредственно связан с уровнем жизни населения, затрагивает важнейшие сферы общественных отношений, такие как образование, здравоохранение, связан с отраслями, особенно чувствительными для социально уязвимых слоев населения (услуги ЖКХ).  

Таблица 9. Дифференциация МО Свердловской области по объему платных услуг (млн. руб. на тыс. жителей)

 

Размах

Минимум

Максимум

Среднее

Стд. отклонение

Вариация

Асимметрия

Эксцесс

1998

1,48

0,05

1,53

0,53

0,33

0,63

0,74

0,47

1999

2,20

0,08

2,28

0,78

0,45

0,58

0,59

0,74

2000

3,55

0,11

3,67

1,13

0,66

0,58

1,12

2,75

2001

5,74

0,15

5,89

1,62

1,05

0,65

1,32

3,49

2002

39,56

0,22

39,78

2,95

5,27

1,79

6,55

46,14

2003

11,84

0,25

12,09

2,98

1,91

0,64

2,01

8,19

2004

14,77

0,21

14,98

3,59

2,38

0,66

2,07

8,40

2005

19,35

0,27

19,62

4,66

3,12

0,67

2,07

8,49

2006

26,45

0,33

26,77

5,88

4,41

0,75

2,35

8,91

2007

66,02

0,45

66,47

7,90

9,64

1,22

4,66

26,21

2008

37,54

0,40

37,94

8,58

6,21

0,72

2,10

8,02

Абс. прирост

36,1

0,4

36,4

8,0

5,9

0,09

1,36

7,55

Отн. прирост

25,3

-

24,8

16,2

18,6

1,15

2,85

17,05

В среднем

20,8

0,2

21,0

3,7

3,2

0,81

2,33

11,07

В среднем по области с 1998 по 2006 год объем платных услуг на тысячу жителей возрос на 162% (с 0,53 до 8,58 млн.). Вместе с ростом среднего значение, возрос и максимум, причем на 248% (как в 1998, так и в 2008 максимальное значение признака наблюдалось в Екатеринбурге – 1,53 и 37,9 соответственно). Однако минимальное значение изменилось не столь значительно, с 0,05 млн. в 1998 г. (Красноуфимский район) до 0,4 млн. в 2008 г. (Таборинский район). Значение показателя по Екатеринбурге резко отличается от других территорий, на рис. 22 и рис.23 видно, что в 1998 г. Екатеринбург по значению показателя был близок другим территориям (Краснотурьинску и Каменску-Уральскому), а в 2008 году удаленность региональной столицы от всех других территориальных единиц значительно возросла (показатель по Екатеринбургу в 2008 г. превышает ближайшие значение (в Алапаевске) почти в два раза.  

Подтверждается усиление внутрирегиональной дифференциации увеличением показателей стандартного отклонения и коэффициента вариации. Стандартное отклонение возросло с 0,33 млн. до 6,21 (в 18,6 раза), а коэффициент вариации – с 0,63 (уже высокое значение) до 0,72. Следовательно, неоднородность территорий области по рассматриваемому признаку с 1998 по 2008 стала ещё острей.

Неблагоприятные изменения коснулись и структуры распределения значений признака. Коэффициент асимметрии возрос с 0,74 до 2,10, еще более увеличив правостороннее смещение, т.е. увеличился удельный вес территорий с низким значением признака. Коэффициент эксцесса демонстрирует ещё более впечатляющий взлет – с 0,50 до 8,02!

