CC BY
37
./{ ¿»тг? .. j* I "'n
i ki uiiKiinui;iuKii DOI: 10.14530/reg.2015.5-6
iV-sXX
\
^егионалмстика
ДЕМЬЯНЕНКО Александр Николаевич
Доктор географических наук, профессор, главный научный сотрудник Институт экономических исследований ДВО РАН, ул. Тихоокеанская, 153, Хабаровск, Россия, 680042
DEMYANENKO
Alexander
Nikolaevich
Doctor of geography, professor, chief researcher Economic Research Institute FEB RAS, 153, Tikhookeanskaya Street, Khabarovsk, Russia, 680042
demyanenko@ecrin.ru
© Демьяненко А.Н., Исаев А.Г., 2015
-
УДК 338.12.017
О ЦИКЛИЧЕСКИХ ПРОЦЕССАХ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ ПРОСТРАНСТВЕ РОССИИ
Статья посвящена исследованию циклических процессов в экономическом пространстве России, которое представлено как совокупность экономических секторов, макрозон и макрорегионов. Было выявлено, что экономические макрорегионы РФ представляют собой достаточно «синхронизированные» в плане цикличности динамики промышленного производства территории; в то же время регионы нефтегазовой периферии выступают в качестве «проводников» циклической и конъюнктурной динамики мировой экономики, распространяя её импульсы в национальном экономическом пространстве.
Экономическое пространство, экономический цикл, региональный деловой цикл, экономические макрорегионы, системы «центр - периферия»
кЗЕ--
CYCLIC PROCESSES IN
THE ECONOMIC SPACE OF RUSSIA
The paper is devoted to research of cyclical processes in Russia's economic space which is considered as a set of economic sectors, macrozones and macroregions. Results show that macroregions are sufficiently «synchronized» regarding cyclical dynamics of their industrial production. On the other hand, regions of petroleum periphery are act as «conductors» of cyclical dynamics of global economy on national economic space.
Economic space, economic cycle, regional business cycle, economic macroregions, «center - periphery» systems
Статья подготовлена при поддержке гранта РГНФ № 13-02-00011 а «Проблема цикличности эволюции экономического пространства: теоретический и прикладной аспекты».
» li-D" Г
кегионалшика
I). К I
ИСАЕВ Артём
Геннадьевич
Кандидат экономических наук, руководитель проекта Институт экономических исследований ДВО РАН, ул. Тихоокеанская, 153, Хабаровск, Россия, 680042
ISAEV Artem
Gennadyevich
Ph.D. in economics, head of project
Economic Research Institute FEB RAS, 153, Tikhookeanskaya Street, Khabarovsk, Russia, 680042
isaev@ecrin.ru
A Wt
DOI: 10.14530/reg.2015.5-6
r •
¡¡ШК!!
S1Ä
Введение
Для исследований цикличности в рамках экономической науки характерна определённая двойственность. С одной стороны, такие исследования имеют давние традиции: при желании, зачатки анализа экономических циклов мы можем найти в трудах экономистов классического периода1. Иначе говоря, в рамках темпорального экономического анализа эта проблемная область давно и плодотворно разрабатывается, в том числе и усилиями отечественных исследова-телей2. Конечно, это вовсе не означает отсутствия нерешённых проблем в данной области экономической теории. Тем не менее, следует признать, что в настоящее время существует теория экономических циклов, включающая не только объяснительные гипотезы, но и целый аппарат теоретических и статистических (точнее, эконометрических) инструментов анализа.
С другой стороны, исследование циклических процессов, протекающих в экономическом пространстве, до настоящего времени остаётся в значительной мере terra incognita. Причиной этого во многом является убеждение, что отраслевая структура крупных экономических районов в целом схожа, и что на них воздействуют общенациональные экономические шоки. Между тем вопрос о наличии и степени воздействия специфических региональных шоков остаётся открытым.
В настоящей работе авторы не ставили себе задачей полностью ликвидировать этот пробел; наша цель была много скромнее: выявить и оценить проекцию деловых циклов в национальном пространстве России с начала 1990-х гг. по 2013 г.
