|
| | | | Проблемы современной экономики, N 1 (53), 2015 | | | | ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГИОНОВ И ОТРАСЛЕВЫХ КОМПЛЕКСОВ | | | Амирова О. А.
старший преподаватель кафедры оценки бизнеса и конкурентоспособности
Южно-Уральского государственного университета (НИУ), (г. Челябинск)
| |
| | | | | В статье приведена методика поэтапного отбора факторов ресурсного обеспечения региональной экономики, разработанная автором в целях обоснования направлений развития регионов на интенсивной основе. Приведена авторская классификация ресурсов региона, раскрыто содержание и отражены результаты предварительного и основного этапов отбора факторов интенсивного развития региона | | Ключевые слова: экономика региона, ресурсное обеспечение региона, факторы интенсивного развития регионов | | УДК 332.146.2:330.341.13; ББК 65.04 Стр: 216 - 219 |
В 2011–2014 гг. в российском экономическом пространстве произошли существенные изменения, которые привели к осознанию новой роли регионов, как источников роста всей экономики. В этой связи перед исследователями встает задача разработки научных подходов и практических методов измерения и оценки уровня ресурсного обеспечения, выявления факторов интенсивного развития регионов, в том числе в контексте инвестиционно-инновационных задач. Имеющийся в настоящее время инструментарий оценки, как социально-экономических результатов регионов, так и влияющих на них факторов, построен в основном на использовании объемных и стоимостных статистических показателей, которые в качестве регионов-лидеров называют, во-первых, наиболее крупные регионы, во-вторых, регионы с преобладанием добывающих отраслей и ориентированные на экспорт, в-третьих, регионы, получающие наибольшие объемы федеральных инвестиционных ресурсов. В то же время, в российской экономике начинает формироваться кластер успешно развивающихся регионов, не обладающих существенными запасами ресурсов (имеются в виду ресурсы традиционного типа — сырьевые, трудовые, финансовые). Основной ресурс, которым они располагают — это управленческий потенциал губернаторов и других руководителей региона. Именно это позволяет развивать региональную экономику в соответствии с интересами региона и его населения. В настоящей статье приведены результаты исследования, выполненные автором в 2012–2014 гг. и завершившиеся разработкой методики отбора факторов интенсивного развития регионов на основе методов кластерного и корреляционно-регрессионного анализа.
Под ресурсным обеспечением региона в настоящей статье понимается совокупность процессов, связанных с управлением ресурсами в целях повышения их интенсивного (а не экстенсивного) использования и обеспечения эффективного социально-экономического развития региона в контексте ускорения инвестиционно-инновационных процессов. В целях анализа ресурсного обеспечения регионов построена классификация ресурсов, выделяющая 2 типа ресурсов: базовые (традиционные) и стратегические (ресурсы инновационного воспроизводства), которые обеспечивают интенсивный характер развития регионов (табл.1).
Таблица 1
Классификация ресурсов процесса ресурсного обеспечения развития региона| Тип ресурса (по роли в воспроизводственном процессе) | Группа ресурса |
|---|
| Ресурсы расширенного воспроизводства (базовые) | Природно-экологические | | Материально-технические | | Трудовые и социальные | | Финансовые | | Ресурсы расширенного инновационного воспроизводства (стратегические) | Управленческие | | Инвестиционные | | Инновационные | | Внешне-экономические | | Предпринимательские |
Формирование системы показателей ресурсной обеспеченности регионов в методике оценки ресурсного обеспечения на основе факторов интенсивного развития региона является одной из сложных задач в силу разнообразия факторов, их взаимосвязанности и разнонаправленности их действия, отсутствия сопоставимых статистических показателей, доступных в течение длительного периода наблюдений (включая отсутствие сопоставимости в связи с изменением границ регионов) и т.д.
В качестве критериев первичного отбора факторов были приняты следующие положения:
1) взаимосвязь с наличием ресурса в экономике регионов, что подтверждается наличием соответствующих показателей в системе государственной статистики;
2) уровень экономики: макрорегион (федеральный округ) / регион (субъект федерации);
2) показатели для количественной оценки фактора: объемно-стоимостные / относительные (показатели эффективности социально-экономического развития);
3) характер оценки: динамическая / статическая.
