Самодостаточность: экономический анализ, критерии и оценка регионов Приволжского федерального округа
Автор: Алия Усмановна Фархутдинова
Журнал: Ars Administrandi. Искусство управления @ars-administrandi
Рубрика: Региональная экономика и региональное экономическое развитие
Статья в выпуске: 1 т.18, 2026 года.
Бесплатный доступ
Введение: в условиях макроэкономической нестабильности существующая региональная неоднородность различных территориальных образований усугубляется ограниченным объемом их средств, что усиливает разрыв между развитыми и отстающими субъектами Российской Федерации. Формирование эффективной системы поддержки разноуровневых субъектов хозяйствования с различной емкостью внутреннего финансового рынка для привлечения инвестиций является одной из важнейших предпосылок роста экономической активности этих субъектов и, как следствие, повышения самодостаточности их экономики. Отсутствие единых стандартов и правил оценки текущего и перспективного состояния экономики территории, разрозненность показателей существенно затрудняют объективную оценку самодостаточности региона в целом. Цель: обоснование и апробация методического подхода к оценке самодостаточности регионов Приволжского федерального округа (ПФО), выявление резервов роста экономики и разработка рекомендаций по ее дальнейшему развитию. Методы: системный, аналитический и сравнительный анализ, статистические методы, приемы графического представления данных. Результаты: выявлена тенденция снижения уровня самодостаточности экономики регионов ПФО. Установлено, что порядка 93 % субъектов ПФО (13 из 14) находятся в зоне катастрофического уровня самодостаточности, что требует принятия стимулирующих и корректирующих мер повышения роста их экономики. Определено, что уровень самодостаточности региона прямо пропорционален его конкурентоспособности на внутреннем рынке и результативности использования собственных ресурсов и обратно пропорционален зависимости от финансово-инвестиционной поддержки вышестоящих бюджетов для достижения поставленных целей. Выводы: обосновано, что предложенная автором методика позволяет определить эффективность использования ресурсов, возможный потенциал роста экономики, а также стратегии развития для территорий с различным уровнем самодостаточности и перспективные направления для размещения инвестиций. Аргументировано, что территории лидирующего положения, как регионы «лучшей практики», посредством обмена знаниями, эффективными управленческими решениями и передовыми технологиями способны значительно увеличить потенциал роста экономики отстающих территорий для их перехода в группу с более высоким уровнем самодостаточности. Отмечена необходимость пересмотра состава показателей в документах стратегического планирования путем включения в их перечень показателей результативности, конкурентоспособности и самодостаточности.
Самодостаточность территорий, регионы Приволжского федерального округа, результативность, конкурентоспособность, дотационность, регионы отстающего положения, регионы лидирующего положения
Короткий адрес: https://sciup.org/147253390
IDR: 147253390 | УДК: 332.1(470.4) | DOI: 10.17072/2218-9173-2026-1-108-131
Self-sufficiency: Economic analysis, criteria and assessment of the Volga Federal District regions
Introduction: in the context of macroeconomic instability, the existing regional heterogeneity of various territorial entities is aggravated by the limited volume of their resources, which increases the gap between developed and lagging Russian regions. The formation of an effective support system for multi-level economic entities with different capacities of domestic financial market for attracting investment is one of the most important prerequisites for the growth of their economic activity and, consequently, increasing the self-sufficiency of the territorial economies. The lack of uniform standards and rules for assessing the current and prospective state of territorial economy and the disparity of indicators significantly complicate an objective assessment of the region’s self-sufficiency. Objectives: to substantiate and test a methodological approach to assessing the self-sufficiency of the Volga Federal District regions, identify reserves for economic growth and develop recommendations for its improvement. Methods: systemic, analytical and comparative analysis, techniques for graphical presentation of data and statistical methods. Results: a trend of decreasing self-sufficiency in the Volga Federal District regions’ economies has been identified. Approximately 93 % of the Volga Federal District regions (13 out of 14) were found to be at a catastrophic level of self-sufficiency, which necessitates the adoption of incentive and corrective measures to enhance their economic growth. It has been determined that the level of self-sufficiency of a region is directly proportional to its competitiveness in domestic market and the efficiency of its own resource use, and inversely proportional to its dependence on financial and investment support from higher-level budgets to achieve its goals. Conclusions: it has been substantiated that the methodology proposed by the author allows us to assess the efficiency of resource use, to identify the possible economic growth potential, development strategies for territories with varying levels of self-sufficiency, and promising investment areas. It is argued that leading territories, as “best practice” regions, through the exchange of knowledge, effective management decisions, and advanced technologies, are capable of significantly increasing the economic growth potential of lagging regions, thereby promoting them to a group with a higher level of self-sufficiency. The need to revise the composition of indicators in strategic planning documents by including performance, competitiveness, and self-sufficiency indicators is noted.
