Модель оценки потенциала реиндустриализации на основе интегрального индекса

З арубежные и отечественные подходы к идентификации депрессивных территорий имеют общий недостаток: они ориентированы на социальные или макроэкономические индикаторы, что оставляет без внимания собственно промышленную компоненту деградации. В международной практике широко применяются индексы множественной депривации (IMD) и концепции региональной резильентности, но они, как показывают исследования, неспособны уловить структурную деградацию промышленного каркаса. В России нормативная классификация моногородов, основанная на формальной занятости на градообразующем предприятии, также не всегда отражает реальную ситуацию, а бюджетные индикаторы фиксируют лишь фискальную состоятельность.

Индексы множественной депривации (IMD) и концепции резильентности (С. Кристоферсон, Дж. Мичи, П. Тайлер [8], Дж. Томани, А. Пайк, Дж. Корн-форд [12]) измеряют бедность и способность к восстановлению после шоков, но не улавливают перманентную структурную деградацию. Исследования Ф. Пин-хейро с соавторами [11], М. Ди Катальдо [10] и других [9] акцентируют институциональные и технологические ловушки, однако их инструментарий не адаптирован для оценки промышленного потенциала.

В российской науке проблемы моногородов и депрессивных регионов рассматривали в своих работах Н.В. Зубаревич [4], А.Н. Величко [2], Т.В. Морозова, Т.В. Ухорская [6], Г.Б. Козырева [5], М.В. Сухарев [7], Д.А. Ермилина, М.С. Санталова, И.В. Соклакова, В.Н. Бор [3], Г.Ф. Балакина [1] и др. Их методики опираются на формальные критерии – порог занятости, бюджетные показатели, но не учитывают структурные разрывы.

Для восполнения этого пробела разработана авторская модель индустриального реабилитационного потенциала (ИРП), агрегирующая технологические, институциональные и компетентностно-инфра-структурные индексы.

Таким образом, для диагностики истинных причин промышленной депрессивности необходи- ма иная методология. Целью данной статьи является разработка авторской модели оценки потенциала реиндустриализации на основе институциональнотехнологического подхода, позволяющей выявлять структурные разрывы и обосновывать дифференцированные стратегии промышленной политики.

Материалы и методы исследования

В исследовании использован комплекс стандартных методов экономического анализа. Статистический метод применен для сбора, обработки и систематизации официальных данных Росстата и ЕМИСС за 2015-2025 годы по восьми регионам и четырем моногородам. Сравнительный метод позволил сопоставить отобранные территории, различающиеся по отраслевой специализации и глубине депрессивности, и выявить общие закономерности. Индексный метод использован для расчета частных и интегральных показателей, характеризующих технологические, структурные, институциональные и инфраструктурные разрывы. Нормативный метод применен для установления пороговых значений индикаторов депрессивности и типизации территорий по степени отставания. Метод экономико-математического моделирования позволил агрегировать частные показатели в интегральный индекс промышленной депрессивности. На примере отобранных территорий проведена диагностика промышленной депрессивности, выявлены структурные, технологические, институциональные и инфраструктурные разрывы, а также построена типология точек роста, обосновывающая дифференцированные стратегии реиндустриализации.

Результаты исследования и их обсуждение

Существующие методы идентификации депрессивных территорий в России и за рубежом ориентированы преимущественно на социальные и макроэкономические индикаторы, что не позволяет в полной мере диагностировать структурную промышленную деградацию. Для восполнения этого пробела разработана авторская модель оценки потенциала реиндустриализации, получившая название инду- стриальный реабилитационный потенциал (ИРП). ИРП измеряет способность территории к восстановлению промышленного роста и переходу к новой модели развития и рассчитывается как среднее арифме-

,

_{r J}          1 ^{( AI} r , t , I ^КУ^{М (} t ) r , t"

I -index,, t =— ---— +--—

,    ² ^ ^AI t      I кум ⁽ t ) _t ^

где AI_r – индекс административного давления (место

в рейтинге административного давления) (в оригина- тическое трех компонент: технологического индекса (T-index), институционального индекса (I-index) и ком-петентностно-инфраструктурного индекса (E-index).

