Анализ дифференциации регионов центрального федерального округа по уровням общеэкономического и инновационного развития Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Доничев О.А.,

Фраймович Д.Ю.,

Гундорова М.А.,

Грачев С.А.1

АНАЛИЗ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ РЕГИОНОВ ЦЕНТРАЛЬНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА ПО УРОВНЯМ ОБЩЕЭКОНОМИЧЕСКОГО И ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ

Ключевые слова: регион, экономическая дифференциация, инновационное развитие.

Keywords: region, economic differentiation, innovative development.

Опыт развития передовых государств свидетельствует о том, что высокие экономические результаты достигаются исключительно за счет динамичного и массового внедрения инновационных процессов и максимально эффективного использования имеющегося ресурсного потенциала. Однако одновременно с этим наблюдается значительная дифференциация среди субъектов Российской Федерации по индикаторам демонстрируемого экономического роста. Кроме того негативное влияние экономических санкций усиливает дисбалансы в территориальном развитии по множеству показателей.

Анализ работ отечественных2 и зарубежных ученых3 позволяет сделать вывод о существовании зависимости дифференциации от уровня «национального процветания». При этом в странах с передовой экономикой острой диспропорции не наблюдается, в то время как государства с относительно низким качеством жизни (в том числе с низким душевым доходом) демонстрируют схожую картину. Модель развития последних можно представить в виде перевернутой буквы U4. Так, на ранних периодах происходит значительная дифференциация территорий, которая впоследствии снижается, что приводит к выравниванию уровня экономического развития субъектов.

Таким образом, экономическая дифференциация регионов по уровню развития зависит в значительной степени от неравенства в части уровня и качества жизни населения. Выдвижение на первый план именно человека, как наиболее значимого фактора, связано также с переходом на инновационный тип развития. В данных условиях основой эффективной деятельности становится, в первую очередь работник. При этом последний должен обладать качественно новыми знаниями и навыками5, которые при условии успешного применения будут способствовать росту не только личного благосостояния, но и всего общества в целом.

На этой основе становится возможным предположить, что для сглаживания неравенства в части экономического развития следует предварительно снизить дифференциацию субъектов по качеству жизни. Далее должно произойти выравнивание в инновационном секторе, а также в общем уровне экономики регионов.

В данной работе проведен анализ регионов Центрального федерального округа (ЦФО) с целью выявления дифференциации субъектов по ряду ключевых индикаторов (качества жизни, инновационного развития, общего экономического роста), а также идентификации территорий, оказывающих максимальное влияние на общехозяйственные процессы округа.

Для проведения исследования были отобраны следующие характеристики:

1. показатели общего экономического развития:

- величина валового регионального продукта (ВРП) в расчете на душу населения (Э1);

1 Доничев Олег Александрович - д.э.н., профессор, Зав. кафедрой экономики и управления инвестициями и инновациями, Владимирский государственный университет. E-mail: donoa@vlsu.ru

Фраймович Денис Юрьевич - д.э.н., профессор кафедры экономики и управления инвестициями и инновациями, Владимирский государственный университет. E-mail:Fdu78@ramble.ru

Гундорова Марина Александровна - к.э.н., доцент кафедры экономики и управления инвестициями и инновациями, Владимирский государственный университет. E-mail: Mg82.82@mail.ru

Грачев Сергей Александрович - к.э.н., доцент кафедры экономики и управления инвестициями и инновациями, Владимирский государственный университет. E-mail: Grachev-sa@yandex.ru

2 Постсоциалистическая трансформация стран центральной и восточной Европы на рубеже веков. Региональное развитие и экономическое неравенство / Акаев А.А., Ичкитидзе Ю.Р., Сарыгулов А.И., Соколов В.Н. // Экономика региона. 2016. - Т. 12, вып. 3. - С. 613-626.

3 Williamson J.G. Régional Development and the Process of National Development: A Description of the Patterns // Economic Development and Cultural Change. 1965. - Vol. 13. - P. 1-84.

4 Гагарина Г.Ю., Губарев Р.В., Дзюба Е.И., Файзуллин Ф.С. Прогнозирование социально- экономического развития российских регионов // Экономика региона. 2017. - Т. 13, вып. 4. - С. 1080-1094. doi 10.17059/2017-4-9

5 Аганбегян А.Г. Инвестиции в основной капитал и вложения в человеческий капитал - два взаимосвязанных источника социально-экономического роста // Проблемы прогнозирования. - М., 2017. - № 4. - С. 17-20.