Инструменты анализа
Прежде чем перейти к представлению инструментария и объяснению причин, по которым авторы выбрали именно этот набор инструментов, а не какой-то другой, следует сделать несколько замечаний, имеющих методологический характер.
В первую очередь они касаются содержания понятия «экономическое пространство» (ЭП). Не вдаваясь в детали,
1 Становление теории экономических циклов и основные направления её эволюции достаточно подробно исследованы, в частности, в работах Й.А. Шумпетера и М. Блауга [1; 11].
2 Среди отечественных исследователей необходимо выделить, как минимум, два имени: М.И. Туган-Барановский и Н.Д. Кондратьев [5; 10].
й ША
1Ф
» К-1УТ
кегионалмстика
ж'
УЛ.
\MzAR
|).К г.
DOI: 10.14530/гед.2015.5-6
зафиксируем, что ЭП - это абстрактное пространство, которое иерархично и неоднородно. Для целей нашего исследования этого будет достаточно1.
Что касается определения иерархического уровня, то в данной работе мы взяли первый уровень делимитации (членения) ЭП России, для чего мы использовали традиционные методы экономического районирования и зонирования. В частности, такой инструмент, как зонирование2, широко использовался отечественными географами и экономистами начала прошлого века. Одни использовали этот инструмент при исследовании территориальной организации экономики, например, В.П. Без-образов - в масштабах экономического макрорегиона (Московской (Центральной) области) [2], В.П. Семёнов-Тян-Шанский -Европейской России [9] . Другие использовали макроэкономическое зонирование при исследовании отдельных рынков, например, Н.Д. Кондратьев - при изучении рынка хлебов в годы Первой мировой войны и революции [5].
Более подробно остановимся на зонировании и районировании, осуществлённых в рамках данной работы. Итак, делимитация осуществлялась по двум направлениям: макроэкономическое зонирование с выделением секторов; макроэкономическое районирование, а также группировка регионов в системах «центр - периферия».
По первому направлению были выделены следующие экономические широтные макрозоны: Арктическая, Северная, Срединная и Южная, а также три сектора (макрозоны, имеющие долготное простирание): Европейский, Сибирский и Дальневосточный (рис. 1). Широтные экономические макрозоны и секторы представляют
1 О природе ЭП более подробно говорится в [7].
2 Подробнее о подходах к макроэкономическому зонированию см. в [3; 4].
3 Позднее (уже в 1920-е гг.) Н.П. Огановский при-
менял макроэкономическое зонирование к террито-
рии СССР в целом [8].
..Я'""'
_ _____^»мш
собой относительно однородные по заданным критериям части национального ЭП. В случае макрозон речь идёт прежде всего (но не исключительно) о природном контексте экономической деятельности4. В случае же с секторами на первый план выходят диспозиционные факторы, то есть факторы, определяющие условия вхождения тех или иных частей национального ЭП в глобальное ЭП. Ведь в условиях глобализации «состояние и динамика мировой экономики, место и характер связей страны с ней, отношения с наиболее значимыми для страны партнёрами и конкурентами ... начинают играть определяющую роль в развитии национально-страновых хозяйственных комплексов» [6, с. 46].
Очевидно, что перечисленные выше секторы по-разному взаимодействуют с различными «национально-страновыми комплексами». Если в Европейском секторе помимо Москвы своего рода точками входа в глобальное ЭП являются Мурманск на Севере, Санкт-Петербург («окно в Европу») на Балтике и Новороссийск на Чёрном море5, то для Дальневосточного сектора такая точка одна - порты южного Приморья. В Сибирском секторе выбор точек входа также крайне мал: пожалуй, только Новосибирск можно рассматривать в качестве таковой.
Сетка экономических макрорегионов (рис. 2) в своей основе имеет систему крупных экономических районов (с незначительными изменениями): СевероЗападный, Центральный и Южный6 макрорегионы, Урало-Поволжье, ЗападноСибирский и Восточно-Сибирский макрорегионы, Дальний Восток.
Вовсе не случайно границы широтных макроэкономических зон коррелируют (но не совпадают) с границами физико-географических (ландшафтных) зон.
5 К их числу, очевидно, следует отнести и ряд региональных столиц, в частности, Казань, Нижний Новгород и Екатеринбург.
