CC BY
40
и последующего проведения анализа, а также оценки деятельности торговой компании в соответствии с целевыми стратегическими ориентирами, направленными на рост ее конкурентоспособности.
Список литературы
1. Каплан Р. С., Нортон Д. П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М., 2005.
2. Внедрение сбалансированной системы показателей / Horvath & Partners ; пер. с нем. М., 2005.
3. Горский М., Гершун А. Золотые страницы: лучшие примеры внедрения сбалансированной системы показателей. М., 2008.
Об авторе
Татьяна Емельяновна Дрок — канд. экон. наук, Балтийский федеральный университет им. И. Канта, Калининград.
E-mail: droklavr@mail.ru
About the author
Dr Tatyana Drok, Associate Professor, Immanuel Kant Baltic Federal University, Kaliningrad.
E-mail: droklavr@mail.ru
УДК 338.1
И. В. Щепкова, Д. Л. Скопич
ВЫЯВЛЕНИЕ ОСОБЕННОСТЕЙ ДИНАМИКИ ЦЕН НА ОСНОВНЫЕ ТОВАРЫ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЙ КОРЗИНЫ (НА ПРИМЕРЕ КАЛИНИНГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ)
Представлены результаты исследования динамики цен на основные продовольственные товары, которые входят в минимальный условный набор. Для анализа использован индикативный метод, основанный на исследовании вариации цепных темпов роста цен. Также был использован метод исследования тенденции и колеблемости рядов динамики. Проведенные расчеты позволили выявить особенности в изменениях цен на основные продовольственные товары в Калининградской области за последние десять лет.
This article presents the results of a study into changes in prices for goods constituting the minimum consumer basket. The analysis uses the indicative method based on studying variations in the chain growth rate of prices, trends method, and time series variation. The calculations made it possible to describe changes in prices for staple food in the Kaliningrad region over the past ten years.
Ключевые слова: динамика цен, продовольственные товары, уровень колеблемости, Калининградская область, автокорреляция уровней ряда.
Key words: price dynamics, staple food, variation, trend, growth rate, time series autocorrelation.
© Щепкова И. В., Скопич Д. Л., 2017
Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Сер.: Гуманитарные и общественные науки. 2017. № 1. С. 76-86.
Изучение динамики цен имеет особое значение для характеристики экономической ситуации и принятия решений как на макро-, так и на микроуровне. На макроуровне результаты такого исследования обычно используются при оценке инфляционных процессов в экономике; для оценки конъюнктуры рынка и его устойчивости; определения покупательской способности различных групп населения, характеристики их уровня жизни и индексации доходов населения; сопоставления уровня экономического развития различных регионов и других целей. На микроуровне результаты исследования динамики цен применяются в основном для выработки и корректировки ценовой политики предприятия.
Результаты исследования динамики цен позволяют построить соответствующие экономико-математические модели, которые впоследствии широко применяются для прогнозирования. Эти же модели могут использоваться для подбора инструментов, позволяющих влиять на динамику цен.
Разработке моделей ценообразования, в том числе динамических, посвящены работы М. С. Абрюшиной, О. В. Агабекян, А. А. Акаева, М. В. Багдасарова, А. Н. Березняцкого, Л. Е. Валибутаевой, К. П. Глущен-ко, М. Ю. Ермакова, Е. В. Жильцова, Э. Ф. Казанцева, А. В. Коротаева, М. М. Морозовой, А. Г. Савина, В. В. Старостенко и других [1 — 3; 9—12]. Модели указанных авторов построены на основе корреляционно-регрессионного или кластерного анализа.
Исследование динамики цен по потребительские товары в Калининградской области проводилось на основе официальных статистических данных о стоимости минимального набора продуктов питания в 2006 — 2015 гг. Исходные данные для исследования приведены в таблице 1 [17].
Таблица 1
Стоимость условного (минимального) набора продуктов питания по Калининградской области, руб.