Текст научной статьи Самодостаточность: экономический анализ, критерии и оценка регионов Приволжского федерального округа
Эта работа © 2026 Фархутдиновой А. У. распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите
This work © 2026 by Farkhutdinova, A. U. is licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International. To view a copy of this license, visit /licenses/by/4.0/
В условиях макроэкономической нестабильности существующая региональная неоднородность различных территориальных образований усугубляется ограниченным объемом их средств, что усиливает разрыв между развитыми и отстающими территориями. Формирование эффективной системы поддержки разноуровневых субъектов хозяйствования с различной емкостью внутреннего финансового рынка для привлечения инвестиций является одной из важнейших предпосылок роста экономической активности этих субъектов и, как следствие, повышения самодостаточности их экономики. В то же время отсутствие единых стандартов и правил анализа текущего и перспективного состояния экономики, разрозненность показателей существенно затрудняют объективную оценку самодостаточности региона в целом, увеличивают риск неоптимального распределения инвестиций и ресурсов, что может привести к недостаточной эффективности программ развития территорий и усилению их социально-экономического неравенства. Для преодоления указанных проблем необходимо разработать и внедрить комплекс методологических подходов к оценке, которые обеспечат целостный и сопоставительный анализ самодостаточности территорий, позволят своевременно выявлять потенциал и отклонения, формировать эффективные стратегии управления ресурсами и адекватные меры поддержки.
Цель исследования – обоснование и апробация методического подхода к оценке самодостаточности регионов Приволжского федерального округа (ПФО), выявление резервов роста их экономики и разработка рекомендаций по ее дальнейшему развитию. Объектами исследования выступают регионы ПФО.
МЕТОДОЛОГИЯ (ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ) ИССЛЕДОВАНИЯ
Обзор научной литературы по проблеме исследования
Теоретико-методологической основой послужили работы, посвященные структуре, характеристикам и механизмам формирования и развития самодостаточных территорий (Цикин, 2018b; Cervello-Royo et al., 2020;
Voznyak et al., 2022), управлению и регулированию (Бережной и Чуканова, 2015; Mettathamrong et al., 2023), оценке их состояния, факторам и условиям повышения самообеспеченности, конкурентоспособности, устойчивости (Wongkumchai et al., 2020) и т. д. Исследование выявило несколько подходов к пониманию самодостаточности экономики. Ее определяют как способность: 1) к самостоятельному развитию (Цикин, 2018a; Voznyak et al., 2022); 2) к самообеспечению основных потребностей (Андрюхин, 2014; Цикин, 2018a; Mettathamrong et al., 2023); 3) к воспроизводству благодаря совокупности благоприятных экономических, политических и социокультурных условий (Шерстянкина, 2010).
Автором установлено, что оценку самодостаточности экономики территории осуществляют посредством анализа абсолютных и относительных показателей (Аничин и Желябовский, 2021), интегральных коэффициентов (Белолипцев и др., 2017; Yang et al., 2024) с построением итоговых рейтингов (Белолипцев и др., 2017; Попова и Николаева, 2021). Основные отличия методических подходов заключаются в составе и количестве показателей, а также в разновидности математического аппарата для их агрегирования в интегральный индекс (Веприкова и др., 2022).
В ходе исследования выявлено, что работы зарубежных авторов посвящены главным образом оценке самодостаточности агропромышленного комплекса, проблемам продовольственной (Davis et al., 2016; Clapp, 2017; Stehl et al., 2025) и кормовой (Li et al., 2021; Pecher et al., 2024) самообеспеченности, снабжению и моделям питания (Tleuberdinova et al., 2025), удовлетворению основных потребностей населения (Voznyak et al., 2022). Самодостаточность городов рассматривается через призму функционирования сельскохозяйственных угодий (Wang et al., 2023), торговли и производства сельскохозяйственной продукции (Brankov et al., 2021), энергетической самодостаточности строений (Pinar, 2025) с представлением плана повышения их производственного потенциала, энергоэффективности, продвижения циркулярной экономики этих городов. При анализе самодостаточности исследователи используют международные, национальные, региональные экономические данные: 1) интерпретации методологии Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО), основанной на оценке ущерба и потерь для выявления, анализа воздействия стихийных бедствий на рассматриваемую отрасль и учитывающей соотношение собственного производства и общих продовольственных ресурсов (Tleuberdinova et al., 2025); 2) комплекс инструментов и подходов Конференции ООН по торговле и развитию (ЮНКТАД), учитывающих структуру торговли по партнерам, товарам и категориям услуг (Cango et al., 2023) в целях укрепления предпринимательского потенциала; 3) данные различных статистических обзоров мировой энергетики, продовольственных балансов и т. д. При этом указанные методики ориентированы на оценку стран и не могут быть использованы для оценки самодостаточности муниципальных образований и регионов, поскольку предлагаемый ими обобщенный анализ основан на множественных данных (Дороговцева и Постникова, 2024). В качестве наиболее важных показателей самодостаточности выступают следующие: доля импорта в общем потребле- нии соответствующих ресурсов (Cango et al., 2023), доля внутреннего производства в общем объеме потребления (Pinar, 2025; Tleuberdinova et al., 2025), энергетическая ценность продукции (Beltran-Pena et al., 2020), показатель потребления на душу населения (Wang et al., 2023).