- отношение ВРП к общей величине основных средств (что, по сути, представляет собой фондоотдачу) (Э2);

2. показатели инновационного развития:

- количество инновационных товаров, отнесенное к величине рабочей силы (И1);

- величина затрат на технологические инновации на один рубль инновационных товаров (И2);

3. качество жизни населения:

- величина среднедушевых расходов (К1);

- уровень безработицы (К2).

В процессе анализа была произведена нормализация приведенных показателей. Следует отметить, что в случае соответствия максимального значения наиболее оптимальному применялась формула (1), в противном случае - формула (2).

г- ■

= V

гнорм -

гтах; (1),

г г..

где норм - нормализованный показатель; у - фактическое значение показателя 1-го региона в ]-ый период

Г . „

времени; - максимальное значение показателя среди всех анализируемых регионов в_]-ыи период времени.

Г =1--И- (2)

(2).

Пример результатов расчета исходных и нормализованных показателей приведен в табл. 1.

Таблица 1

Результаты расчета исходных и нормализованных индикаторов (отношения ВРП к общей величине основных средств региона)1 по ЦФО

Исходные данные Нормализованные данные

Годы

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Белгородская область #1 0,64 0,59 0,55 0,54 0,54 0,52 1,00 1,00 1,00 0,92 0,94 0,95

Брянская область #2 0,40 0,44 0,42 0,42 0,43 0,39 0,63 0,75 0,77 0,73 0,75 0,71

Владимирская область #3 0,52 0,52 0,52 0,50 0,52 0,50 0,81 0,88 0,95 0,87 0,91 0,91

Воронежская область #4 0,47 0,52 0,53 0,58 0,57 0,55 0,73 0,88 0,96 1,00 1,00 1,00

Ивановская область #5 0,23 0,29 0,33 0,29 0,34 0,32 0,36 0,49 0,60 0,51 0,59 0,59

Калужская область #6 0,46 0,51 0,44 0,45 0,41 0,41 0,72 0,86 0,80 0,78 0,71 0,75

Костромская область #7 0,37 0,40 0,40 0,41 0,43 0,38 0,59 0,68 0,73 0,70 0,74 0,70

Курская область #8 0,46 0,46 0,45 0,45 0,48 0,45 0,73 0,77 0,81 0,77 0,83 0,83

Липецкая область #9 0,40 0,38 0,36 0,40 0,42 0,40 0,63 0,64 0,65 0,69 0,73 0,73

Московская область #10 0,43 0,46 0,46 0,45 0,48 0,49 0,68 0,78 0,84 0,78 0,83 0,90

Орловская область #11 0,44 0,46 0,47 0,45 0,49 0,45 0,69 0,77 0,86 0,78 0,85 0,83

Рязанская область #12 0,32 0,42 0,42 0,39 0,40 0,36 0,50 0,70 0,76 0,68 0,70 0,66

Смоленская область #13 0,33 0,34 0,36 0,33 0,34 0,32 0,52 0,57 0,65 0,56 0,58 0,58

Тамбовская область #14 0,33 0,36 0,38 0,40 0,43 0,39 0,52 0,61 0,69 0,69 0,75 0,71

Тверская область #15 0,31 0,28 0,30 0,32 0,32 0,30 0,49 0,47 0,54 0,55 0,56 0,54

Тульская область #16 0,44 0,44 0,45 0,48 0,50 0,50 0,69 0,75 0,83 0,82 0,88 0,91

Ярославская область #17 0,31 0,33 0,33 0,38 0,41 0,38 0,48 0,56 0,59 0,66 0,72 0,70

г. Москва #18 0,49 0,45 0,45 0,44 0,45 0,39 0,77 0,77 0,81 0,76 0,78 0,72

Далее по формулам (3)-(5) были исчислены совокупные показатели, характеризующие каждый выделенный ранее блок.

Эг -дЭ+Э2 (3),

И -у!и + И22 (4),

К -VК2 + К22 (5).

Полученные в результате расчетов величины представлены в табл. 2.

Анализируя полученные данные, можно сделать ряд выводов:

- по блоку общего экономического развития все регионы за рассмотренный период продемонстрировали тенденцию к росту. По величине индикатора безусловным лидером является г. Москва и Белгородская область (показатель больше единицы за весь период), Воронежская область (показатель больше единицы за период 2014-2016 гг.). Наименее оптимальные значения у Ивановской и Тверской областей;

1 Здесь и далее: рассчитано авторами на основе - Регионы России. Социально-экономические показатели. 2017: Стат. сб. /

Росстат. - М., 2017. - 1402 с.