На предварительном этапе отбора показателей был сформирован комплекс объемно-стоимостных показателей по федеральным округам за период 2005–2012 гг., что позволило провести анализ использования ресурсов в разрезе макрорегионов в динамике. Проведенный анализ использования ресурсов на уровне федеральных округов позволил выделить наличие негативных тенденций, основная из которых — экстенсивный характер использования большинства видов ресурсов.
Для более качественного исследования ресурсной обеспеченности экономики регионов на следующем этапе использованы методы статистического кластерного анализа. Оценка уровней экономического развития, ресурсной обеспеченности и межрегиональные сопоставления осуществлялись с использованием универсального индикатора — валового регионального продукта, поскольку изменение объема ВРП зависит от объема инвестиций и интенсивности внедрения инноваций в воспроизводственный процесс. В качестве результирующих показателей были выбраны объем отгруженной инновационной продукции и инвестиции в основной капитал.
Анализ проводился по среднединамическим усредненным показателям за период с 2005 по 2012 гг. На основе оценки корреляционных связей данных факторов с величиной валового регионального продукта в пакете прикладных статистических программ «VStat» построены дендрограммы распределения федеральных округов на кластеры методом Уорда. Расчет корреляции проводился с доверительной вероятностью 0,95 и критическим значением 0,47. Применение данного метода уже на предварительном этапе исследования позволило сгруппировать макрорегионы по типу интенсивности использования ресурсов. В обоих выявлено четыре типа федеральных округов (табл. 2). | | | Таблица 2
Результаты ранжирования макрорегионов на основе кластерного анализа по методу k-cредних |  |
В состав первого типа входят Дальневосточный, Приволжский, Северо-Западный и Центральный федеральные округа. Второй тип составил Южный федеральный округ, занимающий вторую позицию в обоих случаях типизации. Северо-Кавказский регион, занимающий 3 и 4 позиции, представлен традиционно аграрными регионами, характеризующимися однородным составом. Интерес представляет позиция Уральского федерального округа, в состав которых входят практически все «опорные регионы» национальной экономики, но который занимает соответственно 4 и 3 позиции. Из полученных результатов следует 2 вывода. Во-первых, актуализируется задача более «тонкой настройки» для выявления более тесной связи между факторными признаками, ранее включенными в модель. Во-вторых, анализ ресурсного обеспечения по макрорегионам не подлежит содержательной экономической интерпретации: объяснить попадание УрФО в группу с регионами, которые нельзя рассматривать как развитые в сфере инвестиционно-инновационной деятельности, (ЮФО и СКФО), действием фундаментальных факторов сложно. Данный вывод подтверждает мнения ученых относительно административного характера формирования округов. Так, О.В. Иншаков отмечает необходимость интеграции регионов в гармоничные территориальные системы хозяйства, отходя от административных конгломератов, какими являются федеральные округа [1] При этом проблема типологии регионов в целях управления региональной экономикой, как отмечают современные исследователи, сохраняет свою актуальность [2].
Следует также учитывать, что в анализе использовались усредненные данные за период 2005–2011 гг. Данный период характеризовался разнонаправленными тенденциями и процессами в национальной экономике, обусловленными мировым финансовым кризисом: периодом роста (2005–2007 гг.); падением (2008–2009 гг.) и восстановлением (2010–2011 гг.).