Основной акцент в работах российских авторов также сделан на обеспечении продовольственной безопасности и независимости (Chernova et al., 2020; Kazhiyeva and Agumbayeva, 2025), самодостаточности предприятий (Горячих и др., 2024; Туманин, 2024) и системы образования (Лившиц, 2024). В то же время выделяются публикации по самодостаточности социального здоровья (Морев, 2019), социально-экономических систем и многополярного мира (Бычкова, 2024), муниципальных образований и региона в целом (Косинский и др., 2022). При этом распространены различные методы оценки, позволяющие выявлять территории с наиболее благоприятным финансовым состоянием, низкой и высокой концентрацией предпринимательской деятельности (Аничин и Желябовский, 2021), сопоставлять их инвестиционные потребности и возможности (Попова и Коркин, 2022), своевременно принимать меры по повышению условий хозяйствования для всех институциональных секторов экономики (Аничин и Желябовский, 2021) и формировать стратегии развития для регионов с определенным уровнем финансовой самодостаточности. Использование данных методик позволяет осуществить ранжирование регионов на основе динамики их социально-экономических показателей, но не определить степень их развития (Дороговцева и Постникова, 2024). В качестве основных коэффициентов самодостаточности выступают показатели финансового потенциала, обеспеченности бюджетным потенциалом, собственным налоговым потенциалом, налоговым и неналоговым потенциалом (Косинский и др., 2022; Попова и Коркин, 2022), и др.
По нашему мнению, оценка самодостаточности территории должна включать сравнение ряда показателей, отражающих различные аспекты жизнедеятельности общества. В частности, для оценки самодостаточности экономической системы целесообразно использовать параметры, отражающие фактически достигнутые результаты функционирования экономики территории: валовой региональный продукт (далее – ВРП), инвестиции в основной капитал и т. д. Полученные таким образом результаты позволяют оценить влияние каждого фактора и сравнить результаты функционирования различных регионов, используя некие эталонные значения лидирующего в группе региона (Фархутдинова, 2025а).
В предыдущих исследованиях автором на основе систематизации 16 показателей (экономических, социальных и экологических), представленных в виде панельных данных, осуществлена идентификация уровня самодостаточности экономики как среднегеометрического значения всех входящих параметров (Фархутдинова, 2025а). Кластеризация с использованием метода k-средних позволила выделить профили кластеров с различным уровнем самодостаточности и разработать адресные меры поддержки для группы со схожими аспектами функционирования. Несмотря на то, что представленные профили включают в себя объекты со схожими характеристиками, с близкими значениями отдельных показателей, они не позволяют оценить текущее положение территорий внутри кластеров, определить потенциал развития, успешность функционирования их системы, что обусловливает необходимость проведения дальнейших исследований.
Ранее автором также обосновано, что критериями самодостаточности территорий с позиции обеспечения резилиентности и стратегических приоритетов их развития, могут выступить коэффициенты бюджетной результативности (Сумская, 2020) и дотационности (Таштамиров, 2020), показывающие, с одной стороны, эффективность использования бюджетных средств, а с другой – зависимость территорий от финансово-инвестиционной поддержки вышестоящих бюджетов для достижения поставленных целей (Фархутдинова, 2025а). При этом в различных публикациях предполагается определение интегральных коэффициентов, максимальных и минимальных параметров данных показателей, а также их нормативных значений, соответствие которым позволяет обеспечить финансовую стабильность бюджету муниципального образования или региона в целом. По нашему мнению, для оценки самодостаточности целесообразно использовать показатели результативности и конкурентоспособности, отражающие внутреннюю способность экономики генерировать доходы и конкурировать на рынке, в то время как дотационность – является внешним индикатором зависимости от вышестоящих бюджетов. В условиях ограниченного объема средств, низкой инвестиционной привлекательности и недостаточной бюджетной обеспеченности регионов, анализ уровня их конкурентоспособности представляет собой один из важных этапов достижения самодостаточности экономики.