6 Северный Кавказ плюс Астраханская область и Республика Калмыкия.
СИБИРСКИИЪБКТОР
IЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ СЕКТОР
Во. II ш |К
1бИНС1^
1овосиби|
Советская]Гаваш
Иркутску
Владивосток
МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЕ ЗОНЫ | Арктическая I 1 Северная I I Срединная или осевая | Южная
Железные дороги Северный морской путь
Рис. 1. Экономические макрозоны и секторы России
Примечание', рисунок выполнен В.Д. Хнжняком на основании данных, предоставленных авторами.
Рис. 2. Экономические макрорегионы России
Примечание: рисунок выполнен В.Д. Хнжняком на основании данных, предоставленных авторами.
О
Санкт-Петербургский
СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ
Нижне-Нов!
Московский
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ.
ЗАПАДНО-СИБИРСКИЙ
II ¡Пермский
Воронежжи
Са)\ларский^И
¡Г^арсций'
РОСТОВС!
Екд^аринобургск^й
ВОСТОЧНО-СИБИРСКИЙ
затовск>1
Уфимский!-1
\УРАЛ0-
У10В0ЛЖСКИ,
[Челябинский
Краснодарский Волг^Жкий Ч ЮЖНЫЙ I
Змский
Новосибирский
ГРАНИЦЫ И НАЗВАНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ РЕГИОНОВ
Ьасноярский
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ
1ркутский
. Владивостокский
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ЦЕНТРЫ СУБЪЕКТОВ РФ ^Н1Г0 уровня | II 12го уровня
» К-1УТ
ж ШШШШш^ Н кегионалмстика
УЛ.
А * '... -. й '•5 т -А- '
DOI: 10.14530/гед.2015.5-6
■■. I/
|).К г.
В пределах каждого экономического макрорегиона были выделены центры и периферия. В качестве центров первого порядка были взяты субъекты РФ, столицы которых имеют численность населения более 1 млн человек, а оказываемое ими экономическое и социальное влияние существенно для всего экономического макрорегиона. К числу таковых были отнесены: Москва и Московская область, Санкт-Петербург и Ленинградская область, Ростовская область, Свердловская область, Республика Татарстан и Новосибирская область. Дальний Восток не «дотягивает» по масштабам экономики до статуса экономического макрорегиона1, и его крупнейшие городские агломерации вряд ли и по своим размерам, и по своему влиянию могут претендовать на статус центра первого порядка. Поэтому выделение центра первого порядка в пределах Дальневосточного макрорегиона нецелесообразно, но, несомненно, в качестве центра второго порядка может выступать Южно-Приморская агломерация с центром - г. Владивосток2. Естественно, центры второго порядка не есть нечто, присутствующее исключительно на Дальнем Востоке. Здесь скорее исключением является Северо-Запад, в пределах которого таковых выделить не представляется возможным, во всяком случае, для целей данного исследования.
Что же касается «периферии», то в зависимости от особенностей структуры экономики регионы (субъекты РФ) были отнесены к следующим типам: нефтегазовая, индустриальная, лесопромышленная, природно-ресурсная и агропромышленная периферии3.
1 Впрочем, если принять во внимание масштабы природно-ресурсного потенциала Дальнего Востока, а также его положение в системе мирохозяйственных связей, то следует признать: это - экономический макрорегион.
2 Возможен и другой вариант - двухполюсная система «Владивосток - Хабаровск».
3 Регионы, отнесённые к «индустриальным перифе-
риям», характеризуются диверсифицированной
ш^гш.....
При определении характера циклической динамики (прежде всего - источников флуктуаций) мы исходили из того, что существуют:
- общенациональные шоки, влияющие на циклическую динамику всех регионов в равной степени;
- регион-специфические шоки, которые определяют специфику циклических колебаний отдельных регионов;
- регион-специфические шоки, возникающие в отдельных регионах и распространяющиеся на другие регионы.
Высокий уровень синхронности в динамике региональных экономических циклов свидетельствует о слабом влиянии регион-специфических источников флук-туаций и высокой значимости общенациональных шоков и внешних эффектов.