77
Месяц 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
01 1529 1720 2058 2555 2445 2942 2686 2810 3096 3879
02 1567 1746 2089 2611 2496 3001 2702 2830 3208 3976
03 1592 1750 2143 2623 2523 3028 2737 2863 3287 4007
04 1626 1752 2224 2591 2528 3042 2731 2990 3307 4004
05 1629 1788 2350 2593 2522 2991 2681 3054 3375 4143
06 1623 1836 2461 2619 2661 3106 2860 3203 3546 4317
07 1680 1963 2511 2594 2646 2933 2891 3219 3382 4121
08 1652 1907 2375 2477 2523 2749 2756 2996 3194 3761
09 1601 1902 2362 2422 2518 2643 2713 2925 3171 3748
10 1607 1915 2382 2380 2539 2622 2717 2942 3214 3766
11 1653 1953 2454 2373 2598 2615 2732 2988 3291 3785
12 1689 2019 2488 2406 2799 2640 2779 3045 3564 3816
78
Стоимость условного (минимального) набора продуктов питания — это показатель, который определяется в соответствии с Методическими рекомендациями по определению потребительской корзины для основных социально-демографических групп населения [13]. Данный показатель рассчитывается как в целом по России, так и по субъектам Российской Федерации, что позволяет проводить в том числе пространственные сравнения.
В минимальный набор входят следующие продукты питания: хлеб ржано-пшеничный, хлеб пшеничный, мука пшеничная, рис, пшено, бобовые, вермишель, картофель, капуста, морковь, лук репчатый, огурцы свежие, яблоки, сахар, конфеты, печенье, говядина, баранина, свинина, птица, рыба мороженая, сельдь, молоко, сметана, масло животное, творог, сыр, яйца, маргарин, масло растительное, соль, чай, специи. Величина набора (объем потребления) определяется для мужчины трудоспособного возраста из расчета на один год с учетом зонирования субъектов Российской Федерации. Стоимость набора пересчи-тывается на один месяц [17].
Для анализа динамики цен на указанный набор продуктов питания был использован индикативный метод, по которому каждый год данных рассматривается как отдельный временной ряд, на протяжении которого действуют общие тенденции, связанные с экономическим положением региона и страны в целом. Метод предполагает расчет и анализ ряда индикаторов — показателей, позволяющих быстро оценить общие тенденции. В качестве базы расчетов приняты цепные темпы роста цен на выбранную группу товаров.
Для характеристики динамических процессов был выбран ряд показателей, результаты расчета которых представлен в таблице 2. Совокупность данных показателей для типологизации временных рядов была предложена А. А. Борисовой [8]. Расчеты проводились с использованием пакета анализа данных Excel.
Таблица 2
Индикаторы динамики цен на основные продовольственные товары в Калининградской области в 2006—2015 гг.
Год Средний темп роста Стандартное отклонение Степень аномальности ряда Асимметричность Эксцесс
2006 1,011 0,021 — - 0,707 - 0,427
2007 1,015 0,024 0,09 + 0,846 + 3,010
2008 1,018 0,030 0,09 - 1,426 + 3,175
2009 0,997 0,020 — - 0,384 + 0,342
2010 1,013 0,025 0,18 - 0,365 + 2,642
2011 0,995 0,036 — - 0,158 - 0,683
2012 1,004 0,028 0,09 + 0,639 + 2,792
2013 1,008 0,032 0,09 - 1,294 + 2,802
2014 1,013 0,033 — - 1,043 + 0,482
2015 1,006 0,046 — - 0,438 + 1,454
В первую очередь были рассчитаны средние темпы роста цен на выбранную группу потребительских товаров. Для расчетов использовалась формула средней геометрической [4]:
У= n^¡Уl■rУ2■^■Уn, (1)
где — показатель ряда динамики, п — количество уровней ряда.
По результатам расчетов видно, что за анализируемый период 2006 — 2015 гг., как правило, наблюдался прирост цен на минимальный набор основных продовольственных товаров. Однако среднегодовые темпы роста цен на данные группы товаров в целом за анализируемый период не превышали одного процента (0,8 %). Исключение составляют 2008 г., за который цены в среднем выросли на 1,8 %, 2007 г. — прирост составил 1,5 % и 2014 г. с приростом цен на 1,3 %. Такое изменение цен на основную группу продовольственных товаров отражает общую экономическую ситуацию в стране. Однако видно, что прирост цен на выбранную группу товаров не является критическим, и в целом по Калининградской области он ниже темпов инфляции.
Стоит обратить внимание на средние темпы роста в 2009 и 2011 гг., в указанные периоды произошло незначительное снижение цен на основную группу продовольственных товаров — на 0,3 и 0,5 процентных пункта соответственно.
Однако если проанализировать динамику цен на выбранную группу товаров за все десять лет, то можно увидеть, что цены выросли в среднем в 2,4 раза.
Так как величина среднегодовых темпов рост цен очень близка к единице, то можно сделать вывод о наличии основной тенденции, которая также отражает общий рост цен. В данном случае также можно сделать вывод об отсутствии существенных сезонных колебаний в динамике цен.