В различных российских методиках оценка конкурентоспособности сводится к анализу состояния факторов производства в регионе (Печаткин, 2013), измерению различных потенциалов (Гаджиев и др., 2022), параметров экономического развития посредством определения отдельных или интегральных показателей (Дороговцева и Постникова, 2024). При этом в большинстве подходов выявлен недоучет показателей социальной и экологической направленности (Гаджиев и др., 2022). В свою очередь, в зарубежных методиках (Европейской комиссии 1 , Ежегодного рейтинга глобальной конкурентоспособности 2 ) оценочные показатели сформированы из огромного числа переменных (до 188), сгруппированных в основные индикаторы – экономика, демография, образование, рынок труда, общественные институты и т. д., предполагающие построение рейтингов территорий. При этом существенным недостатком данных методик является также отсутствие экологических индикаторов (Гаджиев и др., 2022).
Таким образом, только комплексный учет перечисленных факторов позволит оценить межрегиональные различия, определить уровень конкурентоспособности, а в дальнейшем и самодостаточности территории.
Материалы и методы
Гипотеза исследования заключается в том, что существует положительная взаимосвязь между показателями результативности, конкурентоспособности экономики и ее самодостаточностью. То есть чем благоприятнее инновационный и инвестиционный климат, тем эффективнее способность региона противостоять угрозам в условиях глобальных вызовов. Указанное обусловливает необходимость повышения уровня самодостаточности экономики различных территорий.
Для определения результативности экономики предлагается использовать следующую формулу (Фархутдинова, 2025b, с. 101):
R = ^ , (1)
z где R – результативность экономики;
Vn – объем налоговых и неналоговых доходов за отчетный год;
Z – расходы бюджета за аналогичный период.
Информационной основой для определения показателя послужили данные об исполнении консолидированного бюджета субъекта Российской Федерации.
В свою очередь, оценка конкурентоспособности предполагает выбор факторов в соответствии с информативностью показателей для оценки уровня развития и состояния территории, необходимостью учета основных параметров функционирования субъекта Российской Федерации, ограниченным набором идентичных по содержанию показателей, которые имеются в статистических региональных сборниках и бюллетенях. Отобранные для проведения анализа 22 показателя были объединены в четыре группы (рис. 1).
Расчет осуществляется в несколько этапов в программе MS Exсel. Для достижения однородности оценки влияния рассматриваемых параметров на конечный результат используются формулы:
xi ~ 3 7“ , (2)
xmax xmin
|
Экономические факторы |
Социальные факторы |
Экологические факторы |
|
I e c 1 - ВРП на душу населения; I e c 2 - удельный вес убыточных организаций; I ec3 – объем розничного товарооборота на душу населения; I ec4 – объем платных услуг на душу населения; I ec5 – объем инвестиций в основной капитал на душу населения; I ec 6 - уровень безработицы |
на 10 тыс. человек населения;
|
I ecoll - затраты на охрану окружающей среды на 1 рубль оборота организации; I ecol2 - инвестиции в основной капитал, направленные на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов, на душу населения |
|
Инновационные факторы |
||
I in1 – уровень инновационной активности организаций;
I in2 – уровень инновационной активности малых предприятий;
I i n3 - удельный вес организаций, указавших данные о нематериальных активах в бухгалтерской отчетности, в общем числе обрабатывающих производств;
I i n4 - удельный вес затрат на инновационную деятельность в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг;
I in5 – удельный вес затрат на разработку и приобретение программ для ЭВМ и баз данных в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг;
I i n 6 — удельный вес организаций, имевших затраты на приобретение прав на результаты интеллектуальной деятельности, в общем числе организаций, имевших затраты на инновационную деятельность;
I i n7 - удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг;
I i n8 - удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг малых предприятий;
I i n9 - удельный вес инновационных товаров, работ, услуг, созданных с использованием результатов интеллектуальной деятельности, права на которые принадлежат российским правообладателям, в общем объеме инновационных товаров, работ, услуг
Рис. 1. Группы факторов для оценки конкурентоспособности экономики территории /
Fig. 1. Groups of factors for assessing the competitiveness of a territory's economy
Источник: составлено автором на основе данных Росстата, Федерального дорожного агентства, Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ.
