CC BY
33
РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА
DOI: 10.15838/esc.2022.4.82.4 УДК 332.055.2, ББК 65.04
© Блохин А.А., Лихачев А.А.
Влияние институциональных факторов на экономическую динамику в регионах
Андрей Алексеевич БЛОХИН
Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН Финансовый университет при Правительстве РФ Москва, Российская Федерация e-mail: [email protected]
ORCID: 0000-0003-2132-4664; ResearcherlD: R-6009-2017
Алексей Александрович ЛИХАЧЕВ
Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН Москва, Российская Федерация e-mail: [email protected] ORCID: 0000-0003-0109-4873
Аннотация. Статья посвящена проблеме совмещения институциональных и экономических характеристик в региональных исследованиях и прогнозировании. Обосновывается, что значимость институциональных факторов, в том числе в региональном разрезе, проявляется при существенных различиях институциональных условий для бизнеса, позволяющих устойчиво получать институциональную ренту, что ведет к его расслоению по уровням альфа-, бета- и гамма-бизнеса. Объектом исследования выступает лидирующий в регионе крупный бизнес. Распределение по регионам глобальных и федеральных крупнейших компаний, а также наличие сформировавшейся группы лидеров региональной экономики требует их отдельного мониторинга и прогнозирования. Предложен авторский подход к определению характеристик консолидации крупного бизнеса. Показано, что диапазон разброса их уровней как между регионами, так и во
Для цитирования: Блохин А.А., Лихачев А.А. (2022). Влияние институциональных факторов на экономическую динамику в регионах // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 15. № 4. С. 60—73. DOI: 10.15838/esc.2022.4.82.4
For citation: Blokhin A.A., Likhachev A.A. (2022). The impact of institutional factors on economic dynamics in the regions. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 15(4), 60—73. DOI: 10.15838/esc.2022.4.82.4
времени значим и может составлять десятки процентов и/или процентных пунктов, что дает основания для повышенного внимания исследователей к этим показателям. С помощью метода сопоставления характеристик консолидации крупного бизнеса в регионах и построенных количественных оценок обоснована типология способов (моделей) экономического роста в регионах в зависимости от наличия или отсутствия в них крупнейших глобальных, федеральных, региональных компаний и их роли в экономике региона. Теоретическая значимость данного подхода состоит в совмещении институционального анализа архитектуры региональных рынков со стоимостными и натурально-физическими аспектами анализа, что позволит повысить качество диагностики региональных и межрегиональных проблем, а также обоснованность прогнозов. Практическая значимость определяется возможностями учета архитектуры региональных рынков в региональной экономической политике.
Ключевые слова: институты, институциональные условия, институциональная рента, альфа-бизнес, консолидация крупного бизнеса, экономический рост регионов, институциональная география.
Введение
При анализе и прогнозировании пространственного развития экономики большое внимание обычно уделяется макроэкономическим, социальным, технологическим показателям. Учитываются также тенденции развития инфраструктур, минерально-сырьевой базы, как правило, в натуральных показателях. Принимаются во внимание особенности культурно-исторического, климатического, экологического, географического характера. При этом в зависимости от целей исследования регионы объединяются в примерно однородные по названным признакам группы, которые сравниваются между собой (Гранберг, 2000; Лексин, Швецов, 2012; Михеева, 2021).
Институциональные факторы регионального развития не встроены в макропрогнозы и «тяготеют», скорее, к политологическим построениям о федерализме, электоральных предпочтениях или геополитике либо анализируются в разрезе бюджетной, налоговой, таможенной, денежно-кредитной политики (Ильин, Поварова, 2017; Кувалин, 2019), вопросов реформирования различных сфер деятельности. В этих рамках ведутся споры между сторонниками поддержки регионов — локомотивов роста либо необходимости выравнивания уровней развития территорий, развития агломераций, стимулирования сдвигов в структуре производительных сил и системе расселения (Марчен-
ко, Мачульская, 2000; Савельева, 2012; Зубаре-вич, 2014). В этой же парадигме разработана и утверждена Стратегия пространственного развития РФ на период до 2025 года1.
С экономической точки зрения институциональное пространство страны воспринимается обычно как в целом однородное (с учетом разграничения полномочий между федеральным, региональным и муниципальным уровнями), а его изменение — рукотворным, зависящим от политической воли законодательной и исполнительной власти. В рамках сложившихся институтов действующая система управления и стратегические линии ее развития характеризуются большим весом связей «центр — периферия» и относительно слабым межрегиональным взаимодействием (Барбашова, Герасимова, 2018; Климанов и др., 2021).
Однако представление институционального пространства страны однородным — сильное упрощение, из-за которого институты рассматриваются, как правило, отдельно от других факторов экономического развития. Институциональное пространство же обычно представляется как метафора, не привязанная к территории. При этом в экономической науке устоялось противопоставление географических и институциональных аспектов при определении наиболее значимых факторов экономического роста. Д. Фролов указывает на некоррект-
1 Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года: утв. Распоряжением Правительства Российской Федерации от 13 февраля 2019 г. № 207-р.
ность такого противопоставления, вызванного исторически сложившейся научной специализацией: «Экономические географы на протяжении многих лет массово пренебрегали учетом роли институтов в пространственном развитии. В свою очередь институциональные экономисты, сделав акцент на изменениях институтов во времени, ... в значительной степени абстрагировались от территориальной специфики отдельных институтов и институциональной среды в целом» (Фролов, 2015).
В ряде зарубежных работ рассматриваются институциональные различия в страновом аспекте (Busenitz et al., 2000; Freeman, 2002; Wind et al., 2017). Институциональные различия регионов внутри одной страны, как правило, существенно менее выражены (Lugovoy et al., 2007). Институциональные различия регионов преимущественно исследуются в аспекте неоднородности культурной среды для формирования подходов к управлению с учетом региональных особенностей (Schlevogt, 2001; Peterson, van Iterson, 2015).
