CC BY
171
РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
УДК 332.145 К. Н. ЮСУПОВ
доктор экономических наук, профессор, Башкирский государственный университет
А. В. ЯНГИРОВ доктор экономических наук, профессор, Башкирский государственный университет
Р. Р. АХУНОВ кандидат экономических наук, доцент, Башкирский государственный университет Ю. С. ТОКТАМЫШЕВА Башкирский государственный университет
ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ КАК ОСНОВА РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ*
В современных условиях особое значение приобретает исследование базовых предпосылок и условий функционирования региональной экономики. В качестве одной из таких системообразующих основ региона выступает его воспроизводственный потенциал. В статье приводится авторский подход к построению системы воспроизводственного потенциала в виде многоуровневой пирамиды, показывающей проецирование ресурсов региональной экономики на текущие и прогнозируемые результаты функционирования региона: ресурсы региональной экономики, предыдущие результаты развития, особенности экономической деятельности и институтов региона в сложившейся рыночной системе, ожидаемые и достигаемые экономические результаты. Проведен анализ элементов воспроизводственного потенциала на основе расчетов эффективности использования топливно-энергетических ресурсов, уровня инновационной и инвестиционной активности регионов. Осуществлена оценка составляющих воспроизводственного потенциала и сложившейся системы управления социально-экономическим развитием регионов.
Ключевые слова: воспроизводственный потенциал; регион; промежуточный и конечный продукт; ресурсы; результаты функционирования.
K. N. YUSUPOV
PhD in Economics, Professor, Bashkir State University A. V. YANGIROV PhD in Economics, Professor, Bashkir State University
R. R. AKHUNOV PhD in Economics, Associate Professor, Bashkir State University YU. S. TOKTAMYSHEVA Bashkir State University
REPRODUCTIVE POTENTIAL AS A BASIS FOR REGIONAL ECONOMY DEVELOPMENT
The research of basic prerequisites and conditions for effective regional economy performance becomes especially urgent today. The reproductive potential is fundamental for the regional economy development. The article contains the author's approach to construction of the reproductive potential system as a multi-level pyramid reflecting the projection of regional economy resources onto current and expected results of regional performance: the regional economy resources, the previous development results, the features of economic activities and institutions performance in the current market system, the expected and achieved economic results. The analysis of the reproductive potential components based on the calculations of energy resources use efficiency and the level of innovation and investment attractiveness of the region is conducted. The reproductive potential components of the existing system and the current management system of socio-economic regional development are evaluated.
Keywords: reproductive potential, region, intermediate and final product, resources, results of functioning.
* Статья подготовлена при поддержке гранта РГНФ № 14-12-020082013-08-27.
© К. Н. Юсупов, А. В. Янгиров, Р. Р. Ахунов,
Ю. С. Токтамышева, 2014 59
Воспроизводственный потенциал региональной экономики представляет собой потенциальные возможности к экономическому воспроизводству региона [11, с. 14-16], заложенные: в имеющихся ресурсах (природных, капитальных, трудовых), достигнутых «размерах» экономики региона (объемах валового регионального продукта (ВРП)), ее отраслевой или видовой структуре (валовой добавленной стоимости), характеристике участия в межрегиональном и внешнеторговом обмене и в сформировавшейся модели поведения региональной экономики.
На наш взгляд, возможно построение «пирамиды» воспроизводственного потенциала региона и выделение так называемых «первичных» элементов, служащих основой формирования других его элементов, и «вторичных» элементов, выступающих прямыми факторами конечных результатов функционирования региональной экономики. Иными словами, существуют глубинные элементы воспроизводственного потенциала, которые лежат в основе «пирамиды», где один вид потенциала формирует другой, другой — третий, а на вершине пирамиды — конечные результаты функционирования экономики в текущем периоде (рис. 1).
В основе пирамиды (на первом уровне) находятся ресурсы в их классическом понимании: труд (трудовые ресурсы), земля (природно-сырьевые ресурсы) и капитал (основные и оборотные фонды). Изложенное покажем на примере продуктов топливно-энергетического комплекса.
Россия является крупнейшим в мире производителем и экспортером природного
газа, вторым по величине производителем нефти. Например, Европейский союз с населением почти 1,5 млрд чел. является основным ее потребителем. Экспорт России, объемы которого она стремится ежегодно увеличивать, стал важным источником государственных доходов и в целом валового внутреннего продукта (ВВП) [12, с. 171-172].
В 2011 г. в РФ добыли 509 млн т нефти, при этом экспортировали 237 млн т. Таким образом, имелась возможность переработать 272 млн т. Если бы вся добываемая в России нефть перерабатывалась, рост материальных затрат на ее переработку увеличился бы в 1,87 раза. В этом случае объем промежуточного продукта (по МОБ РФ за 2000-2003 гг.) составил бы 1 349 445,9 млн р. вместо 721 628,8, а объемы конечного продукта нефтепереработки — 782 519,5 млн р. вместо 418 459,6. Однако в объеме конечного продукта нефтепереработки, идущего на экспорт, не учтена более высокая цена за экспорт единицы продукта. В результате этого цена конечного продукта занижена по сравнению с фактической. Это связано с тем, что около 70-80 % всего экспорта составляют продукты топливно-энергетического комплекса (табл. 1). При этом по России и Приволжскому федеральному округу эта доля составила 73,5 и 67 % соответственно, а в Республике Башкортостан (РБ) — 84 %. Таким образом, и зависимость от мировых цен и спроса на эти товары больше у республики по сравнению с Приволжским федеральным округом и национальной экономикой в целом.