На следующем этапе анализа определяется уровень самодостаточности регионов на основе учета всех входящих параметров:
S = ^RxK ,
где s – самодостаточность экономики территории. Предельные значения уровня самодостаточности принадлежат интервалу от 0 до 1. Если значение интегрального показателя равно 1, то регион условно самодостаточен.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Оценка самодостаточности проводилась по регионам ПФО за 2021 и 2023 годы.
На первом этапе определялась бюджетная результативность субъектов (табл. 1).
Таблица 1 / Table 1
Оценка бюджетной результативности субъектов ПФО за 2021 и 2023 годы / Assessment of budgetary performance of the Volga Federal District regions in 2021 and 2023
|
Субъект ПФО |
Коэффициент результативности R |
|
|
2021 г. |
2023 г. |
|
|
Республика Башкортостан |
0,15 |
0,13 |
|
Республика Марий Эл |
0,10 |
0,10 |
|
Республика Мордовия |
0,13 |
0,10 |
|
Республика Татарстан |
0,36 |
0,35 |
|
Удмуртская Республика |
0,19 |
0,15 |
|
Чувашская Республика |
0,09 |
0,11 |
|
Пермский край |
0,79 |
0,65 |
|
Кировская область |
0,00 |
0,00 |
|
Нижегородская область |
1,00 |
1,00 |
|
Оренбургская область |
0,09 |
0,06 |
|
Пензенская область |
0,04 |
0,04 |
|
Самарская область |
0,30 |
0,23 |
|
Саратовская область |
0,13 |
0,11 |
|
Ульяновская область |
0,18 |
0,16 |
Источник: составлено автором на основе данных Федерального казначейства.
Установлено, что увеличение собственных доходов регионов при одновременном снижении безвозмездных поступлений приводит к высокой результативности экономики. Так, относительно высокие значения показателя результативности демонстрирует Нижегородская область, в то время как в Кировской области наблюдаются нулевые тенденции роста
|
о g н“ |
^ o' |
СП o' |
о o' |
о o^ |
04 o' |
eq o' |
o' |
о о o' |
Ln o' |
о о o' |
|
|
OS g н“ |
о о o' |
о o' |
о o' |
o' |
eq o' |
00 o' |
00 o' |
о о o' |
^ о o' |
^ о o' |
|
|
= н“ |
чо eq o' |
40 eq o' |
о о~ |
2 o' |
^ o' |
cn o' |
eq o' |
o' |
Ln 40 o' |
СП o' |
|
|
g м“ |
04 О o' |
00 Ln o' |
04 eq o' |
о о o' |
о o^ |
о 40 o' |
00 40 o' |
^ eq o' |
o' |
o' |
|
|
ю g м“ |
04 О o' |
04 o' |
о о o' |
о o^ |
o' |
eq 40 o' |
00 o' |
LT) o' |
Ln ^ o' |
04 o' |
|
|
o' |
o' |
Ln eq o' |
04 o' |
00 о o' |
04 eq o' |
04 o' |
eq o' |
о O' |
o' |
||
|
NS |
^ eq o' |
Ln o' |
о о~ |
о o' |
40 eq o' |
cn o' |
Ln Ln o' |
о o' |
^ eq o' |
o' |
|
|
CO o' |
00 o' |
о o' |
о o^ |
о o' |
^ o' |
o' |
о о o' |
cn o' |
cn o' |
||
|
№ |
CO o' |
СП o' |
eq o' |
о o^ |
О o' |
04 eq o' |
^ eq o' |
eq eq o' |
СП o' |
о о o' |
|
|
о o' |
к o' |
Ln eq o' |
о eq o' |
5 o' |
Ln o' |
00 Ln o' |
о O' |
eq o' |
5 o' |
||
|
LT) Ln o' |
Ln о o' |
eq o' |
СП o' |
00 о o' |
о o' |
о o^ |
00 o' |
о Ln o' |
Ln o' |
||
|
^ |
40 04 o' |
о eq o' |
o' |
о o^ |
40 o' |
00 00 o' |
о о o' |
eq о o' |
Ln o' |
eq o' |
|
|
Ln o' |
^ 40 o' |
eq 04 o' |
5 o' |
о о o' |
2 o' |
о о o' |
^ о o' |
40 40 o' |
40 o' |
||
|
Ln o' |
о о o' |
00 o' |
о o^ |
о 40 o' |
о eq o' |
о Ln o' |
Ln ^ o' |
к o' |
cn o' |
||
|
^ |
Ln o' |
00 о o' |
eq о o' |
о o^ |
o' |
eq o' |
o' |
о о o' |
cn o' |
o' |
|
|
^ |
04 40 o' |
40 40 o' |
о о o' |
oo o' |
о o^ |
о o' |
40 o' |
o' |
00 eq o' |
СП o' |
|
|
^ |
o' |
о о o' |
о 40 o' |
40 o' |
о 40 o' |
40 o' |
о o' |
o' |
о O' |
Ln o' |
|
|