Об этом же свидетельствуют значения второго рассчитанного индикатора — стандартных отклонений [4]:
БЕ = ^М^. (2)
Величина данного показателя отражает меру разброса значений уровней ряда от их среднего значения. По данным таблицы 2 видно, что наибольшие колебания темпов роста цен по сравнению со среднегодовым темпом роста происходили в 2015 г. (0,046 пунктов), а менее всего цены изменялись в 2009 г. (0,020 пункта).
Третий показатель таблицы 2 был рассчитан для выявления аномальных уровней ряда. Для этого был использован метод Ирвина, на основании которого были рассчитаны значения одноименного критерия для каждого уровня ряда в исследуемом периоде по формуле [4]:
Я£ = (3)
79
Расчетные значения мы сравнили с табличным для указанной длины ряда (1,13). В результате было обнаружено, что чаще всего (два раза) аномальные отклонения темпов роста встречались в 2010 г. — их доля составила 18 %. Также такие нестандартные значения были обнаружены в 2007, 2008, 2012 и 2013 гг., но их доля за каждый перечисленный год составила 9 %. Такие резкие изменения цен на продовольственные товары были зафиксированы либо в конце года (2007, 2010, 2012 г.), либо в начале (2008, 2010, 2013 г.).
Для оценки динамики цен за исследуемый период были рассчитаны показатели асимметрии (формула 4) и эксцесса (формула 5) [4]:
Данные показатели характеризуют «нормальность» ряда распределения, иначе — его схожесть с нормальным распределением или «скошенность» [4].
По результатам расчетов (табл. 2) видно, что в основном наблюдается левосторонняя асимметрия в динамике цен (отрицательные значения коэффициентов асимметрии), то есть обнаружен более существенный прирост цен во второй половине каждого года, а в первой — цены более соответствовали их среднему уровню. Исключения составляют 2007 и 2012 гг., когда зафиксирована обратная тенденция. Также по значениям коэффициентов асимметрии можно отметить наибольшую «скошенность» в динамике цен в 2008 г. (1,426 пунктов) и в 2013 г. (1,294 пункта).
Показатель эксцесса характеризует остро- или плосковершинность в динамике цен (положительные или отрицательные значения соответственно) [4]. По данным таблицы 2 видно, что в основном наблюдается островершинное отклонение в динамике цен (за исключением 2006 и
Следует отметить, что для оценки возможности прогнозирования исследуемых рядов важно сравнить рассчитанные значения асимметрии и эксцесса с их двукратными средними квадратическими отклонениями, которые вычисляются по формулам [4]:
Значения показателей асимметрии только в 2008 г. превышают удвоенное значение среднеквадратического отклонения (0,693). Однако показатели эксцесса только в 2006, 2009, 2010 и 2014-м оказались ниже расчетного значения своего среднеквадратического отклонения (0,356), увеличенного в два раза.
Таким образом, с учетом выявленных изменений прогнозирование динамики цен на выбранную группу продовольственных товаров при помощи математических моделей будет затруднено.
Приведенные выше результаты индикативного анализа темпов роста цен на основные продукты питания не дают возможность сделать
80
(5)
2011 г.).
(7)
более глубокие выводы, так как данный метод основан в основном на показателях вариации, который более подходит для пространственных сравнений. Эти показатели не учитывают ряд отличий временных колебаний от пространственных изменений. Чаще всего выделяют следующие отличия вариации в пространстве и колебаний во времени:
— разные основные причины, порождающие отклонения;
— зависимость последующих уровней динамического ряда от предыдущих (показатели развивающегося процесса);
— отличие уровней ряда динамики не со средним значением, а с уровнем тренда [8].
По этим причинам в рамках данного исследования были дополнительно рассчитаны показатели тренда и колеблемости уровней исходного ряда, отражающего изменение цен на минимальный набор продовольственных товаров (табл. 1).
Для характеристики тренда в каждом году анализируемого периода была выбрана линейная функция. Она хорошо отражает тенденцию изменений при действии большого разнообразия факторов. Расчеты проводились с использованием пакета анализа данных Excel. Результаты расчетов представлены в таблице 3.
81
Таблица 3
Показатели тренда цен на основные продовольственные товары в Калининградской области в 2006—2015 гг.
