Совершенствование системы мониторинга социально-экономического развития регионов РФ

DOI:

На современном этапе развития хозяйственные системы различных (макро-, мезо- и микро-) уровней функционирования сталкиваются с беспрецедентными вызовами и угрозами, обусловленными цифровой трансформацией в рамках реалий четвертой промышленной революции, изменением геополитической ситуации, санкционными последствиями и пр. В указанных условиях перед государством, бизнесом и научным сообществом образуются новые задачи по поиску наиболее эффективных способов их решения. Подобное, в свою очередь, потенциально осуществимо при разработке новых или совершенствовании имеющихся методик оценки СЭР страны и отдельных ее регионов с учетом показателей, характеризующих приведенные выше изменения. Возможность ранжирования и составления рейтинга не только указывает на дифференциацию в развитии субъектов РФ, но и характеризует определенные проблемы и угрозы их генезиса, а также способствует выявлению направлений их преодоления.

Методы исследования

Исследование основано на методике расчета индексов, характеризующих различные составляющие СЭР регионов РФ. Для исследования использовались показатели, отражающие официальные данные, представленные на сайтах Федеральной службы государственной статистики и ее территориальных органов. В процессе анализа применялись методы обобщения, сравнения, индексный метод, а также один из методов экспертной оценки – ранжирование. На основе указанных приемов были рассчитаны показатели композитных блоков (субиндексы), которые далее были использованы в ранжировании и рейтинговании регионов с учетом современных реалий (факторов экономического, демографического, социального, материального благополучия, научного и цифрового развития). Потенциал применения этой модели был апробирован на анализе данных по 85 субъектам РФ (за исключением Донецкой и Луганской народных республик, Запорожской и Херсонской областей в силу неполноты статистических данных, характеризующих их за выбранный временной лаг и по определенным параметрам). Для наглядности отображения полученных результатов был применен метод графического представления многомерных данных – комбинирование гистограммы и величины среднего массива.

Результаты исследования

Характер, значимость и масштабы изменений, порождаемых современными экономическими, политическими, научными реалиями, приводят к необходимости совершенствования методик оценки (и их внутренних компонентов) СЭР регионов.

На нынешнем этапе развития научных изысканий существует множество исследователей СЭР субъектов РФ, среди них особо следует выделить ученых, представляющих РАН и ее региональные отделения: В. Окрепилова [Окре-пилов, Коршунов, 2024]; В. Крюкова [Крюков, Коломак, 2025]; Н. Суслова [Суслов, Исупова, Иванова, 2022] и т. д.

Необходимо также отметить, что оценка СЭР отдельных регионов была проведена и рассмотрена в работах Е. Веприковой, А. Кис-ленок, Р. Гулидова [Веприкова, Кисленок, Гулидо-ва, 2022]; Э. Аюбова [Аюбов, 2022]; С. Никоно-рова, А. Кривичева, А. Насонова, И. Цветкова [Никоноров и др., 2024]; Н.М. Логачевой и О.К. Гон- чаровой [Логачева, Гончарова, 2023]; О.А. Николайчук [Николайчук, 2025] и т. д.

Указанные методики оценки СЭР базируются на различных методах, однако в большинстве своем – на анализе панельных данных, и лишь частично учитывают цифровые изменения в современных хозяйственных системах мезоуровня.

Целью данного исследования является системное рассмотрение блока компонентов (экономического, демографического, материального благополучия, социального, научного и цифрового развития). Каждый из блоков включает 7 базовых показателей, которые исследованы за трехлетний временной интервал (2021–2023 гг.) по 85 регионам РФ. Общая выборка значений составила 10 836 единиц, что указывает на репрезентативность модели.

