CC BY
10Литература
1.Ивахненко Татьяна Евгеньевна, Павленко Ольга Владимировна Техническое регулирование как инструмент повышения конкурентоспособности Евразийского бизнеса // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2017. №4
2.Договор о Евразийском экономическом союзе (с изменениями на 1 октября 2019 года). Ратифицирован Федеральным законом от 03.10.2014 N 279-ФЗ
3.Дружинина Н.А. Деятельность в рамках подготовки к реализации технического регламента ЕАЭС «О безопасности химической продукции» / Материалы IV Международной конференции «Актуальные научные и научно-технические проблемы обеспечения химической безопасности». - Москва, 2018 - С. 159.
4.Подготовка к инвентаризации // Ассоциация НП КИЦ СНГ [Электронный ресурс] URL: https://ciscenter.org/tabstest/faq.php (дата обращения: 20.10.2020).
5.Дружинина Н.А. Химическая промышленность. По порядку рассчитайсь! // Химическая промышленность сегодня. 2019. - № 1. - С. 56-59.
6.Единый перечень химических веществ (публичный) | Инвентаризация химических веществ // ГИСП - Государственная информационная система промышленности [Электронный ресурс] URL: https://gisp.gov.ru/cheminv/pub/app/search/ (дата обращения: 20.10.2020).
7.Федеральный регистр потенциально опасных химических и биологических веществ // РПОХБВ [Электронный ресурс] URL: http://www.rpohv.ru/online/ (дата обращения: 20.10.2020).
КРУПНЫЕ И СРЕДНИЕ ОРГАНИЗАЦИИ КАК АПРИОРНАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ
МОЩНОСТЬ РЕГИОНА
Наринян Наталья Евгеньевна
Научный сотрудник ЦЭМИ РАН ORCID 0000-0001-9913-1876
LARGE AND MEDIUM-SIZED ORGANIZATIONS AS A PRIORI ECONOMIC
POWER OF THE REGION
Narinyan Nataliya Evgenievna
Research fellow of CEMIRAS ORCID 0000-0001-9913-1876
Аннотация. В работе представлен альтернативный способ регионального исследования макроэкономических данных - с применением статистической группировки по основанию «число крупных и средних предприятий». В качестве примера дан анализ регионального распределения валового регионального продукта (ВРП) по десяти группам. Рассмотрено распределение валового регионального продукта по основным видам экономической деятельности. Группировка данных по ВРП осуществлена встроенной в Майкрософт Эксель программой Вижл Бейсик. Показано, что численность крупных и средних организаций является априорной оценкой экономической мощности региона. Применение методов исследования данных по альтернативной группировке возможно для целого ряда макроэкономических показателей.
Abstract. The paper presents an alternative method for regional research of macroeconomic data - using statistical grouping based on the "number of large and medium-sized enterprises". As an example, the analysis of the regional distribution of the gross regional product (GRP) in ten groups is given. The distribution of the gross regional product by main types of economic activity is considered. Grouping of data by GRP is performed by the built-in Microsoft Excel program Visual basic. It is shown that the number of large and medium-sized organizations is an a priori estimate of the economic power of the region. The use of data research methods for alternative grouping is possible for a number of macroeconomic indicators.
Ключевые слова: априорная экономическая мощность региона, группировка по числу крупных и средних предприятий, группировка валового регионального продукта, распределение валового регионального продукта, распределение по видам экономической деятельности
Keywords: a priori economic power of the region, grouping by the number of large and medium-sized enterprises, grouping of the gross regional product, distribution of the gross regional product, distribution by types of economic activity_
Крупные и средние предприятия и организации отличаются наиболее существенным весом в экономике России. По ним осуществляется постоянное сплошное статистическое наблюдение, как по наиболее популярным объектам системного моделирования всей экономики. Такие учреждения определяются как системообразующие элементы макроэкономики [8].