Тем не менее, однозначно давать отрицательную оценку изменениям в развитии платных услуг в муниципальных образованиях области не следует. Напомним, что в среднем объем предоставляемых платных услуг возрос на всей территории области. Темп роста, безусловно, крайне неравномерен в различных территориальных единицах: более чем в 30 раз показатель увеличился в Алапевске, Камышловском районе, Ивделе, Красноуфимском районе; в Кушве же увеличение было только в 7,5 раз, а в Таборинском районе в 5,8 раз. В Екатеринбурге увеличение душевого объема платных услуг населению произошло в 24,8 раза. В итоге объем предоставления платных услуг по области увеличился. Увеличение внутрирегиональной дифференциации – плата за подобное увеличение. Тревогу вызывают территории, где рост показателя минимален. Очевидно, что именно эти муниципальные образования должны оказаться в центре внимания при проведении субфедеральной экономической политики. Причем именно субъекту РФ должна принадлежать здесь решающая роль – на федеральном уровне указанные диспропорции развития малозаметны на фоне общего роста.

Последний из рассмотренных параметров экономического развития характеризует не сколько достигнутый уровень, сколько перспективы и потенциал дальнейшего роста – это объем инвестиций. 

Таблица 10. Дифференциация МО Свердловской области по объему инвестиций в основной капитал (млн. руб. на тыс. жителей)

 

Размах

Минимум

Максимум

Среднее

Стд. отклонение

Вариация

Асимметрия

Эксцесс

1998

6,1

0,0

6,1

1,1

1,1

1,0

2,5

8,2

1999

7,8

0,0

7,8

1,9

1,4

0,7

1,9

5,2

2000

13,6

0,1

13,7

2,7

2,4

0,9

2,5

8,3

2001

11,3

0,2

11,4

3,1

2,4

0,8

1,5

2,4

2002

22,3

0,6

22,9

4,7

4,0

0,8

2,2

7,2

2003

33,1

0,0

33,2

5,4

6,0

1,1

2,6

8,7

2004

40,7

0,9

41,6

7,1

8,8

1,2

2,6

7,0

2005

44,2

0,7

44,9

9,6

9,4

1,0

1,7

3,0

2006

106,6

1,7

108,3

17,1

18,8

1,1

2,6

9,5

2007

201,0

1,4

202,3

25,8

33,8

1,3

3,3

13,9

2008

148,4

2,1

150,5

27,6

30,4

1,1

1,9

4,1

Абс. прирост

142,3

2,1

144,4

26,5

29,3

0,08

-0,66

-4,10

Отн. прирост

24,2

-

24,6

25,6

27,6

1,08

0,74

0,50

В среднем

57,7

0,7

58,4

9,7

10,8

1,01

2,30

7,04

В среднем объем инвестиций за одиннадцатилетний период возрос в 25,6 раза – с 1,1 до 27,6 млн. руб. на тыс. жителей. Минимальное значение возросло незначительно (на 2,1 млн.), но при этом к 2008 отсутствуют территории с нулевым значением признака. Внушителен рост по максимальному значению – в 24,6 раза. Причем максимальное значение наблюдается вовсе не в Екатеринбурге, как этого можно было ожидать: в 1999 наибольшее значение признака наблюдается в Верхотурском районе (6,1 млн.), а в 2008 – в Заречном (150,5 млн.), Екатеринбург же на этом фоне выглядит довольно скромно – объем инвестиций там в те же годы составил 2,1 и 51,6 млн. соответственно. Дифференциация между территориями по данному признаку увеличилась при расчете в рублях (стандартное отклонение возросло в 27,6 раза), но данное увеличение обусловлено наращиванием общего объема инвестируемых средств и инфляционной компонентой. Более показателен относительный показатель – коэффициент вариации показывает сохранение прежнего уровня внутрирегиональной дифференциации: вариация изменилась с 1,0 до 1,1, правда, в течение периода наблюдались и периоды повышения показателя (пик приходится на 2007 год – 1,3).

Кроме того, что дифференциация по инвестициям не увеличилась, можно отметить улучшение её структуры. Асимметрия снизилась с 2,5 до 1,9, а коэффициент эксцесса – с 8,2 до 4,1. Таким образом, больше территорий приблизились к среднему значению и различия между ними уменьшились. Это позволяет прогнозировать улучшение экономической ситуации в течение следующего периода на территории всей области и создает предпосылки для снижения территориальных различий по целому спектру социально-экономических параметров.