При решении о выборе факторов для оценки их влияния на социально-экономическое развитие регионов мы опирались на мнения ученых, рекомендующих использовать методологии многомерного статистического анализа, широко применяемые в подобных исследованиях. Они позволяют учесть воздействие значительного числа факторов на развитие экономических процессов в регионах России, [3] выявить и обосновать явные и скрытые закономерности осуществляемых преобразований экономики регионов [4], выявить и оценить зависимости результатов развития от экономических показателей региона [5]. Таким образом, на следующем этапе отбор факторов проводился с учетом следующих корректировок:
1) проведение анализа факторов ресурсного обеспечения в динамике за несколько лет невозможно в силу многократных изменений методики расчета показателей и базы статистических данных (например, по малому и среднему бизнесу в соответствии с изменением законодательства); формирования новых показателей в Государственной статистике (например, статистика по инновациям начала формироваться в региональном разрезе с 2009 г.), влияния разнонаправленных экономических ситуаций (в частности, «факторов кризиса»);
2) статическая оценка должна проводиться за период (год), в котором не сказывалось влияние кризисных явлений. Данным условиям удовлетворяет 2012 год, в котором последствия кризиса 2008 г. уже практически преодолены, а признаки новой рецессии (2013 г.) в национальной экономике еще не проявились;
3) проверка качества массива показателей с исключением взаимно коррелирующих показателей;
4) результирующий показатель должен быть индикатором, отражающим качество (интенсивность) использования ресурса.
Таким образом, на втором этапе отбор факторов ресурсного обеспечения производился в разрезе определения корреляции между результирующими показателями (Yi) и двумя группами факторов:
– абсолютные (объемные и стоимостные) показатели Zk (32 показателя);
– относительные показатели Хi (18 показателей), полученные как соотношения абсолютных значений 32 объемно-стоимостных факторов, выбранных в соответствии с логикой исследования.
Как показал анализ, в массиве объемных показателей большинство из них существенно коррелируют с показателем валового регионального продукта и между собой; продолжение исследований на основе данной системы показателей по этой причине было некорректным. Система показателей Xi также проверена на наличие взаимных корреляций и признана приемлемой по этому признаку в связи с отсутствием или наличием минимальной корреляции внутри системы.
Таким образом, отбор факторов интенсивного развития, оказывающих максимальное влияние на качество ресурсного обеспечения регионального развития, целесообразно проводить методом последовательного агрегирования частных статистических показателей в показатели второго порядка (относительные) и далее в результирующие показатели, что позволяет выявлять причины проявления тех или иных тенденций в процессах регионального развития. Методика представлена на рис.1. На первом (нижнем) уровне представлен комплекс 32 объемных показателей (Zj), выраженных в большей степени в абсолютных и в относительных величинах, представленных данными Росстата. На втором уровне формируется комплекс из 18 относительных показателей (Хi), рассчитываемых как результат соотношения величин из комплекса объемных показателей. На третьем уровне собираются факторы интенсивного развития, определяющие качество социально-экономического развития региона. На четвертом уровне агрегируются те результирующие показатели (экономические, социальные, инвестиционные, инновационные, внешнеэкономические), которые имеют адекватное статистическое содержание и отражают основные аспекты регионального развития.
Отбор результирующих показателей должен осуществляться исходя их общепринятой в зарубежной и отечественной экономической науке практики. Деятельность региона в системе показателей государственной статистики традиционно оценивается объемными показателями, что не отражает качество и интенсивность развития регионов и используемых ресурсов. Цель выбора результирующих показателей — отражение в них качества всех направлений социально-экономического развития региона. Поэтому в предлагаемой методике используются только относительные показатели, характеризующие деятельность региона с точки зрения эффективности полученного результата. Это соответствует цели и логике данного исследования, поскольку исключает влияние экстенсивных объемных показателей на оценку результатов развития региона.
