Индикаторы оценки экономической дифференциации регионов

Экономическая дифференциация регионов представляет собой объективно существующие различия в уровнях социально-экономического развития регионов, обусловленные комплексом природно-географических, исторических, экономических, институциональных и иных факторов [1-5 и др.]. Эти различия проявляются в неоднородности показателей валового регионального продукта на душу населения, инвестиционной активности, доходов населения, бюджетной обеспеченности, занятости, структуры экономики и других характеристик. Наличие дифференциации регионов, особенно в крупных по размеру территории странах, таких как Россия или, например, Китай, является нормальным явлением [6]. Проблему составляет не сам факт наличия дифференциации, а ее чрезмерный размер, который наносит

ГРНТИ 06.61.53

EDN MIVAMW

Мэнда Ли – аспирант Санкт-Петербургского университета технологий управления и экономики.

ущерб экономическому развитию, в том числе эта чрезмерная дифференциация может оцениваться как угроза экономической безопасности [7, 8].

Преодолевать дифференциацию регионального развития полностью нет необходимости. С точки зрения теории пространственной экономики, дифференциация является неотъемлемым свойством любой территориально распределённой экономической системы. Дело в том, что в условиях возрастающей отдачи от масштаба и транспортных издержек экономическая активность имеет тенденцию к концентрации в ограниченном числе географических районов, что порождает и в дальнейшем воспроизводит устойчивое межрегиональное неравенство [9].

В то же время, для Российской Федерации, с её уникальными масштабами территории (самая крупная по площади страна мира), разнообразием природно-климатических условий и исторически сложившейся асимметрией расселения и размещения производства, проблема экономической дифференциации имеет особую остроту. Разрыв между регионами-лидерами и регионами-аутсайдерами по ключевым показателям социально-экономического развития может достигать десятков раз, что создаёт угрозу единству экономического пространства и территориальной целостности страны, противоречит принципам, провозглашенным в Конституции России.

Соответственно, имеется практическая проблема снижения региональной дифференциации в стране, для решения которой, в первую очередь, необходимо оценить уровень этой дифференциации и дать ей качественную оценку (в терминах «приемлемо» – «неприемлемо»). Во вторую очередь, требуется более строгая количественная оценка, на основе которой могут быть рекомендованы к реализации меры государственной политики, направленные на «выравнивание» регионов. Указанными обстоятельствами определяется целевая направленность авторского исследования, результаты которого отражены в данной статье.

Формальная постановка задачи оценки экономической дифференциации регионов

Пусть имеется N регионов, для каждого из которых определены m показателей социально-экономического развития. Требуется построить интегральный индикатор I j для каждого региона (j=1, 2, …, N), отражающий отклонение его развития от некоего «эталонного» (среднего, медианного или максимального) уровня, а также оценить вариацию этих индикаторов по всей совокупности регионов. С учетом изложенного, в общем виде задача оценки экономической дифференциации регионов может быть представлена как расчет некоторого функционала:

D=f(P1, P2, ..., Pm), где D – мера дифференциации регионального развития (например, коэффициент вариации, децильный коэффициент, индекс Тейла и др.), P1, P2, ..., Pm – частные индикаторы (групповые показатели) экономического развития регионов.

В дальнейшем, в зависимости от полученного значения параметра D, делаются выводы о допустимости (или неприемлемости) достигнутого уровня дифференциации, а также вырабатываются (при необходимости) рекомендации, направленные на сглаживание чрезмерной дифференциации. Возможно применение двух подходов: одномерного, в рамках которого оценка дифференциации выполняется по одному показателю, выбранному в качестве основного (например, по ВРП на душу населения), и многомерного, в рамках которого оценка дифференциации производится по совокупности показателей (возможно их иерархическое упорядочение с выделением простых и комплексных индикаторов дифференциации).

Многомерный подход более сложен методологически, т.к. порождает проблемы сравнения размерностей частных индикаторов, проверки их корреляции, выбора весов и др. [10], но его применение даёт более содержательную картину дифференциации. Поэтому при наличии необходимых ресурсов для проведения работ по оцениванию, а также – полных и достоверных исходных данных, необходимых для проведения оценки регионов, его использование является предпочтительным.

Одномерный подход к оценке экономической дифференциации регионов

Традиционным показателем межрегиональной дифференциации, при выборе одного ключевого индикатора, выступает ВРП на душу населения. Это определяется синтетическим и универсальным характером этого показателя: ВРП позволяет давать количественную скалярную оценку экономике региона в целом, а его соотнесение с численностью населения дает представление о достигнутом в регионе уровне благосостояния.