Крупные предприятия характеризуются среднесписочной численностью работников свыше 250 человек и выручкой свыше 2 млрд. руб. Средние предприятия фиксируют среднесписочную численность сотрудников в пределах от 101 до 250 человек и выручку от 800 млн. руб. до 2 млрд. руб., в соответствии
с постановлением Правительства РФ от 13.07.2015г. № 702. Начиная с этой даты, такие организации в РФ составляют относительно постоянную численность, незначительно варьируя по ежемесячной и квартальной отчётности. Всего их насчитывается несколько десятков тысяч по всей стране, в то время как общее число предприятий, вместе с малыми и микропредприятиями, составляет около 5 миллионов [3, 4, 5, 6].
Указанные границы определения менялись в нашем государстве законодательными документами. Например, согласно постановлению Правительства РФ № 101 от 09.02.2013г., крупные предприятия должны были иметь выручку свыше 1 млрд. руб., а средние - от 400 млн. руб. до 1 млрд. руб. Вместе с общим ростом «выручки от реализации товаров, работ, услуг за предшествующий календарный год» (без учёта налога на добавленную стоимость), при влиянии инфляционных процессов, происходит изменение критериев определения размера предприятий. Ещё ранее по границам типа организаций было постановление Правительства РФ № 556 от 22.07.2008г. Вследствие поднятия стоимостной планки по выручке для крупных и средних предприятий, некоторые из них перешли в нижестоящую группу малого и среднего предпринимательства, где существуют различного рода известные льготы. Число крупных и средних предприятий уменьшилось из-за этих преобразований, а не из-за ликвидации или банкротства. Вероятно, принятие решения по поднятию планки границ определения размера предприятий было сделано на основе экономического прогноза о росте «выручки от реализации товаров, работ, услуг», который в то время не подтвердился по причине непредвиденных неблагоприятных финансово-экономических явлений в мире.
Как отметил в своём докладе чл.-корр. Г.Б. Клейнер на пленарном заседании Девятого Международного форума «Россия в XXI веке: глобальные вызовы и перспективы развития» 28.10.2020г., «законопроекты, которые проходят, не имеют научного обоснования». Принятые законодательные изменения в экономике, как правило, не согласуются с экспертами соответствующих научных направлений. Представляется, что это весьма негативный факт настоящего времени.
Для исследователей факт изменения групп, конечно же, не вполне удобен и благоприятен, так как на сегодняшний день ретроспективный ряд сопоставимых показателей совсем невелик. Однако главное учитывать это при моделировании и прогнозировании. Экономисты и без этих внесенных статистических изменений уже давно смиряются с аналогичными структурными преобразованиями в отраслях и по регионам, профессионально приспособляясь к этому путем усовершенствования наиболее приемлемых к ситуации фундаментальных моделей и методов.
При этом и на смену ОКВЭД с 2017г. был создан несколько усовершенствованный Общероссийский классификатор видов экономической деятельности ОКВЭД-2 (рис. 1).
В соответствии с новым классификатором, крупных и средних предприятий и организаций зафиксировано более всего в «Обрабатывающих» отраслях (Б) и в «Торговле» (в). На I полугодие их насчитывается соответственно 11,1 и 9,7 тыс. (здесь и далее по статистическим данным [1]). Заметно также число крупных и средних организаций в «Сельском хозяйстве» (А), в «Транспортировке и хранении» (I), в «Деятельности по операциям с недвижимым имуществом» (К), в «Деятельности административной» (Я).
Рис. 1 - Распределение крупных и средних предприятий по основным видам экономической деятельности (ОКВЭД-2) в I полугодии, тыс. Построено автором по данным [1]
Условные обозначения к рис. 1:
A - сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство; C - добыча полезных ископаемых; D - обрабатывающие производства; E - обеспечение электрической энергией, газом, паром; кондиционирование воздуха; W - водоснабжение; водоотведение, организация сбора и утилизации отходов, деятельность по ликвидации загрязнений; F - строительство; G - торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов; I - транспортировка и хранение; H - деятельность гостиниц и предприятий общественного питания; Z - деятельность в области информации и связи; J -деятельность финансовая и страховая; K - деятельность по операциям с недвижимым имуществом; X -деятельность профессиональная, научная и техническая; R - деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги; L - государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение; M - образование; N - деятельность в области здравоохранения и социальных услуг; O - деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений.