^ |
СП o' |
о о o' |
04 о o' |
о o^ |
o' |
o' |
Ln o' |
о o' |
40 o' |
cn o' |
|
|
^ |
о 40 o' |
о о o' |
eq о o' |
о o^ |
eq o' |
cn o' |
Ln 04 o' |
Ln o' |
r? o' |
o' |
|
|
^ |
o' |
о о o' |
40 eq o' |
40 04 o' |
eq eq o' |
o' |
eq o' |
o' |
о O' |
cn o' |
|
|
№ |
Ln o' |
Ln 04 o' |
LT) 40 o' |
о 00 o' |
о 40 o' |
о o^ |
04 00 o' |
Ln 04 o' |
00 00 o' |
о о o' |
|
|
^ eq o' |
о о o' |
00 о o' |
о o^ |
5 o' |
40 о o' |
eq 40 o' |
Ln o' |
Ln o' |
о o' |
||
|
О е к 4) А Ю и |
ct 1 о h « CU И |
К ct |
Ct 'P « к p s |
Ct « 0? о о к" ft a £ (ft 2 |
Ct Й X S ct R H О и b ^ И ct
CU r4 |
05 ct <3 X >1 cu |
a ct H и 6 г”» F cu |
>8 S W S ’S Ph Й Ph C w |
05 ct 0 л и Fl о У ^ R s \o ^ о |
1 Л & §
^ s s s К Й |
H о 6 |
На следующем этапе анализа оценивалась конкурентоспособность субъектов Российской Федерации (табл. 2).
Весь информационный массив предполагал приведение показателей в сопоставимый вид с учетом воздействия положительных и отрицательных факторов на общий показатель. Нормированные значения показателей агрегировались в блоки: экономический ( Iec ), социальный ( Is ), экологический ( Iecol ) и инновационный ( Iin ). По каждому блоку производился расчет итоговых коэффициентов с использованием средней арифметической. Было установлено, что высокие значения показателей функционирования территорий по одной группе не всегда коррелируют с такими же высокими результатами в других группах (табл. 3).
Таблица 3 / Table 3
Оценка конкурентоспособности субъектов ПФО за 2023 год / Competitiveness assessment of the Volga Federal District regions in 2023
|
Субъект ПФО |
Агрегированные значения показателей |
Уровень конкурентоспособности К |
|||
|
I ec |
I s |
I ecol |
I in |
||
|
Республика Башкортостан |
0,52 |
0,67 |
0,48 |
0,22 |
0,44 |
|
Республика Марий Эл |
0,16 |
0,32 |
0,39 |
0,28 |
0,27 |
|
Республика Мордовия |
0,28 |
0,38 |
0,23 |
0,43 |
0,32 |
|
Республика Татарстан |
0,90 |
0,84 |
0,27 |
0,74 |
0,63 |
|
Удмуртская Республика |
0,42 |
0,46 |
0,25 |
0,40 |
0,37 |
|
Чувашская Республика |
0,38 |
0,51 |
0,11 |
0,39 |
0,30 |
|
Пермский край |
0,65 |
0,37 |
0,79 |
0,45 |
0,54 |
|
Кировская область |
0,36 |
0,12 |
0,59 |
0,10 |
0,22 |
|
Нижегородская область |
0,81 |
0,50 |
0,36 |
0,43 |
0,50 |
|
Оренбургская область |
0,39 |
0,39 |
0,29 |
0,20 |
0,31 |
|
Пензенская область |
0,31 |
0,53 |
0,01 |
0,27 |
0,15 |
|
Самарская область |
0,68 |
0,35 |
0,50 |
0,27 |
0,42 |
|
Саратовская область |
0,25 |
0,24 |
0,29 |
0,29 |
0,27 |
|
Ульяновская область |
0,28 |
0,43 |
0,25 |
0,39 |
0,33 |
Наилучшие результаты отметим у Республики Татарстан, Пермского края и Нижегородской области. При этом относительно высокие позиции Республики Татарстан по динамике показателей в экономической, социальной и инновационной группах нивелировались негативными тенденциями в области сокращения расходов на охрану окружающей среды, а довольно высокие затраты на поддержку экологической обстановки в Пермском крае и Нижегородской области сопровождались снижением значений показателей в других группах. Наихудшие результаты при оценке уровня конкурентоспособности наблюдались в Пензенской и Кировской областях, что обусловлено весьма низкой инновационной активностью их малых предприятий, невысокой долей инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг и т. д.