В свою очередь, указанные факторы представлены следующими статистическими показателями:

• 1-я группа. Экономический фактор: ВРП на душу населения, инвестиции в основной капитал, доля заработной платы в структуре доходов населения, сальдированный финансовый результат деятельности организаций, потребительские расходы на душу населения, степень износа основных производственных фондов промышленных предприятий;

• 2-я группа. Демографический фактор: средняя продолжительность жизни, коэффициент смертности, коэффициент рождаемости, численность пенсионеров на 1 000 человек, коэффициент младенческой смертности, заболеваемость на 1 000 человек, среднегодовая численность населения;

• 3-я группа. Фактор материального благополучия: доступность жилья, число автомобилей на 1 000 человек, медианная заработная плата работников организаций, среднедушевые доходы населения, средний размер пенсий, численность населения с доходами ниже границы бедности, дифференциация доходов (коэффициент фондов);

• 4-я группа. Социальный фактор: расходы консолидированного бюджета на социальную политику, уровень безработицы, потребление домашних хозяйств, уровень занятости, мощности амбулаторно-поликлинических организаций, количество преступлений, коэффициент разводимости на 1 000 человек;

• 5-я группа. Фактор научного развития: отношение расходов на НИОКР в ВРП, внутренние затраты на исследования и разработки; число организаций, выполнявших научные исследования

и разработки; оплата труда в сфере НИОКР; численность работников, выполнявших научные исследования и разработки; объем инновационных товаров, работ, услуг; разработанные передовые производственные технологии;

6-я группа. Фактор цифрового развития: внутренние затраты на внедрение и использование цифровых технологий; внешние затраты на внедрение и использование цифровых технологий; интернет вещей; использование цифровых технологий в организациях; цифровые платформы; технологии сбора, обработки и анализа больших данных; технологии искусственного интеллекта.

Вышеприведенный перечень показателей, используемых для оценки СЭР региона, оказывающих существенное влияние на эффективность функционирования хозяйственных систем мезоуровня и возможности их дальнейшего развития, отражен в расчете индекса социально-экономического развития региона (Index of socio-economic development of the region). Методика его расчета основана на 6 группах, причем каждая состоит из 7 показателей. Количество факторных групп и набор показателей, включенных в них, не являются исчерпывающими и могут быть дополнены в дальнейшем в целях уточнения модели.

По каждому из указанных показателей рассчитывается нижний индекс модели – индекс компонента (index component – IC ) посредством агрегирования 2 относительных величин – мак-рорегиональной и по национальной экономике [Башлаева, Буянов, 2024] (ф. 1):

ICn

at а± — * zz= ^{, a}tMR ^aiNE

где IC_n – индекс компонента (показателя); a – значение i -го показателя в соответствующем факторе по региону за 3 года; ^aiMR – среднее значение i -го показателя в факторе по макрорегиону за 3 года; ^aiNE – среднее значение i -го показателя в факторе по национальной экономике за 3 года.

Рассчитанные индексы объединяются в отдельный блок факторов (экономический, социальный, материального благополучия, демографический, научного развития, цифрового развития) (ф. 2):

icf=

где IC_f – индекс структурного показателя, характеризующий фактор; n – количественное значение показателей в факторе (ф. 3).

^SEDR — J| |^Q, (3) где I_SEDR – совокупный индекс социально-экономического развития региона; 6 – количество факторных групп [Башлаева, Буянов, 2024].

Следует отметить, что диапазон возможных значений индексов должен быть строго больше 0. При этом стоит учитывать, что существенная дифференциация в значениях полученных индексов указывает не только на социальноэкономические различия в регионах, но и может послужить характеристикой при выявлении проблем и угроз для дальнейшего развития мезоэкономи-ческих систем.

Расчет всех индексов по каждому из субъектов РФ необходим для их ранжирования и построения рейтинга СЭР регионов. В рамках данного исследования были рассчитаны значения по всем факторам и общему индексу социально-экономического развития регионов РФ.

Ранжирование субъектов РФ осуществлялось на основании структурной группировки с использованием формулы Стерджеса (ф. 4):

£ = 1 + 3.3221og (W), (4)

где k – количество групп; N – количество объектов для разбиения.

Далее по принципу равнонаполненной группировки выполнено окончательное разделение регионов на группы (см. табл. 1).

Исходя из полученной статистической группировки произведено деление на соответствующие подгруппы регионов и их ранжирование по уровню СЭР (см. табл. 2).

Согласно построенному рейтингу лидирующие позиции занимают Москва, Санкт-Петербург и Московская область. Индекс социально-экономического развития данных субъектов РФ (за исследуемый временной лаг) существенно превышает средние индексные значения по всей совокупности регионов (0,7248).

Например, индекс г. Москвы превышает среднее значение индекса в 3,6 раза, г. Санкт-Петербурга – в 2,8 раза, Московской области – в 2,2 раза, что характеризует очень высокий уровень развития этих регионов по всей совокупности факторов, рассмотренных ранее.