Следует отметить отсутствие определенности в том, что составляет содержание пространственной экономики и каково ее место в экономической науке. Существующие подходы в рамках региональной экономики не удовлетворяют потребности описания пространственного аспекта многоразмерных экономических систем в современных условиях (Минакир, Демьяненко, 2010). В ещё большей степени эти проблемы относятся к институциональной экономической географии, которая пока находится в зачаточном состоянии (Sheppard, 2008). Поэтому развитие методологической базы и формирование новых подходов к институциональным исследованиям в пространственном разрезе представляются актуальными задачами.
П. Минакир считает, что дихотомия институционального пространства аналогична дихотомии «частица — волна» в квантовой механике и ее следует учитывать в случае явного перехода в практике управления на позиции пространственной дихотомии: «пространство — совокупность мест — пространство — система отношений» (Минакир, 2016). Но для использования таких свойств, в частности в целях разработки стратегий регионального развития, следует выработать подходы к его изучению, включая выделение институциональных факторов
пространственного развития и их анализ. Здесь можно обратиться к опыту географической науки, где применительно к географическому пространству принято говорить о таких его свойствах, как континуальность и дискретность, в равной степени присущих объектам географии (Арманд, 1969). Под первой подразумевают отсутствие разрывов пространства, а вторая выражается в наличии разрывов, локализации ареалов. П. Бакланов говорит о разной их степени во всех типах геосистем (Бакланов, 2015), при этом универсальность таких свойств географического пространства распространяется и на природные, и на социально-экономические территориальные комплексы. Так, институциональное пространство в рамках названной дихотомии можно разделить на регионы (ареалы) с примерно однородной институциональной средой, то есть с одинаковым значением институционального показателя. Можно рассматривать исследуемую территорию и как непрерывное поле значений таких показателей. Использование одного или другого подходов, а также их сочетания для картографирования институционального пространства может стать методологической основой для развития институциональной географии.
В статье обосновывается, что институциональный анализ может и должен играть большую роль в изучении и прогнозировании пространственного развития российской экономики. Расширение сферы его применения и совмещение со стоимостными, социальными и материально-вещественными аспектами анализа, а также формирование методических подходов к исследованию институциональных факторов в пространственном аспекте позволит повысить качество диагностики региональных и межрегиональных проблем, обоснованность прогнозов и в целом эффективность региональной политики.
Институциональная неоднородность экономики в региональном разрезе
При изучении институционального пространства основное внимание нужно уделять существующим различиям институциональных условий деятельности бизнеса в регионах, а не сравнению действующих институтов с какими-то «эталонными». Такой подход согласуется с идеями теории экономического доминирования в многоуровневой экономике (Бло-хин, 2019; Блохин и др., 2019; Вертоградов,
2020). Согласно этой теории, бизнес, работающий в лучших институциональных условиях, получает институциональную ренту и благодаря этому доминирует над остальными. Различия условий проявляются прежде всего в доступности дешевого финансирования, государственной поддержки, более современных технологий, любых других качественных ресурсов. О замещении качественных ресурсов массовыми в советской экономике писал Ю.В. Яременко (Яременко, 1981), однако подобные закономерности распространяются на все крупные экономики и даже — глобальную (Блохин, 2019).
Получая институциональную ренту в качестве дополнительного дохода и источника своего развития, бизнес растет с опережением других, инвестирует больше средств, в том числе в изменение правил и институтов, закрепляющих его лидерское положение. Согласно названной теории, экономика «расслаивается» по уровням альфа-, бета-, и гамма-бизнеса в зависимости от институциональных условий их существования. Между уровнями формируются барьеры, которые могут становиться непреодолимыми — «запирающими» бизнес в своем уровне как в «институциональных ловушках» (Полтерович, 1998).
В региональном разрезе значимость институциональных факторов определяется тем, как они меняют различия между регионами — усиливают или ослабляют их, создавая условия для получения институциональной ренты и доминирования одних групп бизнеса над другими и, возможно, одних регионов над другими. В «запущенном» виде такие межрегиональные ловушки могут становиться причинами формирования депрессивных территорий или иных зон низкоэффективного развития.
В полном объёме задача описания межрегиональных каналов получения институциональной ренты слишком сложна, поскольку на естественные региональные способы доминирования: федерального центра над субъектами федерации, столицы по отношению к периферии, крупных городов — к пригородам и т. п., накладывается сложная система доминирования на соответствующих территориях крупного и крупнейшего бизнеса в отношении среднего и малого. При этом «сетка» таких отношений зависит от географического распределения бизнеса не напрямую, а через консолидацию крупного российского и зарубежного бизнеса
разных отраслей на конкретных региональных рынках. Перемещения активности этого бизнеса в новые регионы, будь то перенос штаб-квартир или создание крупных производственных подразделений, формирование полюсов роста (Реггоих, 1968) или развитие смежных технологических цепочек (Лукин, 2022), иногда принципиально меняют региональную и межрегиональную систему доминирования, связанную с архитектурой соответствующих рынков (Бурдье, 2005; Радаев, 2011; Флигстин, 2013).
Таким образом, неоднородность институционального пространства нужно рассматривать в сочетании трёх ее аспектов:
• отличие внутренних институтов и создаваемых ими условий для бизнеса от внешних, зарубежных;
• разграничение в стране политических и административных условий, связанных с налоговыми, бюджетными и иными финансово-экономическими полномочиями;
• различие архитектуры региональных рынков по консолидации крупного бизнеса, формированию лидерами рынка их привилегированных зон и по барьерам входа в эти зоны рынков для остальных его участников.