- по блоку инновационного развития тенденции разнятся. Лидером выступает г. Москва. При этом отметим, что ряд регионов продемонстрировал рост различной интенсивности (Белгородская, Брянская, Ивановская, Костромская, Московская, Орловская, Тамбовская области), в остальных регионах произошел спад;

- по блоку, отражающему качество жизни, лидером по величине показателей выступает г. Москва. Однако практически все субъекты демонстрируют положительное изменение индикаторов (за исключением двух регионов (Костромской области и г. Москва), которые продемонстрировали снижение.

Более наглядно дифференциация регионов ЦФО в динамике представлена на рис. 1.

Рисунок 1.

Диаграмма распределения регионов ЦФО по комплексу индикаторов (а) - 2011 год, б) - 2016 год)

Динамика дифференциации показывает, что со временем данный процесс усиливается. Если в 2011 году можно выделить только две совокупности (г. Москва и остальные регионы), то в 2016 году данных общностей уже три:

- г. Москва - абсолютный лидер;

- Белгородская, Липецкая, Московская, Орловская, Тульская области - регионы с более оптимальными индикаторами;

- остальные субъекты ЦФО.

При этом следует подчеркнуть, что отставание всех регионов от г. Москва сохраняется и мало меняется с течением времени.

Таблица 2

Итоговые значения индикаторов

Область-^ Э, И К1

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Белгородская 1,07 1,08 1,07 1,00 1,02 1,03 0,35 0,38 0,27 0,29 0,32 0,58 0,59 0,61 0,53 0,53 0,58 0,64

Брянская 0,65 0,77 0,79 0,75 0,78 0,74 0,26 0,28 0,28 0,16 0,35 0,39 0,33 0,40 0,38 0,41 0,50 0,53

Владимирская 0,84 0,90 0,98 0,90 0,94 0,94 0,40 0,48 0,36 0,33 0,56 0,29 0,39 0,45 0,49 0,42 0,41 0,42

Воронежская 0,77 0,92 1,00 1,04 1,05 1,05 0,58 0,33 0,47 0,27 0,44 0,25 0,37 0,41 0,44 0,49 0,57 0,60

Ивановская 0,39 0,51 0,62 0,52 0,61 0,61 0,31 1,00 0,67 0,19 0,27 0,78 0,30 0,33 0,35 0,42 0,39 0,43

Калужская 0,77 0,92 0,85 0,84 0,77 0,81 0,68 0,53 0,85 0,71 1,03 0,43 0,45 0,53 0,48 0,50 0,56 0,61

Костромская 0,62 0,72 0,76 0,73 0,77 0,73 0,20 0,19 0,19 0,15 0,99 0,23 0,45 0,40 0,36 0,40 0,40 0,44

Курская 0,76 0,81 0,85 0,81 0,87 0,87 0,39 0,32 0,75 0,32 0,24 0,35 0,39 0,43 0,43 0,50 0,54 0,56

Липецкая 0,69 0,70 0,71 0,76 0,81 0,81 1,31 0,96 0,91 1,01 0,92 0,89 0,50 0,59 0,54 0,55 0,57 0,63

Московская 0,77 0,87 0,91 0,86 0,92 0,99 0,44 0,65 0,67 0,71 0,85 0,74 0,75 0,83 0,79 0,81 0,78 0,85

Орловская 0,72 0,80 0,89 0,81 0,88 0,86 0,25 0,26 0,31 0,54 0,69 1,00 0,36 0,38 0,33 0,37 0,38 0,40

Рязанская 0,54 0,75 0,80 0,72 0,74 0,71 0,55 0,78 1,01 1,01 0,93 0,33 0,32 0,45 0,41 0,44 0,47 0,54

Смоленская 0,56 0,61 0,69 0,61 0,63 0,62 0,77 0,31 0,24 0,22 0,61 0,44 0,34 0,39 0,38 0,40 0,41 0,42

Тамбовская 0,55 0,65 0,73 0,74 0,79 0,76 0,32 0,53 0,58 0,28 0,62 0,48 0,35 0,42 0,42 0,45 0,49 0,55

Тверская 0,53 0,52 0,59 0,60 0,60 0,59 0,45 0,36 0,37 0,47 0,35 0,41 0,38 0,41 0,36 0,38 0,40 0,43