Дифференциация российских регионов имеет выраженную пространственную структуру, которая может быть охарактеризована как «центр – периферия» с элементами поляризованного развития, что отражено в таблице 1. При этом, анализ динамики дифференциации за последние 10–15 лет показывает разнонаправленные тенденции:

• •    в период 2010-2019 гг. наблюдалась умеренная конвергенция регионов по показателю ВРП на душу населения. Это было связано, по нашему мнению, с эффектом «низкой базы» (более быстрым ростом в депрессивных регионах) и активной государственной региональной политикой (программы развития Дальнего Востока, Северного Кавказа, моногородов);

• •    в период 2020-2024 гг. экономика была дестабилизирована пандемийным и санкционным шоками, что привело к дивергенции регионов. Причиной этого явились различная чувствительность регионов к шокам (столичные и сырьевые регионы, а также регионы с высокой концентрацией оборонных производств быстрее восстанавливались после спада, в то время как депрессивные регионы замедлили свое развитие).

Таблица 1

Группировка регионов

Группа	Примеры регионов	Комментарии
Центр	Москва и Московская область, Санкт-Петербург и Ленинградская область	На долю двух столичных регионов приходится более 30% ВВП страны при населении менее 15% от общероссийского. Здесь сосредоточены штаб-квартиры крупнейших корпораций, финансовые потоки, научные и образовательные центры, инновационная инфраструктура
Сырьевые регионы	Тюменская область, Ямало-Ненецкий автономный округ, Ханты-Мансийский автономный округ – Югра, Сахалинская область, Республика Коми, Красноярский край, Республика Саха (Якутия), Кемеровская область, Республика Татарстан, Республика Башкортостан и др.	Обладают высокими показателями ВРП и промышленного производства на душу населения, но отстают от столиц по уровню развития сервисной экономики, качеству управления, инновационной активности. Некоторые из них (Татарстан, Башкортостан, Красноярский край) смогли выстроить сбалансированную экономику, сочетая сырьевую и обрабатывающую составляющие
Периферийные ин-дустриаль-ные регионы	Регионы Центральной России, Поволжья, Урала	Имеют средние показатели развития, но сталкиваются с проблемой утраты конкурентных преимуществ из-за старения производственных фондов и оттока квалифицированных кадров в столицы
Депрессивные регионы	Республики Северного Кавказа, юга Сибири (Тыва, Алтай), ряд регионов Дальнего Востока (Еврейская автономная область, Забайкальский край) и Севера (Карелия)	Характеризуются низкими показателями ВРП, дотационностью бюджетов, высокой безработицей, демографическими дисбалансами

Составлено автором.

Многомерный подход к оценке экономической дифференциации регионов

Для комплексной оценки экономической дифференциации регионов предлагается двухуровневая система индикаторов, включающая 6 групп (первый уровень) и 24 частных индикатора (второй уровень). Рассмотрим эти индикаторы:

Группа 1. Индикаторы, характеризующие производственно-экономический потенциал. Эта группа отражает способность региона производить товары и услуги, масштабы и эффективность экономической деятельности. Включает в себя:

• 1.    ВРП на душу населения (тыс. руб./чел.) – базовый показатель, наиболее полно характеризующий уровень экономического развития региона.

• 2.    Объём промышленного производства (отгруженных товаров) на душу населения (тыс. руб./чел.) – характеризует развитие обрабатывающей промышленности. Для сырьевых регионов дополняется показателем добычи полезных ископаемых.

• 3.    Доля обрабатывающей промышленности в структуре ВРП (%) – индикатор структурной диверсификации экономики. Низкая доля обрабатывающей промышленности (менее 10–15% ВРП) свидетельствует о сырьевой специализации (характерно для северных нефтегазовых регионов) или о «сервисной стагнации» (характерно для депрессивных регионов с преобладанием торговли и бюджетных услуг).

• 4.    Производительность труда (ВРП / численность занятых, тыс. руб./чел.) – один из ключевых индикаторов эффективности региональной экономики.

• 5.    Уровень износа основных фондов (%) – косвенно характеризует технологическое состояние реального сектора экономики. Высокий износ фондов (более 60–70% в промышленности) выступает фактором стагнации и блокирует развитие.

• 6.    Объём инвестиций в основной капитал на душу населения (тыс. руб./чел.) – ключевой индикатор, характеризующий уровень инвестиционной привлекательности региона.

• 7.    Доля инвестиций в оборудование (машины, оборудование, транспортные средства) в общем объёме инвестиций (%) – характеризует структуру инвестиций, высокое значение этого показателя демонстрирует ориентацию региона на модернизацию, инновационное развитие.