Один из главных вопросов исследования экономических циклов состоит в том, каким образом циклические колебания могут быть выявлены на основе временных рядов данных. Декомпозиция временного ряда представляет собой сумму его трендовой | и циклической ct составляющих:
У = ^ + С
(1).
Экономистами используются различные методы выделения циклической компоненты ct, начиная от простейших методов сглаживания рядов (например, при помощи простой скользящей средней) до сложных методов фильтрации данных4. Современные методы подразделяются на
структурой промышленного производства с высокой долей обрабатывающих отраслей, тогда как «природно-ресурсные» регионы характеризуются высоким удельным весом отраслей первичного сектора, а «лесопромышленные» и «агропромышленные» регионы - высоким удельным весом соответственно лесопромышленного и агропромышленного комплексов.
4 Сегодня наиболее часто используются модели с ненаблюдаемыми компонентами, а также методы нелинейной (полосовой) фильтрации. Краткий обзор наиболее «популярных» методов см. в [13].
Кегмоналмстика
а |{--п"Г
УЛ.
V:
jfifc":
/7Л, ■■' s '•5 Т -А- '
>д
DOI: 10.14530/reg.2015.5-6
I).К 1. %
жшвг ЗьДвлД^'■ 'Ч ■
параметрические и непараметрические. Параметрические методы состоят в определении полностью специфицированной статистической модели как для временного ряда yt в целом, так и для отдельных компонентов pt и ct. Так, в классическом варианте трендовая и циклическая компоненты моделируются в качестве стационарных ARMA процессов. В основе другого подхода лежит модель пространства состояний (state-space), выделяющая трендо-вую и циклическую компоненты при помощи фильтра Калмана. Также к параметрическим методам относятся модели Беве-риджа-Нельсона и модель ненаблюдаемых компонентов. Непараметрические модели предлагают альтернативные способы извлечения тренда и циклической составляю-ляющей. В отличие от параметрических методов, они не полагаются на ные модели. Непараметрические методы извлекают «сигнал» из временных рядов при помощи различных взвешенных средних этих рядов. При этом применяются различные фильтры. К наиболее часто пользуемым относятся фильтр Ходрика-Прескотта, а также некоторые типы совых (bandpass) фильтров.
В целом вышеуказанные методы можно охарактеризовать как методы извлечения «сигнала» (тренда) из «статистического шума», представленного длинными временными рядами месячных или квартальных данных.
Большая часть исследований цикличности экономического развития основывается на анализе либо макроэкономических данных стран, либо отраслевой динамики. Исследования же циклической динамики на региональном уровне не находят широкого отражения как в зарубежной, так и в отечественной литературе1.
1 Среди наиболее заметных отметим работу, в которой при помощи модели пространства состояний исследуются эффекты распространения циклической динамики в разрезе восьми регионов [12]. Этот же аналитический инструментарий был использован и при исследовании региональных ис-
./!■' ТОГА'-. >••ЬЕ'^.-ЙЖ^ V •
Статистика по регионам Российской Федерации включает только годовые данные по таким важным макроэкономическим агрегатам как ВРП, занятость и выпуск промышленной продукции, при этом длительность временных рядов лишь некоторых из них едва превышает два десятилетия. Методы сглаживания, обычно применяемые к квартальным данным, оказываются в этом случае излишними, поскольку трендовую компоненту в годовых данных, как правило, можно наблюдать явным образом. Таким образом, анализ циклических колебаний отдельных макроэкономических агрегатов на региональном уровне представляется целесообразным проводить без предварительных процедур выделения циклических и трендовых компонент.
Анализ динамики региональных деловых циклов
В качестве индикаторов делового цикла были взяты годовые объёмы промышленного производства в 1991-2013 гг. Выбор индикаторов был обусловлен тем, что это наиболее длинные динамические ряды в разрезе регионов, имеющиеся в открытом доступе. Для анализа параллельной динамики региональных деловых циклов внутри каждой группы регионов, а также для её сравнения с общероссийской динамикой были оценены матрицы одновременной и лаговой корреляции.
