ИТО-2007 / Секция IV : только публикация 

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНТЕГРАЛЬНОГО ИНДИКАТОРА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Солодкая Татьяна Ивановна

Российский университет кооперации, г. Москва

Митрюхина Анна Сергеевна

Поволжская академия государственной службы им. П.А. Столыпина, г. Саратов

Предложен алгоритм построения и проведено моделирование интегрального индикатора (ИИ) социально-экономического развития региона с использованием ППП Statistica и табличного процессора Excel

задать вопрос автору

Использование современных компьютерных технологий в сочетании с методами многомерного статистического анализа позволяет улучшить качество образования студентов экономических вузов и существенно повысить уровень преподавания таких дисциплин, как Статистика, Региональная экономика и др.

В настоящей работе проведено моделирование территориальной дифференциации социально-экономического развития 38 районов Саратовской области [1] на основе построения скалярного интегрального индикатора уровня жизни населения при наличии «частичного обучения» в условиях неработоспособности первой главной компоненты.

Моделирование проводится по следующему алгоритму. На первом шаге формируется две подсистемы статистических показателей, характеризующих уровни экономического и социального развития региона.

В нашем случае экономическая подсистема включала восемь показателей в расчете на одного жителя района: оборот рыночной торговли, объем платных услуг населению, оборот общественного питания, объем промышленности, продукция растениеводства, продукция животноводства, ввод в действие жилых домов, грузооборот автомобильного транспорта. Подсистема, характеризующая уровень социального развития, включала восемь показателей: коэффициент естественного прироста, средняя обеспеченность населения жильем, медицинскими кадрами, количество зарегистрированных преступлений, коэффициент безработицы, соотношение среднемесячной начисленной зарплаты и прожиточного минимума трудоспособного населения, оборот розничной торговли, объем платных услуг населению.

На втором шаге с помощью ППП Statistica реализуется «частичное обучение» в виде разбиения совокупности районов на однородные группы по уровням социального и экономического развития [2] методом Уорда, дающим наименьшее значение внутригрупповой дисперсии. Ранжирование кластеров проводится путем сравнения средних унифицированных значений исходных показателей.

На третьем шаге рассчитывается интегральный индикатор каждого (i) из 38 районов (1) в виде линейной свертки по частным критериям . Значения весовых коэффициентов w0, w1, …,wk интегральных индикаторов «Уровня экономического развития» и «Уровня социального развития» определяются путем условной оптимизации функции: (2), где l — число выделенных однородных групп, расположенных в порядке улучшения исследуемого свойства, nq — число наблюдений в q-ой группе, k – число используемых частных критериев. Решение задачи квадратичного программирования (2) находится с помощью инструмента «Поиск решения» табличного процессора «Excel».

Анализ корреляционного поля ИИ показывает, что восемнадцать районов Саратовской области (47,4 %) располагается на «диагонали соответствия», т.е. их уровень экономического положения соответствует социальному развитию. В двух районах (5,3 %) уровень экономического развития превышает уровень социального развития, и в восемнадцати районах – существенно ниже.

Моделирование интегральных индикаторов позволяет выявить степень остроты социально-экономических проблем в районах и получить дополнительную информацию для принятия оптимальных решений по управлению хозяйственной деятельностью и социальными процессами.

Литература:

  1. Статистический сборник по Саратовской области, 2006 г.
  2. Блау С.Л., Солодкая Т.И., Митрюхина А.С. Применение статистических методов многомерной классификации к анализу хозяйственной деятельности потребительских союзов России // Интеллектуальные технологии в образовании, экономике и управлении. Воронеж – Россия, 2006.