Кстати, ряд аналитиков в средствах массовой информации отмечает некоторый позитивный прирост отдельных экономических показателей в последнее время, объясняя это вынужденным выходом из теневой (серой) экономики многих предпринимателей и бизнесменов [7].
Это относится и к числу предприятий. Так, всего в I полугодии 2020г. крупных и средних предприятий в РФ уже насчитывается 54,6 тыс. С учётом весьма низкой волатильности числа таких предприятий ранее, это фиксация заметного прироста по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года: 48,8 тыс. в I полугодии 2019г. [1]. В рассматриваемой ситуации на число организаций оказывает очевидное влияние мораторий на банкротства и на административные судебные дела, начиная с середины марта 2020г.
Общепринято, что анализ и моделирование экономического положения совокупности территориальных субъектов хозяйствования весьма удобно и перспективно осуществлять путём построения статистической группировки. Сущность процесса формирования статистической группировки заключается в построении схожих по определённому признаку групп за счёт разделения статистической совокупности на относительно однородные части. Для создания альтернативной группировки регионов был выбран такой группировочный признак, или основание группировки, как количество крупных и средних организаций.
Представляется, что именно число крупных и средних организаций может достаточно объективно и кратко давать первоначальную оперативную характеристику каждого конкретного региона. Экономика каждого субъекта РФ описывается целым набором различных статистических показателей, из которых число крупных и средних предприятий может считаться как бы априорной экономической мощностью территории. В данном аспекте уже не так важны достаточно протяженные ряды динамики, что и не представляется возможным одновременно и в ретроспективе, и по всем территориям; а внимание направляется на сравнительную оценку между регионами.
На рисунке 2 изображены графические данные по сформированной автором статистической группировке регионов РФ, в зависимости от числа крупных и средних предприятий, состоящей из 10 групп, по данным I полугодия 2019г. Для сравнения также приводится та же группировка регионов по данным I полугодия 2020г. Однако представленный ниже анализ распределения по группам валового регионального продукта (ВРП) был осуществлён на основе первоначальной группировки. Иллюстрация демонстрирует факт того, что число организаций в группах распределено неравномерно, и большая часть субъектов РФ включает в себя максимум 600 крупных и средних предприятий - первые три группы.
■ 2019 ■ 2020
зо
25
20
15
10
17 17 I
28
26
17
15
I
I
■ ■
2 2
I *
до 200 201-400 401-600 601-800 801-1000 1001-1200 1201-1400 1401-1600 1601-1800 свыше 1800
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Рис. 2 - Группировка регионов РФ по числу крупных и средних предприятий и организаций в I полугодии,
ед. Построено автором по данным [1]
Все три субъекта-гиганта (Москва, Московская область и Санкт-Петербург) нашли своё место в 10-й группе «свыше 1800» крупных и средних предприятий. В 9-ю группу «1601 - 1800» вошёл лишь один Краснодарский край (1773 предприятия на I полугодие 2019г.) [1].
Ориентировочные, не строгие, рекомендации по определению числа групп были предложены Стерджессом в виде следующей формулы: п=1+3,322^^ где п - вычисляемое количество групп в объёме статистической совокупности N. С.А. Айвазян и В.С. Мхитарян предлагают выявление числа групп несколько иначе: Обе рекомендуемые формулы дают один и тот же приближённый результат.
Например, из расчёта для 82 субъектов РФ число групп получается примерно равным 7,36, или 7, и в том и в другом случае. Кстати, эта цифра соответствует числу федеральных округов в начале 2000-х. На сегодня, как известно, федеральных округов сформировалось всего 8. До общепринятого территориального разделения применялись экономические районы, которых насчитывалось 10.