Первая матрица показывает тесноту связи одновременной динамики промышленного производства районов. Чем выше значения коэффициента корреляции, тем выше вероятность наличия общих источников возмущений и схожих механизмов отклика регионов на эти возмущения, и наоборот.
точников циклических колебаний уровня занятости в США, а также связи этих колебаний с национальной экономикой [14].
!
» К-1УТ
кегионалшика
О:'"'--
-Л.
\MzAR
■ \\
Шгя:
DOI: 10.14530/гед.2015.5-6
,11- ць '•■у-...^„ъ^-: " \ ® . \П-ЕГ\Т- Чу
В разрезе семи экономических макрорегионов оценки корреляции одновременной динамики промышленного производства (табл. 1) демонстрируют в целом очень высокую (>0,9) параллельную динамику промышленного производства регионов и РФ в целом. При этом корреляция снижается для регионов, расположенных восточнее Урала, демонстрируя, тем не менее, достаточно высокую степень свя-
вш
ШШ-:
113.
занности динамики (>0,8). Экономические макрорегионы Европейской России, географически близкие друг к другу, имеют и наивысшие коэффициенты корреляции (Центральный - с Северо-Западным, Южным и Урало-Поволжским, а Урало-Поволжский - с Южным). Регионы, характеризующиеся низкой плотностью населения и экономической деятельности, отличаются низкой связанностью динамики
Таблица 1
Динамика и устойчивость региональных деловых циклов в разрезе экономических макрорегионов
Одновременная корреляция
Производство, t
СЗ Центр Южный У-П ЗС ВС ДВ РФ
СЗ 1 0,985 0,966 0,961 0,965 0,922 0,952 0,989
Центр 0,985 1 0,981 0,987 0,979 0,893 0,931 0,996
о" ш Южный 0,966 0,981 1 0,989 0,938 0,926 0,968 0,989
с5 У-П 0,961 0,987 0,989 1 0,961 0,898 0,936 0,991
ш п ^ ЗС 0,965 0,979 0,938 0,961 1 0,830 0,873 0,972
о ВС 0,922 0,893 0,926 0,898 0,830 1 0,977 0,922
ДВ 0,952 0,931 0,968 0,936 0,873 0,977 1 0,955
РФ 0,989 0,996 0,989 0,991 0,972 0,922 0,96 1
Лаговая корреляция
Производство, t+1
СЗ Центр Юг У-П ЗС ВС ДВ РФ
СЗ 0,940 0,941 0,967 0,939 0,893 0,885 0,941 0,949
Центр 0,897 0,915 0,940 0,919 0,875 0,811 0,884 0,916
о" ш Южный 0,837 0,853 0,910 0,874 0,788 0,810 0,876 0,865
с5 У-П 0,841 0,866 0,905 0,884 0,814 0,776 0,847 0,870
ш п ^ ЗС 0,918 0,932 0,930 0,929 0,921 0,786 0,862 0,929
о ВС 0,861 0,854 0,921 0,886 0,766 0,936 0,944 0,883
ДВ 0,851 0,843 0,918 0,872 0,757 0,906 0,935 0,871
РФ 0,899 0,912 0,945 0,922 0,863 0,839 0,903 0,918
Примечание: СЗ - Северо-Западный макрорегион; Центр - Центральный макрорегион; У-П - Урало-Поволжский макрорегион; ЗС - Западно-Сибирский макрорегион; ВС - Восточно-Сибирский макрорегион; ДВ - Дальневосточный макрорегион.
» К-1УТ
кегионалмстика
УЛ.
■ \\
/■■ # ' ... . 'МЛЙЙ Т • =-• -,
DOI: 10.14530/гед.2015.5-6
7
I1 I ■■■■■ж-* ' щ^ЕлГ, ч.
ДЛ.'.^ ---.й- - • • \
(<0,9) промышленного производства: Восточная Сибирь и Дальний Восток относительно слабее связаны с Западной Сибирью (но сильнее связаны между собой) и в то же время имеют более сильную связь с экономическими макрорегионами Европейской России.