• 8.    Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе организаций (%) – прямой индикатор инновационной активности в регионе.

• 9.    Объём отгруженной инновационной продукции (тыс. руб./чел.) – результативный показатель инновационной деятельности.

• 10.    Число патентных заявок на изобретения на 1000 занятых – показатель инновационного потенциала.

• 11.    Среднедушевые денежные доходы населения (руб./мес.) – базовый индикатор, характеризующий номинальное благосостояние населения региона.

• 12.    Доля населения с доходами ниже величины прожиточного минимума (%) – обратный индикатор (чем ниже доля бедных, тем лучше), который отражает внутрирегиональную дифференциацию населения по доходам.

• 13.    Реальные располагаемые денежные доходы населения в процентах к предыдущему году – динамический индикатор, отражающий изменение реального благосостояния населения региона.

• 14.    Ожидаемая продолжительность жизни при рождении (лет) – интегральный индикатор здоровья населения, отражающий развитость системы здравоохранения и экологическую обстановку в регионе.

• 15.    Уровень безработицы (%) – обратный индикатор (чем ниже уровень безработицы, тем лучше), который характеризует ситуацию на рынке труда региона.

• 16.    Плотность автомобильных дорог с твёрдым покрытием (км на 1000 кв. км территории) – с поправкой на климатические условия (для северных и восточных регионов следует использовать не абсолютную плотность, а плотность по отношению к среднерегиональной по аналогичным климатическим зонам).

• 17.    Обеспеченность населения региона жильём (кв. м общей площади на человека) – характеризует бытовую обустроенность населения региона.

• 18.    Доля населения, имеющего доступ к скоростному интернету (%) – ключевая характеристика уровня развития цифровой инфраструктуры.

• 19.    Обеспеченность врачебными кадрами (число врачей на 10 000 населения).

• 20.    Налоговые доходы консолидированного бюджета региона на душу населения (тыс. руб./чел.) – характеризует налоговую базу региона.

• 21.    Доля межбюджетных трансфертов в доходах бюджета региона (%) – обратный индикатор (чем ниже доля трансфертов, тем выше бюджетная самостоятельность) – характеризует уровень бюджетной независимости региона.

• 22.    Соотношение дефицита (профицита) бюджета к объёму собственных доходов (%) – характеризует сбалансированность бюджетной политики.

• 23.    Миграционный прирост (убыль) на 10 000 населения – индикатор привлекательности региона

• 24.    Суммарный коэффициент рождаемости (число рождений на женщину) – характеризует способность региона к демографическому воспроизводству.

Группа 2. Индикаторы, характеризующие инвестиционно-инновационную активность. Эта группа отражает способность региона привлекать инвестиции и генерировать инновации, что обеспечивает долгосрочную конкурентоспособность. Включает в себя:

Группа 3. Индикаторы, характеризующие уровень жизни населения. Эта группа отражает социальные результаты экономического развития, что приводит к росту или снижению привлекательности региона для населения и влияет на демографическую ситуацию. Включает в себя:

Группа 4. Индикаторы, характеризующие инфраструктурную обеспеченность территории региона. Включает в себя:

Группа 5. Индикаторы, характеризующие бюджетно-налоговый потенциал региона. Включает в себя:

Группа 6. Индикаторы, характеризующие демографическую устойчивость региона. Включает в себя:

для проживания населения.

Поскольку частные индикаторы, перечисленные выше, имеют разную размерность и разные диапазоны значений, необходимо привести их к безразмерному, сопоставимому виду. Для этого предлагается использовать стандартное линейное нормирование по формулам:

• -    для индикаторов-«стимуляторов»:

p ij = (x ij – x i^min ) / (x i^max – x i^min ) × 100%;

• -    для индикаторов-«дестимуляторов»:

pij = (ximax – xij) / (ximax – ximin) × 100%, где pij – нормированное значение i-го показателя для j-го региона (0–100%); xij – исходное значение показателя; ximax и ximin – минимальное и максимальное значение i-го показателя по всем регионам.

После выполнения процедуры нормирования все частные индикаторы принимают значения от 0 (наихудшее значение среди всех регионов) до 100 (наилучшее значение среди всех регионов). (В данном случае, для удобства дальнейшей обработки они выражаются в процентах. Но, строго говоря, может быть выбран и иной диапазон их изменения.)

Для расчёта группового индикатора Gkj для k-й группы в j-м регионе предлагается использовать взвешенную сумму нормированных частных индикаторов:

г _ tf^WkiPij

^kj = „пк     , где nk – число частных индикаторов в k-й группе; wki – весовой коэффициент i-го частного индикатора в k-й группе.

