Дифференциация экономического пространства РФ: структурный анализ на уровне макрорегионов

Бесплатный доступ

Статья посвящена исследовательской проблеме высокой неравномерности пространственной локализации экономической активности в стране. Цель исследования состояла в оценке экономического неравенства регионов в масштабе федеральных округов и оценке межгрупповых различий (между федеральными округами). Такая цель представляется актуальной в контексте государственной региональной политики, определяющей необходимость снижения межрегиональной дифференциации в составе макрорегионов. Исследование проведено на основе метода измерения неравенства в форме индекса Тейла и структурной декомпозиции этого показателя. Статья содержит результаты численной оценки индекса Тейла и его структурного анализа в долгосрочной ретроспективной динамике - с 1990 по 2020 гг.; выбор продолжительности исследуемой ретроспективы обусловлен тем, что в течение этого периода произошли существенные социально-экономические и политические преобразования, которые повлияли, в том числе, и на экономику российских регионов. Структурный анализ межрегиональной дифференциации проведен в разрезе макрорегионов. Результаты исследования показали высокий уровень внутригруппового и межгруппового неравенства на уровне макрорегионов и позволили сделать вывод о необходимости развития отдельных положений государственной региональной политики.

Еще

Региональная экономика, экономические измерения, макрорегион, экономическое пространство, межрегиональная дифференциация, экономическая активность, пространственная локализация, индекс тейла, структурная декомпозиция, экономическая политика

Короткий адрес: https://sciup.org/147237416

IDR: 147237416

Текст научной статьи Дифференциация экономического пространства РФ: структурный анализ на уровне макрорегионов

Государственная региональная политика РФ строится на принципах федеративного устройства, при этом ее ключевой структурный элемент – регион – отождествляется с понятием субъекта РФ1. Каждый регион является не только территориальной единицей, но и, как правило, сложившейся исторически, экономически, социально, автономной системой общественных отношений, а также субъектом государственного управления. С 2000 г., с учреждением института уполномоченных представителей Президента РФ, были введены интеграционные территориальные образования – федеральные округа (ФО), объединяющие в своем составе от 4 до 18 регионов2. В принятых впоследствии нормативно-правовых актах предусмотрено отождествление понятий «федеральный округ» и «макрорегион»3. Распределение регионов по ФО осуществлялось по критериям их географической близости. «Стратегия пространственного развития РФ на период до 2025 г.» (далее – «Стратегия …2025») определяет также иные критерии для макрорегиона: «схожие природно-климатические и социально-экономические условия для жизни и экономической деятельности, <…> значительный потенциал межрегионального сотрудничества в рамках реализации перспективных экономических специализаций субъектов РФ» и др.

Макрорегион выступает объектом экономического управления в реализации государственной политики регионального развития страны. Введение такой интегрирующей категории было призвано повысить управляемость в системе государственной власти РФ. При этом «Стратегией …2025» и Законом № 172-ФЗ в качестве одного из направлений пространственного развития РФ определена необходимость «обеспечить усиление <…> координации социально-экономического развития субъектов РФ в рамках макрорегионов». Кроме того, само содержание понятия «макрорегион» предполагало снижение уровня межрегиональной дифференциации в социально-экономическом развитии субъектов РФ, находящихся в пределах соответствующего макрорегиона4. Следует отметить, что проблема межрегиональной дифференциации экономического пространства страны выступает одной из наиболее существенных и на ее решение направлены задачи, декларированные в основных программных документах государственной региональной политики РФ. Актуальность этой проблемы обусловлена тем, что высокое неравенство регионов влечет диспропорции в экономической интеграции и развитии регионов, обуславливает неравнозначность предпринимательской и социальной среды в различных субъектах РФ, неравенство в доступности общественных благ и т. д.