Текущие и прогнозируемые результаты фунционирования региональной экономики
Предыдущие результаты развития, сложившаяся отраслевая и видовая структура региональной экономики, участие в межрегиональном обмене
Характер поведения региональной экономики: деятельность институтов государственной власти, особенности рыночного саморазвития региона
Ресурсы региональной экономики: трудовые, природно-сырьевые, основные и оборотные фонды
Рис. 1. Пирамида воспроизводственного потенциала региона
Таблица 1
Товарная структура экспо рта и импорта в 2011 г., % к итогу
Товары Российская Федерация Приволжский федеральный округ Республика Башкортостан
Продовольственные и сельскохозяйственные экспорт 2,7 0,8 0,7
импорт 15,7 8,1 2,6
Топливно-энергетического комплекса экспорт 73,5 66,9 83,9
импорт 2,4 1,1 1,1
Химической промышленности, каучук экспорт 6,6 19,1 8,5
импорт 17,0 21,4 38,7
Древесина и целлюлозно-бумажные изделия экспорт 2,3 1,7 0,5
импорт 2,5 1,7 0,3
Металлы и изделия из них экспорт 9,7 4,8 2,0
импорт 8,2 9,6 6,1
Машины, оборудование и транспортные средства экспорт 5,2 6,7 4,4
импорт 54,2 58,1 51,2
Составлено по: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2012 : стат. сб. М. : Росстат, 2012. С. 985.
Нефтегазовые доходы федерального бюджета формируются за счет налога на добычу полезных ископаемых в виде углеводородного сырья (нефть, газ горючий природный, газовый конденсат); вывозных таможенных пошлин на нефть сырую; вывозных таможенных пошлин на газ природный; вывозных таможенных пошлин на товары нефтепереработки. Из всей добытой в 2011 г. сырой нефти фактически 258 млн т поступило на переработку, из которых выработали 36,8 млн т бензина автомобильного, 70,2 млн т топлива дизельного и 72,9 млн т мазута топочного. Получились два соотношения:
- из 100 % всей добытой в России нефти 50,7 % поступило на переработку;
- из 100 % поступившей на переработку нефти произвели 14,3 % бензина автомобильного; 27,2 % топлива дизельного; 28,3 % мазута топочного и т. д.
Нами принято также допущение, что вся нефть, добываемая в РБ, перерабатывается внутри региона и будет экспортироваться только в виде нефтепродуктов. В этом случае технологическое потребление продукции одних видов деятельности другими резко возрастет. ОАО АНК «Башнефть», поставляющая на экспорт нефть и нефтепродукты, а также нефтехимическую продукцию, в 2010 г. добыла 14,1 млн т, а в 2011 г. — 15,1 млн т нефти.
В 2011 г. компания экспортировала 3,6 млн т
нефти, что на 12 % больше показателя 2010 г. Учитывая, что 95 % всей нефти, добываемой ОАО АНК «Башнефть», приходится на пределы РБ, получим: в 2010 г. — 13,4 млн т, а в 2011 г. — 14,3 млн т. Экспорт нефти из РБ составил в 2010 г. 3,4 млн т, а в 2011 г. — 3,9 млн т. Следуя логике полной переработки добываемой нефти в регионе, в РБ в 2010 г. должны были переработать 10 млн т нефти (объем добычи в пределах РБ минус объем экспорта нефти из РБ), а в 2011 г. — 10,4 млн т.
Важным элементом воспроизводственного потенциала также являются трудовые ресурсы. На протяжении нескольких десятилетий исследователи подтверждают связь между объемами трудовых ресурсов, их уровнем образования и экономическим ростом. Основная идея в том, что хорошо образованная рабочая сила повышает производительность, которая в свою очередь ведет к экономическому росту [6, с. 781].
Второй уровень пирамиды составляют достигнутые в предыдущих периодах результаты развития региональной экономики, сложившаяся отраслевая или видовая ее структура, степень участия региона в межрегиональных обменных процессах. В результате предыдущих циклов воспроизводства на этом уровне создаются «производные» ресурсы, которые формируют возможности для последующих воспроизводственных процессов. Эти ресур-
сы могут отражать такие показатели, как ввод в действие основных фондов; объем инвестиций в основной капитал; валовой региональный продукт; доходы и расходы бюджета; объемы экспорта и импорта.
Ни одно мероприятие экономического характера не может происходить без увеличения материальных затрат. Инновационные затраты относятся к подобным, поэтому важнейшим этапом оценки эффективности остается правильный учет затрат. Наиболее эффективным способом измерения затрат являются приведенные затраты. Однако на региональном уровне его использование ограничено в связи с высоким уровнем дифференциации затрат по срокам и направлениям использования. В этой связи представляется обоснованным использование межотраслевого баланса (МОБ) производства и распределения совокупного общественного продукта для определения с некоторой условностью объемов текущих (промежуточное потребление) и капитальных (конечный продукт) затрат. Оценку инновационного эффекта с использованием приведенных затрат рассмотрим на примере соотношения промежуточного и конечного продукта (или то же самое на основе соотношения материальных затрат и чистой продукции). Эти соотношения складываются вне зависимости от того, в отраслевом ли разрезе или в разрезе видов экономической деятельности МОБ разработан.