Для расчёта интегрального индикатора I j региона j используется аналогичная аддитивная свертка:

г = £k-iWkGkj где Wk – весовой коэффициент k-й группы.

Весовые коэффициенты в вышеприведенных формулах могут определяться экспертным путём, с помощью методов многомерной статистики, с применением метода анализа иерархий и др.

После расчёта интегральных индикаторов для всех регионов можно оценить меру дифференциации с помощью традиционных статистических показателей. В частности, для этих целей могут быть ис- пользованы:

минимальное и максимальное значения: Imax и I min (дают представление о разбросе);

размах вариации: R = I max – I min (трансформирует разброс в количественно измеримый показатель)

среднеквадратическое (стандартное) отклонение: σ =

^

Р^И)

N-1

(стандартный показатель для

оценки различий между значениями в выборке);

коэффициент вариации: V = σ / I × 100% (наиболее информативная мера относительного разброса); децильный коэффициент: K = I 10 / I 1 – отношение 10-го дециля к 1-му.

Расчёт интегрального индикатора проводится последовательно по приведённым формулам. После нормирования и определения весов для всех регионов рассчитываются групповые индикаторы, а затем – интегральный. Полученные значения для всех регионов позволяют построить ранжированный ряд и выявить лидеров и аутсайдеров, а также оценить количественно уровень дифференциации. Для принятия управленческих решений в рамках реализации государственной политики, направленной на «выравнивание» регионов, необходимо задать пороговые (критические) значения, при превышении которых дифференциация считается «опасной» или «критической». Примеры такого рода значений приведены в таблице 2.

Таблица 2

Предлагаемые пороговые значения для частных индикаторов

Частный индикатор	Нормальное значение	Пороговое значение («красная зона»)	Характер отклонения
ВРП на душу населения (в % от среднего по стране)	80–120%	< 50% или > 200%	отставание / монопольное лидерство
Инвестиции на душу населения (в % от среднего)	80–120%	< 30% или > 300%	инвестиционая депрессия / сверхконцентрация
Доля занятых в перерабатывающих отраслях	> 15–20%	< 5%	деиндустриализация
Доля инновационной продукции	10–15% от отгруженной	< 2%	инновационная депрессия
Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума	< 10%	> 20%	застойная бедность
Доля трансфертов в доходах бюджета	< 20%	> 60%	иждивенчество, неэффек тивность управления
Миграционный прирост (на 10 тыс. человек)	положительный	отрицательный, более 50	демографическая деградация

Групповой индикатор принимает значения от 0 до 100%. Предлагаются для него следующие зоны:

• •    0–20% – критическое отставание («зона депрессии»);

• •    20–40% – слабое развитие («зона догоняющих»);

• •    40–60% – средний уровень («середняки»);

• •    60–80% – высокий уровень («лидеры второго эшелона»);

• •    80–100% – очень высокий уровень («абсолютные лидеры»).

Интегральный индикатор также лежит в диапазоне от 0 до 100%. На основе распределения регионов предлагается выделить следующие зоны:

• •    менее 25% – регионы-аутсайдеры с наиболее острыми проблемами;

• •    25–50% – регионы с низким уровнем развития («периферия»);

• •    50–75% – регионы со средним уровнем развития;

• •    более 75% – регионы-лидеры (в России к этой категории относится менее 10 регионов).

Если доля регионов в нижней зоне превышает 25–30%, это сигнал о критическом уровне дифференциации, требующем вмешательства федерального центра.

Заключение

Экономическая дифференциация регионов Российской Федерации – объективная реальность, обусловленная сочетанием фундаментальных факторов. Однако, сложившийся к середине 2020-х годов уровень межрегионального неравенства не может быть признан нормальным и требует активной государственной политики. Для ее проведения можно использовать специальный методический аппарат оценивания величины и структуры межрегиональной дифференциации, который предложен в статье. Предлагаемая двухуровневая система индикаторов (6 групп, 24 частных показателя) и методика «свёртки» частных индикаторов в групповые и интегральный позволяют: комплексно оценить уровень дифференциации, выявив не только общий разрыв, но и его структурные компоненты (в какой именно сфере отставание максимально); отслеживать динамику (сближение регионов или, напротив, дальнейшая поляризация); обосновывать приоритеты региональной политики. Расчёт пороговых значений позволяет формализовать понятие «критической дифференциации» и служит сигналом для принятия управленческих решений на федеральном и региональном уровнях власти.