Проблема межрегионального неравенства представляет также большой научный интерес. Ее изучению посвящены публикации широкого круга зарубежных и российских ученых-экономистов. В числе наиболее существенных для проводимого нами исследования нужно отметить работы, рас- крывающие следующие вопросы: методы исследования неравенства регионов [1–4], постановка проблемы и оценка неравенства в России [5–8], практический опыт (в том числе, зарубежный) в решении проблемы дифференциации регионов [9– 12], влияние неравенства на экономический рост в стране [13, 14 и др.].

На основании проведенного научного обзора, а также исходя из актуальных положений государственной региональной политики, нами была поставлена исследовательская задача: провести долговременный ретроспективный анализ уровня дифференциации экономического пространства РФ в структурном аспекте – в разрезе макрорегионов; такой анализ призван составить обоснования к вопросу о том, насколько в сложившейся ситуации макрорегион может представлять объект экономического управления, то есть насколько существенны межгрупповые различия и насколько однородно экономическое пространство в составе каждого макрорегиона. Значимость этой задачи обусловлена, на наш взгляд, следующими условиями:

– исследование межрегионального неравенства в долговременном аспекте (с 1990 по 2020 гг.) целесообразно в связи с тем, что в течение этого периода произошли существенные социальноэкономические и политические преобразования, которые повлияли, в том числе, и на экономику российских регионов. Сопоставление современного состояния с дореформенным периодом позволит, по нашему мнению, получить новые знания о направленности и уровне этих изменений;

– структурный анализ межрегиональной дифференциации в разрезе макрорегионов позволит раскрыть уровень однородности экономического пространства этих территорий и межгрупповых различий, что с позиций системного анализа является важным условием управления. От этого условия, во многом, зависит и государственная региональная политика.

Методы исследования

В области математической статистики сложился достаточный аппарат измерения неравенства объектов совокупности, применимый к экономическим исследованиям. Он включает следующие группы методов и соответствующие измерители: статистические индикаторы вариации; структурные индикаторы распределения; индикаторы концентрации, в т. ч. индекс Джинни, индекс Хиршмана–Херфиндаля, коэффициент Лоренца; индикаторы «общей энтропии», в т. ч. индекс Тей-ла, индекс Аткинсона.

В рамках проведенного исследования был использован индекс Тейла. Выбор данного метода связан с высокой представительностью ранее проведенных исследований, соответственно, имеется хорошая возможность сопоставления результатов. Не менее важным условием использования индек- са Тейла в решении поставленной исследовательской задачи является присущее ему свойство разложимости, что позволяет провести структурную декомпозицию данного измерителя неравенства в соответствии с поставленной целью исследования.

В качестве исследуемых признаков экономического положения регионов в исследовании уровня межрегиональной дифференциации принят комплекс основных социально-экономических показателей:

Y Y i , I i , FK i , Pw?) ,                (1)

где Y i – объем ВРП, Ii – объем инвестиций в основной капитал, FK i – стоимость основных фондов отраслей экономики, Pw i – численность занятых в экономике5.

Выбор набора исследуемых признаков обусловлен возможностями сбора данных в российской системе государственной региональной статистики в долгосрочном периоде (с 1990 г.).

Индекс Тейла ( GE (1)) относится к группе измерителей общей энтропии и является ее индикатором второго порядка. Расчет этого измерителя, применимый для объемных признаков (показателей), проводится по формуле:

GE (1) = 1 ^ x ln x i ,          (2)

n i=1 x x где n – количество объектов совокупности (в данном случае, количество регионов РФ); x – значение изучаемого признака i-го объекта (т.е. одного из социально-экономических показателей i-го региона); x – среднее арифметическое значение изучаемого признака в совокупности объектов, в целом.