Вначале эти соотношения покажем на уровне РФ по видам экономической деятельности за 2000-2003 гг. (табл. 2-3). Исследование ограничено статистическими данными за указанный период вследствие отсутствия официальной информации о балансе народного хозяйства в Федеральной службе государственной статистики РФ с 2004 г. Соотношение технологического потребления и конечного использования продукции между видами экономической деятельности в РФ составило 0,717. На каждую единицу материальных затрат приходилось 1,394 единицы конечного продукта. Это свидетельствует о присутствии экономического эффекта в функционировании национальной экономики РФ. При этом соотношения первого и последнего годов анализируемого периода составили соответственно 0,690 и 1,450; 0,719 и 1,391. Полученные значения в динамике не подтверждают тенденцию повышения эффективности Известия ИГЭА 2014. № 4 (96)
функционирования экономики. При этом следует подчеркнуть, что в категорию конечного продукта попадают огромные объемы экспорта сырья из Российской Федерации, которые искусственно завышают долю конечного продукта в используемом соотношении. Поэтому по приведенному соотношению вряд ли можно утверждать об абсолютном эффекте в национальной экономике.
Количественная взаимосвязь между видами экономической деятельности математически может быть представлена следующей формулой:
х
а=X'
II
где а/у — количество продукции вида деятельности /, необходимое для производства единицы продукции вида у; Xj — объем продукции, потребляемый видом у; Хуу — весь поток продукции вида / в вид
Как известно, затраты продукции одного вида на производство единицы продукции другого вида образуют коэффициенты прямых материальных затрат. Модель может быть представлена следующим линейным уравнением:
Х1 311Х1 + 312Х2 ••• 31пХп +^1'
где У1 характеризует размер конечного потребления данного вида экономической деятельности народного хозяйства.
Для анализа межотраслевых связей, эффективности структурных сдвигов в материальном производстве и осуществления плановых расчетов по системе МОБ исчисляются также коэффициенты полных затрат, характеризующие затраты какого-либо продукта на производство единицы другого продукта по всей цепи взаимосвязанных видов экономической деятельности. При этом пропорции потребления продуктов нефтепереработки другими видами экономической деятельности по усредненным показателям промежуточного потребления между видами экономической деятельности России (млн р.) за 2000-2003 гг. следующие:
х = 0,373Х1 + 0,067X2 + 0,101Х3 +
+ 0,456Х3 + 0'002Х5, где х — промежуточный спрос продуктов нефтепереработки; Х1 — продукты промышленности; Х2 — сельское и лесное хозяйство; Х3 — строительство; Х4 — услуги; Х5 — прочие виды деятельности по производству товаров и услуг.
Таблица 2
Усредненные показатели промежуточного потребления между видами экономической деятельности РФ за 2000—2003 гг., млн р.
Показатель Продукты промышленности Продукты и услуги сельского и лесного хозяйства Про- дукция строи- тельства Услуги Про- дукты прочих видов деятель- ности Проме- жуточный спрос
всего нефте- добычи нефте- перера- ботки химии и нефтехимии
Продукты промышленности: 3 631 996,4 130 838,3 470 994,3 279 872,1 199 695,1 570 968,0 1 614 815,7 28 957,8 6 046 433
В том числе: нефтедобычи 467 731,2 18 755,8 428 291,7 16 992,0 0,2 61,5 84 493,3 0 472 758,9
нефтеперера- ботки 269 095,9 30 345,9 1 4037,7 13 140,1 48 622,0 72 876,9 329 402,0 1 632,0 721 628,8
химии и нефтехимии 283 023,6 16 680,8 2 122,7 128 160,2 19 516,4 30 332,4 157 406,6 594,4 490 873,4
Продукты и услуги сельского и лесного хозяйства 297 991,8 133,8 102,8 434,0 236 328,0 2,6 58 377,2 0,2 592 699,8
Продукция строительства 108 890,1 26 304,5 4 435,1 7 439,5 5071,6 6 328,5 130 545,9 262,7 251 098,8
Услуги 330 155,5 62 902,7 7 487,6 20 939,9 20 185,0 57 729,4 1 324 402,4 8 903,8 1 741 376,1
Продукты прочих видов деятельности 25 115,7 3 559,8 996,1 1 928,4 727,0 5741,9 81 979,9 4 487,9 118 052,4
Всего по народному хозяйству 4 394 149,5 223 739,1 484 015,9 310 613,8 462 006,7 640 770,4 3 210 121,1 4 2612,4 8 749 660,1
Составлено по данным официального сайта Федеральной службы государственной статистики РФ. URL : http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/accounts.
Таблица 3
Усредненные показатели конечного использования продукции между видами экономической деятельности в РФ за 2000—2003 гг., млн р.
Показатель Расходы на конечное потребление Валовое нако- пление основного капитала Изме- нение запасов матери- альных обо- ротных средств Чистое при- обре- тение ценно- стей Экспорт Конечный продукт
домашних хозяйств государ- ственных учрежде- ний некоммерческих организаций, обслуживающих домашние хозяйства
Продукты промышленности 3 143 009,2 9021,5 0 565 771,0 180 291,5 5 275,5 3 335 446,0 7 238 814,7
В том числе: нефтедобычи 0 0 0 0 226,5 0 885 054,1 885 280,6
нефтепереработки 62 060,5 183,5 0 0 373,6 0 355 842,0 418 459,6
химии и нефтехимии 152 574,6 3 661,8 0 0 12 067,5 0 220 976,9 389 280,7
Продукты и услуги сельского и лесного хозяйства 526 335,9 12 311,9 0 -34,9 45 468,9 0 28 599,6 612 681,4
Продукция строительства 27 933,9 0 0 1 152 077,9 0 0 32 038,1 1 212 049,9
Услуги 1 002 260,1 1 679 737,7 108 699,3 68 873,4 0 0 223 935,8 3 083 506,3
Продукты прочих видов деятельности 32 197,4 0 0 2 640,2 602,6 0 13 362,4 48 802,6
Всего по народному хозяйству 4 731 736,5 1 701 071,1 108 699,3 1 789 327,6 226 363,0 5275,5 3 633 381,9 12 195 854,9
Составлено по данным официального сайта Федеральной службы государственной статистики РФ. URL : http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/accounts.