Вероятно, все они взаимосвязаны и поведение крупнейшего бизнеса играет в этой «триаде» ведущую роль, поскольку он имеет силу и возможности влиять на федеральные и региональные политические институты. С точки зрения Я. Паппэ и Я. Галухиной, именно возможность такого влияния и является коренным отличием сверхкрупного бизнеса (Паппэ, Галухина, 2009). Однако, не вдаваясь в тонкости взаимодействия государства и бизнеса, ограничимся в статье лишь анализом третьего аспекта из перечисленных, понимая при этом его более значимую роль в формировании институционального пространства регионов.
Отметим, что за последние годы создано немало рейтингов, характеризующих институциональные признаки развития регионов, в том числе Рейтинг кредитоспособности регионов, Национальный рейтинг состояния инвестиционного климата в субъектах РФ, Рейтинг эффективности управления в субъектах РФ, Рейтинг регионов по уровню содействия развитию конкуренции, Рейтинг инвестиционной привлекательности регионов России (RAEX). Все они и многие похожие смешивают три приведённых выше аспекта институциональной
неоднородности либо выделяют отдельные узкие аспекты, связанные, например, с инновациями или государственно-частным партнерством. Удобного рейтинга, а следовательно источника сведенной воедино информации для оценки различий регионов по архитектуре рынка пока не создано. Возможно, он может быть построен на основе предлагаемого в статье подхода к сравнению регионов по институциональным признакам.
Построение такого рейтинга может создать систему оценок институционального профиля региона как для использования в мониторинге и сравнении регуляторных воздействий с региональной спецификой, так и для выработки бизнесом своих региональных стратегий. Предложения по созданию подобного рейтинга не являются прямой задачей, поставленной в статье, но могут впоследствии стать дополнительным ее результатом. Представляется, что ключевые характеристики описания архитектуры рынков — устойчивость лидирующих на них групп бизнеса и консолидация рынка вокруг этой лидирующей группы. Во всяком случае даже их анализ, как показано в статье, дает глубокие содержательные и количественные результаты.
Ряд институциональных признаков, связанных с концентрацией бизнеса в секторах экономики и его консолидацией вокруг лидирующей на рынке группы компаний, может отражать качественные изменения архитектуры рынков, усиление явного или неявного доминирования, формирование институциональных барьеров и ловушек. В таком анализе могут проявляться и иные институциональные факторы, связанные с региональной или отраслевой налоговой политикой, поддержкой экспорта, развитием федеральных инфраструктур или филиальных сетей банков и иных посреднических организаций, а также другие институциональные факторы.
Многие из названных факторов носят устойчивый характер и поэтому должны использоваться в прогнозировании как институциональных трансформаций, так и экономической динамики. И наоборот, разные по степени устойчивости должны по-разному включаться в соответствующие прогнозы — с учетом их горизонта и точности оценок. При этом для включения институциональных
факторов, не обладающих высокой устойчивостью, но значимо определяющих развитие отдельных групп бизнеса, необходимо строить альтернативные сценарии развития экономики в целом или ее отдельных секторов. Добавим, что трансформации архитектуры рынков, связанные с опережающим ростом крупного бизнеса, существенно влияют на отраслевую динамику и структурные сдвиги, но не синхронизированы по отраслям и неравномерны во времени, что, конечно, усложняет задачу их анализа и прогнозирования.
С учетом высказанных оговорок в статье поставлена цель обосновать значимость институциональной неоднородности пространственной структуры экономики и предложить подход к ее описанию и учету в прогнозировании.
Характеристики консолидации крупного бизнеса в регионах
Для расчетов использован следующий методический подход. По каждому региону из системы СПАРК-Интерфакс взяты данные о 1000 наиболее крупных по выручке российских компаний за 2010—2019 гг. В качестве лидирующей в каждом регионе выделена группа 10 наиболее крупных по объему выручки компаний за соответствующий год. Данные брались до 2019 года, чтобы исключить эффекты «пандемийных» лет. Остальные компании региона не учитывались. Метод удобен для экспресс-анализа структурной динамики, поскольку выручка первой 1000 компаний регионов по СПАРК тесно коррелирует с выручкой всего регионального бизнеса по Росстату (коэффициент корреляции — 0,98). Далее, говоря о консолидации крупного бизнеса в регионах, будем использовать именно эти данные, если иное не оговорено специально. Консолидация рассчитывалась как отношение выручки 10 крупнейших компаний региона к выручке первой 1000 компаний.
Показатели консолидации крупного бизнеса на региональном рынке могут оцениваться по доле топ-5, топ-10 компаний в общих показателях, например, выручки или иного выбранного количества лидеров рынка. Для более тонких расчетов можно брать их переменное для каждого регионального рынка количество с учетом устойчивости сформировавшейся на нем лидирующей группы. Однако для упрощения ограничимся выделением топ-10 компаний в каждом регионе.
Дифференциация институциональных условий по регионам по-разному проявляется в экономических показателях развития. Крупный бизнес влияет на объемы и долю продукции просто потому, что производит ее больше других, становится лидером развития или «выкачивает» ресурсы из региона, создает высокие мультипликаторы для других отраслей, причем не только в межрегиональных потоках продукции, но и через зарплату и спрос своих работников, диффузию технологий, формирование стандартов и правил, развитие рыночных и материальных инфраструктур для региональных рынков, а также через другие прямые и косвенные влияния. Кроме того, крупный бизнес задает баланс межрегиональных экономических связей. В статье мы рассмотрим лишь некоторые из подобных факторов, но считаем нужным обозначить их широкий спектр для исследований.
Полученные данные о консолидации крупного бизнеса подтверждают (табл. 1—3) высо-
кую дифференциацию регионов по выбранным параметрам.