Структурная декомпозиция индекса Тейла состоит в выделении в его составе внутригрупповую ( GE (1) WITHIN ) и межгрупповую ( GE (1) BETWEEN ) компоненты:

GE (1) = GE(1) WITHIN + GE (1) BETWEEN •      (3)

Внутригрупповая компонента  GE (1)WITHIN отражает меру дифференциации объектов внутри группы и рассчитывается как взвешенные значения индекса Тейла для каждой группы объектов: m

GE (1) WITHIN = 2 d j GE (1) j ,          (4)

j = 1

где m – количество групп (в данном случае, количество макрорегионов); dj – доля j-й группы объектов в общей сумме значений исследуемого при-xjKj знака: dj = ———; GE(1) j - индекс Тейла для j-й xn группы объектов:

1 K L хй   ( Ху )

GE (1) j = V E "=L ln    ,

K j j = 1 xJ   I xJ J

где K j – количество объектов в j-й группе объек- тов;  xij – значение признака для i-го объекта, включенного в j-ю группу объектов; xj – среднее арифметическое значение изучаемого признака i-го объекта по j-й группе объектов.

Межгрупповая компонента GE(1)BETWEEN от- ражает уровень неравенства между группами элементов совокупности. Для ее измерения каждая группа рассматривается как целый объект; в соответствии с этим, расчет GE(1)BETWEEN проводится по формуле:

GE (1) BETWEEN =^L d j ln x L ■ (6) j = 1 x

Таким образом, исследование проводилось с использованием научных методов анализа и синтеза. Анализ состоял в детализации исследуемой проблемы по годам исследуемого динамического ряда, а также в декомпозиции обобщающего измерителя неравенства регионов на структурные компоненты в разрезе макрорегионов. Синтетическая часть исследования состояла в обобщении полученных результатов в графической и табличной форме для комплексного отображения динамики индекса Тейла и «вклада» в его значение внутригрупповой и межгрупповой компонент.

Результаты и обсуждения

Для исследования был собран большой массив данных о признаках экономического положения регионов, состав которых определен формулой (1). Источником данных послужила система государственной региональной статистики6. Набор данных сформирован за 1990 г. и за период 1995– 2020 гг.; поскольку в публикациях государственной региональной статистики отсутствуют данные о ВРП за 1990 г., то в этом периоде принят ограниченный набор признаков: Il , , FK , , Pw ,^ . За начало исследуемого динамического ряда принят 1990 г.; это связано с тем, что данный период может быть рассмотрен в качестве базы для сопоставлений с последующими годами реформенных трансформаций экономического, институционального, политического устройства страны.

Расчет измерителя межрегиональной дифференциации (индекса Тейла) и его структурная декомпозиция в разрезе макрорегионов проведены по формулам (2)–(6). Результаты расчетов в долговременном аспекте представлены в форме диаграмм на рисунке. Для графической иллюстрации сформирован дискретный динамический ряд с периодичностью в пять лет, позволяющий наглядно сопоставить состояние, сложившееся к концу рассматриваемого периода (в 2020 г.), с начальным – дореформенным – периодом, а также оценить промежуточные состояния исследуемой проблемы межрегиональной дифференциации.

Приведенные на рисунке данные позволяют сделать следующие заключения:

– по всем исследованным признакам экономического положения регионов наблюдается существенное увеличение неравенства – если в начале периода (1990 г.) неравенство несущественное, то в последующем индекс Тейла по ВРП возрастал в отдельные годы до 0,95; это значение составляет 21,5 % от максимального (максимальное значение определяется по формуле ln ( ) и означает такую условную ситуацию, при которой весь объем исследуемого признака сконцентрирован в составе одного объекта);

– из рассмотренных признаков экономического положения регионов только по наблюдается относительно невысокая дифференциация регионов. Объяснение этому факту может состоять в низкой трудовой мобильности населения, усилении экономического влияния отраслей, имеющих низкую потребность в трудовых ресурсах (в частности, нефтегазового комплекса) и др. [15–17];

– основной вклад в значения индекса Тейла привносит внутригрупповая компонента GE(1) WITHiN — в 2020 г. она составляла свыше 80 % по всем исследуемым признакам; это означает, что на межгрупповые различия приходится менее 20 %, тогда как на внутригрупповые – более 80 % вариации исследуемых признаков по всей совокупности регионов РФ. Столь высокие значения GE(V W-THiN являются свидетельством существенной неоднородности регионов, включаемых в одну группу.