Пропорции потребления продуктов нефтепереработки по усредненным показателям конечного использования (млн р.) за 2000-2003 гг. имеют вид:
у = 0,148^ + 0'001/2 + 0'851/3'
где у — конечный продукт нефтепереработки; У1— расходы на конечное потребление продуктов нефтепереработки домохозяйствами, государственными учреждениями и некоммерческими организациями; Y2 — изменение запасов материальных оборотных средств; Y3 — экспорт.
Воспроизводственный потенциал позволяет охарактеризовать соотношения промежуточного и конечного продукта с использованием показателей фактически разработанных МОБ производства и распределения совокупного общественного продукта по Башкирской АССР за 1966, 1972, 1977, 1982 гг. Соотношение усредненных показателей материальных затрат и конечного продукта за этот период составило 0,731 и 1,369, т. е. имелись примерно одинаковые соотношения по республике и по стране в целом. Очевидно, подобное положение объясняется тем, что потенциал Башкирской АССР (РБ) является традиционно высоким с тесными международными и межрегиональными связями, поэтому экономика республики повторяет состояние и тенденции по всей стране.
Если первые два уровня в большей степени отражали объективные составляющие воспроизводственного потенциала, то следующий уровень призван отразить субъективную его характеристику.
Субъективная составляющая воспроизводственного потенциала — способность людей к управлению элементами объективной составляющей. Объективная составляющая — ресурсы и активы. Субъективность в значительной степени отражается в самой оценке воспроизводственного потенциала, которая определяется не только полнотой и достоверностью информационной базы, но и подходом субъекта управления к воспроизводственному потенциалу. В результате субъективная составляющая обусловливает то, что величина потенциала не является константой, а его размеры и границы находятся в постоянном движении.
Таким образом, общая схема формирования потенциала может принять следующий
вид (рис. 2), т. е. наращивание потенциала возможно за счет либо объективной, либо субъективной составляющей.
Рис. 2. Формирование воспроизводственного потенциала
В результате добавления к ресурсу субъективной составляющей, на наш взгляд, происходит переход ресурса в потенциал, поэтому третий уровень будет представлять собой характер поведения региональной экономики, который включает в себя деятельность институтов государственной власти (и на федеральном уровне, и на уровне субъекта), а также особенности рыночного саморазвития региона (восприимчивость региона к реформам, активность малого бизнеса, инновационная активность, степень реакции на различные формы воздействия, к примеру, на вложение федеральных средств, введение льгот, стимулирование инновационной деятельности).
Роль государственной власти в достижении экономического развития того или иного региона или страны является весьма значительной. Изучение влияния экономической политики в странах Европы на экономический рост [13, с. 230-232] дает следующие результаты: рост 0,6 процентных пункта в год при измерении с помощью непараметрического модели, примерно 0,9 процентных пункта при использовании параметрической модели. Эти результаты являются довольно устойчивыми к нескольким проверкам.
В большинстве случаев для определения наиболее развитого и конкурентоспособного региона, обладающего большим потенциалом для внедрения нового объекта производства, инноваций, вложения инвестиций, используются рейтинги. Они применяются инвесторами, предпринимателями, органами государственной власти во многих сферах экономической деятельности. Большинство экономических явлений и процессов имеет
многофакторный характер, что и составляет основу метода рейтингования [8, с. 423-431].
Для ранжирования регионов по уровню эффективности внедрения и использования инноваций была применена методика, использующая при анализе 6 факторов, объединенных в две группы:
1. Факторы, описывающие уровень инновационной восприимчивости региона: производительность труда (отношение объема ВРП субъекта РФ к среднегодовой численности занятых); фондоотдача (отношение ВРП субъекта РФ к стоимости основных фондов в регионе); экологичность производства (отношение ВРП субъекта РФ к объему выбросов вредных веществ в атмосферу от стационарных источников).
2. Параметры инновационной активности: затраты на исследования и разработки на одного занятого; затраты на технологические инновации на одного занятого; выпуск инновационной продукции на душу населения [1].
Далее по каждому из показателей был определен регион-лидер, значение которого принималось за 100 %. Значения других регионов пересчитывались по следующей формуле: х
5. = 100 %,
1 хтах
где 5/ — процентное отношение значения параметра в /-м регионе к региону-лидеру; / —
номер региона; х. — значение параметра для развития /-го региона; х1™* — максимальное значение параметра региона-лидера [Там же].
По этой формуле находим ряды данных, приведенных к соответствующей базе (регио-нам-лидерам). Полученные 6 параметров путем математических расчетов формируются сначала в два (инновационной восприимчивости и инновационной активности, как средние арифметические от входящих в их состав параметров), а потом в один общий.
Совокупный параметр используется в итоге для оценки инновационного развития региона
V + Л
2
где V — рейтинговая оценка инновационной восприимчивости региона; А — рейтинговая оценка инновационной активности региона.
После проделанных расчетов каждый регион получит определенное значение в интервале 0-100 % (от А++ до D). Большее значение VA означает более высокое место региона в рейтинге инновационного развития [1]. Проведенные расчеты показали выраженное лидерство г. Москвы в рейтинге. На наш взгляд, оно обосновывается тем, что по перечисленным показателям этот регион имел хорошие значения, однако не лидировал по всем (табл. 4).
Таблица 4
Регионы-лидеры по показателями инновационного развития в 2000, 2006 и 2011 гг.