Однако, слишком сжатая группировка (с малым числом групп) может привести к чрезмерному обобщению данных. При неоправданно большом количестве групп, особенно при неравномерном распределении элементов совокупности - асимметрии, появляется риск образования пустых интервалов. Поэтому при построении региональной статистической группировки в настоящей работе было принято компромиссное решение разделить совокупность из 82 субъектов РФ на 10 групп с интервалом, равным 200. Размер интервала был выбран исходя из различных соображений, в том числе учитывая особенности распределения и размер всей совокупности. Воспользоваться советами по вычислению интервала из вышеприведённых источников (1 = (Хтах - Хтт)/№) в данном случае не удалось, вследствие опять же сильной неравномерности распределения данных. Согласно приведённым в рекомендациях формулам, интервал должен был бы быть размером более 500 единиц, что в данном примере не представляется возможным. Но в настоящем исследовании по крупным и средним предприятиям рассматриваются отнюдь не выборочные данные, а вся генеральная совокупность в виде уже сформированных объектов сплошного исследования.
Кстати, в этом калькуляционном алгоритме построения статистической группировки для относительно небольших совокупностей есть свои плюсы по сравнению с программными продуктами с аналогичной функцией. В данном случае возможно принять некоторые допущения и свои субъективные экспертные элементы эмпирического познания для успешного построения статистической группировки с некоторой тонкой настройкой из-за особенностей исходных данных. До разделения всех регионов на группы их целесообразно было ранжировать по показателю основания группировки в порядке увеличения.
СКФО 1 38 Республика Ингушетия* 33
ДВФО 2 81 Еврейская автономная область 47
ЮФО 3 30 Республика Калмыкия 59
СибФО 4 5 62 Республика Алтай 60
ДВФО 82 Чукотский автономный округ 71
СибФО 6 63 Республика Тыва 74
ДВФО 7 79 Магаданская область 82
ЮФО 8 36 Город федерального значения Севастополь 87
ЮФО 1 17 9 29 Республика Адыгея (Адыгея) 104 до 200
СКФО 10 41 Республика Северная Осетия-Алания 104
СКФО 11 40 Карачаево-Черкесская Республика 105
СКФО 12 42 Чеченская Республика* 117
СКФО 13 39 Кабардино-Балкарская Республика 119
СибФО 14 64 Республика Хакасия 133
ДВФО 15 75 Камчатский край 143
ДВФО 16 72 Республика Бурятия 154
УФО 17 58 Курганская область 193
СнбФО 46 71 Томская область 404
ПФО 47 51 Кировски область 427
ДВФО 48 77 Хз:;р:Е':1:;[Г[ край 430
ЦФО 49 17 Ярославская область 470
ЦФО 50 16 Тульская область 471
ЦФО 6 Калужская область 471
ЦФО 52 15 Тверская область 481
ЮФО 53 31 Республика Крым 488
ПФО г 17 54 43 Уллхуртскал Республика 503 401 600
ЦФО 55 3 Владимирская область 512
ПФО 56 53 Оренбургская область 527
СвбФО 57 70 Омская область 539
ДВФО 58 50 Приморский край 544
ЦФО 59 1 Белгородская область 571
СвбФО 60 67 Иркутская область 582
СвбФО 61 65 Алтайский кран 589
ПФО 62 56 Саратовская область 589
ПФО 68 50 Перхсский край 867
СвбФО 5 3 69 66 Красноярский край 874 801 100<
УФО 70 61 Челябинская область =п
ЮФО 74 35 Ростовская область 1214 1201 - 1401
ПФО 7 2 75 52 Нижегородская область 1241
Рис. 2 - Состав субъектов РФ группировки регионов по числу крупных и средних предприятий
из 10 групп, ед.
Поскольку данные по крупным и средним организациям не закрытые, небезынтересно в самом начале исследования пояснить, какие регионы были распределены в группы с различным потенциальным весом (рис. 2).
