Главная Другое
Экономика Финансы Маркетинг Астрономия География Туризм Биология История Информатика Культура Математика Физика Философия Химия Банк Право Военное дело Бухгалтерия Журналистика Спорт Психология Литература Музыка Медицина |
страница 1 ... страница 3страница 4страница 5страница 6страница 7страница 8 Прогнозный баланс земель Ольховского сельского поселения
Оценка перспектив территорий нового жилищного строительства Параметры развития территорий
Параметры развития территорий перспективного жилищного строительства
Параметры развития территорий перспективного жилищного строительства
1. Характеристика потенциальных покупателей недвижимости на территории Ольховского сельского поселения Потенциальными покупателями недвижимости на территории Ольховского сельского поселения являются жители населенных пунктов Ольховского сельского поселения, жители г. Чайковского. Для жителей г. Чайковского Ольховское сельское поселение является привлекательным местом дачного отдыха, а также пригородного жилищного строительства в первую очередь, благодаря выгодному транспортно-логистическому положению (20 – 30 мин. на автомобиле от центра г. Чайковского до перспективных территорий дачного строительства в Ольховском сельском поселении). 2. Текущее использование участков, предназначенных для жилищного и дачного строительства Участи в сельскохозяйственном обороте не используются, большая часть участков зарастает сорной травой и кустарников. 3. Влияние на доходы бюджета Ольховского сельского поселения Доходы бюджета Ольховского сельского поселения увеличатся за счет дополнительных поступлений от земельного налога (0,3% от кадастровой стоимости участка), налога на имущество физических лиц (0,1% от стоимости объекта недвижимости). 4. Экономическое значение привлечения новых жителей на территорию Ольховского сельского поселения. Показатель, который возможно статистически наблюдать на муниципальном уровне – оборот организаций. В результате увеличения численности постоянного и временного населения возникнут следующие эффекты: возрастут объемы строительства, объем транспортных услуг, услуг связи, оборот розничной торговли, малое предпринимательство. Это приведет к росту оборота организаций на территории муниципального района. При увеличении постоянного населения можно прогнозировать, что каждый дополнительный житель увеличит показатель оборота организаций на 20000 руб. в год (с учетом тяготения к приобретению товаров и услуг в г. Чайковского). 5. Дополнительные расходы бюджета на содержание территорий Расходы на обустройство новых территорий жилищного строительства в черте населенных пунктов покрываются за счет дополнительных налоговых поступлений. Расходы на обустройство новых территорий дачного строительства ложатся на застройщиков (частных или юридических лиц). Расходы на пожарную охрану не увеличиваются, так как численность постоянного населения не растет значительно, а новые территории входят в радиус доступности существующих и проектируемых для обеспечения нужд поселения пожарных частей. Список литературы
Приложение В настоящем приложении приведены результаты расчетов, выполненных в целях определения тенденций социально-экономического развития, оказывающих влияние на территориальное развитие Ольховского сельского поселения. Методические основы были разработаны и апробированы в ходе разработки документов территориального планирования муниципальных районов Пермского края. Методические основы опубликованы в монографии «Территориальное планирование и региональное развитие» / Под общей редакцией Аношкиной Е.Л. – СПб: НПК «РОСТ», 2010. Идентификация промышленных кластеров региона Обоснование экономической эффективности кластерного развития Анализ мировой хозяйственной практики показывает, что наиболее экономически эффективным, конкурентоспособным и перспективным направлением развития бизнеса является производственная кооперация, в которой участвуют малые, средние и крупные предприятия и которая в конечном итоге приводит к созданию промышленных образований, называемых кластерами. Отраслевой кластер – географически локализованное множество связанных между собой компаний, которые вместе создают конкурентные преимущества для себя и для местной экономики. В целом кластер представляет собой нечто большее суммы его частей. Начиная с 1990-х годов феномен кластеризации экономического пространства стал притягивать к себе внимание правительств, ученых и экспертов, превратившись в базовый элемент экономической политики многих государств. В короткие сроки кластеризация проявила себя как новый вектор развития мировой хозяйственной системы. Известный социолог Э.