Финансовые балансы территорий как инструмент моделирования эффективности пространственного развития

Финансовые балансы территорий как инструмент моделирования эффективности пространственного развития

Автор: Захарчук Е.А., Пасынков А.Ф.

Журнал: Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз @volnc-esc

Рубрика: Общественные финансы

Статья в выпуске: 5 т.16, 2023 года.

Бесплатный доступ

Проблемы пространственного развития Российской Федерации активно обсуждаются практически с момента становления современной государственности. Новый импульс их обсуждению придали институционализация проблемы моногородов в 2014 году и принятие Стратегии пространственного развития РФ в 2019 году. Однако, несмотря на значительное количество исследований, вопросы эффективности принимаемых решений пространственного развития на уровне макрорегионов, городских агломераций и моногородов проработаны недостаточно, что и определяет актуальность настоящей работы. Целью исследования является обоснование инструментов оценки эффективности пространственного развития для различных территориальных образований. В качестве новизны исследования выступает методологическое обоснование применения Системы национальных счетов для формирования финансовых балансов территорий различного уровня, которые в перспективе могут стать единым инструментом моделирования эффективности пространственного развития. Обосновано, что для макрорегионов наиболее точным инструментом как для определения взаимосвязей между регионами, так и оценки эффективности принимаемых решений может выступать создание межрегиональных таблиц «затраты выпуск», для городских агломераций - разработка индивидуальных и объединенных финансовых балансов муниципальных образований, для моногородов - разработка таблиц формирования, перераспределения и использования финансовых ресурсов с выделением каналов оттока/притока. В качестве примера практического применения предлагаемых походов представлены финансовые балансы ряда моногородов Свердловской области за 2020 год по институциональным секторам экономики («Корпорации», «Государственное управление», «Домашние хозяйства»). Анализ полученных данных показал, что построение финансовых балансов позволило четко выделить существующие диспропорции в экономическом развитии территорий: в городском округе Верхняя Пышма большое влияние на финансовые потоки оказывает холдинг «УГМК»; из Каменск-Уральского городского округа финансовые ресурсы активно выводятся как корпорациями, так и населением; в Североуральском городском округе финансовые балансы демонстрируют классическую картину моногорода с кризисными явлениями. Результаты проведенного исследования могут быть использованы для выработки полноценной системы моделирования эффектов пространственного развития на различных территориях Российской Федерации.

Еще

Система национальных счетов, финансовые балансы, пространственное развитие, макрорегионы, городские агломерации, моногорода

Короткий адрес: https://sciup.org/147242509

IDR: 147242509   |   DOI: 10.15838/esc.2023.5.89.6

Список литературы Финансовые балансы территорий как инструмент моделирования эффективности пространственного развития