Рассматривая макрорегионы с точки зрения компаративного и графического анализа, можно отметить следующие различия между ними (см. рис. 1).

Таблица 1

Равнонаполненное разбиение и группировка регионов в соответствии с индексными значениями регионов по уровню их социально-экономического развития

Примечание. Составлено авторами на основании расчетов.

Интервал группы	Наименование группы	Характеристики группы регионов
1,0 > 2,58	Лидеры, уровень СЭР этих регионов оценивается как очень высокий	Демонстрируют высокие значения по всем 6 факторным группам (значения больше 1 и выше средней геометрической по макрорегиону и по национальной экономике в целом)
0,7 > 0,99	Регионы, демонстрирующие высокий уровень СЭР, близкий к среднерегиональным и средненациональным значениям	Демонстрируют достаточно высокие значения по всем 6 факторным группам (значения стремятся к 1 и приближены к средней геометрической по макрорегионам и по национальной экономике)
0,64 > 0,69	Регионы, демонстрирующие средний уровень СЭР	Демонстрируют приближенные к усредненным значения по всей совокупности из 85 регионов по большинству из 6 факторных групп (значения ниже средней геометрической по макрорегионам и по национальной экономике)
0,45 > 0,63	Регионы, демонстрирующие уровень СЭР ниже среднего	Характеризуются догоняющим развитием (значения индекса ниже среднего по большинству из совокупности факторов)
0,28 > 0,44	Аутсайдеры – регионы с низким уровнем СЭР	Демонстрируют низкие значения по всем 6 факторным группам

Таблица 2

Сводная таблица индексных значений регионов РФ по общему индексу социально-экономического развития региона

Субъект РФ	I SEDR	Субъект РФ	I SEDR	Субъект РФ	I SEDR
г. Москва	2,5848	Воронежская область	0,7264	Рязанская область	0,5389
г.Санкт-Петербург	2,0320	Алтайский край	0,7218	Курская область	0,5337
Московская область	1,5618	Амурская область	0,6956	Кабардино-Балкарская Республика	0,5167
Нижегородская область	1,2790	Ульяновская область	0,6927	Смоленская область	0,5079
Свердловская область	1,2407	Республика Коми	0,6805	Республика Мордовия	0,5015
Республика Татарстан	1,2359	Тульская область	0,6750	Вологодская область	0,4962
Новосибирская область	1,1337	Калининградская область	0,6717	Республика Северная Осетия – Алания	0,4732
Краснодарский край	1,1145	Республика Дагестан	0,6708	Курганская область	0,4717
Красноярский край	1,1082	Белгородская область	0,6640	Тамбовская область	0,4649
Ростовская область	1,0701	Республика Крым	0,6632	Карачаево-Черкесская Республика	0,4645
Приморский край	1,0639	Оренбургская область	0,6594	Орловская область	0,4529
Пермский край	1,0584	Республика Бурятия	0,6574	Ивановская область	0,4374
Самарская область	1,0449	Ярославская область	0,6486	г. Севастополь	0,4373
Челябинская область	1,0446	Архангельская область без АО	0,6466	Ненецкий АО	0,4372
Республика Башкортостан	1,0181	Удмуртская Республика	0,6445	Магаданская область	0,4371
Ставропольский край	1,0023	Камчатский край	0,6382	Чукотский АО	0,4370
Ленинградская область	0,9269	Владимирская область	0,6314	Брянская область	0,4315
Иркутская область	0,9004	Калужская область	0,6214	Республика Адыгея	0,4173
Тюменская область без АО	0,8905	Новгородская область	0,6148	Республика Хакасия	0,4062
Республика Саха (Якутия)	0,8880	Астраханская область	0,6057	Псковская область	0,4056
Хабаровский край	0,8546	Республика Карелия	0,6031	Республика Калмыкия	0,3869
Мурманская область	0,8367	Пензенская область	0,6011	Республика Марий Эл	0,3760
Томская область	0,8342	Чеченская Республика	0,5992	Еврейская АО	0,3758
Волгоградская область	0,8327	Кировская область	0,5975	Республика Алтай	0,3461
Ханты-Мансийский АО – Югра	0,8168	Тверская область	0,5898	Костромская область	0,3404
Кемеровская область	0,8086	Ямало-Ненецкий АО	0,5844	Республика Ингушетия	0,3218
Омская область	0,8014	Забайкальский край	0,5744	Республика Тыва	0,3097
Сахалинская область	0,7657	Липецкая область	0,5410
Саратовская область	0,7425	Чувашская Республика	0,5403

Примечание. Составлено авторами на основании расчетов: [Федеральная служба государственной статистики, 2025; Индикаторы цифровой экономики, 2025].