Как видно из таблицы 1, ядро регионов с высокой консолидацией довольно устойчиво, хотя его состав изменился. В частности, к 2019 году Астраханская, Томская, Магаданская и Мурманская области вытеснили из группы «лидеров 2010 года» Карачаево-Черкесскую Республику, республики Саха (Якутия), Тыва и Ингушетия. Остальные шесть регионов остались в списке, хотя и переменили позицию в нем. Такие изменения произошли, в первую очередь, под влиянием отраслевых сдвигов в экономике, а также развития общероссийских инфраструктур. Отметим, что высокий/низкий уровень консолидации сам по себе не говорит о более высоком или низком развитии экономики региона. В таблице 1 присутствуют как экономически более развитые регионы, так и «отстающие». Аналогично, в таблице 2 представлены регионы с наименьшими по стране показателями консолидации бизнеса.
Таблица 1. Регионы с наиболее высокой консолидацией крупного бизнеса в 2010 и 2019 гг., %
Регион 2010 Регион 2019
Чукотский АО 84,1 Респ. Коми 76,2
Респ. Ингушетия 67,1 Чукотский АО 75,9
Респ. Коми 64,8 Астраханская обл. 70,0
Респ. Тыва 63,7 Вологодская обл. 66,21
Респ. Саха (Якутия) 62,2 Респ. Хакасия 58,3
Респ. Бурятия 60,1 Магаданская обл. 55,5
Карачаево-Черкесская Респ. 59,5 Респ. Бурятия 55,2
Вологодская обл. 57,2 Оренбургская обл. 53,6
Респ. Хакасия 55,4 Томская обл. 52,7
Оренбургская обл. 55,2 Мурманская обл. 52,4
Источники: СПАРК-Интерфакс, расчеты авторов.
Регион 2010 Регион 2019
Ивановская обл. 18,9 Воронежская обл. 16,7
Воронежская обл. 19,1 г. Севастополь 17,7
Ростовская обл. 20,0 Ивановская обл. 19,7
Пензенская обл. 21,8 Московская обл. 19,9
Кировская обл. 22,1 Кировская обл. 21,7
Приморский край 22,4 Омская обл. 23,5
Новосибирская обл. 23,1 Ростовская обл. 23,7
Московская обл. 24,7 Чувашская Респ. 23,8
Респ. Алтай 25,3 Крым 24,1
Тверская обл. 25,5 Смоленская обл. 24,3
Источники: СПАРК-Интерфакс, расчеты авторов.
Таблица 2. Регионы с наиболее низкой консолидацией крупного бизнеса в 2010 и 2019 гг., %
Таблица 3. Лидеры роста и снижения относительного уровня консолидации крупного бизнеса
Регионы - лидеры роста консолидации 2019 г. в % к 2010 г. Регионы - лидеры снижения консолидации 2019 г. в % к 2010 г.
Приморский край 45,7 Карачаево-Черкесская Респ. -76,9
Респ. Алтай 38,3 Респ. Ингушетия -52,0
Новосибирская обл. 37,6 г. Москва -51,5
Краснодарский край 37,5 Чеченская Респ. -48,1
Томская обл. 29,9 Омская обл. -45,1
Псковская обл. 29,8 Тульская обл. -31,5
Мурманская обл. 27,3 Чувашская Респ. -28,2
Астраханская обл. 24,8 Респ. Тыва -27,5
Респ. Северная Осетия - Алания 24,5 Московская обл. -23,9
Магаданская обл. 20,8 Респ. Саха (Якутия) -20,8
Источники: СПАРК-Интерфакс, расчеты авторов.
Ядро регионов с низкой консолидацией крупного бизнеса тоже довольно устойчиво, хотя его состав к 2019 году изменился: сохранились лишь 5 регионов, при этом добавились Крым и Севастополь, то есть проявились не только отраслевые, но и геополитические процессы.
В таблице 3 представлены данные о регионах с наиболее сильной динамикой показателей консолидации бизнеса.
Как свидетельствуют данные таблицы 3, в числе лидеров роста/снижения уровня консолидации оказались очень разные регионы — из разных федеральных округов, с разным уровнем экономического потенциала и экономического роста, различной социальной структурой населения. В целом высокие или низкие показатели консолидации бизнеса могут демонстрировать как наличие/отсутствие сильного крупного бизнеса в регионе, так и диверсификацию экономики, как, например, в Москве.
Полные таблицы со всеми регионами страны здесь не приводятся из соображений экономии места. Лидеры роста, снижения и уровня консолидации бизнеса представлены, чтобы показать широкий диапазон разброса соответствующих параметров. Он составляет десятки процентов либо процентных пунктов как во времени — за десятилетие, так и в межрегиональном сопоставлении. Одно это подчеркивает необходимость их внимательного изучения, тем более качественного анализа институциональных факторов, лежащих в основе подобных
изменений, и их возможного влияния на региональные структурные сдвиги и институциональные трансформации в перспективе.
Подчеркнем, что разложение макроэкономических региональных и отраслевых показателей по размеру бизнеса, таких, например, как выручка, добавленная стоимость, капитализация и иные, в экономическом анализе и прогнозировании до сих пор не применялось. Предложенный подход позволяет сравнительно экономными способами построить массив относительно точных данных об уровне и тенденциях консолидации бизнеса по отраслям и регионам страны. Анализ такого массива расширяет возможности изучения экономических процессов и помогает оценивать влияние институциональных факторов на экономическую динамику в регионах, отраслях, на отдельных рынках.
Институциональные особенности экономического роста в регионах
Характеристики устойчивости лидерской группы и консолидации крупного бизнеса по отраслям или регионам могут отражать различные способы (или модели) экономического развития.
• Доминирование на рынке зарубежных, в том числе глобальных, компаний.
• Доминирование на рынке российских компаний федерального или глобального уровня (возможно — из других регионов), поддерживаемых государством либо относящихся к государственному сектору.
• Наличие 10—20 крупных компаний, конкурирующих за положение лидеров рынка при отсутствии явного доминирования (в этом случае формирование лидирующей группы на рынке можно только прогнозировать, но ее динамика уже может отличаться от остальной совокупности).