На основе проведенного теоретического и практического анализа в качестве индикаторов качества социально-экономического развития региона были выбраны следующие результирующие показатели (Yj):
уровень экономического развития: величина ВРП на душу населения (Y1);
уровень инвестиционного развития: соотношение объема инвестиций в основной капитал к валовому региональному продукту (Y2);
уровень инновационного развития: объем отгруженной инновационной продукции на 1 рубль ВРП (Y3);
уровень социального развития: величина доходов на душу населения (Y4);
уровень внешнеэкономического развития: технологичность экспорта, определяемая как доля экспортируемой инновационной продукции в общей величине экспорта (Y5). | | |  | | Рис.1. Этапы отбора факторов интенсивного развития |
Исходя из основной гипотезы исследования, оценивать качество процессов ресурсного обеспечения можно только на основании относительных показателей, позволяющих сравнивать регионы, существенно отличающиеся по площади, численности населения, наличия различных видов ресурсов. В связи с этим построена система относительных показателей, удовлетворяющих данному требованию (табл. 3). В данную систему показателей включены те, которые попали в систему уравнений регрессии с удовлетворительными параметрами регрессионной модели. Как видно из таблицы, их оказалось 18. Далее проведено уточнение моделей и выделены факторы, оказывающие наибольшее влияние на результаты социально-экономического развития регионов, на основании этого из 18 показателей исключены 5 в связи с отсутствием значимого их влияния на показатели социально-экономического развития регионов. Конечная регрессионная модель представлена следующими уравнениями:
Y1 = 380 – 16493,5x3 + 134,4x8+ 0,9x10 + 1,42x11 + 8,67x15 – 334,4x17
Y2 = 0,14 – 0,014x2 + 10,23x3 – 0,13 x6 + 1,49x12
Y3 = 0,028 + 0,016x2 – 11,01x3 – 0,117x6 + 0,009x8 + 0,0008x11+ 0,0005x15
Y4 = 26064,0 – 2529883,9x3 – 1,1x4 – 30144,6x6 + 1581,7x8+ 206,6x9 – 2,5x10 – 6,5x11 + 0,2x14 +
+ 186,6x15 – 118,9x16 – 5690,3x17
Y5 = -0,001 + 6,797Е-07Х4 + 4,055Е-05Х11 + 0,0014Х15
Таким образом, разработанная методика позволила выявить и структурировать ключевые факторы ресурсного обеспечения регионов в соответствии с имеющимися базовыми и стратегическими ресурсами, обеспечивающие интенсивный характер развития регионов, определить роль данных факторов в разработке ресурсной политики регионов.
Таблица 3
Система факторов и соответствующих им показателей ресурсного обеспечения регионов на основе факторов интенсивного развития| Вид ресурса | Фактор ресурсного обеспечения (качественная характеристика используемого ресурса) | Относительный показатель использования ресурсов (показатель эффективности) | Усл. обознач. |
|---|
| Экологические | Экологичность производственных процессов | Соотношение оборотно используемой и свежей воды | Х1 | | Загрязненность источников воды в регионе | Сброс загрязненных сточных вод на 1 млн м3 использованной свежей воды | Х2 | | Качество воздуха в регионе | Улавливание загрязняющих веществ на 1 т выбросов в атмосферу | Х5 | | Трудовые | Энерговооруженность труда | Потребление электроэнергии на одного занятого в производстве | Х3 | | Использование трудовых ресурсов | Доля безработных в численности экономически активного населения | Х6 | | Финансовые | Сбалансированность бюджета региона | Соотношение доходов и расходов региона | Х7 | | Сбалансированность финансовых ресурсов региона | Соотношение депозитов/кредитов | Х8 | | Технико-технологические | Качество научных исследований и разработок | Производство инновационных товаров на рубль затрат на НИОКР | Х11 | | Скорость обновления основных фондов | Инвестиции в основной капитал в расчете на 1 рубль основных фондов | Х12 | | Интенсивность внедрения передовых технологий | Соотношение используемых и созданных передовых технологий | Х13 | | Затратоемкость выпускаемых инновационных товаров | Затраты на технологические инновации в расчете на 1 рубль инновационных товаров | Х14 | | Напряженность энергосистемы региона | Использование мощности электростанций | Х4 | | Управленческие | Качество управления | Объем ВРП в расчете на 1 чиновника | Х15 | | Деловой климат | Прямые иностранные инвестиции на 1 рубль инвестиций в основной капитал | Х16 | | Предпринимательские | Развитие малого предпринимательства | Оборот предприятий малого бизнеса на 1 рубль ВРП | Х17 | | Внешнеэкономические | Технологичность импорта | Объем импорта технологий в расчете на 1 рубль импорта | Х18 | | Инфраструктурные | Интенсивность использования железнодорожных путей | Грузооборот на 1 км железных дорог | Х9 | | Интенсивность использования автомобильных дорог | Грузооборот на 1 км автомобильных дорог | Х10 |
|
| |
|
|