Исследование средних массивов по группам регионов согласно их классификации по индексу социально-экономического развития свидетельствует о существенной дифференциации групп субъектов РФ и указывает не просто на существующее разделение среди регионов, но и среди групп в силу существенной разницы между индексными значениями субъектов. Данное обстоятельство обусловлено разницей в показателях СЭР, включенных в выборку по каждому из факторов.

Особенно данная дифференциация заметна в значениях показателей, характеризующих научное и цифровое развитие территорий. В частности, например, существенная разница в значениях наблюдается по следующим показателям научного развития: разработанные передовые производственные технологии; оплата труда в сфере НИОКР; объем инновационных товаров, работ, услуг; число организаций, выполнявших научные исследования и разработки; внутренние затраты на исследования и разработки и т. д. Дифференциация значений по данным показателям в регионах достигает 38 раз.

В свою очередь, разница в хозяйственных системах регионов в рамках их цифрового развития по отдельным показателям достигает 55 раз. Среди таких показателей следует выделить: внутренние и внешние затраты на внедрение и использование цифровых технологий; интернет вещей; цифровые платформы; использование цифровых технологий в организациях (серверы); технологии искусственного интеллекта и пр.

Существенная разница в цифровом и научном развитии между регионами в условиях современной четвертой промышленной революции и обусловленной ею цифровой трансформации хозяйственных систем значительно отражается и на остальных показателях, характеризующих СЭР территорий, в силу изменения парадигмы их хозяйственного генезиса на данном этапе.

Рис. 1. Индекс социально-экономического развития регионов РФ в сравнении со средним трендом по группе Примечание. Составлено авторами на основании расчетов.

Значительная дифференциация территорий и масштабные различия между субъектами лидирующей группы и аутсайдерами являются одной из первоочередных проблем, требующих своего разрешения (нивелирования этих различий) со стороны федеральных и региональных органов власти, бизнеса и научного сообщества.

Среди проблем по каждой из составных частей индекса социально-экономического развития можно выделить следующие группы (табл. 3). Представленные проблемы указывают не только на необходимость трансформации региональных хозяйственных систем, но и на взаимосвязь факторов, влияющих в целом на СЭР регионов страны.

Следует также отметить, что цифровизация хозяйственных систем, основанная на научных изысканиях и новых не только технологических, но и организационных решениях применения технологий четвертой промышленной революции (искусственный интеллект, цифровые платформы, большие данные, технологии блокчейн, или систем распределенного реестра, облачные технологии, технологии виртуальной реальности и пр.), оказывает масштабное влияние на СЭР территорий на современном этапе их развития.

Положительные изменения в динамике показателей, включенных в рамках данной методики в анализ СЭР регионов, напрямую связаны с уровнем цифровизации хозяйственных систем мезоуровня и научными изысканиями в области технологий, присущих ей.

С одной стороны, цифровой фактор оказывает существенное влияние на экономическую (увеличение производительности и конкурентоспособности отечественных предприятий, снижение себестоимости продукции, повышение уровня занятости за счет создания новых рабочих мест и т. д.) и социальную (улучшение качества жизни домашних хозяйств, повышение доступности услуг и знаний и т. д.) системы регионов.

С другой стороны, диджитализация хозяйственной системы может обуславливать углубление дифференциации на мезоуровне из-за цифрового неравенства хозяйствующих субъектов, функционирующих в регионах, и возможности, и скорость их адаптации к указанным технологиям.