Вместе с тем, стоит отметить значительные различия между самими макрорегионами. Некоторые характеристики таких различий приведены в аналитических таблицах 1 и 2. Таблицы представляют данные о показателях дифференциации в разрезе соответствующих групп объектов: значения индекса Тейла в составе макрорегиона (1) , средние в макрорегионе величины признаков ̅ , доли каждого макрорегиона в общей сумме значений исследуемых признаков .

Из представленных в табл. 1 и 2 численных характеристик дифференциации макрорегионов можно сделать следующие выводы:

  • –    некоторые ФО характеризуются достаточным уровнем равенства регионов – ПФО, ДВФО, сохраняющимся с 1990 г.;

  • –    ряд ФО имеет высокую межрегиональную дифференциацию, которая усилилась к концу периода исследования – ЦФО, СЗФО, ЮФО, УрФО;



  • б)    индекс Тейла по признаку «Численность занятого населения»



  • в)    индекс Тейла по признаку «Стоимость основных фондов отраслей экономики»

  • г)    индекс Тейла по признаку «Инвестиции в основной капитал»

внутригрупповая компонента. %

межгрупповая компонента. % индекс Тейл

Динамика индекса Тейла и его структура на уровне макрорегионов за период 1990–2020 гг.

Источник : расчеты автора.

Таблица 1

Характеристики дифференциации макрорегионов РФ в начале периода исследования (1990 г. для признаков 1 (, FK(, Рwj 1995 г. - для У,)

Наименование ФО

Y , млн руб.

Pw, тыс. чел.

FK, млн руб.

I, млн руб.

G Е (1)

X

d j

GE(1)

Xj

d j

GE(1) j

Xj

d j

GE(1) j

X j

d j

Центральный ФО

0,65

19 619

0,25

0,34

1 086

0,26

0,30

24

0,22

0,35

3,1

0,22

Северо

Западный ФО

0,26

14 921

0,11

0,24

777

0,10

0,18

22

0,11

0,13

2,6

0,10

Южный ФО

0,41

14 232

0,06

0,31

1 077

0,09

0,46

24

0,07

0,36

2,5

0,07

Северокавказский ФО

0,56

4 923

0,02

0,24

585

0,05

0,22

12

0,04

0,31

1,2

0,03

Приволжский ФО

0,24

20 853

0,21

0,11

1 161

0,22

0,14

29

0,21

0,12

3,4

0,19

Уральский ФО

0,29

51 613

0,15

0,10

1 640

0,09

0,25

62

0,13

0,42

9,8

0,16

Сибирский ФО

0,32

19 336

0,14

0,14

1 179

0,13

0,16

32

0,13

0,27

3,3

0,13

Дальневосточный ФО

0,26

9 005

0,07

0,10

564

0,07

0,07

19

0,09

0,18

2,1

0,09

Источник : расчеты автора.

Таблица 2

Характеристики дифференциации макрорегионов РФ в конце периода исследования (2020 г.)

Наименование ФО

Y, млн руб.

Pw, тыс. чел.

FK, млн руб.

I, млн руб.

GE(1) j

Xj

d j

GE(1) j

Xj

d j

GE(1) j

Xj

d j

GE(1) j

X j

d j

Центральный ФО

1,26

1 868 710

0,36

0,73

1 154

0,30

1,15

7 133 743

0,39

1,22

348 704

0,31

Северо

Западный ФО

0,56

1 064 400

0,11

0,45

695

0,10

0,52

4 631 786

0,14

0,41

220 472

0,11

Южный ФО

0,41

1 008 738

0,06

0,53

871

0,11

0,55

3 607 923

0,09

0,35

183 266

0,07

Северокавказский ФО

0,35

343 475

0,03

0,31

534

0,05

0,40

1 092 190

0,02

0,50

105 341

0,03

Приволжский ФО

0,24

976 384

0,15

0,15

937

0,19

0,23

3 717 820

0,16

0,31

197 405

0,14

Уральский ФО

0,41

2 918 733

0,13

0,15

1 544

0,09

0,18

4 831 979

0,06

0,64

786 727

0,16

Сибирский ФО

0,35

902 690

0,10

0,29

757

0,11

0,40

2 654 803

0,08

0,35

191 371

0,10

Дальневосточный ФО

0,25

549 481

0,06

0,28

354

0,06

0,40

1 976 904

0,07

0,27

141 013

0,08

Источник : расчеты автора.