Следует отметить, что указанная группировка регионов на сегодня является только лишь инструментом для статистического анализа, и никак не претендует на классификацию территорий РФ в макроэкономике для целей управления. Хотя, не исключено, что в будущем могло бы быть и такого рода классификационное управление: не по федеральным округам, а по группам различного априорного экономического потенциала регионов. Наверное, такие новые управленцы весьма отличались бы компетенцией в зависимости от порядкового номера группы, или от масштабности крупного и среднего производства в субъекте РФ. В результате получается картина как бы перемешанных по составу территориальных областей федеральных округов. Почти каждый федеральный округ содержит в себе разные по потенциалу субъекты РФ по всем группам. В то время как в данной работе представлена альтернатива федеральным округам - группы регионов по численности крупных и средних предприятий.
На следующем этапе работы было принято решение использовать статистические данные валового регионального продукта (ВРП) за три предыдущих года (эти показатели формируются несколько позднее), которые были перераспределены автором в соответствии с алгоритмом построенной группировки крупных и средних предприятий, при помощи программы Вижл Бейсик, встроенной в Майкрософт Эксель.
Обычное распределение ВРП по всем субъектам РФ, а каждого субъекта - по федеральным округам, нередко скрывает некоторые тенденции экономического развития (рис. 3). К примеру, здесь невозможно определить, результат какого типа предприятий даёт более существенный прирост ВРП в отдельном субъекте РФ. В тени федеральных городов трудно достичь понимания реальной ситуации по обычным, рядовым субъектам РФ, определить достоверную экономическую ситуацию небольшого города. Это происходит отчасти из-за того, что города, как и люди, сами не могут дать объективную и независимую оценку ситуации, не лишены в лице власти некоторых субъективных предпочтений; в поисках собственной выгоды под предлогом общественной пользы и важности. Ни для кого не секрет, что существуют города, успешные в плане экономики, одновременно с убыточными субъектами, требующими постоянную помощь в виде дополнительных денежных средств. Такие факты как бы сглаживаются на фоне суммарного экономического итога по всему федеральному округу.
12016 ■ 2017 2018
Рис. 3 - ВРП в основных ценах по федеральным округам и некоторым регионам, млрд. руб.
Валовый региональный продукт в основных ценах, распределённый в зависимости от числа крупных и средних организаций в конкретном регионе, позволяет получить информацию о некоторых иных тенденциях, отличающуюся от сигнальных моментов традиционного распределения регионов по федеральным округам (рис. 4). В частности, можно заметить, что регионы с максимальным числом крупных и средних предприятий (свыше 1800), не смотря на их незначительный круг, отличаются по вкладу в ВРП на целый порядок в сравнении с первой (до 200), девятой (1601-1800) и седьмой (1201-1400) группами.
В силу неравномерности распределения регионов по группам, в зависимости от количественного наличия в них крупных и средних предприятий, невозможно выявить прямую взаимосвязь результата ВРП субъекта и числа предприятий в субъекте на данном этапе исследования. В то же время ожидание проявления искомых тенденций наиболее вероятно при рассмотрении тех же групп регионов по каждому отдельному виду экономической деятельности.
Рис. 4 - Статистическая группировка ВРП в основных ценах по 10 группам, млрд. руб., по основанию группировки «число крупных и средних организаций, ед.»
Абсолютный темп прироста ВРП по сформированной группировке выявляет факт того, что наибольшее благоприятное экономическое развитие имеет место в тех группах регионов, которые уже фиксировали в прошлом наивысший положительный результат по приросту (рис. 5). В данном случае сравниваются темпы прироста ВРП 2017г. в сравнении с 2016г. и 2018г. в сравнении с 2017г. Здесь можно выделить следующие группы: вторую (201-400), третью (401-600), восьмую (1401-1600), десятую (свыше 1800). Назовём условно эти группы регионов лидирующими по приросту ВРП.
Рис. 5 - Абсолютный темп прироста ВРП в основных ценах по 10 группам, млрд. руб.