Тоффлер назвал ее «новой волной» развития капитализма. Эта волна стала воплощением объективной тенденции мезоинтеграции, а отнюдь не продуктом надуманного эксперимента. К настоящему времени кластеризацией охвачено около 50 процентов экономик ведущих стран мира. Важно подчеркнуть, что кластер объединен не только в плане выпуска конечной продукции и в географическом аспекте. Он «спаян», интегрирован в рамках единой внутренней информационной среды, которая связана и взаимодействует с внешней средой как целостный организм. Одни кластеры базируются на отношениях покупатель-поставщик, объединяющих компании. Другие кластеры соотносятся с доступными рынками рабочей силы и областями концентрации специалистов той или иной области. Компаниям выгоднее размещаться в регионах, поставляющих необходимый тип квалифицированной рабочей силы. Работники, в свою очередь, стремятся мигрировать в эти регионы, поскольку там выше спрос на их услуги. Компании кластера могут зависеть от определенных знаний или технологий, могут извлекать выгоду от экономической инфраструктуры или окружения определенного типа, доступных технологий, адекватного финансирования, бизнес-климата в регионе. Примерами экономической инфраструктуры являются университеты, исследовательские институты, инженерные компании, брокеры, консультанты, информационные ресурсы, законодательная база. Компании, в большей степени зависящие от такой инфраструктуры, имеют тенденцию концентрироваться в регионах, обеспечивающих соответствующие условия, и это усиливает дальнейшее развитие кластера. Компании, являющиеся частью сильного кластера, оказывают положительное воздействие на экономику региона. Эффективность деятельности компаний внутри кластера повышается, снижаются затраты на создание новых продуктов. Быстрый рост и высокий уровень компетентности ведут к ускорению темпов технологических изменений и инноваций. Эти же факторы уменьшают риск инвестиций в молодые фирмы. И наконец, поскольку компании кластера производят закупки необходимых ресурсов преимущественно друг у друга, нежели извне кластера, это ведет к росту экономики региона. Значение совокупности всех вышеперечисленных преимуществ кластера трудно переоценить, особенно в условиях экономического кризиса, когда компании сталкиваются с такими тяжелыми проблемами, как недостаток оборотных средств, ограниченность рынков сбыта производимой продукции, отсутствие надежных поставщиков, нехватка людских и материальных ресурсов, а так же высокие транспортные и складские издержки и др. Совершенно очевидно, что многие из этих проблем взаимосвязаны и многим региональным предприятиям, особенно, занятыми непосредственно в производственной сфере, преодолеть все вышеперечисленные кризисные явления в одиночку, практически, невозможно. Однако, необходимо хорошо понимать роль организаций экономического развития в процессе создания кластеров. Кластеры возникают естественным путем, и создание кластера с помощью общественной политики является трудоемким и дорогостоящим. Хотя развитие кластеров и инициируется рынком, приемлемы некоторые предварительные меры. Исследования показывают, что кластеры становятся сильнее, когда компании сознательно работают над улучшением своих конкурентных преимуществ, обращаясь к университетам за поддержкой в решении общих проблем, таких как обучение рабочих, развитие инфраструктуры, проведение необходимых исследований. Построение кластера связано с необходимостью объединить в рамках одной особой зоны производственные бизнес-проекты в конкретной технологической области, фундаментальные разработки и современные системы проектирования новых продуктов и подготовку производства этих продуктов.
Опираясь на мировой опыт в области перспективных направлений экономического регионального анализа, Центром регионального развития инноваций и управления при ПГТУ была разработана методология кластерного экономического анализа, направленная на выявление отраслевой специализации региона и отдельных его районов. Анализ производится исходя из расчетных показателей, таких как коэффициент локализации и индексы темпов роста, полученных на основе статистических данных для исследуемого региона. Стратегия кластерного экономического развития, направлена на расширение, сохранение и привлечение новых компаний в выбранный кластер. Идентификация отраслевых кластеров начинается с исследования взаимосвязей между отраслями. Кластеры выделяются с помощью факторного анализа экономических связей между отдельными отраслями. Анализ на основе фактора локализации и shift-share анализ являются частью процесса отбора региональных кластеров. Наконец, последнюю оценку группы «кластеров-кандидатов» проводят, используя данные по занятости в отраслях для выделения локализации сотрудников, владеющих специальными навыками, которые поддерживают специфический отраслевой кластер в регионе. Shift-share анализ изучает изменения во времени в структуре занятости региональной экономики в сравнении с общенациональной. Изменение занятости в регионе раскладывается на три составляющие: общий национальный экономический рост, рост в отрасли в целом по стране, и рост в отрасли конкретного региона. Первый шаг в идентификации отраслевых кластеров в регионе – найти отрасли, которые включены в экономику страны, будучи частью одной цепи поставок. Каждая пара отраслей в цепи поставок кластера связана одним из следующих способов:
Анализ региональных характеристик проводится в разрезе шести показателей, которые могут быть использованы для ранжирования кластеров. Эти показатели могут использоваться для того, чтобы устранить некоторые кластеры из дальнейшего рассмотрения. 1. Высокая средняя заработная плата. Первый критерий рекомендации кластера – позитивное воздействие на местные доходы. Этот критерий вычисляется как сумма в платежной ведомости, деленная на занятость. 2. Высокая занятость. Без как минимум умеренной концентрации компаний в пределах кластера, маловероятно, что он пустит корни и станет успешным. Более того, некоторые кластеры важны вследствие своего значительного размера. Измеряется как процент от общей занятости. 3. Экспортные отрасли. Необходимо, чтобы отбираемый кластер имел отрасли, которые служат не только местной экономике. Он должен иметь экспортную базу. Приток средств извне региона способствуют экономическому развитию посредством мультипликативного эффекта. 4. Фактор локализации. Вычисляется как отношение регионального показателя к общенациональному. В качестве показателей служит величина заработной платы и занятость в отрасли. 5. Значительный общенациональный рост. Если кластер демонстрирует сильный рост занятости в общем по стране, есть большая вероятность его успеха. Национальные тенденции могут показать, где есть возможность «поймать волну», чтобы дать толчок местной экономике. Этот показатель измеряется как процентное изменение занятости на национальном уровне за три года. 6. Сильный относительный локальный рост. Если кластер демонстрирует сильный локальный рост по сравнению с национальным уровнем, это показывает его способность быть успешным перед лицом общих неблагоприятных тенденций. Данный критерий измеряется как процентное изменение местной занятости за три года минус процентное изменение занятости по стране за тот же период. В случае необходимости рассматривать только небольшое число наиболее перспективных кластеров, применяется процедура отбора: 1. Исключаются кластеры с уровнем заработной платы в них ниже пороговой величины. 2. Кластеры с числом занятых в них менее N% от общего числа рабочих мест в регионе также исключаются. 3. Исключаются кластеры, работающие заведомо на внутреннее потребление (например бытовые услуги, услуги жилищно-коммунального сектора). Пример реализации алгоритма кластерного анализа Алгоритмы, основанные на данной методике, легли в основу программы ИРК-1, разработанной авторами. Программа ИРК-1 является практической реализацией этих исследований и позволяет автоматически выявлять наиболее перспективные отрасли экономики региона, определять географическое расположение отраслей специализации в разрезе муниципальных районов, проводить сравнительную оценку отраслей специализации. Разработанный алгоритм производит анализ перспективности возникновения кластера следующим образом:
Объем произведенного вида продукции j по России (p) в натуральном выражении за год делится на аналогичный показатель за предыдущий год. Далее возможны три варианта развития:
Если в ходе анализа полученный коэффициент роста/спада объема производства меньше 0.9- то мы принимаем данный вид продукции за неперспективный для производства в дальнейшем, так как общероссийская динамика производства имеет отрицательный тренд. При двух других вариантах развития, анализ перспективности производства данного вида продукции в анализируемом регионе требует дальнейшего анализа. ![]() На втором этапе объем произведенного вида продукции j по региону (ПК) в натуральном выражении за год делится на аналогичный показатель по России в целом, в результате чего рассчитывается доля произведенного вида продукции в регионе в удельном весе произведенного вида продукции по Росси в целом. ![]() На третьем этапе вычисляется отношение между показателем X и аналогичным показателем за предыдущий год. В результате чего мы получаем коэффициент роста/спада доли произведенного вида продукции в регионе в общем объеме произведенного вида продукции по России. На последнем этапе расчетов происходит ранжирование результатов Средняя сумма баллов отраслей, входящих в определенный кластер – показывает перспективность его возникновения в регионе. Наивысшей возможной оценкой для кластера является два балла, наименьшей – 0. Формирование перечня кластеров произведено авторами на базе анализа основной товарной продукции различных видов экономической деятельности. Второй алгоритм анализа перспективности возникновения кластеров в регионе основывается на анализе видов экономической деятельности (ВЭД). Комплексный анализ вида экономической деятельности в регионе включает динамический анализ:
Пример расчета показателей для Пермского края Для проведения расчета следует выбрать интересующий регион (при наличии нескольких регионов); выбор возможен только из списка регионов уровня 2 (субрегионы РФ). Муниципальные образования относятся к регионам уровня 3 и в данной версии программы анализ по ним не производится. Параметрами расчета являются:
Нажатием кнопки «Провести анализ» запускается расчет. После завершения расчета становится доступным раздел «Результаты» и осуществляется автоматическое открытие этого раздела. ![]() Рисунок 1. Установка пороговых значений перспективности Раздел «Результаты» становится доступен после проведения расчета.