Год Уравнение тренда Год Уравнение тренда
2006 yt = 1560,6 + 9,2349t 2011 yt = 3144,2 - 43,844t
2007 yt = 1683,0 + 26,365t 2012 yt = 2719,1 + 4,5767t
2008 yt = 2085,9 + 36,743t 2013 yt = 2896,0 + 14,262t
2009 yt = 2672,3 - 23,401t 2014 yt = 3212,2 + 13,946t
2010 yt = 2456,0 + 16,989t 2015 yt = 4096,5 - 23,537t
Показатели уравнения тренда имеют важный экономический смысл. Так, коэффициент регрессии в линейной функции тренда отражает среднее изменение за единицу времени (константа тренда), а знак при этом коэффициенте отражает вектор (направление) изменений [4].
По результатам расчетов (табл. 3) видно, что только в 2009, 2011 и 2015 гг. цены на продовольственные товары из минимального набора имели тенденцию к сокращению (отрицательные значения показателей регрессии). При этом наибольшее ежемесячное сокращение цен было зафиксировано в 2011 г. — на 43,844 руб. в месяц. В 2015 г. по результатам расчетов было выявлено сокращение цен в среднем на 23,537 руб. в месяц. В остальные годы анализируемого периода наблюдалась тенденция роста цен. Самое существенное увеличение цен выявлено в 2008 г. — в среднем на 36,743 руб. в месяц.
Показатели колеблемости цен в анализируемом периоде представлены в таблице 4.
Таблица 4
Показатели колеблемости цен на основные продовольственные товары в Калининградской области в 2006—2015 гг.
82
Год Амплитуда отклонений Среднее абсолютное отклонение уровней от тренда Среднее квадратическое отклонение уровней от тренда Коэффициент колеблемости
2006 100,46 30,18 32,81 0,02
2007 121,76 29,90 37,03 0,02
2008 238,21 80,57 90,21 0,04
2009 181,38 51,49 57,47 0,02
2010 230,71 67,84 76,95 0,03
2011 798,82 161,06 230,35 0,08
2012 201,01 52,59 66,54 0,02
2013 323,06 113,67 125,08 0,04
2014 416,34 134,17 141,32 0,04
2015 555,25 143,57 169,93 0,04
Амплитуда колебаний (отклонений) рассчитывается для отдельных периодов от тренда по модулю. Средние абсолютное и квадратическое отклонения определяются по формулам (8) и (9):
(8) и 5(0= (9)
п—р -\1 п—р
где у! — фактический уровень ряда;
уг — выравненный уровень (тренд);
п — число уровней ряда;
р — число параметров тренда (для уравнения прямой — 2) [4].
Коэффициент колеблемости (относительный показатель колеблемости) определяется делением абсолютного показателя на средний уровень за анализируемый год.
По результатам расчетов (табл. 4) были сделаны следующие выводы о силе колебаний уровня цен на продовольственные товары в Калининградской области за период 2006—2015 гг.
Меньше всего колебаниям цены были подвержены в 2006 г. В этом периоде амплитуда колебаний цен на продовольственные товары из минимального набора составила от — 45,79 руб. в октябре до 54,68 руб. в июле, то есть всего 100,46 руб. Среднее линейное отклонение цен за этот год составило 30,18 руб., а среднее квадратическое отклонение — 32,81 пункта. Незначительное превышение среднего квадратического отклонения над средним линейным свидетельствует об отсутствии резких отклонений, выделяющихся по абсолютной величине. Коэффициент колеблемости составил 0,02, или 2 %, что также незначительно.
Самые существенные изменения уровня цен на исследуемую группу продовольственных товаров были отмечены в 2011 г. В этом периоде амп-
литуда колебаний цен составила от 158,20 руб. в январе до 640,62 руб. в декабре, то есть в целом 798,82 руб. В среднем цены в этом году отклонялись от уровня тренда (среднее линейное отклонение) на 161,06 руб., а среднее квадратическое отклонение составило 230,35 пункта, то есть колебания были более резкими. Однако коэффициент колеблемости составил 0,08, или 8 %, что можно классифицировать как умеренную колеблемость.
Также стоит обратить внимание на уровень колеблемости цен в 2014 и 2015 гг. Несмотря на сложную экономическую ситуацию, вызванную экономическими санкциями, резким падением курса национальной валюты, уровень колеблемости цен на основную группу продовольственных товаров в Калининградской области вопреки ожиданиям не превысил 4 %. Хотя амплитуда колебаний цен за эти годы составила соответственно 416,34 и 555,25 руб., а в среднем за месяц 134,17 и 143,57 руб.