Группы с относительно низким результатом ВРП показывают и весьма незаметный абсолютный прирост ВРП, а девятая группа (1601-1800) - даже не рост, а снижение. Это весьма неперспективные группы регионов: первая (до 200), седьмая (1201-1400). На основании этих по-новому сгруппированных региональных данных можно уже сделать примерный прогноз того, что и в будущем, без надлежащих мер и экономических преобразований, отмеченные группы регионов продолжат отражать выявленные тенденции.
Самое заметное увеличение относительного темпа прироста ВРП наблюдается по следующим группам регионов: вторая (201-400), пятая (801-1000), шестая (1001-1200), восьмая (1401-1600) (рис. 6). При этом сравниваются показатели по тем же периодам, что и на предыдущей иллюстрации, только не по разности, а в процентном соотношении.
Нечто экономически неблагоприятное происходит в Краснодарском крае, единственном, который отнесён по данным I полугодия 2019г. в девятую группу (1601-1800). При этом, опять же, необходимо более подробное рассмотрение результатов региона по отраслям крупных и средних предприятий. Весьма малое увеличение относительного темпа прироста ВРП в седьмой группе (1201-1400).
Рис. 6 - Относительный темп прироста ВРП в основных ценах по 10 группам, %%.
Распределение ВРП по видам экономической деятельности в разбивке на группы даёт общее и, вместе с тем, расширенное представление о вкладе группы регионов в каждый из основных видов экономической деятельности или в отрасль производства (рис. 7). Наиболее весомый вклад в 2018г. по ВРП приносит десятая группа (свыше 1800) по торговле (в) - 6979,3 млрд. руб., по обрабатывающим производствам (Б) - 4488,1 млрд. руб., по деятельности по операциям с недвижимым имуществом (К) - 2615,5 млрд. руб.; восьмая группа (1401-1600) по добыче полезных ископаемых (С) - 6386,5 млрд. руб.; третья группа (401600) по обрабатывающим производствам (Б) - 2646,2 млрд. руб.; вторая группа (201-400) по добыче полезных ископаемых (С) - 2529,7 млрд. руб. Таким образом, вклад групп регионов в ВРП весьма неравномерен. Заметен и дефект ценообразования, так как трудоёмкие сельскохозяйственные территории приносят неоправданно малый доход по сравнению с добывающими отраслями, тем самым отражая и малый вклад в ВРП государства.
16000 «Я8-1
асюелуго! нг .гкхкьмгчо
■ до 200 1201-400 «401-600 "'601-800 « 801-1000 « 1001-1200 « 1201-1400 1401-1600 1601-1800 свыше 1в00
Рис. 7 - Статистическая группировка ВРП в основных ценах по 10 группам, млрд. руб., по основанию группировки «число крупных и средних организаций, ед.», по ОКВЭД-2 за 2018г. См. условные обозначения к рис.1.
На последующих этапах настоящей работы предстоит более кропотливый анализ соотношения вклада в ВРП по группам и по каждому территориальному субъекту РФ. Представляется, что моделирование макроэкономической ситуации в государстве в большей степени должно прибегать к применению представленной статистической группировки, не зависимой от стереотипов современного районирования, всё чаще подвергающемуся структурным преобразованиям вместо так необходимых институциональных усовершенствований.
В настоящее время широко распространены региональные экономические исследования по федеральным округам субъектов РФ. Не менее редки кластерные экономические разработки по территории РФ. При моделировании социально-экономических явлений по таким крупным объектам, как федеральные округа, исследователь обычно создаёт некую универсальную конструкцию модели, которая в обобщённом и идеальном виде могла бы наиболее точно описывать экономические процессы и явления в каждом федеральном округе.
Как правило, человеческий разум, как и мысли исследователя, стремится всё обобщить и подвести под однообразные тенденции, чтобы вывести единые для всего законы. Но это до сих пор никому не удалось и вряд ли удастся. Психологи считают, что это отчасти резонерство, а отчасти - стремление упростить глобальные масштабные процессы до примитивного единого механизма. Наверное, уповая на то, чтобы в дальнейшем вообще не надо было бы думать, а просто прибегать к созданным универсальным моделям. Однако, никакой суперкомпьютер не способен адекватно тестировать соответствующие наивные разработки.
