Кроме того, можно визуально определять различия активности населения между регионами при сравнении изображений при печати или просмотре на мониторе. В этом случае диаграммы рассеивания и теоретические линии регрессии нескольких регионов (каждый в своей прямоугольной системе координат) одновременно выводятся на экран или на печать, при этом шаги интервалов вариационных рядов для исследуемых регионов ставятся одинаковые. Это позволяет сопоставить направленность развития регионов по траекториям, а также сравнивать распределения точек рассеяния и применить пространственно-координатный анализ объектов исследования, который представлен в предыдущей статье [7]. Следует отметить, что выбирать необходимо один из двух методов, т.к. они дают разные, но сопоставимые результаты по регионам.
*Шаги интервалов вариационных рядов определены с учётом максимальных и минимальных значений параметров базы данных показателей муниципальных образований Федеральной службы государственной статистики по всем регионам Центрального Черноземья [7]
[*The steps of the intervals of the variation series are determined taking into account the maximum and minimum values of the parameters of the database of indicators of municipalities of the Federal State Statistics Service for all regions of the Central Black Soil Region [7]]
Рис. 2. Линейная модель активности населения на сельхозпредприятиях системы сельского расселения Белгородской области за 2009 год в программе Region Vector
[Fig.2 Linear model of population activity in agricultural enterprises of the rural settlement system of the Belgorod region for 2009 in the Region Vector program]
Сущность ПО Region Vector заключается в выводе на монитор объективной информации в прямоугольной системе координат (ПСК), отражающей роль муниципалитетов в формировании направленности развития регионов в различных формах аграрного сектора экономики за определенный период: год, месяц, квартал. Количество ПСК меняется в зависимости от числа регионов, для которых выполняется алгоритм ПО. На оси Х отмечается факторный признак - численность работников, чел., а на оси Y - объем произведенной продукции, млн. руб. По этим показателям в прямоугольную систему координат наносятся точки рассеяния - муниципалитеты (рис. 2). Это могут быть как муниципальные районы, так и первичные муниципальные образования - сельские муниципалитеты (сельские поселения), деятельность которых регулируется федеральным законом от 6 октября 2003 года №131-ФЗ «Об общих принципах местного самоуправления в Российской федерации».
Для обеспечения выполнения задачи и технического результата ПО Region Vector выполняет следующие операции:
1) загрузка через текстовые файлы (*.txt) исходных данных о численности занятых (чел.) и объемах производства (млн. руб.) муниципалитетов по всем формам аграрного сектора экономики конкретной территории (региона);
2) автоматическое распределение исходных данных муниципалитетов в виде точек рассеяния в прямоугольных системах координат соответствующих регионов;
3) функция изменения шагов интервалов вариационных рядов по осям Х и Y, которая обеспечивает возможность размещать и сравнивать распределения всех точек рассеяния (муниципалитетов) регионов;
4) вычисление параметров однофакторного уравнения линейной связи для отображения теоретических линий регрессии;
5) в результате появилась возможность определения направленности развития регионов на основе вычисления углов наклона а векторов развития (теоретических линий регрессии) по формуле 2, которые можно сравнить в конкретной форме аграрного сектора экономики за определенный период (год, месяц, квартал);
6) количественная оценка стартовых условий функционирования форм аграрного сектора экономики регионов по параметру а0 и начальной точке расположения вектора развития;
7) функция установки цвета точек рассеяния (муниципалитетов) для анализа территорий (муниципалитетов) отстающего и опережающего развития в условиях конкретного региона, что выполняется на основе визуальной оценки отклонений точек от вектора развития; 8) возможность сохранения и передачи баз исходных данных.
Практическое применение ПО Region Vector позволяет: а) визуально оценивать необходимую производительность труда для оптимизации производства сельхозпредприятий, крестьянских (фермерских) хозяйств и хозяйств населения по муниципальным районам в условиях конкретного региона, что выполняется на основе анализа отклонения точки рассеяния (муниципалитета) от теоретической линии регрессии; б) оперативно определять и сравнивать направленность развития форм аграрного сектора экономики регионов (по углу наклона а вектора развития); в) визуально оценивать степень диверсификации аграрной экономики по диапазону распределения точек рассеяния (муниципалитетов) относительно вектора развития, когда в районах с приблизительно одинаковой численностью занятых имеются существенные различия по объёмам производства сельхозпродукции;
г) объективно определять муниципалитеты, для сохранения местного населения которых требуется разработка отдельных программ поддержки функционирования хозяйств населения, крестьянских (фермерских) хозяйств или развития несельскохозяйственных видов деятельности;
д) выявлять районы проведения экспедиционных исследований, где возможно имеется необходимость увеличить или ограничить рост объемов производства крупных сельхозпредприятий, например, из-за резкого ухудшения экологической ситуации до устранения причин последствий для окружающей среды; е) спрогнозировать будущее экономическое состояние систем сельского расселения, если включить в модель целевые значения показателей по каждой форме аграрного сектора экономики [8].