такая ситуация может быть объяснима тем, что в составе этих макрорегионов имеются выраженные центры концентрации экономической активности при их возрастающем влиянии, как в масштабах макрорегиона, так и в масштабах страны;

– отмечается высокий уровень различий между макрорегионами, при этом к 2020 г. более трети экономической активности сконцентрировано в составе ЦФО; граничные группы различаются по средним для ФО величинам объема ВРП в 8,5 раз, объема инвестиций в 7,5 раз, объема основных фондов в 6,5 раз.

Приведенные в табл. 1 и 2 данные о неравенстве макрорегионов показывают значимость и межгрупповой компоненты индекса Тейла.

Заключение

В рамках проведенного исследования составлена динамическая и структурная характеристика уровня дифференциации экономического пространства страны. При этом основным объектом оценки неравенства выступали макрорегионы как интеграционные образования, призванные обеспечить повышение управляемости в системе государственной власти РФ. С помощью традиционного метода измерения неравенства в форме индекса Тейла и структурной декомпозиции этого показателя составлена оценка уровня неравенства между макрорегионами и внутри них.

Результаты исследования показывают сложившуюся с начала 1990-х гг. долгосрочную тенденцию нарастания неравенства, причем особенно выраженным становится неравенство между регионами в составе федеральных округов. По результатам проведенного анализа можно заключить, что пока оказываются нереализованными задачи, декларированные в ряде законодательных и программных документов РФ, о необходимости снижения уровня межрегиональной дифференциации в социально-экономическом развитии субъектов РФ.

Причинами высокой межрегиональной дифференциации в составе ФО могут являться различия в отраслевой специализации регионов [18], включенных в состав макрорегионов; разный уровень активности региональных органов государственной власти; наличие выраженных центров экономической активности в составе макрорегионов и др. Такие условия должны учитываться в государственной политике регионального развития РФ. При этом следует отметить высокую роль для национальной экономики отраслей обрабатывающей промышленности – в среднем по РФ этот сектор экономики обеспечивает свыше 14,3 % валовой добавленной стоимости и 14 % занятости населения. Вместе с тем, программный документ региональной политики РФ – «Стратегия …2025» – описывая в качестве центров экономического роста нефтегазовый и агропромышленный комплек- сы, не содержит рассмотрение сектора обрабатывающей промышленности; однако сектор обрабатывающей промышленности является важным условием технологической безопасности страны и выравнивающего развития промышленно ориентированных регионов РФ, число которых составляет более 1/3 всех субъектов РФ [18]. Немаловажным условием государственной региональной политики РФ выступает отраслевой аспект развития регионов, однако в «Стратегии …2025» предусматривается построение «интеграторов» региональной политики только по территориальному признаку (макрорегионов); представляется важным объединение управленческих функций такого образования с отраслевыми регуляторами – отраслевыми министерствами. Существенным условием эффективности государственной политики регионального развития является система мониторинга и контроля достигаемых результатов; в этой связи нужно отметить, что предусмотренные «Стратегией …2025» «целевые показатели пространственного развития РФ» не в полной мере релевантны заявленным целям и задачам; видится актуальным дополнение их состава и включение адекватных измерителей межрегиональной дифференциации, разработанных на основе современных достижений экономической науки и мирового опыта.

Учитывая высокое социально-экономическое значение и содержание проблемы межрегиональной дифференциации, представляется целесообразным продолжение исследований, в частности, по следующим направлениям: построение и анализ регрессионных моделей для изучения факторов экономического межрегионального неравенства в разрезе макрорегионов; изучение процессов конвергенции / дивергенции в составе макрорегионов и в экономическом пространстве страны.