Показатель Регионы-лидеры
2000 2006 2011
Производительность труда экономики региона, тыс. р./чел. Ненецкий, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа Ненецкий, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа Ненецкий, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа
Фондоотдача экономики региона, тыс. р./чел. г. Москва, Ненецкий автономный округ, Красноярский край Республика Хакасия, Ненецкий автономный округ, г. Москва Республика Тыва, Красноярский край, г. Санкт-Петербург
Экологичность экономики региона, тыс. р./т г. Москва, г. Санкт-Петербург, Кабардино-Балкарская Республика г. Москва, Кабардино-Балкарская Республика, г. Санкт-Петербург Республика Ингушетия, г. Москва, Кабардино-Балкарская Республика
Затраты на исследования и разработки на 1 занятого, р. г. Москва, г. Санкт-Петербург, Московская область г. Москва, г. Санкт-Петербург, Московская область г. Москва, г. Санкт-Петербург, Московская область
Затраты на технологические инновации на 1 занятого, р. Республика Коми, Республика Саха (Якутия), Пермский край Ханты-Мансийский автономный округ, Самарская область, Тюменская область Липецкая область, Сахалинская область, Республика Мордовия
Выпуск инновационной продукции на душу населения региона, р. Самарская область, Вологодская область, Республика Карелия Самарская область, Республика Татарстан, Пермский край Сахалинская, Ленинградская, Самарская области
Из года в год лидирующими по производительности труда и фондоотдаче являются нефтедобывающие регионы России и столица страны. Крупные научные исследования также осуществляются только в трех «столичных» субъектах РФ: г. Москва, г. Санкт-Петербург и Московская область. Последнее обусловлено наличием в первых двух регионах крупнейших высших учебных заведений (а также реализацией с 2010 г. проекта «Сколково» в г. Москве), а в Московской области — нахождением крупнейшего в России научно-технического комплекса. К числу инновационно активных регионов можно отнести и Самарскую область. Ежегодные изменения в лидерах наблюдаются более интенсивно по показателям затрат на технологические инновации и выпуску инновационных товаров и услуг. В то же время именно последние два показателя напрямую отражают развитие по инновационному пути.
Существует много примеров, когда большие доходы имеют возможность получать те компании, которые имеют контроль над значительной частью ценных природных ресурсов. Неравномерное распределение стоимости этих ресурсов является элементом социальной несправедливости, которая ведет к бедности тех или иных регионов [5].
По нашему мнению, наиболее эффективным методом для анализа инновационной составляющей развития российской экономики является рассчитываемый рейтинг регионов.
Он разносторонне и наиболее полно использует показатели, связанные с трудовыми ресурсами, инвестициями, состоянием основного капитала и даже с загрязненностью окружающей среды региона. При этом рейтинг позволяет определить привлекательность того или иного региона для инвесторов, предпринимателей и т. д. Так, по расчетам, самый развитый из регионов (г. Москва) с 2000 по 2011 г. повысил свою долю в суммарном объеме ВРП регионов-субъектов РФ с 20 до 22,5 % и численность занятых в экономике с 7,8 до 9,24 % от всего занятого населения страны.
В то же время в России немало регионов, получивших за рассматриваемый период буквенный код D. По этой причине, на наш взгляд, важно рассмотреть показатели этих регионов с индексом D отдельно от других субъектов РФ. При этом в эту группу включены и те, ко-Известия ИГЭА. 2014. № 4 (96)
торые получали индекс D и по одному разу, так как это свидетельствует о том, что они обладают неустойчивостью в периоды кризисов и подвержены переходу в категорию D и в дальнейшем. В эту группу входят 47 из 83 регионов страны. Располагая 40-41 % от численности всего занятого населения РФ, они производили от 27,6 % всего ВРП в 2000 г. до 25,5 % в 2011 г. (т. е. происходило постепенное сокращение производительности при имевшихся затратах на инновации). Оставшиеся 35 регионов, имеющие по рейтинговым индексам низкий уровень (С, С+, С++), но не получившие за рассматриваемый период неудовлетворительную оценку D, располагали 50-51 % всей численности занятого населения и производили 51-52,5 % от совокупного объема ВРП страны. Преобладание количества регионов с индексом С и D, которое отражает очень низкий уровень инновационной восприимчивости и инновационной активности, связан с значительным отставанием от ярко выраженного региона-лидера (г. Москва). Схожая отсталость большинства регионов от лидера в 2000 г. и в 2003 г. сменилась усреднением уровней инновационного развития регионов в 2006 г. Тяжелые для России последствия мирового финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг. привели к тому, что более половины регионов за 2009 г. имели индекс D. В 2011 г. регионов с неудовлетворительным уровнем инновационного развития стало уже всего лишь шесть.
Второй и третий уровни характеризуют способности региональной экономики к реализации, вовлечению в хозяйственный оборот имеющихся на первом уровне ресурсов. Если взять в качестве примера современную политику Китая, то так называемая «фабрика мира», ставшая ею благодаря обилию дешевой рабочей силы, скоро перестанет таковой быть. Одновременно с увеличением количества выпускников высших учебных заведений, ключевым драйвером становится увеличение затрат правительства на развитие науки и техники, что позволит расширить конкурентоспособные бизнес-услуги и комплексные производственные технологии. Высока вероятность, что к 2020 г. экономика Китая станет инновационно ориентированной [14, с. 123-124].
Наконец, на вершине пирамиды (на четвертом уровне) должны находиться текущие
и прогнозируемые результаты развития региональной экономики, к примеру, объемы и структурные характеристики ВРП, а в конечном счете, уровень и качество жизни населения.