Диагональные элементы матрицы ла-говой корреляции показывают устойчивость региональных колебаний, то есть влияние внешних шоков в период I на динамику показателя в последующие периоды (в данном случае, 1+1). Значения, близкие к 1, свидетельствуют об устойчивых циклических колебаниях. Внедиагональ-ные элементы матрицы лаговой корреляции отражают взаимосвязь региональных циклов, то есть запаздывание (или наоборот, опережение) делового цикла региона г по отношению к циклу региона j. В целом также можно предположить, что лаговая взаимозависимость динамики промышленного производства экономических макрорегионов также весьма высока (>0,8). Исключением являются три макрорегиона к востоку от Урала (Западно-Сибирский, Восточно-Сибирский и Дальневосточный), корреляция лаговой динамики производства которых умеренная (<0,8).
Существенную аналитическую ценность представляет сравнение соответствующих ячеек двух матриц. Если значение в ячейке гу матрицы лаговой корреляции превышает значение соответствующей ячейки в матрице одновременной корреляции, тогда можно утверждать, что деловой цикл региона г опережает цикл региона у. В разрезе экономических макрорегионов не наблюдается сильной лаговой зависимости между деловыми циклами на промежутке в 1 год. Другими словами, нельзя выявить регионы, деловые циклы которых опережают циклическую динамику других регионов. Возможно, причиной тому является то, что анализ проводился на основе годовых данных вместо квартальных. В целом, полученные результаты свидетельствуют о том, что региональные деловые
... Л - ■ Ж " ГЧ ¿Ы ■:■ Ч ■
циклы имеют общие источники, определяющие циклическую динамику, а также схожие механизмы отклика на эти «возмущения».
В таблице 2 представлены корреляционные матрицы для регионов, отнесённых соответственно либо к центральным, либо к периферийным. Результаты анализа в рамках систем «центр - периферия» свидетельствуют о том, что цикличность промышленного производства регионов мезо-уровня, относящихся к типу «нефтегазовая периферия» и расположенных главным образом в пределах Арктической и отчасти Северной экономических макрозон, наименее связана с общероссийской (<0,7). Эти регионы также слабо связаны циклически со всеми остальными (<0,71). Синхронность цикличности производства остальных регионов (как центральных, так и периферийных) достаточно высока (>0,8). Также следует отметить, что особенно высока связь динамики между всеми центральными регионами (>0,92), а также с «аграрной» (>0,96) и «индустриальной» периферией (>0,94).
Сравнение данных результатов с матрицей лаговой корреляции позволила сделать два важных вывода. Во-первых, циклическая динамика промышленного производства в нефтегазовых регионах опережает циклическую динамику всех остальных регионов, а также РФ в целом. Во-вторых, для регионов «природно-ресурсной периферии» характерна прямо противоположная картина - их циклическая динамика отстаёт как от динамики остальных регионов, так и от общероссийской динамики.
Заключение
Проведённый анализ позволил сформулировать следующие выводы. Экономические макрорегионы РФ представляют собой достаточно «синхронизированные» в плане цикличности динамики промышленного производства территории. Их
!
-Л.
» К-1УТ
кегионапшика
О:'"'--
■Ж
«я*
ШЫ
/У■ I ■-Й --. Ыл,
DOI: 10.14530/гед.2015.5-6
.эРТ« '.-л..
|).К г.