В соответствии с полученными данными в 2021 и 2023 годах наибольшие значения уровня самодостаточности демонстрировали Нижегородская область и Пермский край с результатами в 0,73 и 0,64, а также 0,71 и 0,59 соответственно. В тройку регионов-лидеров также вошла Республика Татарстан. Наименьшие значения уровня самодостаточности в 2021 и 2023 годах отмечались в Кировской и Пензенской областях (рис. 2).
Рис. 2. Оценка самодостаточности экономики субъектов ПФО за 2021 и 2023 гг. / Fig. 2. Assessment of self-sufficiency of the Volga Federal District regions economy in 2021 and 2023
Источник: разработано и составлено автором по данным Росстата и Федерального казначейства.
Проведенный анализ выявил отсутствие условно самодостаточных регионов. Субъекты ПФО были систематизированы на три класса с возможным риском потери (Чучкалова, 2022) самодостаточности:
-
1) с допустимым уровнем (значение индикатора в промежутке от 2/3 до 1);
-
2) с критическим уровнем (значение индикатора в промежутке от 1/3 до 2/3);
-
3) с катастрофическим уровнем (значение индикатора меньше 1/3).
Таким образом, было установлено, что большинство субъектов ПФО (93 %) остаются в зоне катастрофического уровня самодостаточности. Кроме того, выявлен потенциал роста экономики территорий для их перехода в группу с более высоким уровнем самодостаточности (табл. 4). Единственным регионом, продемонстрировавшим высокий (допустимый) уровень самодостаточности, стала Нижегородская область, что обусловлено своевременным выбором развития высокотехнологических производств и тесной кооперацией региона с федеральными инвестиционными программами в сфере промышленности 4 . Вместе с тем в проведенном ранее исследовании (Фархутдинова, 2025b) с использованием метода кластеризации k-средних Нижегородская область была включена в кластер со средними значениями уровня самодостаточности, отличающийся довольно высокими расходами на охрану окружающей среды и отрицательной динамикой по коэффициентам экономического блока.
Таблица 4 / Table 4
Классификация субъектов ПФО по уровню самодостаточности за 2021 и 2023 годы /Classification of the Volga Federal District regions by self-sufficiency level in 2021 and 2023
|
Субъект ПФО |
Уровень самодостаточности S |
Класс |
Потенциал повышения S |
|||
|
2021 г. |
2023 г. |
2021 г. |
2023 г. |
2021 г. |
2023 г. |
|
|
Республика Башкортостан |
0,28 |
0,24 |
3 |
3 |
0,72 |
0,76 |
|
Республика Марий Эл |
0,13 |
0,16 |
3 |
3 |
0,87 |
0,84 |
|
Республика Мордовия |
0,22 |
0,18 |
3 |
3 |
0,78 |
0,82 |
|
Республика Татарстан |
0,51 |
0,47 |
2 |
2 |
0,49 |
0,53 |
|
Удмуртская Республика |
0,21 |
0,24 |
3 |
3 |
0,79 |
0,76 |
|
Чувашская Республика |
0,17 |
0,18 |
3 |
3 |
0,83 |
0,82 |
|
Пермский край |
0,64 |
0,59 |
2 |
2 |
0,36 |
0,41 |
|
Кировская область |
0,00 |
0,00 |
3 |
3 |
1,00 |
1,00 |
|
Нижегородская область |
0,73 |
0,71 |
1 |
1 |
0,27 |
0,29 |
|
Оренбургская область |
0,17 |
0,14 |
3 |
3 |
0,83 |
0,86 |
|
Пензенская область |
0,09 |
0,07 |
3 |
3 |
0,91 |
0,93 |
|
Самарская область |
0,37 |
0,31 |
3 |
3 |
0,63 |
0,69 |
|
Саратовская область |
0,17 |
0,17 |
3 |
3 |
0,83 |
0,83 |
|
Ульяновская область |
0,19 |
0,23 |
3 |
3 |
0,81 |
0,77 |
Источник: разработано и составлено автором.
Кроме того, результаты настоящего исследования частично совпали с результатами, полученными в предыдущей работе автора, что подтверждает наличие некоторых общих тенденций. Так, Пензенская область продолжает демонстрировать невысокие значения уровня самодостаточности при весьма высокой доле межбюджетных трансфертов (более 10 % от объема собственных доходов 5 ). Следует также отметить совпадения по двум из трех лидирующих по уровню самодостаточности регионов – Пермскому краю и Республике Татарстан, что объясняется их богатой промышленной и ресурсной базой, развитой инфраструктурой и исторической специализацией.
