Оценка влияния транспортной инфраструктуры на социально-экономическое развитие юга России

DOI:

Крупномасштабные проекты, направленные на создание и модернизацию транспортной инфраструктуры, имеют специфические черты. Во-первых, подобные проекты имеют длительные сроки проектирования, создания и функционирования основных фондов. Во-вторых, транспортная деятельность призвана осуществлять обслуживание других секторов экономики и сама не производит «вещественного» продукта. В-третьих, продукцией транспорта являются грузовые и пассажирские перевозки. В-четвертых, значительная часть себестоимости приходится на оплату труда и амортизацию. В-пятых, необходимость создания резервов мощности пропускной и провозной способности объектов транспортной системы [10]. В-шестых, этапность наращивания мощностей постоянных устройств транспорта (прежде всего железных и автомобильных дорог) [2]. В-седьмых, ограниченная территориальная взаимозаменяемость объектов и, соответственно, возникновение естественной монополии [7].

Актуальность проблемы оценки влияния крупномасштабных транспортных проектов на развитие российских регионов усиливается в связи с высоким износом действующей инфраструктуры (рис. 1), а также в связи с необходимостью создания новых инфраструктурных объектов, способных стать мощным толчком к развитию охватываемых ими регионов [4].

Как видно из данных рисунка 1, износ транспортной инфраструктуры южных регионов выше, чем в целом по России. Однако начиная с 2012 г. [6] в Южном федеральном округе наблюдалась положительная тенденция к преодолению инфраструктурных ограничений, обусловленная реализацией крупномасштабных проектов (подготовка к Олимпиаде 2014 г., к Чемпионату Мира по футболу 2018 г., строительство Крымского моста и сопутствующей инфраструктуры). Значительное увеличение степени износа в 2015 г. связано с учетом основных фондов по Республике Крым (рис. 2).

Доля в ВВП сектора Транспорт и связь стабильно высокая и в среднем по России составляет 9,4 % (2015 г.). По Южному федеральному округу данный показатель выше – 12,2 %. В разрезе регионов ЮФО, в частности для Краснодарского края, занимающего особое геополитическое место в формировании международных и межрегиональных транспортных коридоров, добавленная стоимость Транспорта и связи в валовом региональном продукте – 16,5 %. Согласно [1], его участием в транспортной составляю-

Рис. 1. Степень износа основных фондов организаций транспорта в России и южных регионах, % Примечание. Cоставлено по: [6].

Рис. 2. Степень износа основных фондов организаций транспорта и связи по регионам Юга России в 2016 г., % Примечание. Cоставлено по: [6].

щей формируется более половины валового внутреннего продукта страны, кроме того, свыше 60 % населения в той или иной степени связаны с деятельностью всех видов транспорта.

Для развития транспортной инфраструктуры ЮФО критически важно учитывать как транзитный потенциал, так и потребности в транспортно-коммуникационных связях всех регионов страны [5]. В частности, реализация крупномасштабного проекта – строительство Крымского моста – позволит решить проблему транспортного обслуживания логистики Крымского полуострова. Объединение в единую транспортную систему Юга России морских портов регионов Каспийского и Азово-Черноморского бассейнов позволит наладить сообщение Крыма с южными регионами России, что требует развития сопутствующей железнодорожной и автомобильной инфраструктуры. Интеграция транспортных коммуникаций позволит не только снизить стоимость перевозок, но и диверсифицировать их способы и направления выполнения.

В конечном счете реализация инфраструктурных проектов призвана в полной мере удовлетворять потребности предприятий и населения в перевозках, стимулировать увеличение ВВП (и ВРП в частности), поддерживать обороноспособность государства [7; 8].

Решение научной проблемы оценки эффектов от капитальных вложений в транспортную инфраструктуру требует учета различных факторов и сложных взаимосвязей между ними в рамках рассматриваемой региональной социально-экономической системы, применения методов системного анализа и инструментов экономико-математического моделирования [11]. Так, прямое воздействие отражается на величине валового регионального продукта, снижении транспортных затрат на перевозки и, соответственно, снижении затрат на производство и продаже продукции [12].

Для выявления наличия значимого экономического эффекта от капитальных вложений в транспортную инфраструктуру за период 2010– 2015 гг. были взяты следующие доступные показатели плотность железнодорожных путей на конец года (км путей на 10 000 км2 территории), плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием на конец года (км путей на 1 000 км2 территории) на такие экономические индикаторы, как:

• 1)    ВРП на душу населения, руб.;

• 2)    затраты на производство и продажу продукции в расчете на 1 руб. по виду деятельности добыча полезных ископаемых, коп.;

• 3)    затраты на производство и продажу продукции в расчете на 1 руб. по виду деятельности обрабатывающие производства, коп.

В связи с короткими временными рядами статистических данных по Республике Крым и г. Севастополю данные регионы в моделях не учитывались. Для построения статистически значимой модели для Республики Крым исследования проводились для Краснодарского края на временном интервале 2000–2015 годов.

Первая оценочная модель для первого индикатора построена на статистических данных по регионам ЮФО (за исключением Республики Крым и г. Севастополя) и СКФО за 2010– 2015 годы.

Как видно из данных таблицы 1, оба регрессора значимы. При этом плотность автомобильных дорог оказывает отрицательный эффект на экономический рост на рассматриваемом временном интервале. Полученный результат можно объяснить конкуренцией данного фактора с другими факторами роста за инвестиционные ресурсы, если не учитывать влияние соседних регионов. Плотность железнодорожной сети вносит статистически значимое положительное влияние на экономическое развитие.

Модель, построенная на данных по ЮФО, показывает сопоставимые результаты (см. табл. 2). Однако для регионов СКФО модель имеет незначимые коэффициенты.

Таблица 1

Характеристики модели оценки экономического эффекта

(индикатор ВРП на душу населения) для южных регионов (ЮФО и СКФО)

Регрессоры	Коэффициент	Стандартная ошибка	Значение t -статистики t (75)	Вероятность ошибки ( p - value )	Примечание
Константа	134229,5	16049,07	8,36	0,00000	Значима
Плотность автодорожной сети	-148,1	32,66	-4,54	0,000021	Значима
Плотность железнодорожной сети	563,8	98,14	5,74	0,00000	Значима
R 2 = 0,36 ( F (2, 75) = 20,661 p < 0,00000)

Примечание . Составлено по: [3; 6].

Построим оценочные модели для второго и третьего индикаторов. В результате для индикатора Затраты на производство и продажу продукции в расчете на 1 руб. по виду деятельности добыча полезных ископаемых получена лишь одна модель со статистическими значимыми коэффициентами при регрессорах (табл. 3), построенная на основе данных по регионам ЮФО (за исключением Республики Крым и г. Севастополя).

Для индикатора Затраты на производство и продажу продукции в расчете на 1 руб. по виду деятельности обрабатывающие про- изводства получена регрессионная модель со статистически значимым коэффициентом при факторе Плотность автодорожной сети для Юга России в целом (табл. 4).

Таким образом, на основе проведенного анализа получены следующие выводы. Для регионов ЮФО развитие железнодорожной и автомобильной инфраструктуры в целом вносит положительный вклад в экономическое развитие. Для СКФО построенные модели оказались статистически незначимыми, однако утверждать, что инвестиции в создание и модернизацию транспортных сетей неэффективны, преждевре-

Таблица 2

Характеристики модели оценки экономического эффекта (индикатор ВРП на душу населения) для регионов ЮФО

Регрессоры	Параметры регрессионной модели (ВРП на душу населения)
	Коэффициент	Стандартная ошибка	Значение t -статистики t (75)	Вероятность ошибки ( p - value )	Примечание
Константа	130699,2	22322,75	5,85	0,000001	Значима
Плотность автодорожной сети	-168,1	81,88	-2,05	0,048077	Значима
Плотность железнодорожной сети	710,8	185,07	3,84	0,000528	Значима

R ² = 0,33 ( F (2, 33) = 8,10 p < 0,00137)

Примечание . Составлено по: [3; 6].

Таблица 3

Примечание . Рассчитано по данным: [3; 6].

Характеристики модели оценки экономического эффекта (индикатор Затраты на выпуск продукции для добычи полезных ископаемых) для регионов ЮФО

Регрессоры	Параметры регрессионной модели (Затраты на производство и продажу продукции в расчете на 1 руб. по виду деятельности добыча полезных ископаемых)
	Коэффициент	Стандартная ошибка	Значение t -статистики t (75)	Вероятность ошибки ( p-value )	Примечание
Константа	112,32	13,41	8,38	0,000000	Значима
Плотность автодорожной сети	0,23	0,05	4,46	0,000089	Значима
Плотность железнодорожной сети	-0,38	0,11	-3,50	0,001367	Значима

R ² = 0,37 ( F (2, 33) = 9,9875 p < 0,00041)

Таблица 4

Характеристики модели оценки экономического эффекта (индикатор Затраты на выпуск продукции для обрабатывающих производств) для южных регионов (ЮФО и СКФО)

Регрессоры	Параметры регрессионной модели (Обрабатывающие производства)
	Коэффициент	Стандартная ошибка	Значение t -статистики t (75)	Вероятность ошибки ( p-value )	Примечание
Константа	93,33	5,63	16,59	0,000000	Значима
Плотность автодорожной сети	0,03	0,01	2,79	0,006634	Значима
Плотность железнодорожной сети	-0,05	0,03	-1,51	0,136326	Не значима
R 2 = 0,10 ( F (2, 75) = 4,1213 p < 0,02004)
	после исключения переменной плотность железнодорожной сети
Константа	87,89	4,35	20,19	0,000000	Значима
Плотность автодорожной сети	0,03	0,01	2,42	0,017715	Значима
R 2 = 0,07 ( F (1, 76) = 5,8772 p < 0,01772)

Примечание . Рассчитано по: [3; 6].

менно, поскольку представленные модели не учитывали географические аспекты, а также другие показатели экономического роста. Дальнейшие исследования будут направлены на изучение пространственных эффектов, создаваемых транспортной инфраструктурой.