Некоторые молодые исследователи в основу своих практических работ берут устаревшие эконометрические методы времён 70-х годов, тщеславно демонстрируя полученные результаты и выдавая такие студенческо-ученические методы за вновь разработанные ими самими. Такая же ситуация со множеством мусорных пакетов прикладных программ, в основе которых заложены простейшие расчёты, которые интереснее было бы осуществить самому исследователю, чтобы глубже понимать весь процесс вычисления показателей.
Некоторые в своих исследованиях наивно совмещают методы оптимизационных задач с эконометрическими методами. Хотя весьма слабо разбираются и в тех, и в других. Многим относительно молодым исследователям даже не понятно, что темпы роста, как относительные индикаторы экономического развития, нецелесообразно использовать в эконометрическом моделировании из-за их сглаженности. Это заведомо не даст никакого выявления определённой тенденции.
Следует отметить, что почти нет таких зарубежных работ по региональной экономике, которые было бы возможно полностью перенять из-за того, что в мире нет такой же по протяжённости страны, как наша. Те региональные работы иностранных коллег, которые кажутся актуальными, весьма сложно применить для территории РФ, вследствие несопоставимого различия по размерам территорий и прочих нюансов.
Одновременно при региональном моделировании учитываются характерные природно-ресурсные, погодные, транспортные, национальные и прочие особенности каждого укрупнённого субъекта. Однако исследователь всегда понимает, что специфических региональных нюансов может обнаружиться гораздо более, чем всех субъектов РФ. Поэтому общая экономическая модель для федеральных округов РФ получается весьма приближённа и примерна. И экономический прогноз формируется недостаточно точным. Ведь каждый федеральный округ уникален по-своему. А в федеральном округе сосредоточены территориальные области, каждая из которых также имеет свои индивидуальные отличия, которые никак нельзя обобщить. Один регион богат нефтяными полезными ископаемыми, другой отличается плодородием земельных угодий, третий - высоким потенциалом рыболовства и рыбоводства. Иной регион примечателен достаточно развитой территориальной инфраструктурой, способствующей высокоэффективному размещению производственных объектов. Кроме того, в каждый регион поступают из центра весьма приблизительные денежные средства, включая инвестиции, не всегда соответствующие реальной нуждаемости территории в таких вложениях.
В кластерных исследованиях недостаток заключается в упущении из вида неосновных производств, территорий без высокорентабельной промышленности и т.п. По - существу, изучаются и моделируются избранные направления экономической деятельности с учётом проблем транспортной сопряжённости между производственными объектами. Хотя исследование связанных территориально производственных отраслевых комплексов - это весьма прогрессивное направление изучения размещения производительных сил РФ.
Есть ещё класс региональных исследований, которые в угоду достижения приемлемых статистических показателей, отсекают из региональной совокупности чрезмерно крупные, на их взгляд, объекты. Представляется, что этого нельзя делать, так как такие результаты дают ошибочные аналитические выводы. Это искажает результаты эконометрического анализа в принципе и создаёт предпосылки для ошибочного экономического управления нашей большой страной. По крайней мере, выводы таких работ не должны распространяться на элиминированные территории.
Экономический анализ территориального распределения основных индикаторов с применением (альтернативной федеральной территориальной структуре) статистической группировки позволяет восполнить имеющиеся пробелы региональных исследований. Необходимо понимать реальное статистическое распределение показателей экономического потенциала территорий. А это возможно в
ранжировании по отдельным экономическим признакам, в понимании степени однородности совокупности, в проведении дисперсионного анализа, в выявлении корреляционных взаимосвязей между эмпирическими данными, и т.д. [2].