Для проверки принятого в настоящем исследовании допущения использовался метод множественной линейной регрессии. Уравнение имеет следующий вид:
y = –0,05 + 0,50Х1 +0,55Х2, где Х1, Х2 – коэффициенты результативности и конкурентоспособности соответственно.
Дисперсионный анализ продемонстрировал, что фактическое значение F-критерия Фишера при уровне значимости α = 0,05 больше табличного, следовательно, уравнение статистически значимое. Выявленные тенденции свидетельствуют о наличии взаимосвязи между самодостаточностью региона и показателями его результативности и конкурентоспособности.
По результатам исследования сделаны следующие выводы:
-
– увеличение собственных доходов регионов при одновременном снижении безвозмездных поступлений приводит к высокой результативности экономики;
-
– анализ социально-экономических, экологических и инновационных показателей регионов с различной конкурентоспособностью позволяет определить регионы «лучшей практики», разработать стратегии развития и адресные меры поддержки для отстающих территорий;
-
– постепенное снижение уровня самодостаточности экономики в целом по регионам ПФО свидетельствует о необходимости принятия стимулирующих и корректирующих мер повышения роста их экономики;
-
– для перехода регионов в группу с более высоким уровнем самодостаточности необходимо выявить резервы роста экономики данных территорий;
– уровень самодостаточности региона прямо пропорционален его конкурентоспособности на внутреннем рынке и результативности использования собственных ресурсов и обратно пропорционален зависимости от финансово-инвестиционной поддержки вышестоящих бюджетов для достижения поставленных целей.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Сравнительное исследование регионального уровня самодостаточности выявило, что:
-
– регионы отстающего положения с низкими значениями показателей результативности и конкурентоспособности обладают значительным потенциалом для развития и повышения уровня самодостаточности до границы допустимого уровня;
– территории лидирующего положения с более развитыми конкурентными преимуществами способны не только поддерживать собственное развитие, но и стать двигателями регионального и национального роста, стимулируя другие субъекты Российской Федерации к повышению их результативности, конкурентоспособности и самодостаточности.
По нашему мнению, территории лидирующего положения, будучи регионами «лучшей практики», через обмен знаниями, эффективными управленческими решениями и передовыми технологиями с отстающими территориями способны значительно повысить потенциал роста их экономики для перехода в группу с более высоким уровнем самодостаточности. В данном случае интересен опыт Нижегородской области, активно участвующей в повышении инвестиционного потенциала своих муниципальных образований посредством разработки и внедрения инвестиционных профилей 6 с указанием их социально-экономических особенностей, состояния бизнес-среды, потенциала и существующих инвестиционных ниш. Подобный инструмент позволяет потенциальным инвесторам значительно сократить время на анализ состояния экономики, быстрее оценить условия ведения бизнеса и найти подходящую сферу для вложений.
Еще одним регионом «лучшей практики» является Республика Татарстан, активно внедряющая пакеты готовых инвестиционных предложений 7 в муниципальных образованиях, что содействует повышению их инвестиционной привлекательности для инвесторов и росту самодостаточности экономики. Кроме того, регион реализует инвестиционные программы на территориях Чувашской Республики и Ульяновской области 8 , способствуя таким образом межрегиональной кооперации хозяйствующих субъектов, стимулируя рост их экономики и создание новых рабочих мест.
В современных условиях возрастает необходимость пересмотра состава показателей в документах стратегического планирования путем включения в их перечень не только уровня самодостаточности, но еще и результативности и конкурентоспособности. Это даст возможность систематизировать и отслеживать достижение поставленных стратегических целей, результатов реализуемых программных мероприятий, определять объем необходимой помощи отстающим территориям в части сопряжения уровня развития и состояния их экономики с величиной направляемых безвозмездных поступлений.
По нашему мнению, в ситуации воздействия множества факторов учет значений указанных параметров при принятии решения о финансово-инвестиционной поддержке территорий обеспечит также оптимальное перераспределение ограниченного объема бюджетных средств. Предложенный инструментарий позволит определять эффективность использования ресурсов, стратегии развития для регионов с разным уровнем самодостаточности, потенциал роста их экономики и перспективные направления для размещения инвестиций.
Результаты, полученные в рамках проведенного исследования, являются первоначальным заделом для разработки практических рекомендаций по повышению самодостаточности экономики регионов Приволжского федерального округа.