Для характеристики типа колеблемости и выявления длины цикла рассчитаем коэффициенты автокорреляции уровней ряда. Автокорреляция характеризует зависимость последующих значений уровней ряда от предыдущих. Количественно ее измеряют при помощи линейного коэффициента корреляции между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на несколько шагов во времени. Число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции, называется лагом. При этом для обеспечения статистической достоверности максимальный лаг не должен превышать п/4, то есть в нашем случае 3 [8].
Результаты расчетов показателей автокорреляции представлены в таблице 5.
Таблица 5
Показатели автокорреляции цен на основные продовольственные товары в Калининградской области в 2006—2015 гг.
83
Год Козе зфициенты автокорреляции
первого порядка второго порядка третьего порядка
2006 0,662 0,086 0,006
2007 0,881 0,754 0,659
2008 0,893 0,632 0,292
2009 0,890 0,694 0,500
2010 0,463 - 0,127 - 0,204
2011 0,881 0,692 0,455
2012 0,343 - 0,327 - 0,239
2013 0,705 0,105 - 0,509
2014 0,470 - 0,205 - 0,546
2015 0,679 0,150 - 0,154
По результатам расчетов коэффициентов автокорреляции были сделаны следующие выводы.
При наличии маятниковой колеблемости значение коэффициента автокорреляции первого порядка должно быть близко к - 1. Таких рядов (годов) в анализируемом периоде не обнаружено.
При наличии устойчивого тренда и отсутствии сезонных колебаний значение коэффициента автокорреляции первого порядка должно быть близко к + 1. Таких рядов (годов) также не выявлено. Однако в большинстве случаев (2006 — 2009, 2011 и 2013 гг.) значения коэффициентов автокорреляции первого порядка превышают значения коэффициентов последующих порядков и являются существенными. Поэтому динамику цен за указанные годы можно описать как динамику с наличием основной тенденции.
Если наиболее высоким является коэффициент автокорреляции порядка т, то ряд содержит циклические колебания с периодичностью в т моментов времени. Однако таких рядов (годов) в анализируемом периоде также не обнаружено.
Если на уровень ряда существенное влияние оказывают случайные факторы, то значения коэффициентов автокорреляции будут близки к 0. Таких вариантов изменения цен на продовольственные товары из минимального набора за период 2006—2015 гг. не выявлено.
Так как в 2010, 2012, 2014 и 2015 гг. значения коэффициентов автокорреляции не являются значительными и меняют при этом знаки, то в указанные годы уровень цен был подвержен не только циклическим колебаниям (то есть формирующимся под воздействием сезонной компоненты), но находился под влиянием случайных факторов. Либо в данных периодах наблюдалась сильная нелинейная тенденция, для выявления которой требуется дополнительный анализ.
Таким образом, по результатам проведенного исследования были сделаны следующие выводы. Несмотря на то что за десять лет по Калининградской области цены на продукты питания из условного (минимального) набора выросли в 2,4 раза, средний прирост цен за месяц не превысил 1,8 % (2008 г.) и оказался ниже темпов инфляции. В целом в изменении цен была выявлена тенденция к росту и отсутствие существенных сезонных колебаний. Хотя наиболее значительный рост цен, как правило, присутствовал в середине или конце года. На уровень цен помимо устойчивой тенденции и незначительной сезонной компоненты оказывали влияние случайные факторы (особенно в 2010, 2012, 2014 и 2015 гг.). Вопреки пессимистичным прогнозам, экономические санкции и неблагоприятные изменения курса национальной валюты не оказали существенного отрицательного влияния на динамику цен из минимального условного набора продуктов питания — Калининградской области удалось избежать угрозы продовольственного дефицита и удержать цены на основные товары. В 2014 и 2015 гг. уровень колеблемости цен не превысил 4%, а прирост цен составил 1,3 и 0,6 процентных пункта соответственно.
В заключение хотелось бы отметить, что поскольку на динамику цен на продовольственные товары из минимального набора в анализируемом периоде оказывали влияние в том числе случайные факторы,
то описать изменение цен только при помощи экономико-математических моделей недостаточно. Такие модели не позволяют сделать качественные прогнозы. Для исследования изменений цен в этом случае необходимо дополнительно использовать другие методы, например экспертные оценки.
Список литературы
1. Борисова А. А., Ермолаев М. Б. Проявление закона Филлипса на уровне региона // Экономика и предпринимательство. 2013. № 11. С. 32 — 37.
2. Борисова А. А., Ермолаев М. Б. Эконометрический анализ динамики цен в регионах ЦФО в первое десятилетие XXI века // Известия высших учебных заведений. Сер.: Экономика, финансы и управление производством. 2013. № 1. С. 103 — 106.