Тульская 0,72 0,78 0,86 0,86 0,92 0,96 0,80 0,87 0,49 0,52 0,69 0,67 0,47 0,48 0,47 0,48 0,55 0,60

Ярославская 0,55 0,63 0,66 0,72 0,78 0,77 0,81 0,76 0,58 0,54 0,85 0,57 0,46 0,60 0,45 0,52 0,48 0,47

г. Москва 1,26 1,26 1,29 1,26 1,27 1,23 1,07 1,03 1,01 0,77 1,04 1,02 1,29 1,33 1,22 1,23 1,23 1,24

ia = 1 -

1 n /

1Y (У )1-

Nit //

Помимо индикаторов, рассчитанных выше «традиционным способом», существует ряд индексов, позволяющих оценить степень неравенства в совокупности регионов. В данном исследовании был рассчитан индекс Аткинсона (6-7)1, который был несколько изменен для сохранения логики исследования.

1

( 1 n У / . ^

1 при е ф 1 (6), )

N /

1Л = 1 -П (УУ- )N при е = 1 (7),

1=1 / у

где у1 - показатель региона 1;

у - среднее значение показателя;

N - число регионов;

е - параметр, характеризующий отношение общества к неравенству.

Параметр е характеризирует отношение общества к существующему неравенству и может варьировать от 0 до При е = 0 общество равнодушно к неравенству в распределении, но при возрастании параметра е общество становится все более заинтересованным в разрешении проблемы существующего неравенства. Индекс Аткинсона принимает значения от 0 до 12. Основной проблемой данного индикатора является определение величины е. Применительно к данной работе, будет применен подход, используемый в ряде зарубежных исследований, т.е. ее величина принята равной 13.

Изначально данный индекс применялся только к оценке неравенства территорий по критерию дохода. Однако в данном исследовании, он был рассчитан по трем индикаторам, характеризующим выделенные выше сферы. Соответственно, индекс Аткинсона был рассчитан по:

- ВРП в расчете на душу населения (общеэкономический блок);

- объем инновационных товаров, работ, услуг (инновационный блок);

- среднедушевые доходы (блок качества жизни).

Полученные результаты представлены на рисунке 2.

Анализируя график, можно отметить, что стремятся к единице и возрастают полученные индикаторы по ВРП на душу населения и объему инновационной продукции. Индекс, рассчитанный по среднедушевым доходам, стремится к нулю и сокращается. Можно сделать вывод, что социум остается равнодушным к неравенству доходов или никак не может на это повлиять. Одновременно с этим неравенство в части инновационного и общеэкономического развития крайне велико и только усиливается.

В итоге можно утверждать, что процессы сокращения неравенства территорий по уровню жизни, и, соответственно, снижения региональных дисбалансов, отсутствуют в российской экономике. Кроме того, выявленная динамика свидетельствует о том, что дифференциация только возрастает и, основываясь на данных выполненных расчетов, в ближайший период положительных изменений не произойдет.

Представляется целесообразным заключить, что дифференциация регионов в период перехода на инновационный тип развития только усугубилась. Как показывают авторитетные научные исследования в данной сфере, снижение неравенства территорий в части экономического и инновационного развития возможно в случае выравнивания уровня жизни.

Представленный в работе инструментарий является универсальным и может быть применен для оценки степени неравенства развития любых территорий, а также использован в аналитической деятельности профильных департаментов региональных администраций.

1 Малкина М. Ю. Исследование факторов межрегиональной конвергенции/дивергенции реальных доходов и «Социального благополучия» регионов РФ // JER. 2015. - № 4. - С. 111-119.

2

Глазырина И.П., Забелина И.А., Клевакина Е.А. Уровень экономического развития и распределение экологической нагрузки между регионами РФ // Журнал новой экономической ассоциации. - М., 2010. - № 7. - С. 70-88.

3 Hedenus F., Azar Ch. Estimates of Trends in Global Income and Resource Inequalities // Ecological Economics. 2005. - N 55. -P. 351-364.

1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 О

0,974 0,986 0,989 0,987 0,988 0,988

■- ■ В ■ В В

П ор il С11 7 Л (11 А 0 916

-0;9

0,051 ▲- 0,042 -*- 0,041 -*- 0,033 -*- 0,03 -*- 0,03 -А

2011

2012 2013 2014 2015

ВРП в расчете на душу населения -■— объем инновационных товаров, работ, услуг -'^среднедушевые доходы

2016

Рисунок 2.

Индекс Аткинсона в динамике, 2011-2016 гг.