Сопоставив пропорции увеличившихся объемов нефтепродуктов, получим, сколько какой продукции произведено. Затем, узнав цену 1 т каждого нефтепродукта, определим объемы увеличившегося конечного продукта. Таким образом, для оценки допущения, согласно которому вся добываемая в России нефть будет полностью перерабатываться, необходимо откорректировать стоимостной объем нефтедобычи по ценам продуктов нефтепереработки. Так, в 2012 г. сырая нефть стоила 10 360 р./т, бензин автомобильный всех марок — в среднем 19 094 р./т, топливо дизельное всех марок — в среднем 22 637 р./т.
Главным результатом внедрения инноваций в нефтепереработке должно стать увеличение глубины переработки нефти, что повысит эффективность технологического процесса всей отрасли. Это, в свою очередь, является источником увеличения удельного веса конечного продукта, приходящегося на единицу промежуточного по экономике в целом, что мы можем определить по системе таблиц МОБ. Если бы глубина переработки достигла своего максимума (более 95 %), имелась бы возможность поставлять на экспорт преимущественно бензин автомобильный и топливо дизельное за счет резкого сокращения топочного мазута. В настоящее же время последнему принадлежит самая значительная доля. Автобензин и дизельное топливо стоят примерно в 2 раза дороже нефти сырой и еще больше топочного мазута. При таком подходе от экспорта нефтепродуктов можно получить
1 770 108,2 млн р. вместо 885 054,1 млн р. от экспорта сырой нефти. С учетом суммы фактических объемов экспорта продуктов нефтепереработки на современном этапе и результатов наших расчетов общая сумма экспорта нефтепродуктов достигнет
2 125 950,2 млн р. Следовательно, с учетом общих объемов промежуточного потребления (объем промежуточного продукта при полной переработке нефти 1 349 445,9 млн р. вместо 721 628,8), потребления домашних хозяйств, государства, некоммерческих организаций, накопления и экспорта составит
5 442 067,7 млн р. Это были показатели по виду деятельности нефтепереработки. Если же взять народное хозяйство в целом, то картина окажется следующей: промежуточное потребление составит 9 377 477,2 млн р., а конечный продукт — 14 984 963 млн р. Таким образом, даже в результате проведения частичных мер по модернизации видов экономической деятельности соотношение промежуточного и конечного продуктов изменится с 1,394 до 1,598 в пользу конечного продукта.
Определив, в какой пропорции используются продукты нефтепереработки другими видами экономической деятельности, можно рассчитать количественные размеры промежуточного и конечного потребления. В этом случае переработка нефти возрастет (по данным за 2011 г.) в 1,4 раза. Себестоимость добычи тонны нефти РБ в 2012 г. составляла 5 829,9 р., бензина автомобильного — 15 476,0 р., а топлива дизельного — 13 532,0 р. Последние два продукта дороже нефти сырой в среднем в 2,1 раза, что наблюдалось и в целом по России. Следовательно, в результате проводимых мер по использованию достижений научно-технического прогресса в направлении изменения соотношения промежуточного и конечного продуктов в регионе с нефтяной специализацией показатели эффективности примерно совпадают с общероссийскими.
Фактором, способствующим достижению этих результатов, помимо внедрения инноваций, является привлечение инвестиций, но важно их эффективное использование. Инвестиционная привлекательность и инвестиционная активность — это разные дефиниции.
Инвестиционная привлекательность — состояние организации, которое оценивается как перспективно экономически устойчивое, обладающее значительным финансовым потенциалом в долгосрочной перспективе, активизация которого может принести лицу, инвестирующему в организацию, определенные выгоды. Инвестиционная активность организации — такая характеристика деятельности организации, которая предполагает, что субъект хозяйствования является не только экономически устойчивым, обладающим значительным потенциалом развития, но и владеет значительным размером свободных средств, эффективно инвестируемых [4, о 1105]. Система государственного реИзвестия ИГЭА 2014. № 4 (96)
гулирования инвестиционными процессами должна создавать условия и формировать предпосылки для роста инвестиционной активности субъектов предпринимательства в регионе [2, с. 1111]. Если мобилизовать на цели модернизации значительные объемы вложений и целесообразно и эффективно их использовать, то можно рассчитывать на прорыв не только в инвестиционном секторе, но и в экономике в целом [3].
Таким образом, ресурсы, находящиеся на первом уровне, многократно преломляясь через вышестоящие уровни, в специфической форме проецируются на конечных результатах функционирования региональной экономики. Что касается оценки воспроизводственного потенциала региона, то считаем, что в полной мере его измерить невозможно, так как он представлен чрезмерно разнохарактерными компонентами, которые измеряются в несопоставимых единицах или вообще не поддаются измерению, значительным влиянием субъективной составляющей и многовариантностью его использования. Поэтому можно с большей или меньшей достоверностью оценивать лишь его отдельные стороны. К примеру, можно измерить объемы имеющихся в наличии ресурсов без учета их качества и особенностей использования. Воспроизводственный потенциал в определенной степени могут охарактеризовать ВРП и инвестиции в основной капитал. Достаточно информативным показателем способности потенциала региона к устойчивому воспроизводству, на наш взгляд, являются темпы роста обозначенных показателей в кризисном периоде, в качестве одного из последних которого можно взять 2009 г. Поэтому необходимо при их анализе охватить как можно больший период и попытаться вывести некие средние за ряд лет значения, которые будут свободны от случайных колебаний. Наиболее приемлемым нам показался расчет отношения ВРП или инвестиций на душу населения по каждому региону в каждом году (например, за последние 10 лет) к их среднероссийским значениям, а затем определение среднего из полученных коэффициентов за ряд лет.
При расчете коэффициентов корреляции для показателей инвестиции в основной капитал (прирост, % к предыдущему году) и темпы прироста ВВП за 2006-2010 гг. коэффициент
корреляции Фехнера равен 1, а коэффициент корреляции рангов Спирмена — 0,94, т. е. наблюдается прямая и тесная связь [10, с. 27].