ПО Region Vector было протестировано для исследований активности населения на двух уровнях управления: региональном и локальном (муниципальных районов).
На региональном уровне объектом исследования была выбрана территория Центрального Черноземья: Белгородская, Воронежская, Курская, Липецкая, Тамбовская области. Исходные данные включали показатели муниципальной статистики о деятельности сельхозпредприятий за 2009 и 2014 годы по всем 119 муниципальным районам в составе пяти областей ЦЧР: численность работников, чел.; произведено продукции в фактически действовавших ценах (далее объём производства) сельхозпредприятий, млн. руб. [7].
На рисунках 2 и 3 показан результат применения алгоритма по данным за 2009 год. В 2014 году по сравнению с 2009 в прямоугольных системах координат областей Центрального Черноземья отразились существенные изменения в ряде муниципальных районов, особенно в Белгородской области. В Курской и Тамбовской областях некоторые муниципалитеты (точки рассеяния) отделились от основной группы, относительно рядом расположенной с теоретической линией регрессии, что отразилось на различиях в их углах наклона. Таким образом, направленность развития регионов в аграрном секторе экономики различается и постепенно меняется, что связано с диверсификацией производства, выходом некоторых муниципальных районов на новый уровень производительности труда. Подробное описание и графические материалы тестов применения программы можно увидеть в предыдущей статье [7].
Рис.3. Применение ПО Region Vector для построения моделей активности населения в аграрном секторе экономики на примере сельхозпредприятий систем сельского расселения Воронежской, Курской, Липецкой, Тамбовской областей за 2009 год
[Fig. 3. Application of the Region Vector software for building models of population activity in the agricultural sector of the economy on the example of agricultural enterprises in the rural settlement systems of the Voronezh, Kursk, Lipetsk, and Tambov regions in 2009]
Кроме того, оценка возможностей применения алгоритма проводилась на примере пяти муниципальных районов Воронежской области (рис. 4): Новохопёрский, Таловский, Кантемировский, Россошанский, Новоусманский. Исходные данные паспортов сельских поселений за 2004 и 2009 годы о численности работников сельхозпредприятий (чел.) и объемах произведенной продукции (тыс. руб.) были распределены в таблицы по каждому муниципальному району отдельно. После чего строились диаграммы рассеяния. Затем аналогичным образом были систематизированы сведения о занятых и объемах производства личных подсобных хозяйств этих же районов.
Статистически значимые результаты корреляционного анализа стали основанием для построения диаграмм рассеяния и выполнения регрессионного анализа по муниципальным районам. Анализ распределений и траекторий подтвердил, что в условиях снижения занятости на сельхозпредприятиях за период 20042009 годов возросла активность населения в личных подсобных хозяйствах, что обеспечило устойчивость системы расселения. Вместе с тем интенсивность этих процессов различается в зависимости от географического положения муниципальных районов [5].
Заключение
Программу Region Vector можно применять не только для анализа регионов, но также для любых территорий одного уровня управления, например, муниципальных районов, где исходные данные представляют собой показатели сельских муниципалитетов. Это позволяет: 1) выполнять сравнительный пространственно-координатный анализ распределений точек рассеяния по территориям относительно теоретических линий регрессии (определение числа объектов исследования выше и ниже траектории, выявлять муниципалитеты на значительном отклонении от линии, которая отражает среднюю активность, производительность труда по региону); 2) определять территории (муниципалитеты) первоочередного развития, для которых в первую очередь необходимо разработать программы поддержки хозяйств населения, фермерских хозяйств, сельхозпредприятий; 3) оценивать различия в на- правленности развития форм аграрного сектора экономики между регионами или муниципальными районами по углу наклона а траектории.