3. Васильева Н. Э., Козлова А. И. Формирование цены в рыночных условиях. М., 2012.
4. Васильева Э. К., Лялин В. С. Статистика : учеб. пособие. М., 2012.
5. Васюхин О. В. Основы ценообразования. СПб., 2014.
6. Вечканов Г. С. Микроэкономика. СПб., 2016.
7. Воронова Н. С. Социально-экономические проблемы региона в переходный период : матер. междунар. науч.-практ. конф., посвященной 25-летию Тюменского государственного университета. 14 — 15 мая 2013 г. Тюмень, 2013. С. 54—57.
8. Вуколов Э. А. Основы статистического анализа : практикум по статист. методам и исслед. операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL. М., 2012.
9. Есипова В. Е. Цены и ценообразование. СПб., 2014.
10. Ефимова Е. Г. Экономическая теория. М., 2014.
11. Загородников C. В. Цены и ценообразование. М., 2008.
12. Залозная Д. В. Экономика отрасли (транспорта). М., 2015.
13. Методические рекомендации по определению потребительской корзины для основных социально-демографических групп населения в целом по Российской Федерации и в ее субъектах, в редакции постановления Правительства Российской Федерации от 17 февраля 1999 г. № 192.
14. Официальный сайт Минэкономразвития России. URL: http://economy. gov.ru/minec/about/structure/ depsectoreconom/20150213/ (дата обращения: 31.05.2016).
15. Прогнозирование цикличного общественно-экономического развития внешней и внутренней среды организации : монография / Ю. А. Адерихо, А. Ф. Крюков, А. Г. Шеломенцов [и др.]. Красноярск, 2013.
16. Синельщикова Н. В., Громова Е. И., Кери И. Т. Тенденции в формировании и реализации ценовой политики компаний // Экономика и управление в XXI веке: тенденции развития. 2015. № 24. С. 12—16.
17. Федеральная служба государственной статистики. URL: http://gks.ru/ (дата обращения: 31.05.2016).
18. Шевчук Д. А. Ценообразование. М., 2014.
19. Шеховцева Л. С. Основы рыночного ценообразования. Калининград, 2013.
20. Щепкова И. В., Цеслик К. Н. Роль ценовой политики в управлении продажами на предприятии / / Вопросы экономики и управления. 2016. № 3.1. С. 138—143.
21. Якорева А. C. Ценообразование. М., 2013.
85
Об авторах
Ирина Владимировна Щепкова — ст. преп., Балтийский федеральный университет им. И. Канта, Калининград. E-mail: rina2171@mail.ru
Дарья Леонидовна Скопич — канд. экон. наук, доц., Калининградский государственный технический университет. E-mail: Skopich_daria@mail.ru
About the authors
Irina Shchepkova, Assistant Professor, Immanuel Kant Baltic Federal University, Kaliningrad.
E-mail: rina2171@mail.ru
Dr Daria Skopich, Associate Professor, Kaliningrad State Technical University. E-mail: Skopich_daria@mail.ru
УДК 339.924
Н. Ф. Огнева
НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ТРАНСГРАНИЧНОГО СОТРУДНИЧЕСТВА РЕГИОНОВ РОССИИ И БЕЛАРУСИ
Рассмотрены возможные направления трансграничного сотрудничества между регионами России и Беларуси. Выявлены основные результаты сотрудничества исследуемых стран в области торговли, транспорта, науки и социальных отношений. В итоге представлены четыре возможных сценария развития сотрудничающих стран и их регионов, взаимосвязь которых позволит рационально использовать их имеющийся потенциал.
This article deals with the possible areas of cross-border cooperation between Russian and Belarussian regions. The author identifies the main results of cooperation between the countries in trade, transport, science, and social relations. The article proposes four possible scenarios of cooperation, which can ensure a rational use of the regions' potentials.
Ключевые слова: трансграничное сотрудничество, интеграция, внешнеторговый оборот, торговля, транзит, сценарии развития, потенциал.
Key words: cross-border cooperation, integration, foreign trade, trade, transit, development scenarios, potential.
Интеграционные процессы между близлежащими странами сопровождаются усилением взаимосвязей сотрудничающих регионов. Изучение данных связей — необходимое условие для определения наиболее перспективных направлений развития.
© Огнева Н. Ф., 2017
Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Сер.: Гуманитарные и общественные науки. 2017. № 1. С. 86—91.