Можно условно определить также совокупный воспроизводственный потенциал регионов «по размеру», т. е. выделить крупные и малые регионы. Например, мы можем предложить взять некий интегральный удельный вес региона в национальной экономике, который можно рассчитать как среднеарифметическое значение из частных удельных весов в общероссийских показателях ряда абсолютных параметров. Такими показателями могут быть число предприятий и организаций, стоимость основных фондов, численность экономически активного населения, валовой региональный продукт, инвестиции в основной капитал.
К полученному интегральному значению удельного веса нами была применена следующая шкала с применением критерия: если бы все регионы вносили одинаковый вклад в национальную экономику, то этот вклад примерно составлял бы 1,2 %. Если регион имеет удельный вес, который в 2 раза больше этой планки (т. е. 2,4 % и выше), то можно считать этот регион как имеющий крупный (в абсолютном выражении) воспроизводственный потенциал. Оставшийся интервал от 0 до 2,4 % делится на четыре примерно равные группы:
- 1,8-2,39 % — группа регионов, имеющих «размер» воспроизводственного потенциала выше среднего;
- 1,2-1,79 % — «средние» регионы;
- 0,6-1,19 % — регионы с абсолютным «размером» потенциала ниже среднего;
- 0-0,59 % — «малые» регионы.
Воспроизводственный потенциал как важнейший макроиндикатор экономического развития в условиях конъюнктурных и структурных изменений в национальной экономике весьма резко реагирует на негативный характер складывающихся в ней тенденций [7, о. 242-243; 9; 10, с. 103-118]. Он включает способности производить, обращать и потреблять региональный промежуточный и конечный продукт, повышать благосостояние общества в целом и его членов. Таким образом, только системный подход, рассмотрение во взаимосвязи ресурсов и результатов позволят наиболее полно исследовать воспроизводственный потенциал региона.
Список использованной литературы
1. Гусев А. Б. Рейтинги инновационного развития регионов России / А. Б. Гусев // Капитал страны : федер. интернет-издание. — URL : http://www.kapital-rus.ru/index.php/articles/article/2574.
2. Кадышев Е. Н. Концепция и политика формирования системы государственного регулирования инвестиций как фактор развития предпринимательства / Е. Н. Кадышев, А. Я. Басыров // Вестник Башкирского университета. — 2013. — Т. 18, № 4. — С. 1110-1112.
3. Макарова Г. Н. «Скрытый» инвестиционный кризис в условиях российских реформ / Г. Н. Макарова // Известия Иркутской государственной экономической академии (Байкальский государственный университет экономики и права) (электронный журнал). — 2013. — № 6. — URL : http://eizvestia.isea.ru/reader/artide.aspxlidM8650.
4. Модернизация социальной сферы муниципальных образований Сибирского региона как основы повышения качества жизни населения / В. И. Самаруха, М. Г. Жигас, Н. М. Токарская [и др.] ; под ред. В. И. Самарухи, А. В. Самарухи, Л. В. Гуляевой. — Иркутск : Изд-во БГУЭП, 2013. — 270 с.
5. Саляхова Э. А. Инвестиционная активность организации: особенности анализа и управления / Э. А. Саля-хова // Вестник Башкирского университета. — 2013. — Т. 18, № 4. — С. 1105-1109.
6. Соколова Л. Г. Производительность: теория, измерение, проблемы роста / Л. Г. Соколова, М. А. Винокуров. — Иркутск : Изд-во ИГЭА, 2000. — 240 с.
7. Стратегия управления воспроизводственным потенциалом Республики Башкортостан в системе национальной экономики / под общ. ред. К. Н. Юсупова. — Уфа : РИЦ БашГУ, 2012. — 256 с.
8. Токтамышева Ю. С. Рейтинговая оценка инновационного развития регионов / Ю. С. Токтамышева, К. Н. Юсупов, Р. Р. Ахунов // European Social Science Journal = Европейский журнал социальных наук. — 2013. — № 8 (35), т. 2. — С. 423-432.
9. Юсупов К. Н. Макроэкономический анализ регионального продукта / К. Н. Юсупов, А. В. Янгиров. — Уфа : Изд-во БашГУ, 2003. — 168 с.
10. Юсупов К. Оценка макроэкономических индикаторов, отражающих цели национальной экономики в начале XXI века / К. Юсупов, А. Янгиров, Ю. Токтамышева // Экономика и управление. — 2012. — № 3 (107). — С. 23-28.
11. Янгиров А. В. Методология анализа воспроизводственного потенциала региона / А. В. Янгиров. — Уфа : Изд-во БашГУ, 2008. — 177 с.
12. Bahgat G. Russia's oil and gas policy / G. Bahgat // OPEC Energy Review. — 2010. — Vol. 34, iss. 3-4. — Р.162-183.
13. Measuring the effects of European Regional Policy on economic growth: A regression discontinuity approach. Papers in Regional Science / G. Pellegrini, F. Terribile, O. Tarola, T. Muccigrosso, F. Busillo. — 2013. — Vol. 92. — Р.217-233.
14. Mishra V. Technological Change and Wages in China: Evidence from Matched Employer-Employee Data / V. Mishra, R. Smyth // Review of Development Economics. — 2014. — Vol. 18, iss. 1. — Р. 123-138.
References
1. Gusev A. B. Reitingi innovatsionnogo razvitiya regionov Rossii [The ratings of innovative development of Russian regions]. Available at: http://www.kapital-rus.ru/index.php/articles/article/2574.