Создавая группировку регионов по количеству предприятий в целом по всей экономике, возможно сформировать многомерную группировку, включающую каждый основной вид экономической деятельности. Число крупных и средних организаций несёт в себе прямую информацию о потенциале региона. Субъекты малого и среднего предпринимательства вместе с индивидуальными предпринимателями по своей численности измеряются несколькими миллионами, но они недолговечны и содержат в себе процент предприятий-однодневок. Однако и эти данные также возможно применить. Представляется, что изучение числа и экономических результатов крупных и средних предприятий в региональном распределении следует осуществлять отдельно от остальных хозяйствующих субъектов, как это практикуется в официальной статистике. Помимо отличия по масштабу и весу, крупные и средние предприятия имеют качественные особенности по своей внутренней структуре и организационному характеру [6].
Несмотря на то, что экспериментальная группировка регионов РФ оказывается сильно неоднородной, существует вероятность отыскания адекватных результатов и выводов. Есть также шансы формирования краткосрочного прогноза по основным экономическим показателям в региональном разрезе. При условии, что крупные города федерального значения оказывают большое влияние на неоднородность всей совокупности, и коэффициент вариации в таком случае составляет 120,7%, в настоящем исследовании невозможно игнорировать эти мегаполисы. Как отмечено, такая практика имеет место, и при элиминации из совокупности крупных региональных субъектов РФ показатели разброса данных снижаются. Представляется, что стоит осуществлять региональное исследование без устранения из поля зрения крупных городов.
Статистическая группировка макроэкономических показателей по основанию группировки числа крупных и средних предприятий создаёт дополнительное, альтернативное, поле исследований, целью которых является задача углублённого поиска причин и экономических противоречий размещения производительных сил и производственных отношений в масштабах всего государства.
Данная работа может быть продолжена путём системного анализа аналогичного группирования иных важнейших макроэкономических индикаторов.
Список использованной литературы:
1. Данные Росстата - www.gks.ru
2.Албегов М.М., Бурса Б.И., Истомина Р.П., Медведев В.Г., Онучак Т.С., Симонов А.Г., Тхайцухов А.А. (2001). Краткосрочное прогнозирование регионального развития в условиях неполной информации. / под ред. М.М. Албегова. - М.: Эдиториал УРСС. - 160 с.
3.Наринян Н.Е. Демография хозяйствующих субъектов в России - М.: Вестник ЦЭМИ, выпуск 2, 2018
4.Наринян Н.Е. Влияние результатов малого и среднего предпринимательства на макроэкономику -М.: Вестник ЦЭМИ, выпуск 3, 2019
5.Наринян Н.Е. Крупные и средние организации российской экономики в 2017 - 2019гг. - М.: Вестник ЦЭМИ, выпуск 4, 2019
6.Наринян Н.Е. Статистическая группировка регионов России // Труды X-й Юбилейной Международной школы-семинара. Цахкадзор / под ред. В.Л. Макарова. - М.: ЦЭМИ РАН, 2020 - 122 с.
7.РБК, 2020
8.Холл. Р.Х. Организации: структуры, процессы, результаты. - СПб: Питер, 2001. - 512 с.
КРИЗИСНЫЕ ЯВЛЕНИЯ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ГОСУДАРСТВО.
Пугачев Игорь Николаевич
СЗИУ РАНХи ГС студент.
CRISIS MANAGEMENT AS AN IMPERATIVE OF MODERN ECONOMIC POLICY
Реферат. Актуальность темы заключается в том, что кризисные ситуации проявляются в каждой из сфер общества. Кроме того, российская экономика уже в течение нескольких лет подвержена кризисным явлениям, которые влияют на общее состояние государства. В данной статье проведен анализ отечественного и зарубежного опыта влияния кризиса на экономику государства. Приведены меры государственного антикризисного управления, которые способствуют предотвращению последствий экономического кризиса.
Abstract. The relevance of the topic lies in the fact that crisis situations are manifested in each of the spheres of society's life. In addition, the Russian economy has been subject to crisis events for several years, which affect the overall state of the state. This article analyzes the domestic and foreign experience of the impact of the crisis on the state economy. Measures of state anti-crisis management that help prevent the consequences of the economic crisis are presented.