Программное обеспечение Region Vector дает возможность корректировать разработку схем развития и размещения производительных сил по регионам для обеспечения равномерного развития аграрной экономики муниципалитетов с учетом их возможностей. Разработка представленной информационной технологии не ограни-чивается описанными выше показателями. Мы продолжаем совершенствовать программное обеспечение для анализа систем сельского расселения.
Рис.4. Применение программы Region Vector для построения моделей активности населения в аграрном секторе экономики на примере сельхозпредприятий систем сельского расселения четырех муниципальных районов Воронежской области за 2009 год
[Fig. 4. Application of the Region Vector program for building models of population activity in the agricultural sector of the economy on the example of agricultural enterprises rural settlement systems of four municipal districts of the Voronezh region in 2009]
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Архипов Ю. Р Оценка устойчивости развития систем расселения муниципальных районов (на примере Чувашии) // Материалы Первой международной научно-практической конференции «Муниципальные образования современных регионов: проблемы исследования, развития и управления в условиях геоэконо- мической и политической нестабильности». Воронеж, 2016, с. 14-17.
2. Воронин В. В., Кочуров Б. И., Поросенков Ю. В. Социальная география Российской Федерации. Самара: ООО «СамЛюксПринт», 2015, 308 с.
3. Дроздова Е. М. Корреляционно-регрессионный анализ показателей сельскохозяйственного производства Приморского края //Дискуссия, 2013, № 11, с. 55-59.
4. Нестеров Ю. А., Нгуен Ч. Х. Геоинформационный анализ системы расселения населения Центрально-Черноземных областей // Материалы Первой международной научно-практической конференции «Муниципальные образования современных регионов: проблемы исследования, развития и управления в условиях геоэкономической и политической нестабильности». Воронеж, 2016, с. 221-225.
5. Носонов A. M. Моделирование в социально-экономической географии // Псковский регионологический журнал, 2014, № 19, c. 3-15.
6. Овсянников А. С. Поросенков Ю. В. Географическое исследование современных процессов сельского расселения методом математического моделирования // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: География. Геоэкология, 2013, № 2, с. 56-66.
7. Попкова Л. И., Овсянников А. С. Возможности экономико-географического исследования функций систем сельского расселения методом математического моделирования // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: География. Геоэкология, 2017, № 4, с. 48-59.
8. Попкова Л. И., Овсянников А. С. Основы пространственно-координатного анализа активности населения в аграрном секторе экономики // Материалы научно-практической конференции «Стратегия развития приграничных территорий: традиции и инновации». Курск, 2018, с. 70-79.
9. Пронченко Л. В. Корреляционно-регрессионная модель зависимости объема выпуска продукции и факторов воздействующих на него // Вестник РГАЗУ, 2012, ч.2. Доступно: http://edu.rgazu.ru/ file.php/1/vestnik_rgazu/index.html (дата обращения: 10.02.2020)
10. Филимоненко И. В. Моделирование зависимости роста ВВП от изменения структуры занятости в экономике РФ // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки, 2011, т. 11, вып. 1, с. 16-25.
REFERENCES
1. Arkhipov Yu. R. Otsenka ustoychivosti razvitiya sistem rasseleniya munitsipal'nykh rayonov (na primere Chuvashii) [Assessment of the sustainability of the development of settlement systems in municipal areas (on the example of Chuvashia)]. Materialy Pervoy mezhdunarod- noy nauchno-prakticheskoy konferentsii «Munitsipal'nye obrazovaniya sovremennykh regionov: problemy issledo- vaniya, razvitiya i upravleniya v usloviyakh geoekonomi- cheskoy i politicheskoy nestabil'nosti». Voronezh, 2016, pp. 14-17. (In Russ.)
2. Voronin V. V., Kochurov B. I., Porosenkov Yu. V. Sotsial'naya geografiya Rossiyskoy Federatsii [Social geography of the Russian Federation]. Samara: OOO «Sam- LyuksPrint», 2015, 308 p. (In Russ.)
3. Drozdova E. M. Korrelyatsionno-regressionnyy analiz pokazateley sel'skokhozyaystvennogo proizvodst- va Primorskogo kraya [Correlation-regression analysis of indicators of agricultural production in Primorsky Krai]. Diskussiya, 2013, no 11, pp. 55-59. (In Russ.)