• Отсутствие явных лидеров рынка и потенциально формирующейся их группы (в этом случае рынок может развиваться благодаря росту сегментов среднего или малого бизнеса либо смежных отраслей/регионов, устойчивость такой динамики определяется потенциалом развития его растущих сегментов).
Возможны также сочетания приведенных способов (моделей) экономического развития регионов.
Для всех субъектов России была исследована динамика темпов прироста бизнеса по показателю выручки за 10 лет (с 2010 по 2019 год) для двух кластеров: с 1 по 10 (первые 10 компаний региона — лидеры регионального бизнеса) и с 11 по 1000 (следующие 990 компаний). Оговоримся, что эти кластеры характеризуются большей или меньшей стабильностью своего состава. Одни компании за этот период по тем или иным причинам покидают кластер — закрываются, реорганизуются, поглощаются другими или сливаются с ними, другие — появляются. В определённом смысле первая десятка и следующие 990 компаний — абстракция, так как имеются в виду не столько конкретные компании, сколько их общность (лидирующая группа и остальные). В этой логике компания — это не только конкретная организация, но и «место на рынке», заполняющееся соответствующими ему организациями или их подразделениями. При таком подходе мы получаем характеристику именно двух зон рынка, а не конкретных компаний на нем.
Для обоих кластеров рассчитывается совокупный среднегодовой темп прироста по формуле CAGR (Compound Annual Growth Rate), то есть средняя геометрическая темпов прироста по годам.
Как правило, рост компаний со временем замедляется, крупный бизнес с меньшей веро-
ятностью может в течение длительного периода увеличиваться на десятки процентов в год, что связано как с более высокой базой, так и особенностями быстрорастущих компаний, которые принято ассоциировать с инновационным бизнесом, средним по размеру, часто представленным технологическими компаниями — «газелями». Более быстрый рост крупнейшего бизнеса может быть индикатором происходящих в регионе значимых структурных изменений, а опережающие темпы кластера «остальных» могут объясняться как органическим ростом бизнеса этих 990 компаний, так и снижением темпов роста лидеров из-за конъюнктуры рынка или институциональных преобразований. Предполагается, что эти сценарии роста могут иметь общие черты для разных регионов, не схожих по отраслевой специализации.
Если распределить все регионы, начиная с тех, где опережение роста лидирующей группы по отношению к остальным компаниям было наивысшим, до тех, где, наоборот, оказалось наивысшим опережение остальных компаний, то наиболее выраженное действие институциональных факторов будет заметно по «краям» шкалы. Соответственно, чем менее выражены различия этих показателей, тем ниже необходимость их учитывать при построении экономических прогнозов. В таблице 4 приведены регионы, характеризующиеся наибольшим опережением крупного бизнеса по отношению к остальным компаниям.
С учетом данных таблицы 4, а также результатов анализа регионов России с опережающим ростом топ-10 компаний над остальными, не представленных в таблице, могут быть определены следующие сценарии экономической динамики.
• Опережающий рост федерального бизнеса со штаб-квартирой в регионе (Краснодарский край, Новосибирская область). В этом случае крупный региональный бизнес относится к глобальным или общероссийским альфа-компаниям, его развитие определяется внешними по отношению к региону факторами и должно прогнозироваться отдельно.
Таблица 4. Регионы с наибольшим превышением темпов прироста крупнейших 10 компаний по сравнению с остальными
Регион Разность показателей CAGR по 10 крупнейшим и остальным компаниям, % Примечания
Приморский край 11,2 Появление в регионе бизнеса федерального уровня вследствие реорганизации группы компаний «ДНС» (50 юридических лиц объединены в «ДНС Ритейл» с офисом во Владивостоке)
Краснодарский край 9,7 Опережающий рост бизнеса федерального уровня с головным офисом в регионе (АО «Тандер» - 21,5% в год при приросте ВРП региона 10,6%)
Астраханская обл. 9,5 Опережающий рост дочерней компании бизнеса федерального уровня (ООО «Лукойл-Нижневолжскнефть» - с 15 места до 1 в рейтинге крупнейших компаний региона за 10 лет)
Респ. Алтай 8,1 Масштаб бизнеса и экономики региона в целом незначительны, поэтому при отсутствии устойчивых, выраженных лидеров появление растущего бизнеса обеспечивает его опережающий рост по сравнению с другими
Томская обл. 7,9 Опережающий рост бизнеса федерального уровня с головным офисом в регионе (ООО «КДВ-групп» - один из крупнейших российских пищевых холдингов) и рост дочерней компании федерального бизнеса (АО «Томскнефть» ВНК - ПАО «Газпром нефть» - 50%, ННК Ойл - 50%)
Мурманская обл. 7,2 Опережающий рост дочерней компании (АО «Кольская ГМК») бизнеса федерального уровня (ПАО «ГМК „Норильский никель"»)
Новосибирская обл. 6,9 Опережающий рост бизнеса федерального уровня с головным офисом в регионе: АО НПК «Катрен» (один из крупнейших фармдистрибьютеров в России), АО «Авиакомпания „Сибирь"» (вторая крупнейшая авиакомпания России)
Респ. Коми 6,7 Опережающий рост бизнеса федерального уровня с головным офисом в Москве (дочерние предприятия ПАО «Лукойл» и ПАО «Газпром»)
Респ. Северная Осетия - Алания 6,5 Лидеры регионального бизнеса - вновь созданные компании
Магаданская обл. 6,1 Опережающий рост дочерних компаний бизнеса федерального уровня: АО «Полюс Магадан» (ПАО «Полюс»), АО «Серебро Магадана» (ПАО «Полиметалл»)
Источники: СПАРК-Интерфакс, расчеты авторов.