Л V V/
..л--
Таблица 2
Динамика и устойчивость региональных деловых циклов в разрезе систем «центр - периферия»
Одновременная корреляция
Производство, t
АП ИП ЛП НП ПП Ц 1 Ц 2 РФ
АП 1 0,987 0,973 0,880 0,616 0,968 0,993 0,997
ИП 0,987 1 0,944 0,804 0,706 0,940 0,997 0,984
о" ш ЛП 0,973 0,944 1 0,911 0,605 0,970 0,953 0,977
<5 НП 0,880 0,804 0,911 1 0,318 0,934 0,824 0,892
ш п ^ ПП 0,616 0,706 0,605 0,318 1 0,579 0,676 0,632
о Ц 1 0,968 0,940 0,970 0,934 0,579 1 0,950 0,983
Ц 2 0,993 0,997 0,953 0,824 0,676 0,950 1 0,990
РФ 0,997 0,984 0,977 0,892 0,632 0,983 0,990 1
Лаговая корреляция
Производство, t+1
АП ИП ЛП НП ПП Ц 1 Ц 2 РФ
АП 0,923 0,940 0,893 0,738 0,772 0,865 0,932 0,914
ИП 0,863 0,899 0,820 0,632 0,837 0,798 0,888 0,855
о" ш ЛП 0,917 0,920 0,918 0,769 0,742 0,876 0,915 0,911
<5 НП 0,952 0,911 0,978 0,957 0,563 0,964 0,919 0,958
ш п ^ ПП 0,375 0,454 0,365 0,084 0,889 0,324 0,439 0,378
о С Ц 1 0,923 0,917 0,929 0,825 0,736 0,923 0,917 0,931
Ц 2 0,882 0,911 0,844 0,664 0,815 0,819 0,901 0,874
РФ 0,921 0,934 0,902 0,755 0,787 0,881 0,928 0,918
Примечание: АП - агропромышленная периферия; ИП - индустриальная периферия; ЛП - лесопромышленная периферия; НП - нефтегазовая периферия; ПП - природно-ресурсная периферия; Ц 1 - центры первого порядка; Ц 2 - центры второго порядка.
географическая смежность и относительная диверсифицированность экономики (которая несколько слабее в регионах, расположенных восточнее Урала), позволяет говорить об одинаковом влиянии внешних шоков, а также схожих механизмах отклика на них.
Если во главу угла ставить не географическую смежность регионов, а груп-
пировать их по принципу однородности экономической структуры и месту в экономической иерархии, то в качестве регионов, демонстрирующих опережающую циклическую динамику, явным образом выделяются территории «нефтегазовой периферии». Таким образом, можно утверждать, что эти регионы, в значительной степени ориентированные на внешние
!
Кегмонапмстика
» IÍ-IVT
УЛ.
-¿¿г, V:
jfifc":
SSHLiäBSHSS4 ft":4? ¡TlíSs-
DOI: 10.14530/reg.2015.5-6
7- —-Мм
.¿jf
i). f
рынки, выступают в качестве «проводников» циклической и конъюнктурной динамики мировой экономики, распространяя её импульсы на остальные территории РФ. С другой стороны, циклическая динамика промышленности периферийных регионов Крайнего Севера следует за динамикой всех остальных регионов. Эти «северные» регионы характеризуются сложными климатическими условиями, удалённостью от промышленных центров страны, преимущественно моноотраслевой экономкой и высоким удельным весом государственного сектора. Их довольно слабая связь с промышленным каркасом РФ определяет отстающий характер цикличности динамики производства относительно всех остальных регионов страны.
Список литературы
1. Блауг М. Экономическая мысль в ретроспективе. М.: Дело, 1994. 720 с.
2. Безобразов В.П. Народное хозяйство России. Московская (Центральная) промышленная область. Т. 1-Ш. СПб.: 1882-1889.
3. Вишневский Д.С., Демьяненко А.Н. Макроэкономическое зонирование как метод регионального стратегического анализа: Дальний Восток России // Пространственная экономика. 2010. № 4. С. 6-31.
4. Вишневский Д.С., Демьяненко А.Н. Внутрирегиональное разнообразие // Тихоокеанская Россия - 2030: сценарное прогнозирование регионального развития / под ред. П.А. Мина-кира. Хабаровск: ДВО РАН, 2010. С. 148-168.
5. Кондратьев Н.Д. Рынок хлебов и его регулирование в годы войны и революции. М.: Наука, 1991. 487 с.
6. Королёв И.С., Косолапов Н.А. Пространства глобального мира и Россия // Фундаментальные проблемы пространственного развития Российской Федерации: междисциплинарный синтез. М.: Медиа-Пресс, 2013. С. 44-50.
7. Минакир П.А., Демьяненко А.Н. Очерки по пространственной экономике. Хабаровск: ИЭИ ДВО РАН, 2014. 272 с.
8. Огановский Н.П. Очерки по экономической географии СССР. М.: Новая деревня,
1924.322 с.
9. Семенов-Тян-Шанский В.П. Торговля и промышленность Европейской России по районам. Общая часть. СПб.: 2010.