Необходимо также отметить: отечественные исследования доказывают, что положительное влияние цифрового фактора на социальноэкономическое положение регионов наблюдается

Таблица 3

Классификация проблем социально-экономического развития регионов РФ

Группа факторов	Характеристика проблемы	Взаимосвязь между другими группами факторов
Экономический фактор	1)    существенная разница инвестиций в основной капитал по субъектам (могут достигать 4 раз от средних значений по РФ) приводит к снижению эффективности производственных мощностей, падению уровня конкурентоспособности продукции и т. д.; 2)    разница в численности организаций отличается по регионам в 10 раз, что сказывается на показателях ВРП, занятости, платежеспособности домашних хозяйств и т. д.	Взаимосвязан с фактором материального благополучия, демографическим и социальным факторами
Демографический фактор	Естественная убыль населения, старение населения	Влияет на количественный и качественный состав рабочей силы и объем ВРП (экономический фактор)
Фактор материального благопо лучия	Существенные различия между регионами в коэффициенте фондов, указывающие на степень расслоения населения по доходам; существенная дифференциация в численности населения ниже границы бедности, доступности жилья и пр.	Взаимосвязан с экономическим, демографическим и социальным факторами
Социальный фактор	Варьирование объемов потребления на душу населения может отличаться по субъектам более чем в 2 раза, различия в уровне преступности по регионам РФ, недостаточность расходов консолидированного бюджета на социальную политику (различны по регионам в 1,5–6 раз) и т. д.	Взаимосвязан с фактором материального благополучия, демографическим и экономическим факторами
Фактор научного развития	Существенная дифференциация по количеству организаций, выполнявших НИР по регионам (дифференциация в значениях до 700 %); оплата труда в сфере НИОКР по регионам может различаться в 18 раз и т. д.	Взаимосвязан с факторами экономического и цифрового развития
Фактор цифрового развития	Недостаточность внутренних и внешних затрат на внедрение и использование цифровых технологий; несовершенство цифровой инфраструктуры регионов	Взаимосвязан с факторами научного и экономического развития

Примечание. Составлено авторами.

в субъектах «с высоким уровнем человеческого капитала и диверсифицированной экономикой» [Мельмонт, 2024; Никулина, Соболева, 2024; Николаев, Махотаева, Гусарова, 2020; Пирогова, 2025; Крамин, Гареев, 2025]. Следовательно, эффективная адаптация хозяйственных систем к процессам цифровой трансформации напрямую зависит от существующего экономического потенциала отдельных территорий, разносторонности их экономик и поддержки различных отраслей. В свою очередь, на СЭР субъектов РФ оказывает влияние совокупность факторов, одним из которых является цифровой.

Определение проблем и противоречий, возникающих при адаптации региональных хозяйственных систем к современным условиям, создаст возможности для корректирования программ СЭР, использования инструментария национальных программ для устранения разнообразных проблем, возникающих в различных субъектах РФ. Спецификация методов и инструментов обусловлена необходимостью существующей дифференциации проблем в регионах в силу того, что регионы со схожим уровнем СЭР (исходя из значений индексов) могут иметь различную факторную основу существующих проблем, влияющих на обобщенный индекс СЭР.

Выводы

Таким образом, по рассмотрении ключевых детерминант, оказывающих влияние на СЭР регионов, были выявлены следующие: экономический фактор, социальный фактор, фактор материального благополучия домашних хозяйств, демографический фактор, факторы научного и цифрового развития.

Предложена методика оценки интегрального индекса социально-экономического развития региона, руководствуясь которой рассчитаны рейтинговые значения субъектов РФ и выполнено их ранжирование. Исходя из построенного рейтинга субъекты разделены на 5 групп (регионы-лидеры; субъекты, демонстрирующие высокий, средний, низкий уровень безопасности; аутсайдеры). Согласно полученным данным представлена дифференциация степени асинхроничного развития территорий и выделены группы факторных проблем для дальнейшей разработки рекомендаций по их разрешению и преодолению в рамках осуществления национальной и региональной политики страны в целом и ее отдельных субъектов. Вышеуказанная методика может быть применима для проведения анализа СЭР не только субъектов мезоуровня, но и в национальном и глобальном масштабах с учетом корректировки факторных групп и показателей, включенных в каждую из них, дополнений в контексте различных исследований, посвященных дифференциации хозяйственных систем, определению проблем и противоречий их функционирования, а также дальнейшей выработке направлений их разрешения или уточнения существующих в ходе реализации различных стратегий развития субъектов и национальных проектов.