• Опережающий рост дочернего бизнеса федеральных компаний в регионе (Астраханская обл., Респ. Коми, Мурманская обл.). Крупный региональный бизнес является зависимой от внешнего структурой, его издержки, прибыль, выручка формируются за пределами региона. Прогнозировать его динамику и развитие остальной экономики следует раздельно, а затем сводить их в общий прогноз.
• Опережающий рост крупного регионального бизнеса. В этом случае он может «стягивать» на себя ресурсы региона и, возможно, других, близлежащих территорий. Его развитие
определяется использованием более качественной ресурсной базой региона, остальная часть растет, используя менее качественные ресурсы.
• Появление в регионе лидера вследствие реорганизации (Приморский край). В этом случае новый крупный бизнес растет по-другому, не так как раньше, но прогнозировать этот рост можно, лишь когда новая траектория станет устойчивой, до этого разумно применять сценарные прогнозы.
В таблице 5 представлены регионы, для которых характерны противоположные тенденции.
Таблица 5. Регионы с наибольшим отставанием темпов прироста крупнейших 10 компаний по сравнению с остальными
Регион Разность показателей CAGR по 10 крупнейшим и остальным компаниям, % Примечания
Чувашская Респ. -4,0 Отсутствие устойчивой группы лидеров при высокодиверси-фицированной экономике региона
Респ. Саха (Якутия) -5,3 Повышение диверсификации экономики региона вследствие инвестиционной активности бизнеса федерального уровня (начало промышленной эксплуатации ПАО «Роснефть» Сред-неботуобинского нефтегазоконденсатного месторождения)
Тульская обл. -5,6 Развитие регионального бизнеса вследствие инвестиционной активности крупнейших компаний бизнеса федерального уровня
Омская обл. -6,1 Банкротство крупнейшего по объему выручки регионального бизнеса (НПО «Мостовик» - крупнейшее по выручке предприятие региона в 2010 г.); закрепление лидерства дочерней компании бизнеса федерального уровня (АО «Газпромнефть-ОНПЗ» - дочерняя компания ПАО «Газпром нефть»)
Чукотский АО -6,4 Появление в числе лидеров дочерней компании бизнеса федерального уровня (начало разработки золота в 2013 году ООО ЗК «Майское» - ПАО «Полиметалл» - вывело предприятие на 2 место в регионе по выручке)
Респ. Тыва -7,7 Низкая устойчивость лидеров - крупнейший региональный бизнес теряет лидерство, показывая низкий темп роста, а его место занимает иностранный бизнес
г. Москва -8,8 Рост крупнейшего федерального бизнеса отстает от динамичного роста крупного и среднего бизнеса, в том числе - дочерних компаний
Карачаево-Черкесская Респ. -12,2 Отсутствие устоявшейся и растущей группы лидеров регионального бизнеса в регионе «кризисной постиндустриализации»; какой «слой» компаний поддерживает экономический рост в регионе, следует уточнять
Респ. Ингушетия -12,7 Отсутствие устоявшейся и растущей группы лидеров регионального бизнеса в регионе «кризисной постиндустриализации»; какой «слой» компаний поддерживает экономический рост в регионе, следует уточнять
Чеченская Респ. -13,8 Отсутствие устоявшейся и растущей группы лидеров регионального бизнеса в регионе «кризисной постиндустриализации»; дочерняя компания бизнеса федерального уровня показывает низкий темп роста (ОАО «Грознефтегаз» - ПАО «Роснефть»)
Источники: СПАРК-Интерфакс, расчеты авторов.
С учетом сказанного могут быть установлены следующие сценарии развития регионов с опережающим ростом компаний второго или третьего эшелона.
• Федеральный/глобальный бизнес со штаб-квартирой в регионе показывает низкий темп роста (г. Москва). Его развитие внутри региона определяется внешними по отношению к региону факторами.
• Дочерний бизнес федеральной компании в регионе показывает низкий темп роста, его издержки, прибыль, выручка формируются за пределами региона и зависят от материнской компании.
• Банкротство или реорганизация крупного регионального бизнеса (Омская обл.). Происходит изменение состава лидеров в регионе, причем не только из-за ухода данной компа-
нии, но и передела рынка другими лидерами. В результате ситуация становится неустойчивой, прогнозировать ее можно лишь по мере формирования новых тенденций, до этого разумно строить сценарные прогнозы.
• Рост диверсификации региональной экономики (Респ. Чувашия). В этом случае прогноз по региону, вероятно, следует строить раздельно по сегментам, имеющим разные темпы роста, и потом сводить их в общий прогноз.
• Низкая устойчивость бизнеса регионов «кризисной постиндустриализации» (Клюев, 2010) обуславливает экономическую динамику. В таких регионах лучше строить сценарные прогнозы и переходить к традиционным экс-траполяционным прогнозам лишь по мере появления новых факторов устойчивости, связанных с формированием их архитектуры.
Помимо перечисленных могут реализоваться и иные сценарии со своими способами прогнозирования, например:
• в регионе реализуются крупные проекты, инвестиции приходят из других регионов, от крупного регионального, федерального или международного бизнеса или иных аналогичных источников; в этом случае тренды регионального развития «ломаются» и новая динамика будет определяться развитием нового крупного игрока на фоне предшествовавших процессов; до того как они приобретут устойчивость, разумно строить лишь сценарные прогнозы;
• малый и средний бизнес деградируют или «уходят» из региона; растет теневая, неформальная экономика; все больший объем вновь созданной компаниями региона стоимости переносится в другие регионы по технологическим цепочкам; в этих случаях, так же как и в предыдущем, следует опираться на сценарные прогнозы или оценивать динамику официальной и неформальной экономики раздельно, а потом сводить их в общий прогноз.
Во всех перечисленных вариантах экономический рост в регионе неоднородный — имеются особенности прогнозирования и планирования, своя типология устойчивых и растущих сегментов, свои модели роста и «производственные функции» для более динамичных сегментов и остальной совокупности. При отсутствии явных отличий сегментов по устойчи-
вости внутри региона или отрасли их динамику можно прогнозировать как для однородной совокупности. Каждый из приведенных примеров и многие похожие на них в значительной мере определяются институциональными факторами. При этом группы регионов с примерно одинаковым набором таких факторов могут сводиться в общий прогноз, структурированный по институциональным признакам.