Рисунок 2. Вкладки «Stage1», «Stage2», «Stage3» содержат промежуточные результаты расчета, использующиеся для проверки правильности алгоритма. На вкладке «ВЭД» представлены результаты расчетов второго алгоритма по видам экономической деятельности:
![]() Рисунок 3. Результаты расчетов алгоритма по ВЭД ![]() Рисунок 4. Коэффициенты локализации по видам экономической деятельности в разрезе районов и городов Пермского края ![]() Рисунок 5. Интегральная оценка кластера Интерфейс программы ИРК-1 позволяет определять структуру кластера. В верхней части окна выводится иерархическая структура, показывающая вхождение отраслей в кластеры. В нижней части представлена региональная структура соответствующего кластера. Кластер выбирается в выпадающем списке сверху. Для вывода региональной карты кластера служит кнопка «Карта». (см. рис. 5)
Рисунок 6. Определение структуры кластера По результатам расчетов наиболее перспективным кластером в Пермском крае оказался нефтехимический кластер, получивший 1,75 балла, при максимальном результате 2. Показатели выше среднего получили все перечисленные в справочнике кластеры. Наиболее низкий балл получил строительный кластер 1,25 балла (рис. 7). Как наиболее перспективные виды экономической деятельности на территории края отмечены обрабатывающие производства, гостиницы и рестораны, операции с недвижимостью, предоставление коммунальных и социальных услуг. Заключение Немалую трудность при проведении анализа представляет собой ограниченность доступных статистических данных в разрезе муниципальных образований, а так же устаревший, слишком широкий, классификатор видов экономической деятельности РФ. Обе эти проблемы существенно осложняют проведение анализа предприятий конкретной технологической отрасли или конкретного вида деятельности на территории муниципального образования, основываясь на данных местных органов государственной статистики это в свою очередь, затрудняет процесс прогнозирования возникновения кластера и требует дополнительных затрат времени и средств на сбор необходимой статистической информации. При проведении анализа перспективности возникновения кластера помимо количественных характеристик экономической деятельности предприятий необходимо учитывать территориально- географическое положение, как предприятий, так и региона в целом, экологические и экономические особенности региона, инновационную активность, а так же, если представляется возможным, сформировавшиеся отношения между участниками бизнес процесса в регионе. В современных условиях организация экономических кластеров является, чуть ли не единственным выходом для многих отечественных предприятий. В условиях экономического кризиса среднему и крупному предприятию чрезвычайно сложно поддерживать эффективную деятельность, ввиду целого ряда проблем, характерных для отечественной экономики таких, как ненадежность поставщиков, отсутствие рынков сбыта продукции, ввиду ее неконкурентоспособности, устаревшая материальная база и.т.д. Формирование экономического кластера способствует достижению целей поставленных перед собой, как предприятием, а основной целью любого предприятия, в конечном счете, является увеличение собственной стоимости, так и государством, которое всегда стремится увеличить поступление от налогов, уменьшить количество безработных и.т.п. Смотрите также: Пермский край чайковский район ольховское сельское поселение
1612.37kb.
8 стр.
Проект камчатский край елизовский муниципальный район собрание депутатов николаевское сельское поселение созыв сессия
120.5kb.
1 стр.
Ростовская область мартыновский район муниципальное образование «комаровское сельское поселение»
25.83kb.
1 стр.
Оценка эффективности реализации долгосрочных целевых программ развития муниципального образования Муромский район дцп «Социальное развитие села в муниципальном
173.28kb.
1 стр.
Путиловское сельское поселение муниципального образования кировский муниципальный район ленинградской области постановление
61.18kb.
1 стр.
Пермский край, г. Чайковский Харисова Альфия Зуфаровна
35.1kb.
1 стр.
Муниципального образования мельниковское сельское поселение муниципального образования
167.86kb.
1 стр.
Описание земельного массива
7.6kb.
1 стр.
Пермский край нытвенский район станция чайковская
1005.77kb.
6 стр.
Об итогах работы администрации муниципального образования «Хлебниковское сельское поселение» за 2010 год На территории администрации муниципального образования «Хлебниковское сельское поселение»
97.3kb.
1 стр.
«черное озеро ял администрации администраций» муниципального образования муниципальный «черноозерское сельское образованийын поселение» администрацийжым «черноозерская сельская пунчалже администрация»
105.58kb.
1 стр.
Муниципальное образование новоалександровское сельское поселение генеральный план 4783.72kb.
20 стр.
|