2. Kadyshev Ye. N., Basyrov A. Ya. Concept and policy of formation of system of state regulation of investments as factor of development of business. Vestnik Bashkirskogo universiteta = The Herald of Bashkir University, 2013, vol. 18, no. 4, pp. 1110-1112 (in Russian).
3. Makarova G. N. «Hidden» investment crisis in the context of russian reforms. Izvestiya Irkutskoy gosudarstven-noy ekonomicheskoy akademii (Baykalskiy gosudarstvennyy universitet ekonomiki i prava) (elektronnyy zhurnal) = Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy (Baikal State University of Economics and Law) (online journal), 2013, no. 6. Available at: http://eizvestia.isea.ru/reader/article.aspxlidM8650 (in Russian).
4. Samarukha V. I., Zhigas M. G., Tokarskaya N. M., Samarukha A. V., Gulyaeva L. V. Modernizatsiya sotsial'noi sfery munitsipalnykh obrazovanii Sibirskogo regiona kak osnovy povysheniya kachestva zhizni naseleniya [Modernization of social services of municipalities of the Siberian region as a basis for improving the quality of life of the population]. Irkutsk, Baikal State University of Economics and Law Publ., 2013. 270 p.
5. Salyahova E. A. The investment activity organization: the peculiarity of analysis and management. Vestnik Bash-kirskogo universiteta = The Herald of Bashkir University, 2013, vol. 18, no. 4, pp. 1105-1109 (in Russian).
6. Sokolova L. G., Vinokurov M. A. Proizvoditelnost: teoriya, izmerenie, problemy rosta [Performance: theory, evaluation, growth problems]. Irkutsk State Economics Academy, 2000. 240 p.
7. Yusupov K. N. (ed.) Strategiya upravleniya vosproizvodstvennym potentsialom Respubliki Bashkortostan v sisteme natsionalnoi ekonomiki [The strategy of the Republic of Bashkortostan reproductive potential management in the national economy]. Ufa, RITs BashGU Publ., 2012. 256 p.
8. Toktamysheva Yu. S., Yusupov K. N., Akhunov R. R. Rating assessment of innovation development of regions. Ev-ropeiskii zhurnal sotsialnykh nauk = European Social Science Journal, 2013, no. 8 (35), vol. 2, pp. 423-432 (in Russian).
9. Yusupov K. N., Yangirov A. V. Makroekonomicheskii analiz regionalnogo produkta [Regional product macroeconomic analysis]. Ufa, RITs BashGU Publ., 2003. 168 p.
10. Yusupov K., Yangirov A., Toktamysheva Yu. Otsenka makroekonomicheskikh indikatorov, otrazhayushchikh tseli natsionalnoi ekonomiki v nachale XXI veka [Assessment of macroeconomic indicators reflecting the purposes of the national economy at the beginning of the 21st century]. Ekonomika i upravlenie = Economics and Management, 2012, no. 3 (107), pp. 23-28 (in Russian).
11. Yangirov A. V. Metodologiya analiza vosproizvodstvennogo potentsiala regiona [Methodology of the analysis of regional reproductive potential]. Ufa, RITs BashGU Publ., 2008. 177 p.
12. Bahgat G. Russia's oil and gas policy. OPEC Energy Review, 2010, vol. 34, iss. 3-4, pp. 162-183.
13. Pellegrini G., Terribile F., Tarola O., Muccigrosso T., Busillo F. Measuring the effects of European Regional Policy on economic growth: A regression discontinuity approach. Papers in Regional Science, 2013. Vol. 92, pp. 217-233.
14. Mishra V., Smyth R. Technological Change and Wages in China: Evidence from Matched Employer-Employee Data. Review of Development Economics, 2014, vol. 18, iss. 1, pp. 123-138.
Информация об авторах
Юсупов Касим Назифович — доктор экономических наук, профессор, кафедра макроэкономического развития и государственного управления, Башкирский государственный университет, 450076, г. Уфа, ул. Заки Валиди, 32, e-mail: kasim_jusupov@mail.ru.
Янгиров Азат Вазирович — доктор экономических наук, профессор, зам. директора по научной работе, Институт экономики, финансов и бизнеса, Башкирский государственный университет, 450076, г. Уфа, ул. Заки Валиди, 32, e-mail: jangirovav@list.ru.
Ахунов Рустем Ринатович — кандидат экономических наук, доцент, директор, Институт экономики, финансов и бизнеса, Башкирский государственный университет, 450076, г. Уфа, ул. Заки Валиди, 32, e-mail: akhunov@list.ru.
Токтамышева Юлия Семеновна — аспирант, кафедра макроэкономического развития и государственного управления, Башкирский государственный университет, 450076, г. Уфа, ул. Заки Валиди, 32, e-mail: tokt-yuliya@yandex.ru.
Authors
Yusupov Kasim Nazifovach — PhD in Economics, Professor, Department of Macroeconomic Development and State Governance, Bashkir State University, 32 Validy St., 450076, Ufa, Russia, e-mail: kasim_jusupov@mail.ru.
Yangirov Azat Vazirovich — PhD in Economics, Professor, Deputy Director for Research of the Institute of Economics, Finance and Business, Bashkir State University, 32 Validy St., 450076, Ufa, Russia, e-mail: jangirovav@list.ru.
Akhunov Rustem Rinatovich — PhD in Economics, Associate Professor, Director of the Institute of Economics, Finance and Business, Bashkir State University, 32 Validy St., 450076, Ufa, Russia, e-mail: akhunov@list.ru.
Toktamysheva Yuliya Semionovna — PhD student, Assistant, Department of Macroeconomic Development and State Governance, Bashkir State University, 32 Validy St., 450076, Ufa, Russia, e-mail: tokt-yuliya@yandex.ru.