Заключение и выводы
1. При анализе и прогнозировании экономических процессов в региональном разрезе необходимо наряду с макроэкономическими и материально-вещественными характеристиками учитывать институциональные факторы, точнее — межрегиональную институциональную неоднородность пространственной структуры. Она связана, прежде всего, с изменением архитектуры региональных рынков, создаваемой крупнейшим бизнесом в регионе.
2. Теория экономического доминирования в многоуровневой экономике (Блохин, 2019; Блохин и др., 2019), определяющая закономерности «расслоения» компаний по уровням альфа-, бета- и гамма-бизнеса и получение институциональной ренты более «высокими» уровнями такой иерархии, позволяет проводить анализ указанных институциональных факторов.
3. Оценки устойчивости лидирующей группы бизнеса в регионах и консолидации крупнейшего бизнеса существенно различаются по регионам и динамично меняются. Структурные и временные различия между ними могут достигать десятков процентов или процентных пунктов, при этом они не связаны с уровнем экономического развития регионов.
4. Закономерности формирования способов (моделей) экономического роста в регионах связаны с доминированием в них или во взаимодействующих с ними субъектах крупного глобального, федерального, регионального бизнеса. Они могут быть выявлены с использованием данных о консолидации крупного бизнеса.
5. Сопоставление опережающего/отстающего роста лидирующей в регионе группы и остальных компаний дает возможность прогнозировать экономический рост с учетом устойчивости, структуры и динамики крупнейшего
в регионе бизнеса. При этом прогнозы по лидирующей группе и остальным компаниям при существенных различиях их параметров должны строиться раздельно, а потом сводиться в общий прогноз. Так, в 19 регионах разница в темпах прироста опережающей и отстающей группы составила более 5 процентных пунктов, из них в четырех — более 10.
6. В регионах с неустоявшейся группой лидирующих компаний необходимо строить сценарные прогнозы экономического роста и структурной динамики или хотя бы проверить их на такую необходимость. Анализ показал,
что в 33 регионах в первой десятке лидеров сменилось 5—6 компаний. Не менее 7 компаний сменилось в 17 субъектах страны.
7. С учетом значимости институциональных факторов в региональном развитии может быть сформирована методология институциональной экономической географии, охватывающая закономерности пространственного изменения институтов, их влияние на социально-экономические показатели регионов, а также институциональные трансформации, происходящие в зависимости от экономических и социальных процессов в региональном разрезе.
Литература
Арманд Д.Л., Преображенский В.С., Арманд А.Д. (1969). Природные комплексы и современные методы
их изучения // Изв. АН СССР. Сер. геогр. № 5. С. 5-16. Бакланов П.Я. (2015). Подходы и основные принципы структуризации географического пространства // Известия Российской академии наук. Серия географическая. № 5. С. 7-18. DOI: 10.15356/0373-24442013-5-7-18
Барбашова Н.Е., Герасимова Ю.В. (2018). Проблемы соответствия между целями, инструментами и финансовыми потоками в региональной политике // Мир новой экономики. № 3. С. 90-97. DOI: 10.26794/2220-6469-2018-12-3-90-97 Блохин А.А. (2019). Институциональная рента в многоуровневой экономике // Проблемы прогнозирования.
№ 4. С. 16-26. DOI: 10.1134/S 1075700719040026 Блохин А.А., Ломакин-Румянцев И.В., Наумов С.А. (2019). Альфа-бизнес на российском продовольственном рынке // Экономические стратегии. № 6. С. 68-77. DOI: 10.33917/es-6.164.2019.68-77 Бурдье П. (2005). Социальное пространство: поля и практики: пер. с фр. / сост., общ. ред. пер. и послесл.
Н.А. Шматко. СПб.: Алетейя; М.: Институт экспериментальной социологии. 576 с. Вертоградов В.А. (2020). Рыночные стратегии альфы, беты и гаммы в контексте теории экономического
доминирования // Экономические стратегии. № 2. С. 50-53. DOI: 10.33917/es-2.168.2020.50-53 Гранберг А.Г. (2000). Основы региональной экономики. М.: ГУ ВШЭ. 495 с.
Зубаревич Н.В. (2014). Межбюджетные отношения центра и регионов: экономические и институциональные
аспекты // Журнал НЭА. № 3. С. 158-160. Ильин В.А., Поварова А.И. (2017). Недостатки налогового администрирования крупного бизнеса и их влияние на региональные бюджеты // Экономика региона. Т. 13. № 1. С. 25-37. URL: https://www. elibrary.ru/download/elibrary_28807315_57727029.pdf Климанов В.В., Казакова С.М., Яговкина В.А. (2021). Инструменты межрегионального взаимодействия в системе государственного управления // Регионология. Т. 29. № 2. С. 250-282. DOI: 10.15507/24131407.115.029.202102.250-282 Клюев Н.Н. (2010). Российские контрасты как угроза территориальной целостности страны // Контуры
глобальных трансформаций: политика, экономика, право. Т. 3. № 1. С. 18-29. Кувалин Д.Б. (2019). Современные проблемы пространственного развития России // Стратегия и тактика реализации социально-экономических реформ: региональный аспект: мат-лы VIII междунар. научн.-практ. конференции. Вологда. С. 10-18. Лексин В.Н., Швецов А.Н. (2012). Государство и регионы: теория и практика государственного
регулирования территориального развития. М.: Либроком. Лукин Е.В. (2022). Регулирование межрегиональных цепочек добавленной стоимости: проблемы анализа и моделирования // Проблемы прогнозирования. № 1 (190). С. 19-33. DOI: 10.47711/0868-6351-19019-33
Марченко Г.В., Мачульская О.В. (2000). Финансовые механизмы межрегионального выравнивания // Финансы и кредит. № 1 (61). С. 13—21.