  • Захарчук Е.А., Пасынков А.Ф. (2017). Региональная балансовая модель финансовых потоков на основе секторального подхода Системы национальных счетов // Экономика региона. Т. 13. № 1. С. 318–330. DOI: 10.17059/2017–1–28
  • Захарчук Е.А., Пасынков А.Ф. (2016). Российская Арктика: оценка и возможности финансового развития // ЭКО. № 5 (503). С. 107–119. DOI: 10.30680/ECO0131-7652-2016-5-107-119
  • Суспицын С.А. (2017). Проект СИРЕНА: от концепции до технологии // Регион: Экономика и Социология. № 4 (96). С. 25–61. DOI: 10.15372/REG20170402
  • Artukhova N., Roshchina I., Kalyanova G., Katz M. (2018). Concept model of mining monotowns sustainable development. E3S Web Conf., 41, 04008. DOI: 10.1051/e3sconf/20184104008
  • Avango D., Pashkevich A., Rodon T. (2022). The making and re-making of high modernist towns in the Circumpolar North. The Extractive Industries and Society, 12, 101191. DOI: 10.1016/j.exis.2022.101191
  • Cui Z., Yang F., Ren F. et al. (2021). Assessing sustainability environmental performance of three urban agglomerations in China: An input-output modeling approach. Ecological Indicators, 130, 108079. DOI: 10.1016/j.ecolind.2021.108079
  • Fan X., Liu B., Wang K. et al. (2023). Research on the spatiotemporal characteristics of RECC in resource-based cities based on the EWM-CPM: A case study of Sichuan Province, China. Ecological Indicators, 147, 109979. DOI: 10.1016/j.ecolind.2023.109979
  • Fang C., Yu D. (2017). Urban agglomeration: An evolving concept of an emerging phenomenon. Landscape and Urban Planning, 162, 126136. DOI: 10.1016/j.landurbplan.2017.02.014
  • Gibson J., Jiang Y., Susantono B. (2023). Revisiting the role of secondary towns: How different types of urban growth relate to poverty in Indonesia. World Development, 169, 106281. DOI: 10.1016/j.worlddev.2023.106281
  • Han L., Lu M., Xiang K., Zhong H. (2021). Density, distance and debt: New-town construction and local-government financial risks in China. Journal of Asian Economics, 77, 101376. DOI: 10.1016/j.asieco.2021.101376
  • He T., Song H. (2023) A novel approach to assess the urban land-use efficiency of 767 resource-based cities in China. Ecological Indicators, 151, 110298. DOI: 10.1016/j.ecolind.2023.110298
  • Ivanova O., Antonov G., Bereznev S. (2017). The principles of municipal industrial clusters’ establishment on the territory of advancing social-and-economic development of mono-town. E3S Web Conf., 15, 04001. DOI: 10.1051/e3sconf/20171504001
  • Li J., Ouyang X., Zhu X. (2021). Land space simulation of urban agglomerations from the perspective of the symbiosis of urban development and ecological protection: A case study of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration. Ecological Indicators, 126, 107669. DOI: 10.1016/j.ecolind.2021.107669
  • Li X., Lu Z. (2021). Quantitative measurement on urbanization development level in urban Agglomerations: A case of JJJ urban agglomeration. Ecological Indicators, 133, 108375. DOI: 10.1016/j.ecolind.2021.108375
  • Lu L., Yin S., Wen F., Xu Q. (2023). The spatial structure of labour force employment in China’s industries: Measurement and extraction. Economic Analysis and Policy, 77, 472486. DOI: 10.1016/j.eap.2022.12.001
  • Ploeckl F. (2021) The next town over: On the clustering of towns and settlements before modern economic growth. Regional Science and Urban Economics, 89, 103619. DOI: 10.1016/j.regsciurbeco.2020.103619
  • Rubbers B. (2019). Mining towns, enclaves and spaces: A genealogy of worker camps in the Congolese copper belt. Geoforum, 98, 8896. DOI: 10.1016/j.geoforum.2018.10.005
  • Rubtsov G., Litvinenko A. (2020) Development of single-industry towns as a factor of economic and regional growth. E3S Web of Conferences, 208(26), 08005. DOI: 10.1051/e3sconf/202020808005
  • Suspitsyn S. (2021). Set of methods and procedures for analyzing and forecasting the development of the Eastern regions of the Russian Federation. Regional Research of Russia, 11, S65S77. DOI: 10.1134/S2079970522010087
  • Tian Y., Wang R., Liu L., Ren Y. (2021). A spatial effect study on financial agglomeration promoting the green development of urban agglomerations. Sustainable Cities and Society, 70, 102900. DOI: 10.1016/j.scs.2021.102900
  • Wang T., Xiao S., Yan J., Zhang P. (2021). Regional and sectoral structures of the Chinese economy: A network perspective from multi-regional input-output tables. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 581(1), 126196. DOI: 10.1016/j.physa.2021.126196
  • Yang Y., Cheng D., Zhang B. et al. (2023). Coal resource-based cities at the crossroads: Towards a sustainable urban future. Cities, 140, 104424. DOI: 10.1016/j.cities.2023.104424
  • Yang Z., Zhang S., Lei J. et al. (2023). Evolution of economic linkage network of the cities and counties on the northern slope of the Tianshan Mountains, China. Regional Sustainability, 4(2), 173184. DOI: 10.1016/j.regsus.2023.05.002
  • You S., Feng Z., You Z. et al. (2023). Identification and structural characteristics of urban agglomerations in China based on Baidu migration data. Applied Geography, 156(6), 102999. DOI: 10.1016/j.apgeog.2023.102999
  • Zakharchuk E. (2022). Sanctions and scenarios of economic development of the Russian Arctic territories (the case of the Yamalo-Nenets Autonomous District). R-economy, 8(3), 281294. DOI: 10.15826/recon.2022.8.3.022
  • Zheng H., Cao X. (2021). Impact of high-speed railway construction on spatial relationships in the Guanzhong Plain urban agglomeration. Regional Sustainability, 2(1), 4759. DOI: 10.1016/j.regsus.2021.01.001
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp