Прогнозные оценки отдельных составляющих экономической безопасности регионов Приволжского федерального округа

Российские исследователи уделяют пристальное внимание поиску и разработке систем и групп индикаторов с пороговыми значениями для оценки экономической безопасности. Значение подобных исследований становится все более актуальным ввиду того, что в настоящее время на уровне Российской Федерации и ее субъектов отсутствует единая принятая и законодательно закрепленная методика расчетов показателей экономической безопасности [1, c. 112]. Во многих методиках исследователи используют ряд показателей, сформированных по принципу выделения ключевых направлений для исследования, исходя из их стратегического значения для регионов Российской Федерации.

С целью анализа отдельных составляющих региональной экономической безопасности считаем целесообразным дополнить и уточнить существующие методы и возможные системы индикаторов экономической безопасности, выбрав приоритетные и наиболее значимые показатели, способные дать характеристику экономической безопасности.

Для аналитического исследования уровня экономической безопасности выделены следующие блоки: способность экономики региона к устойчивому развитию, социальнодемографическое состояние региона, поддержка научного потенциала, экологическая безопасность. Стоит отметить также, что выбранные группы показателей, в конечном счете образующие отдельные блоки, рассматриваются во многих российских и зарубежных методиках определения уровня экономической безопасности. Более того, ряд показателей, вошедших в систему индикаторов (на уровне регионов), рекомендован в рамках Стратегии экономической безопасности Российской Федерации до 2030 года1 для оценки макроэкономической ситуации страны в целом. Однако в действующей Стратегии экономической безопасности не предусмотрены индикаторы экономической безопасности. В целях анализа регионов Приволжского федерального округа (ПФО) была произведена попытка оценить уровень экономической безопасности посредством индикативного анализа. Каждому показателю присвоена рекомендованная оценка на основе вычислений медианного отклонения значений выбранных показателей.

Для каждого региона Приволжского федерального округа проведена также корреляционная оценка индикаторов по всем блокам, за исключением блока «Экологическая безопасность», т. к. в отличие от остальных блоков система показателей и индикаторов данного блока априори включает в себя не количественную оценку, а результат взаимодействия ряда факторов сфер жизнедеятельности общества. Таким образом, оценивать индикаторы и выявлять между ними взаимосвязи только по данным, включенным в предложенную систему индикаторов экономической безопасности региона настоящего исследования, будет неверным. Для качественного установления подобных взаимосвязей необходимо включать в отдельные блоки структурные элементы экономической безопасности: энергетическую характеристику потенциала региона, производственную сферу, исследования уровня заболеваемости и др.

Определение взаимосвязей между индикаторами направлено, в первую очередь, на выбор наиболее значимых показателей экономической безопасности. Предполагаем, что, помимо отбора основных индикаторов, целесообразно выделять и вспомогательные, находящиеся в тесной функциональной зависимости. Таким образом, выбирая метод оценки степени влияния индикаторов друг на друга, обратимся к способу, предложенному И. В. Коробковым и А. А. Куклиным [4, с. 163]. Суть способа заключается в отборе основных индикаторов с помощью метода парной корреляции.

Изначально для выявления линейных зависимостей между индикаторами каждого блока (кроме блока «Экологическая безопасность») рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции (коэффициент Пирсона). Воспользуемся формулой расчета для пары параметров X и Y:

где X i и Y i — значения выбранных параметров за год;

X ср и Y ср — средние значения параметров X и Y за исследуемый период.

Вычисление линейного коэффициента парной корреляции для всех регионов по трем блокам позволит выявить взаимное влияние индикаторов. В качестве примера с целью экономико-математической интерпретации данных рассмотрен Пермский край (табл. 1–3). Аналогичным образом проведены расчеты для всех остальных регионов ПФО.

Оценивая тесноту взаимосвязей между показателями, руководствуемся принятыми значениями коэффициента корреляции — [–1; 1], чем сильнее прямая связь между показателями, тем ближе значение коэффициента к 1 (в настоящем исследовании будем принимать за значимые те, которые попадают в интервал [0,8; 1,00], и в случае наличия обратной взаимосвязи — [–0,8; –1]).

Корреляционный анализ проведен по группам регионов с целью выделения внутри каждой группы часто повторяющихся взаимосвязей коэффициентов. В ходе исследования в каждую группу регионов включались корреляционные взаимосвязи, установленные для 75 % всех регионов, остальные случаи не включались в дальнейший анализ.

Таблица 1

Матрица коэффициентов парной корреляции по блоку «Способность экономики к устойчивому развитию» Пермского края (регион второй группы: удовлетворительное состояние экономической безопасности)1

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
1	1,000
2	–0,111	1,000
3	0,235	0,539	1,000
4	0,520	0,060	0,357	1,000
5	–0,267	–0,376	–0,668	–0,490	1,000
6	–0,363	0,465	–0,186	–0,262	0,151	1,000
7	0,067	–0,440	0,065	–0,117	0,147	–0,742	1,000
8	0,502	–0,456	0,279	0,301	–0,316	–0,647	0,636	1,000
9	0,424	0,426	0,390	0,156	–0,388	–0,125	–0,091	–0,207	1,000
10	0,374	–0,187	0,323	0,369	–0,336	–0,934	0,652	0,519	0,343	1,000
11	–0,352	–0,008	0,255	–0,111	–0,276	–0,193	0,424	0,202	–0,147	0,245	1,000

Индикаторы оценок (нормированные показатели по системе индикаторов экономической безопасности региона):

• 1    — Объем валового регионального продукта (ВРП) на душу населения.

• 2    — Темп роста ВРП к предыдущему году.

• 3    — Индекс физического объема промышленности к предыдущему году.

• 4    — Индекс физического объема продукции сельского хозяйства к предыдущему году.

• 5    — Инвестиции в основной капитал к ВРП.

• 6    — Степень износа основных фондов промышленных предприятий.

• 7    — Дефицит / профицит консолидированного бюджета к ВРП.

• 8    — Индекс потребительских цен к декабрю прошлого года.

• 9    — Соотношение импорта и экспорта.

• 10    — Объем производства сельскохозяйственной продукции на душу населения.

• 11    — Доля импортных товаров в продовольственном потенциале региона.

Таблица 2

Матрица коэффициентов парной корреляции по блоку «Социально-демографическое состояние региона» Пермского края (вторая группа)1

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13
1	1,000
2	–0,560	1,000
3	–0,273	0,822	1,000
4	–0,355	0,933	0,826	1,000
5	0,575	–0,684	–0,472	–0,704	1,000
6	–0,005	0,446	0,346	0,499	0,087	1,000
7	–0,504	0,742	0,787	0,625	–0,581	–0,147	1,000
8	–0,501	0,745	0,802	0,632	–0,570	–0,121	0,999	1,000
9	–0,088	0,627	0,802	0,650	–0,190	0,252	0,744	0,761	1,000
10	0,488	–0,830	–0,759	–0,769	0,326	–0,677	–0,478	–0,489	–0,573	1,000
11	–0,515	0,855	0,588	0,858	–0,691	0,615	0,362	0,364	0,272	–0,786	1,000
12	–0,373	0,928	0,829	0,972	–0,713	0,526	0,614	0,624	0,580	–0,750	0,895	1,000
13	–0,698	0,908	0,738	0,810	–0,775	0,103	0,829	0,822	0,514	–0,669	0,698	0,778	1,000

Индикаторы оценок (нормированные показатели по системе индикаторов экономической безопасности региона):

• 1    — Расходы на здравоохранение к ВРП.

• 2    — Обеспеченность жильем, кв. м на 1 человека.

• 3    — Количество преступлений на 1 000 чел. населения.

• 4    — Продолжительность жизни.

• 5    — Темп роста реальных доходов населения.

• 6    — Коэффициент бедности населения региона.

• 7    — Коэффициент концентрации доходов Джини.

• 8    — Коэффициент фондов.

• 9    — Уровень безработицы.

• 10    — Уровень занятости.

• 11    — Коэффициент рождаемости.

• 12    — Коэффициент смертности.

• 13    — Коэффициент младенческой смертности.

Таблица 3

Матрица коэффициентов парной корреляции по блоку «Поддержка научного потенциала» Пермского края (вторая группа)1

	1	2	3	4	5	6	7	8	9
1	1,000
2	0,110	1,000
3	–0,340	0,467	1,000
4	0,351	–0,387	–0,575	1,000
5	0,676	–0,193	–0,698	0,775	1,000
6	0,508	–0,542	–0,654	0,380	0,521	1,000
7	0,539	–0,087	–0,637	0,815	0,925	0,310	1,000
8	0,547	–0,172	–0,716	0,673	0,889	0,500	0,864	1,000
9	–0,545	0,275	0,309	–0,012	–0,245	–0,767	0,053	–0,153	1,000

Индикаторы оценок (нормированные показатели по системе индикаторов экономической безопасности региона):

• 1    — Численность занятых в науке по отношению к занятым в экономике.

• 2    — Расходы на образование к ВРП.

• 3    — Внутренние текущие затраты на научные исследования и разработки.

• 4    — Количество разработанных передовых производственных технологий.

• 5    — Количество организаций, выполняющих научные исследования и разработки.

• 6    — Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (исследователи).

• 7    — Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (техники).

• 8    — Численность исследователей с учеными степенями.

• 9    — Количество используемых передовых производственных технологий.

В ходе проведенного анализа коэффициентов парной корреляции были выявлены показатели для экспресс-диагностики и оценки состояния экономической безопасности региона (табл. 4.).

Таблица 4

Показатели для экспресс-диагностики и оценки состояния экономической безопасности региона2

Группы регионов	Основной показатель / показатели	Параметры влияния
Блок 1. Способность экономики к устойчивому развитию
Вторая группа (удовлетворительный уровень экономической безопасности)	Темп роста ВРП к предыдущему году	Индекс физического объема промышленности к предыдущему году
	Степень износа основных фондов промышленных предприятий	Объем производства сельскохозяйственной продукции на душу населения
	Объем производства сельскохозяйственной продукции на душу населения	Доля импортных товаров в продовольственном потенциале региона
Третья группа (предкризисный уровень экономической безопасности)	Степень износа основных фондов промышленных предприятий	Объем производства сельскохозяйственной продукции на душу населения
	Объем производства сельскохозяйственной продукции на душу населения	Доля импортных товаров в продовольственном потенциале региона

1 Составлено автором.

2 Составлено автором.

Группы регионов	Основной показатель / показатели	Параметры влияния
Четвертая группа (кризисный уровень экономической безопасности)	Объем ВРП на душу населения	Объем производства сельскохозяйственной продукции на душу населения
Блок 2. Социально-демографическое состояние региона
Вторая группа	Коэффициент концентрации доходов Джини	Коэффициент фондов
	Продолжительность жизни	Коэффициент рождаемости
	Продолжительность жизни	Обеспеченность жильем, кв. м на 1 человека
	Обеспеченность жильем, кв. м на 1 человека	Коэффициент рождаемости
	Коэффициент рождаемости	Коэффициент смертности
	Обеспеченность жильем, кв. м на 1 человека	Количество преступлений на 1 000 чел. населения
Третья группа	Коэффициент концентрации доходов Джини	Коэффициент фондов
	Обеспеченность жильем, кв. м на 1 человека	Продолжительность жизни
	Продолжительность жизни	Коэффициент смертности
	Обеспеченность жильем, кв. м на 1 человека	Коэффициент смертности
	Коэффициент бедности населения региона	Коэффициент рождаемости
	Продолжительность жизни	Уровень безработицы
	Коэффициент бедности населения региона	Коэффициент фондов
Четвертая группа	Обеспеченность жильем, кв. м на 1 человека	Продолжительность жизни
	Продолжительность жизни	Коэффициент смертности
	Коэффициент бедности населения региона	Коэффициент рождаемости
Блок 3. Поддержка научного потенциала
Вторая группа	Количество организаций, выполняющих научные исследования и разработки	Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (исследователи). Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (техники)
Третья группа	Численность занятых в науке по отношению к занятым в экономике	Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (исследователи). Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (техники)
	Количество организаций, выполняющих научные исследования и разработки	Количество используемых передовых производственных технологий
Четвертая группа	Численность занятых в науке по отношению к занятым в экономике	Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (исследователи)

Группы регионов	Основной показатель / показатели	Параметры влияния
Блок 4. Экологическая безопасность
Вторая группа	Сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты
Третья группа	Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух от стационарных источников
Четвертая группа	Лесовосстановление (доля восстановленных лесов)

Применение инструмента моделирования прогнозных сценариев позволит рассмотреть возможные пути совершенствования региональной политики в области поддержания экономической безопасности на нормальном и высоком уровне, оценить действие инструментов государственного регулирования, а также последствия, возникшие в результате воздействия угроз на социально-экономическую систему региона. Качественной характеристикой моделей механизма развития экономической безопасности региона, на наш взгляд, является соблюдение следующих критериев: анализ не только статистических показателей, но и динамических факторов, способствующих положительному или негативному изменению, исследование альтернатив и сценариев развития. Все прогнозы для отдельных блоков экономической безопасности регионов, а также для выбранных отдельных показателей для исследования, построены на период 2018–2021 гг.

Несмотря на достаточно высокие значения по отдельным показателям, входящим в блок «Способность экономики региона к устойчивому развитию», в целом для регионов второй группы Приволжского федерального округа характерно достижение только предкризисного и кризисного уровня состояния экономической безопасности (табл. 5, рис. 1).

Таблица 5

Шкала оценки экономической безопасности региона1

Оценка экономической безопасности региона	Критериальные границы интегрального показателя уровня экономической безопасности
Высокая	1,250 и выше
Нормальная	1,00–1,249
Низкая (предкризисная)	0,750–0,999
Кризисная	0,5–0,749
Критическая	0,499 и ниже

Безусловно, все регионы, входящие во вторую группу, обладают высокими ресурсными возможностями и богатым промышленным потенциалом в рамках не только федерального округа, но и страны в целом. Так, на территории многих регионов сосредоточены уникальные производства: авиастроение (Республика Татарстан, Самарская область, Пермский край), производство калийных удобрений (Пермский край), химическая промышленность. Однако темп прироста ВРП не столь значителен (рис. 2). Среди регионов-лидеров можно отметить Самарскую область и Республику Татарстан.

Регионы, составляющие третью группу по уровню развития, незначительно отличаются от второй группы по интегральному показателю первого блока экономической безопасности (рис. 3), также находясь на предкризисном уровне. Однако по данным прогноза у

1 Составлено автором.

Оренбургской области прослеживается стремление к достижению нормального уровня экономической безопасности до 2017 г., подтверждением тенденции выступают прогнозы, согласно которым область к 2021 г. достигнет нормального уровня. К конкурентным преимуществам развития региона можно отнести наличие природных ресурсов, способных стать фундаментом для реализации инвестиционных проектов.

^^Республика Башкортостан^^РеспубликаТатарстан ^^Пермский край ^^Нижегородскаяобласть ^^—Самарскаяобласть

Рис. 1. Реалистические типы прогнозов блока «Способность экономики к устойчивому развитию» второй группы регионов

Рис. 2. Реалистические типы прогнозов показателя «Темп роста ВРП в процентах к предыдущему году» для регионов второй группы

• Удмуртская Республика • Чувашская Республика • Оренбургская область ^♦■Пензенская область ^^*Саратовская область ^^^Ульяновская область

Рис. 3. Реалистические типы прогнозов блока «Способность экономики к устойчивому развитию» для третьей группы регионов

Из таблицы 4 «Показатели для экспресс-диагностики и оценки состояния экономической безопасности региона» выберем показатель степени износа основных фондов промышленных предприятий для построения сценарных моделей прогнозов (рис. 4).

—^Удмуртская Республика^^Чувашская Республика —^Оренбургская область

^^Пензенская область ^^Саратовская область ^^Ульяновская область

Рис. 4. Реалистические типы прогнозов показателя

«Степень износа основных промышленных фондов, %» для регионов третьей группы

Выбор показателя обусловлен тем, что не все регионы, входящие в третью группу, обладают высоким потенциалом развития производства сельскохозяйственной продукции, более того, развитие сельскохозяйственных отраслей неравномерно даже в рамках одного региона. Показатель «Износ основных фондов промышленных предприятий» — один из значимых при оценке способности экономики регионов Приволжского федерального округа к устойчивому развитию. Фактически все входящие в данную группу регионы имеют высокий промышленный потенциал. Однако степень износа основных фондов в диапазоне 40–60 % уже считается кризисным уровнем. Все регионы как по прогнозным, так и по реальным данным находятся в подобной ситуации. Следовательно, в числе направлений совершенствования механизма обеспечения экономической безопасности регионов данной группы — обновление и модернизация основных промышленных фондов.

Сравнительно схожие позиции с регионами двух рассмотренных групп занимают регионы менее развитой четвертой группы (рис. 5). По прогнозным моделям и имеющимся реальным статистическим данным все три региона стабильно соответствуют предкризисному уровню экономической безопасности по первому блоку, причем тенденция наращивается к прогнозному периоду 2021 г. В целом к ключевым проблемам экономического роста регионов четвертой группы можно отнести дисбаланс в развитии территорий и огра-

^* Республика Мордовия ^^—Республика Марий Эл ^^—Кировская область

Рис. 5. Реалистические типы прогнозов блока

«Способность экономики к устойчивому развитию» для четвертой группы регионов

Среди коэффициентов парной корреляции для экспресс-диагностики также выбран показатель «Темп роста ВРП в процентах к предыдущему году» (рис. 6). Согласно получившимся прогнозным данным лидером по темпу роста ВРП является Республика Марий Эл, считаем, что результат значительных темпов прироста может достигаться за счет отраслей сельского и лесного хозяйства.

Для характеристики блока «Социально-демографическое состояние региона» для всех групп регионов Приволжского федерального округа проанализируем только данные по интегральному показателю экономической безопасности. Аргументируя позицию тем, что, несмотря на наличие корреляционных зависимостей показателей «Продолжительность жизни», «Коэффициент рождаемости», «Обеспеченность жильем, кв. м на 1 человека» во всех группах регионов, считаем недостаточным исследовать возможные изменения в динамике, сужая блок до значимых показателей, перечисленных выше. С точки зрения полученных зависимостей между показателями блока выделенные показатели оправдывают закономерные связи, являются первопричинами многих социальных явлений, но не экономических.

^^—Республика Мордовия ^^—Республика Марий Эл   ^^—Кировская область

Рис. 6. Реалистические типы прогнозов показателя «Темп роста ВРП в процентах к предыдущему году» для регионов четвертой группы

Стабильный рост демонстрирует интегральный показатель, взятый для построения моделей регионов второй группы (рис. 7).

^^—Республика Башкортостан^^—Республика Татарстан   ^^—Пермский край

—^—Нижегородская область —•— Самарская область

Рис. 7. Реалистические типы прогнозов блока «Социально-демографическое состояние региона» для регионов второй группы

Для регионов третьей группы также характерен рост интегрального показателя в динамике, в том числе в прогнозном сценарии (рис. 8.). Хотя явными регионами-лидерами, по общей оценке, являются Чувашская Республика и Пензенская область.

^^—Удмуртская Республикам^—Чувашская Республика ^^—Оренбургская область

^^—Пензенская область ^^—Саратовская область ^^—Ульяновская область

Рис. 8. Реалистические типы прогнозов блока «Социально-демографическое состояние региона» для регионов третьей группы

Для регионов четвертой группы (рис. 9) значения исследуемого блока являются самыми высокими по сравнению со значениями других блоков. Во многом это объясняется наименьшей плотностью населения на территориях регионов данной группы.

^^—Республика Мордовия   ^^—Республика Марий Эл   ^^—Кировская область

Рис. 9. Реалистические типы прогнозов блока «Социально-демографическое состояние региона» для регионов четвертой группы

Развитие научного потенциала является перспективной и одновременно актуальной задачей для регионов всех федеральных округов. Явными лидерами среди всех групп регионов выступают Республика Татарстан и Нижегородская область (рис. 10).

—^— Республика Башкортостан^^—РеспубликаТатарстан   —•— Пермский край

^^—Нижегородская область —•— Самарская область

Рис. 10. Реалистический тип прогноза блока «Поддержка научного потенциала» для регионов второй группы

В качестве одного из значимых показателей для оценки развития научного потенциала с помощью корреляционного анализа был выделен показатель «Количество организаций, выполняющих научные исследования и разработки» для регионов второй группы (рис. 11). Принимая во внимание не только получившиеся прогнозные данные, но и текущие статистические, видим, что самое большое количество организаций находится на территории Республики Татарстан. Приблизительно схожие тенденции за 2014–2017 гг. по количеству научных организаций (от 59 до 74) приходятся на регионы: Республику Башкортостан, Пермский край, Самарскую область. Тенденция уменьшения количества организаций в 2006–2014 гг. характерна для Самарской области, хотя количество научных организаций в данном регионе намного превышает количество в других регионах ПФО, за исключением Республики Татарстан.

^^—Нижегородская область ^^^Самарская область

Рис. 11. Реалистический тип прогноза показателя «Количество организаций, выполняющих научные исследования и разработки» для регионов второй группы

Средние значения уровня экономической безопасности блока «Развитие научного потенциала» характерны для регионов третьей группы (рис. 12). Для экспресс-диагностики состояния развития данного блока выбраны показатели «Численность занятых в науке» и «Количество организаций, выполняющих научные исследования и разработки» (рис. 13).

Рис. 12. Реалистический прогноз блока «Поддержка научного потенциала» для регионов третьей группы

Отметим, что в системе индикаторов экономической безопасности региона для исследования выбран относительный показатель «Численность занятых в науке в процентах к занятым в экономике», но для прогнозирования по данному блоку были выбраны только абсолютные показатели. Ввиду того, что существует прямая зависимость между численностью занятых в науке и количеством организаций, выполняющих научные исследования и разработки, наиболее показательным будет сопоставление результатов в абсолютном вы-

^^—Республика Мордовия ^*— Республика Марий Эл ^^— Кировская область

Рис. 13. Реалистический тип прогноза блока «Поддержка научного потенциала» для регионов четвертой группы

Самые низкие значения по развитию научного потенциала характерны для регионов четвертой группы (рис. 13). Во многом это может объясняться достаточно высоким уровнем миграции из регионов (преимущественно из Республики Мордовия и Республики Марий Эл), а также индустриально-аграрной специализацией экономики регионов. Подтверждением значительной отсталости от соседних регионов ПФО является низкая доля занятых в науке (рис. 14.). Самые низкие значения данного показателя наблюдаются в Республике Марий Эл.

^^—Республика Марий Эл ^^—Республика Мордовия ^^—Кировская область

Рис. 14. Реалистический тип прогноза показателя «Численность занятых в науке в процентах к занятым в экономике» для регионов четвертой группы

Среди регионов четвертой группы наибольший процент занятых в науке характерен для Кировской области. Основные научные и инновационные разработки в рамках региона происходят в отраслях пищевой промышленности, сельском хозяйстве, биотехнологиях, а также в медицине и вычислительной технике. В настоящее время создан ряд научноисследовательских организаций, специализирующихся на перечисленных отраслях.

Оценив уровень экономической безопасности регионов ПФО по предложенной системе индикаторов, а также построив сценарные типы прогнозов, отметим, что для блока «Экологическая безопасность» при оценке реальных данных и прогнозных абсолютно для всех регионов характерны критические значения (рис. 15–17). В целом данная ситуация объясняется преимущественно индустриальным типом развития экономик всех регионов, входящих в состав Приволжского федерального округа.

Считаем, что критически низкие значения показателей блока экологической безопасности оправдывают исключение всех регионов Приволжского федерального округа из первой группы по региональному развитию. К существенной проблеме экономической безопасности регионов второй группы относится экологически небезопасное состояние регионов, занявших преимущественно высокие позиции по остальным блокам экономической безопасности. Значительное ухудшение показателей одного блока отразится на других, в особенности на блоке «Социально-демографическое состояние регионов».

Регионы третьей группы также являются промышленными и вносят существенный вклад в суммарный ВРП Приволжского федерального округа. Однако по прогнозным сценариям для всех регионов сохраняется тенденция ухудшения состояния экологической безопасности.

^^—Нижегородская область ^^— Самарская область

Рис. 15. Реалистический тип прогноза блока «Экологическая безопасность» для регионов второй группы

Рис. 16. Реалистический тип прогноза блока «Экологическая безопасность» для регионов третьей группы

Сложность объединения полученных результатов прогнозных оценок как отдельных показателей, так и интегрального показателя экономической безопасности заключается в том, что по каждому направлению экономической безопасности в большинстве своем разные регионы занимают высокие или низкие позиции.

^* Республика Мордовия ^^—Республика Марий Эл ^- Кировская область

Рис. 17. Реалистический тип прогноза блока «Экологическая безопасность» для регионов четвертой группы

Ввиду этого актуальным является построение алгоритма, направленного на упорядочивание процедур, способствующих не только сопоставлению оценочных значений качественных преобразований, происходящих в социально-экономических системах регионов, но и разработке действенных методов защиты механизма экономической безопасности региона.