Технологический индекс ( T -index) .

ле - индекс административного давления); I _кум ( t ) -кумулятивный индекс для оценки глубины депрессивности.

( K оу ) ^{+ (} I ИНН ) .                      ⁽¹⁾

Формула расчета:

T -index = I ™, Г , t - K *^ ,            (2)

I ИНН, t    Kоу, t где коу - коэффициент отраслевой устарелости.

к - -

^{K 0У} = O 5 - 6 ^Х I инн

где

O _{3 - 4} - доля объема отгруженных товаров в отрас-

лях 3-4-х укладов (добыча сырья, первичная перера-

ботка, металлургия, химия базовых переделов); O _{5 - 6} -доля объема отгруженных товаров в отраслях 5-6-х укладов (машиностроение, электроника, фармацевтика, биотехнологии, ИТ-производство); I _ИНН - индекс инновационной активности (доля инновационной продукции, отношение внутренних затрат на НИОКР к ВРП).

I _ИНН рассчитывается по формуле

t

I -( ' ) = П >            (7)

i = 1

где IPP_i – индекс промышленного производства в i -м году (% к предыдущему году).

Результаты расчетов показаны в Таблице 2.

Компетентностно-инфраструктурный контур ( E -index)

( K _ио) + H (доля населения, имеющих высшее образование).

Результаты расчетов представлены в Таблице 3.

Формула E -index представляет собой полусумму нормированных значений показателей:

E -index, _г=¹ ( K ^W + H r , r ^, t 2 I K ио , t     H t

,

где к _И0 - коэффициент инфраструктурного отстава-

ния.

I ИНН =

1 ( Доля инновационной продукции в отгрузке р

2 1              Средняя по РФ

+ (4)

где I транс

_ ^{a I} транс ^{+ e} I энерг ⁺ 7 I цифр

Kио =              л             , a + в + Y

– нормированный индекс транспортно-ло-

Внутренние затраты на НИОКР / ВПР _р ^

+--I.

Средняя по РФ            I

Расчет ( T -index) показал следующие значения (см. Таблицу 1).

Институциональный индекс ( I -index):

гистического отставания; I _энерг - нормированный

AI ( индекс административного давления ) + I _Ку_М ( t ) . (5)

индекс энергетического отставания; I _циф_р - нормированный индекс цифрового отставания; α, β, γ – весовые коэффициенты (в исследовании приняты равными 1, но могут корректироваться экспертами).

Каждый из трех индексов рассчитывается по формуле

Таблица 1

Значения T-index для выбранных регионов

Объект	Год
	2015	2020	2025
Республика Коми	0,649	0,233	0,221
Астраханская область	1,086	0,090	0,084
Красноярский край	1,024	1,255	1,204
Кемеровская область	0,630	0,594	0,569
Свердловская область	1,712	1,128	1,081
Чеченская Республика	-2,694	-2,686	-2,685
Республика Ингушетия	-7,970	-7,961	-7,978
Республика Дагестан	-0,799	-0,788	-0,783
Череповец (моногород)	2,025	2,594	2,736
Тольятти (моногород)	2,130	2,846	2,974
Нижний Тагил (моногород)	1,922	2,343	2,244
Райчихинск (моногород)	0,286	0,354	0,335

Источник: здесь и далее таблицы составлены автором по результатам исследования.

Таблица 2

Итоговый институциональный индекс (I-index, среднее по выборке = 1,00)

Объект	Год			Динамика (2015-2020-2025)
	2015	2020	2025
Республика Коми	0,99	0,94	0,92	Ухудшение
Астраханская область	1,22	1,13	1,19	Стабильно выше среднего
Красноярский край	1,02	0,96	0,96	Стабильно около среднего
Кемеровская область	0,99	1,22	1,35	Уверенный рост
Свердловская область	1,24	1,17	1,04	Небольшое снижение
Чеченская Республика	-	1,21	1,22	Стабильно выше среднего
Республика Ингушетия	0,91	1,11	1,36	Значительный рост
Республика Дагестан	0,97	1,01	1,41	Один из лидеров роста
Череповец	-	1,04	1,47	Уверенный рост
Тольятти	-	1,10	1,00	Ровно на уровне среднего
Нижний Тагил	-	1,15	1,07	Стабильно выше среднего
Райчихинск	-	1,23	0,95	Спад к концу периода

Таблица 3

Динамика E-index 2015-2025 годов по выбранным регионам и моногородам

Объект	Год
	2015	2020	2025
Республика Коми	0,966	0,950	0,997
Астраханская область	1,111	1,053	0,971
Красноярский край	0,912	0,913	0,958
Кемеровская область	0,935	0,851	0,865
Свердловская область	1,014	0,977	0,971
Чеченская Республика	0,762	0,977	1,099
Республика Ингушетия	0,762	0,949	0,884
Республика Дагестан	0,799	0,778	0,803
Череповец	1,095	1,066	1,043
Тольятти	1,290	1,258	1,270
Нижний Тагил	1,189	1,152	1,146
Райчихинск	1,171	1,080	0,998

Показатель региона,.

I x =                              ^x ,        (10)

Среднероссийский показатель x где x – транспорт, энергетика или цифровой статус.

При этом большее значение I_x означает худшее состояние (большее отставание).

Транспортно-логистический субиндекс I _транс рассчитается по формуле

^ гранс =

Износ автодорог р Плотность дорог _ср      (11)

Износ автодорог _ср Плотность дорог р

Удельный грузооборот _ср

Удельный грузооборот р

Абсолютный грузооборот для регионов разного масштаба несопоставим, поэтому корректно использовать удельный грузооборот, позволяющий сравнивать регионы.

Энергетический субиндекс I _энерг рассчитается по формуле

I-энерг =

Износ ОФ энергетики р             (12)

Износ ОФ энергетики _ср

Дефицит мощности р

Средняя мощность по РФ ’ дефицит мощности измеряется в МВт, при отсутствии дефицита – 0.

Цифровой субиндекс I _циф_р рассчитается по формуле

Доля домохозяйств без ШПДр цифр Додя домохозяйств без ШПДср Конкретная формула ИРП для каждого i-го объекта в году может быть задана как ирпrow = Ti + Ii + Ei . (14)

Затем находятся минимальное и максимальное значения сырого ИРП по всей выборке ( i = 1, …, N _i= 1, …, N , где N – число объектов, например, 12):

m = min (i) ИРП raw, m = max (i) ИРПraw .

Нормированный ИРП (приведенный кдиапазо-ну от 0 до 1) рассчитывается по формуле линейного масштабирования:

raw

ИРП i = ^ИРП--- m

M - m

.

Если M = m (все значения одинаковы), то ИРП i = 0 для всех объектов.

Для углубленного анализа возможностей выхода промышленно-депрессивных территорий из кризиса недостаточно только констатировать ИРП. Необходимо оценить три ключевых ресурсных блока, ко- торые непосредственно определяют реализуемость стратегий реиндустриализации:

• •    ресурсный потенциал (наличие и доступность сырья, энергоносителей, незагруженных производственных мощностей);

• •    человеческий потенциал (качество рабочей силы, образовательный уровень, демографическая структура, социальный капитал);

• •    инфраструктурный потенциал (транспортная, энергетическая, цифровая инфраструктура, ее износ и пропускная способность).

В рамках данной статьи предлагается авторская методика количественной оценки этих трех блоков на основе открытых статистических данных и экспертных оценок, которая затем интегрируется с ИРП для формирования более точного картирования точек роста.

Ресурсный потенциал включает в себя не только традиционные полезные ископаемые, но и вторичные ресурсы – неиспользуемые промышленные активы (заброшенные цеха, склады, инфраструктурные объекты), которые могут стать площадками для новых производств. Для каждого объекта выборки был рассчитан индекс неиспользуемых промышленных активов (НА) по формуле

A = S CB05_ [ i — I H3H ] к (16)

S общ I 100 ) ^{Д УП} () где S c_Bo6 - площадь незагруженных производственных помещений (по данным региональных инвентаризаций и отчетов корпораций развития); S _общ - общая площадь производственных зон; I _И3Н - средний процент износа основных фондов в обрабатывающей промышленности; K _доступ – коэффициент транспортной доступности (отношение времени до ближайшего транспортного узла к среднему по РФ).

Значения НА нормированы от 0 до 1, где 1 – максимальный ресурс для рециклинга.

Значения НА для регионов и моногородов из выборки представлены в Таблице 4.

Человеческий потенциал оценивался через индекс социального капитала (СК), который для каждого объекта рассчитывался как среднее арифметическое пяти прокси-показателей: 1 – доля занятых с высшим образованием (уже использовалась в E -index); 2 – число зарегистрированных некоммерче-

Таблица 4

Значения НА для регионов и моногородов из выборки

Объект НА (0-1) Пояснение / источник оценки Кемеровская область 0,78 Высвобождающиеся угольные разрезы и обогатительные фабрики; высокий уровень незагруженных площадей Райчихинск 0,72 Моноспециализация на угле; заброшенные мощности разреза, высокий износ, но свободные площади Республика Коми 0,38 Средний уровень: часть лесопромышленных и добывающих мощностей не загружена Астраханская область 0,37 Гибридная структура, неиспользуемые нефтегазовые и судостроительные площади Красноярский край 0,30 Умеренная загрузка; отдельные свободные площади на машиностроительных и металлургических заводах Свердловская область 0,30 Высокая диверсификация, но есть резервные площади на промышленных объектах (оценка) Нижний Тагил 0,25 Два крупных предприятия, часть цехов Уралвагонзавода законсервирована Республика Дагестан 0,15 Промышленность слабая, свободные активы невелики; отдельные цеха КЭМЗ Республика Ингушетия 0,03 Фактическое отсутствие промышленных зон, неиспользуемые активы единичны Чеченская Республика 0,05 Отдельные заброшенные производственные помещения, в основном не пригодны без реконструкции Череповец 0,10 Высокая загрузка мощностей Северстали, свободные площади минимальны Тольятти 0,10 Аналогично: основные мощности АвтоВАЗа загружены, неиспользуемые активы незначительны ских организаций на 10 тыс. населения; 3 – явка избирателей на региональных выборах; 4 – доля малых и средних предприятий в общем числе организаций; 5 – индекс доверия к местным институтам (оценка по данным социологических опросов Левада-Центра и региональных исследований, для моногородов – экспертная оценка).

Все показатели нормировались на среднее по выборке, после чего усреднялись.

™      1 f H i , t    N i , t Y i,t M i , t I i , t ^

CK, _t~        + -=,- + -=,- +    , + -=, ,

^{,    5} 1 H t     N t     Y t     M t     I t )

где H_{i , t} – доля занятых с высшим образованием, %;

N_{i , t} – число зарегистрированных некоммерческих организаций на 10 тыс. населения; Y_{i , t} – явка избирателей на региональных выборах, %; M_{i , t} – доля малых и средних предприятий в общем числе организаций,

%; Ii, t – индекс доверия к местным институтам (балльная оценка, приведенная к безразмерному виду, на- пример, от 0 до 1); Ht,Nt,Yt,Mt,It– средние арифме- тические соответствующих показателей по всей выборке (по 12 объектам) в год t.

Значения СК для регионов и моногородов из выборки представлены в Таблице 5.

Инфраструктурный потенциал уже частично учтен в коэффициенте Kио (инфраструктурное отставание). Однако для целей реиндустриализации важно не только отставание, но и резерв пропускной способ- ности (возможность подключения новых производств без дополнительных инвестиций). Поэтому дополнительно рассчитывался индекс инфраструктурной ре-зервности (ИРез) (см. Таблицу 6) по формуле:

ИРез = f Пропуск. дорогсвб + Мощность энергосист.свб +

• 1    Пропуск. дорог_Норм Мощность энергосист._Норм

• 3    + Покрытие широполосн.интернетомсвб

Покрытие широполосн.интернетомНорм

Наиболее высокий ИРез (0,73) зафиксирован у Чеченской Республики благодаря резерву пропускной способности дорог (0,85) и энергомощностей (0,70).

На основе трех новых индексов (НА – неиспользуемые активы, СК – социальный капитал, ИРез – инфраструктурная резервность) и ранее рассчитанного ИРП был построен уточненный индустриальный реабилитационный потенциал (ИРП-у):

ИРП-у = 0,5 хИРП + 0,2 х HA + 0,2 х CK + 0,1 хИРез . (19)

Веса подобраны экспертным методом исходя из приоритетности технологических и институциональных факторов (0,5) для большинства территорий и дополняющей роли ресурсных факторов. Для периферийно-институциональных территорий веса могут пересматриваться, но в рамках общей модели оставлены неизменными.

Результаты расчета ИРП-у для 2025 года представлены в Таблице 7.

Уточненный индустриальный реабилитационный потенциал (ИРП-у) позволяет ранжировать территории по готовности к реиндустриализации с учетом не только технологических и институциональных факторов (базовый ИРП), но и доступных неиспользуемых активов (НА), уровня социального капитала (СК) и инфраструктурной резервности (ИРез).

Далее было проведено картирование точек роста (см. Таблицу 8). Представленная в таблице детализация стратегий реиндустриализации учитывает индивидуальные особенности каждого объекта: величину ИРП, неиспользуемые активы, социальный капитал и инфраструктурные резервы.

Таким образом, для каждой из выделенных зон необходим свой набор инструментов, которые могут быть использованы на федеральном, региональном и муниципальном уровнях. В качестве базовых механизмов предлагаются: территории опережающего со-

Таблица 5

Значения СК для регионов и моногородов из выборки

Объект	СК (0-1)	Уровень
Свердловская область	0,77	Высокий
Красноярский край	0,68	Средний (верхняя граница)
Тольятти	0,73	Высокий
Череповец	0,61	Средний
Кемеровская область	0,45	Средний
Республика Коми	0,41	Средний
Нижний Тагил	0,58	Средний
Астраханская область	0,32	Низкий
Республика Дагестан	0,25	Низкий
Райчихинск	0,28	Низкий
Чеченская Республика	0,18	Низкий
Республика Ингушетия	0,15	Низкий

Примечание: высокий СК (> 0,7), средний СК (0,4-0,7), низкий СК (< 0,4).

Таблица 6

Расчетные данные для показателя ИРез

Объект	Свободная пропускная способность дорог (норм.)	Свободная мощность энергосистемы (норм.)	Покрытие широкополосным интернетом (норм.)	ИРез (сред. арифм.)
Республика Коми	0,10	0,45	0,92	0,49
Астраханская область	0,15	0,59	0,97	0,57
Красноярский край	0,15	0,44	0,92	0,50
Кемеровская область	0,10	0,35	0,92	0,46
Свердловская область	0,10	0,44	0,92	0,49
Чеченская Республика	0,85	0,70	0,93	0,73
Республика Ингушетия	0,15	0,70	1,00	0,62
Республика Дагестан	0,15	0,50	0,92	0,50
Череповец	0,10	0,45	0,92	0,49
Тольятти	0,20	0,60	0,95	0,58
Нижний Тагил	0,15	0,45	0,92	0,51
Райчихинск	0,20	0,70	0,90	0,60

Источник: таблица составлена автором по данным порталов глав республик, мэров регионов, советов народных депутатов, городских дум и др.

Таблица 7

Результаты расчета ИРП-у для регионов и моногородов, 2025 г.

Объект	Базовый ИРП	НА	СК	ИРез	ИРП-у
Республика Коми	0,35	0,38	0,41	0,49	0,38
Астраханская область	0,37	0,37	0,32	0,57	0,38
Красноярский край	0,55	0,30	0,68	0,50	0,52
Кемеровская область	0,48	0,78	0,45	0,46	0,53
Свердловская область	0,54	0,30	0,77	0,49	0,53
Чеченская Республика	0,00	0,05	0,18	0,73	0,12
Республика Ингушетия	0,00	0,03	0,15	0,62	0,10
Республика Дагестан	0,20	0,15	0,25	0,52	0,23
Череповец	1,00	0,10	0,61	0,49	0,69
Тольятти	1,00	0,10	0,73	0,58	0,72
Нижний Тагил	0,83	0,25	0,58	0,51	0,63
Райчихинск	0,38	0,72	0,28	0,60	0,45

Источник: таблица составлена автором по результатам исследования.

циально-экономического развития (ТОСЭР), особые экономические зоны (ОЭЗ), специальные инвестиционные контракты (СПИК), инвестиционные налоговые вычеты, субсидирование процентных ставок по кредитам на технологическую модернизацию, а также инфраструктурные гранты из Фонда национального благосостояния.

Для лагеря опережающего развития приоритетны: создание промышленных кластеров с участием градообразующих предприятий (АвтоВАЗ) и малого бизнеса, развитие технопарка «Жигулевская долина», центров трансфера технологий на базе местных университетов. Государственная поддерж- ка должна фокусироваться на софинансировании научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР), компенсации затрат на патентование и сертификацию. Также необходима программа субконтрактации, стимулирующая крупные предприятия передавать заказы малому и среднему бизнесу через налоговые преференции для головных компаний (снижение налога на прибыль на сумму затрат на субподряд).

Для зон структурной реабилитации основными инструментами являются: инвестиции в инфраструктуру за счет средств федеральных целевых программ и Фонда национального благосостояния; соз-

Таблица 8

Типология точек роста в зависимости от ИРП

Регион / моногород ИРП-у Основной дефицит Рекомендуемые точки роста / Направления роста Лагеря опережающего развития Тольятти 0,72 Моноспециализация (АвтоВАЗ) Лагерь опережающего развития: технопарк «Жигулевская долина», развитие автокомпонентной промышленности, инновационные стартапы, кластерная диверсификация Череповец 0,69 Моноспециализация (Северсталь) Лагерь опережающего развития (верхняя граница желтой зоны, но близок к зеленой): кластерная диверсификация, технопарки, центры трансфера технологий, субконтрактация МСП Зоны структурной реабилитации Нижний Тагил 0,63 Умеренная концентрация (два предприятия) Зона структурной реабилитации: диверсификация на базе Уралвагонзавода, поддержка вагоностроения, промышленный туризм Свердловская область 0,53 Инфраструктурное отставание, Падение I-index Зона структурной реабилитации: инвестиции в инфраструктуру (дороги, энергосети), снижение административного давления, развитие МСП в высокотехнологичных нишах Кемеровская область 0,53 Технологическая отсталость (низкий T-index) Зона структурной реабилитации: рециклинг угольных активов, углехимия, развитие машиностроения для горной отрасли Красноярский край 0,52 Институциональные барьеры (I-index < 1) Зона структурной реабилитации: улучшение инвестклимата, кластер цветной металлургии, модернизация гидроэнергетики Райчихинск 0,45 Комплексное отставание (технология, институты, инфраструктура) Зона структурной реабилитации низкого уровня: стратегия сжатия либо тотальная модернизация с господдержкой, альтернативные производства (цеолиты, логистика) Зоны создания промышленности с нуля Астраханская область 0,38 Технологическая деградация, низкий T-index Зона создания промышленности с нуля: поиск якорного инвестора для обрабатывающих производств, ОЭЗ, налоговые преференции Республика Коми 0,38 Глубокая технологическая деградация Зона создания промышленности с нуля: глубокая переработка леса, ГЧП для инфраструктуры, диверсификация через малый бизнес Республика Дагестан 0,23 Отсутствие промышленности, техотставание Зона создания промышленности с нуля: ОЭЗ «Каспийский кластер», развитие легкой и пищевой промышленности, целевая переподготовка кадров Чеченская Республика 0,12 Катастрофическое техотста-вание, низкий СК Зона создания промышленности с нуля: институциональные реформы, ТОСЭР, инфраструктурные проекты с федеральным финансированием Республика Ингушетия 0,10 Критическое техотставание, низкий СК Зона создания промышленности с нуля: прорывные меры – особый правовой режим, субсидирование якорных инвесторов, обучение кадров дание ТОСЭР на базе неиспользуемых промышленных активов (особенно в Кемеровской области, где индекс неиспользуемых активов НА = 0,78, и в Райчи-хинске, где НА = 0,72); налоговые каникулы для предприятий, внедряющих технологии 5-6-х технологических укладов; целевые программы переподготовки кадров под новые производства (через WorldSkills и региональные центры компетенций). Для Череповца и Нижнего Тагила, несмотря на высокий базовый потенциал, требуется акцент на диверсификацию и снижение моноспециализации: развитие смежных производств и субконтрактацию. Для Свердловской области дополнительно требуются меры по снижению административного давления: внедрение риск-ориентированного подхода при проверках, цифровизация государственных услуг для бизнеса, сокращение сроков подключения к электросетям.

Для зон создания промышленности с нуля необходим комплексный пакет: создание ОЭЗ промышленно-производственного типа с нулевой ставкой на- лога на имущество и сниженными страховыми взносами; государственно-частное партнерство для строительства якорных заводов (например, в Дагестане – завод по глубокой переработке рыбы, в Коми – производство целлюлозы и биотоплива из низкотоварной древесины); образовательные гранты для местных жителей на обучение инженерным и рабочим специальностям (целевое обучение с последующим трудоустройством); институциональные реформы (упрощение регистрации бизнеса, борьба с коррупцией, повышение прозрачности государственных закупок). Для Чечни и Ингушетии целесообразно ввести специальный пониженный коэффициент к страховым взносам (7,6 % вместо 30 %, как в Крыму и на Дальнем Востоке) на первые 7 лет деятельности.

Предложенная система индексов (IPD, ИРП, а также НА, СК, ИРез) может быть положена в основу постоянного мониторинга эффективности промышленной политики. Рекомендуется ежегодное обновление значений по данным Росстата, отраслевых министерств и региональных корпораций развития с публикацией интегрального рейтинга территорий. Для каждого объекта исследования должны быть установлены «красные линии» – пороговые значения IPD и ИРП-у, при превышении которых автоматически запускаются антикризисные процедуры. Например, для сырьевых регионов критическим считается снижение IPD ниже 0,6 и одновременное падение ИРП-у более чем на 0,1 за два года. В таком случае регион получает право на внеочередное рассмотрение заявки на инфраструктурный грант или реструктуризацию бюджетных кредитов.

Мониторинг предлагается возложить на региональные Корпорации развития с ежегодной отчетностью в Минпромторг РФ. Для каждого типа территории разработана типовая дорожная карта. В качестве примера приведем дорожную карту для зон структурной реабилитации (срок 5 лет):

• •    1-й год – инвентаризация неиспользуемых промышленных активов, создание межведомственной рабочей группы, подготовка заявки на создание ТОСЭР;

• •    2-й год – начало инфраструктурных проектов (ремонт дорог, модернизация подстанций), запуск программы переподготовки кадров;

• •    3-й год – регистрация первых резидентов ТО-СЭР, старт налоговых льгот;

• •    5-й год – оценка динамики T -index и I -index, корректировка стратегии.

Для зон создания промышленности с нуля горизонт планирования увеличивается до 7-10 лет, а первым этапом обязательно является институциональная реформа (упрощение административных процедур, создание одностороннего окна для инвесторов).

Заключение

Необходимо отметить, что разработанные индексы и типология имеют ряд ограничений.

Во-первых, зависимость от качества и доступности официальной статистики, особенно на муниципальном уровне, диктует необходимость создания единой межведомственной системы мониторинга промышленно-депрессивных территорий с обязательным включением показателей занятости по профессиональным группам, структуры отгрузки по видам экономической деятельности на муниципальном уровне, а также регулярного обновления данных об износе и загрузке основных фондов. Без такой системы любая методика будет оставаться точечной и не сможет быть масштабирована на всю совокупность моногородов РФ. В качестве промежуточного решения предлагается разработать регламент аппроксимации региональных данных для муниципальных образований, с четким описанием допустимых погрешностей и методов корректировки.

Во-вторых, невозможность полной верификации для всех 85 регионов без автоматизации расчетов указывает на необходимость создания публичного веб-калькулятора IPD и ИРП-у на основе открытых данных Росстата и ЕМИСС. Такой инструмент позволит не только автоматизировать расчеты для любого региона или моногорода по единому алгоритму, но и обеспечить воспроизводимость результатов, что является обязательным условием для научной обоснованности и доверия со стороны органов власти. Разработка такого калькулятора может быть выполнена в виде модуля на платформе ГИС или в виде отдельного программного продукта с открытым исходным кодом.

В-третьих, субъективность выбора весов в композитных индексах требует проведения дополнительных исследований по обоснованию весовых коэффициентов с использованием методов многомерного статистического анализа, в частности факторного анализа или метода главных компонент (PCA). Это позволит перейти от экспертных (пусть и разумных) весов к объективным, отражающим реальный вклад каждой компоненты в общую вариацию индекса. Для выборки из 12 объектов такие расчеты уже могут быть выполнены, а в дальнейшем их следует распространить на всю генеральную совокупность регионов.

В-четвертых, экспертная оценка социального капитала и инфраструктурной резервности для ряда территорий означает, что необходимо дополнить методику формализованными прокси-показателями, которые доступны в открытой статистике для всех регионов. Например, индекс социального капитала может быть аппроксимирован через плотность НКО, явку избирателей и долю самозанятых; инфраструктурная ре-зервность – через динамику ввода новых мощностей и фактический резерв мощности по данным системного оператора. Такая замена снизит элемент субъективности и повысит реплицируемость расчетов.

Наконец, все перечисленные ограничения указывают на то, что разработанная методика не может рассматриваться как статичный конечный продукт, а должна быть открытой для постоянной доработки и калибровки по мере поступления новых данных и уточнения статистических методов. Рекомендуется создать на базе одного из федеральных министерств (например, Минэкономразвития или Минпромторга) постоянную рабочую группу по совершенствованию индикаторов промышленной депрессивности, которая будет ежегодно актуализировать расчеты, пересматривать веса и расширять перечень территорий. Только в этом случае методика сможет стать полноценным элементом системы государственного управления.

Таким образом, разработанная авторская модель оценки потенциала реиндустриализации, вклю- чающая базовый ИРП и уточненный ИРП-у с учетом неиспользуемых активов, социального капитала и инфраструктурной резервности, позволяет не только диагностировать глубину промышленной депрессивности (IPD), но и объективно ранжировать территории по их готовности к восстановлению. Впервые для исследуемой выборки проведено картирование точек роста с выделением трех категорий (зеленая – лагерь опережающего развития; желтая – зоны структурной реабилитации; розовая – зоны создания промышленности с нуля, см. Таблицу 8), для каждой из которых предложены конкретные стратегические приоритеты. Полученные результаты могут служить основой для региональной промышленной политики, а методика – для масштабирования на всю совокупность регионов и моногородов РФ. Дальнейшие исследования должны быть направлены на регулярное обновление индексов и включение большего числа муниципальных образований.