Список литературы Дифференциация экономического пространства РФ: структурный анализ на уровне макрорегионов

  • Глущенко К.П. К вопросу о применении коэффициента Джини и других показателей неравенства // Вопросы статистики. 2016. № 2. С. 71-80.
  • Gluschenko K. Measuring regional inequality: to weight or not to weight? // Spatial Economic Analysis. 2018. Vol. 13, no. 1, pp. 36-59. DOI: 10.1080/17421772.2017.1343491
  • Малкина М.Ю. К вопросу о необходимости взвешивания в межрегиональных исследованиях (ответ на статью К.П. Глущенко) // Пространственная экономика. 2016. № 1. С. 163-184.
  • Лукьянова А.Л. Динамика и структура неравенства по заработной плате (1998-2005 гг.): препринт WP3/2007/06. М.: ГУ ВШЭ, 2007. 68 с.
  • Лавровский Б.Л., Шильцин Е.А. Оценка и прогноз пространственной конфигурации валового продукта регионов России // Экономика региона. 2016. Т. 12. № 2. С. 383-395. DOI: 10.17059/2016-2-5
  • Зубаревич Н.В. Региональное развитие и региональная политика в России // ЭКО. 2014. № 4 (478). С. 6-27.
  • Бахтизин А.Р., Бухвальд Е.М., Кольчугина А.В. Экономическая дифференциация регионов России: новые оценки и закономерности // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2017. № 1. С. 41-56.
  • Коломак Е.А. Трансформация пространственных пропорций развития современной России: направления, темпы, факторы // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2020. Т. 3. № 1. С. 88-95. DOI: 10.33764/2618-981x-2020-3-1-88-95
  • Gal P. and Egeland J. Reducing regional disparities in productivity in the United Kingdom. Organization for Economic Co-operation and Development. 2018. URL: http://www.oecdilibrary.org/content/workingpaper/ 54293958-en.
  • Fournier J. and Johansson A. The Effect of the Size and the Mix of Public Spending on Growth and Inequality // OECD Economics Department Working Papers, 2016, No. 1344, OECD Publishing, Paris. URL: http://dx.doi.org/10.1787/f99f6b36-en.
  • Akgun O., Cournede B. and Fournier J. The effects of the tax mix on inequality and growth // OECD Economics Department Working Papers, No. 1447, OECD Publishing, Paris, 2017. URL: http://dx.doi.org/ 10.1787/c57eaa14-en.
  • Позднякова П., Лавровский Б., Масаков В. Политика регионального выравнивания в России (основные подходы и принципы) // Вопросы экономики. 2016. № 10. С. 74.
  • Blochliger H., Durand-Lasserve O. The drivers of regional growth in Russia: a baseline model with applications // Working paper OECD for conference "Monitoring the Russian Economy", 2018. URL: https://one.oecd.org/document/ECO/WKP(2018)71/en/pdf.
  • Benini R. and Czyzewski A. Regional disparities and economic growth in Russia: New growth pat-terns and catching up. Economic Change and Restructuring, 2007. URL: http://dx.doi.org/10.1007/s10644-007-9026-0.
  • Зубаревич Н.В. Города как центры роста экономики и человеческого капитала // Общественные науки и современность. 2010. № 5. С. 5-19.
  • Нефедова Т.Г. Миграционная подвижность населения и отходничество в современной России // Известия РАН, серия география. 2015. № 3. С. 41-56.
  • Антонов Е. Демографическая и экономическая асимметрия развития городов Урала, Сибири и Дальнего Востока в 1991-2014 гг. // The Journal of Siberian and Far Eastern Studies. 2016. № 2. С. 8-53.
  • Шаталова О.М., Касаткина Е.В., Лившиц В.Н. Кластерный анализ и классификация промышленно ориентированных регионов РФ по экономической специализации // Экономика и математические методы. 2022. Т. 58. № 1. С. 80-91. DOI: 10.31857/S042473880018971-7
Еще
Статья научная