Можно выявить ряд особенностей процессов внутрирегиональной дифференциации в Свердловской области:

1) В целом, по большинству социально-экономических параметров за рассмотренный временной интервал внутрирегиональная дифференциация усилилась, особенно проблема обострилась в отношении безработицы, поскольку в большинстве территорий области количество безработных возросло. Тем не менее, следует отметить, что различные показатели дифференциации могут показывать различные тенденции, поэтому при анализе долгосрочного периода необходимо использовать однородную систему показателей.

2) Динамика социально-экономической дифференциации за одиннадцать лет была неравномерной, показывая прямую зависимость от общеэкономической цикличности – наибольшая острота территориальных диспропорций наблюдалась в 2000-2002 годах.

3) При сравнении экономических и социальных показателей (учитывая некоторую условность такого деления) очевидно, что дифференциация по экономическим параметрам показывает большую изменчивость, параметры социального развития более инертны. Это означает, что неблагоприятная конъюнктура повлияет на социальные параметры слабее (чем объясняется в числе прочего в сложных финансовых условиях решение бюджетных проблем за счет сокращения расходов на социальную сферу), однако изменения будут более глубокими и для сглаживания неравномерности по социальным признакам необходимо большее количество ресурсов и времени.

4) Анализ дифференциации по показателям экономического развития свидетельствует: чем выше прирост в среднем по региону, тем сильнее усиление территориальных диспропорций, однако подобное явление нельзя признать однозначно отрицательным, скорее всего, здесь выявляется общая закономерность экономического развития, когда в периоды интенсивного роста ряд территорий вырываются вперед, а в последующем, при благоприятной конъюнктуре, неравномерности постепенно сглаживаются, что, безусловно, требует соответствующей политики субфедеральных органов государственной власти.

5) Позитивное, на первый взгляд, изменение показателей дифференциации не всегда свидетельствует о решении проблемы. К примеру, снижение территориальных различий по уровню преступности за рассмотренный период вызвано не только улучшением ситуации в сфере охраны правопорядка, но и увеличением числа преступлений в небольших поселениях, в результате чего показатели стали более «однородными». Это ярко подтверждает, что рассмотрение проблемы дифференциации вне общего социально-экономического контекста бессмысленно.

Как показал проведенный анализ, проблема социально-экономической дифференциации в Свердловской области носит острый и неоднозначный характер. С одной стороны, большое количество территориальных образований обладают уникальным сочетанием факторов социально-экономического развития с особой динамикой и собственными проблемами, с другой стороны – различные социально-экономические параметры показывают под разным углом проблему территориальных неравенств. Наконец, рассмотрение динамических и структурных отличий по различным показателям и разным территориям ещё больше усложняют картину. Очевидно, что подобного анализа недостаточно для выработки единой социально-экономической политики субфедерального уровня. Требуется следующий, синтетический этап, когда различные социально-экономические показатели агрегируются как в разрезе статики, так и динамики развития, а во множестве муниципальных образований выделяют группы со схожими тенденциями социального и экономического развития.

Литература

  1. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008. М., 2009.
  2. Салин В.Н., Чурилова Э.Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля. М.: Финансы и статистика, 2006.
  3. Социально-экономическое положение городов и районов Свердловской области за 1998 – 2002 гг. Екатеринбург, 2003.
  4. Социально-экономическое положение городов и районов Свердловской области за 2000 – 2004 гг. Екатеринбург, 2005.
  5. Социально-экономическое положение городов и районов Свердловской области за 2002 – 2006 гг. Екатеринбург, 2007.
  6. Социально-экономическое положение городов и районов Свердловской области за 2004 – 2008 гг. Екатеринбург, 2009.
  7. Тургель И.Д. Монофункциональные города России: от выживания к устойчивому развитию. Екатеринбург. 2010.


Яндекс.Метрика