Минакир П.А., Демьяненко А.Н. (2010). Пространственная экономика: эволюция подходов и методология // Экономическая наука современной России. № 3 (50). С. 6—32.
Минакир П.А. (2016). Институциональные отображения пространственного развития // Пространственная экономика. № 4. С. 7—12.
Михеева Н.Н. (2021). Пространственные аспекты разработки экономических прогнозов: научный доклад
/ под ред. чл.-корр. РАН А.А. Широва. М.: Артик Принт. 120 с. (Научный доклад ИНП РАН). Паппэ Я.Ш., Галухина Я. (2009). Российский крупный бизнес: первые 15 лет Экономические хроники
1993-2008 гг. М.: ГУ-ВШЭ. 423 с. Полтерович В.М. (1998). Институциональные ловушки и экономические реформы. М.: Российская
экономическая школа. 42 с. Радаев В.В. (2011). Кому принадлежит власть на потребительских рынках: отношения розничных сетей и
поставщиков в современной России. М.: Изд. дом Высшей школы экономики. 383 с. Савельева М.В. (2012). Уникальные преимущества как критерии регионов — «локомотивов роста» // Региональная экономика: теория и практика. № 2. С. 20-26.
Флигстин Н. (2013). Архитектура рынков: экономическая социология капиталистических обществ XXI века / пер. с англ. А. А. Куракина; под науч. ред. В.В. Радаева; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М.: Изд. дом Высшей школы экономики. 392 с. Фролов Д.П. (2015). Имеют ли институты значение для пространственной экономики? // Пространственная
экономика. № 1. С. 14—37. Яременко Ю.В. (1981). Структурные изменения в социалистической экономике. М.: Мысль. 303 с.
Busenitz L.W., Gomez C., Spencer J.W. (2000). Country institutional profiles: Unlocking entrepreneurial phenomena. Academy of Management Journal, 43(5), 994—1003.
Freeman R.B. (2002). Institutional differences and economic performance among OECD countries. CEP Discussion Papers dp0557.
Lugovoy O., Dashkeev V., Mazayev I. et al. (2007). Analysis of Economic Growth in Regions: Geographical and Institutional Aspect. Moscow: IET.
Perroux F. (1968). Les investissements multinationaux et 1'analyse des poles de developpement et des poles d'integration. Revue Tiers-Monde, 9(34).
Peterson M.F., van Iterson A. (2015). Differences in work goals among regions of the Netherlands and Germany: Functional, institutional and critical event influences. The International Journal of Human Resource Management, 26(2), 277—297.
Sheppard E. (2008). A Companion to Economic Geography. John Wiley & Sons.
Schlevogt K.A. (2001). Institutional and organizational factors affecting effectiveness: Geoeconomic comparison
between Shanghai and Beijing. Asia Pacific Journal of Management, 18(4), 519—551. Wind B., Lersch P., Dewilde C. (2017). The distribution of housing wealth in 16 European countries: Accounting for institutional differences. Journal of Housing and the Built Environment, 32(4), 625—647.
Сведения об авторах
Андрей Алексеевич Блохин—доктор экономических наук, главный научный сотрудник, Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН (117418, Российская Федерация, г. Москва, пр. Нахимовский, д. 47; e-mail: [email protected]); профессор, Финансовый университет при Правительстве РФ (125167, Российская Федерация, г. Москва, пр. Ленинградский, д. 49)
Алексей Александрович Лихачев — соискатель, Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН (117418, Российская Федерация, г. Москва, пр. Нахимовский, д. 47; e-mail: [email protected])
Blokhin A.A., Likhachev A.A. The Impact of Institutional Factors on Economic Dynamics in the Regions
Abstract. The article is devoted to the problem of combining institutional and economic features in regional research and forecasting. We substantiate that the importance of institutional factors, including those in the regional context, manifests itself under significant differences in the institutional conditions for business that make it possible to receive stable institutional rent; this leads to the stratification of business by levels of alpha, beta and gamma business. The object of the study is top large business in the region. The distribution of major global and federal companies in the context of regions, as well as the presence of an established group of leaders in the regional economy, requires their separate monitoring and forecasting. We propose our own approach to determining the features of consolidation of large business. We show that the range of dispersion of their levels among regions and over time is significant and can be tens of percent and/or percentage points, which urges researchers to focus on these indicators. By comparing the features of consolidation of large business in the regions and using the constructed quantitative estimates, we substantiate the typology of methods (models) of economic growth in regions, depending on the presence or absence of major global, federal, and regional companies in them and their role in regional economy. Theoretical significance of this approach consists in combining the institutional analysis of the architecture of regional markets with the cost and physical aspects of the analysis; this will help improve the quality of diagnostics of regional and interregional problems and the validity of forecasts. Practical significance is determined by the possibilities of taking into account the architecture of regional markets in regional economic policy.
Key words: institutions, institutional conditions, institutional rent, alpha business, consolidation of large business, economic growth of regions, institutional geography.
Information about the Authors
Andrei A. Blokhin — Doctor of Sciences (Economics), Chief Researcher, Institute of Economic Forecasting, Russian Academy of Sciences (47, Nakhimovsky Avenue, Moscow, 117418, Russian Federation; e-mail: [email protected]); professor, Financial University under the Government of the Russian Federation (49, Leningradsky Avenue, Moscow, 125167, Russian Federation)
Aleksei A. Likhachev — degree-seeking applicant, Institute of Economic Forecasting, Russian Academy of Sciences (47, Nakhimovsky Avenue, Moscow, 117418, Russian Federation; e-mail: 79168346515@ yandex.ru)
Статья поступила 06.04.2022.