10. Туган-Барановский М.И. Избранное. Периодические промышленные кризисы. История английских кризисов. Общая теория кризисов. М.: Наука, 1997. 574 с.
11. Шумпетер Й.А. История экономического анализа. Т. 2. СПб.: Экономическая школа, 2004. VIII + 496 с.
12. KouparitsasM. Understanding U.S. Regional Cyclical Comovement: How Important are Spillovers and Common Shocks? // Economic Perspectives. 2002. Vol. 26. № 4. Pp. 30-41.
13. Massmann M., Mitchell J., Weale M. Business Cycles and Turning Points: A Survey of Statistical Techniques // National Institute Economic Review. 2003. Vol. 183. Pp. 90-106.
14. Rissman E.R. Regional Employment Growth and the Business Cycle // Economic Perspectives. 1999. Vol. 23. № 4. Pp. 21-39.
References
1. Blaug M. Economic Theory in Retrospect. Moscow, 1994. 720 p. (In Russian)
2. Bezobrazov V.P. National Economy of Russia. Central Industrial Area. Vols. I-III. S.-Petersburg: 1882-1889. (In Russian)
3. Vishnevskiy D.S., Demyanenko A.N. Ma-croeconomic Zoning as a Method of Strategic Analysis: the Russian Far East. Prostranstvennaya economika [Spatial Economics]. 2010. No. 4. Pp. 6-31. (In Russian)
4. Vishnevskiy D.S., Demyanenko A.N. IntraRegional Diversification. In: The Pacific Russia -2030: Scenario Forecasting for Regional Development. Ed. by P.A. Minakir. Khabarovsk, 2010. Pp. 148-168. (In Russian)
5. Kondratieff N.D. Bread Market and It's Regulation during the First World War and the Revolution. Moscow, 1991. 487 p. (In Russian)
6. Korolev I., Kosolapov N. Spaces of the Global World and Russia. In: Fundamental Problems of Spatial Development of Russian Federation: Interdisciplinary Synthesis. Moscow, 2013. Pp. 44-50. (In Russian)
7. Minakir P.A., Demyanenko A.N. Essays of Spatial Economics. Khabarovsk, 2010. 272 p. (In
!
» Ii Di
кегионалмстика
jfifc":
\Ж
7
I1 I ■■■■■ m • ' \f. n.K : à r • • .vi-' ' ? • • \.-¿>" \ K
Russian)
8. Oganovsky N.P. Essays on Economic Geography of USSR. Moscow, 1924. 322 p. (In Russian)
9. Semyonov-Tyan-Shansky V.P. Trade and Industry of European Russia by Districts. A Common Part. S.-Petersburg. 1910. (In Russian)
10. Tugan-Baranovsky M.I. Selected Works. Periodic Industrial Crises. A History of English Crises. A General Theory of Crises. Moscow, 1997. 574 p. (In Russian)
11. Schumpeter J.A. History of Economic Analysis. Vol. 2. S.-Petersburg, 2004. 504 p. (In Russian)
12. Kouparitsas M. Understanding U.S. Regional Cyclical Comovement: How Important are Spillovers and Common Shocks? Economic Perspectives. 2002. Vol. 26. No. 4. Pp. 30-41.
13. Massmann M., Mitchell J., Weale M. Business Cycles and Turning Points: A Survey of Statistical Techniques. National Institute Economic Review. 2003. Vol. 183. Pp. 90-106.
14. Rissman E.R. Regional Employment Growth and the Business Cycle. Economic Perspectives. 1999. Vol. 23. No. 4. Pp. 21-39.
Ж^ущшЗШ*
// fí-/. ёШyâflfcs lÄTv t'bî^.Vi
DOI: 10.145307reg.2015.5-6
ш
■ ^чтШтШШШШ,
Для цитирования:
Демьяненко А.Н., Исаев А.Г. О циклических процессах в экономическом пространстве России // Регионалистика. 2015. Т. 2. № 5-6. С. 6-17. For citing:
Demyanenko A.N., Isaev A.G. Cyclic Processes in the Economic Space of Russia. Regionalistica [Regionalistics]. 2015. Vol. 2. No. 5-6. Pp. 6-17. (In Russian)
i
