CC BY
714
УДК 338.24
АНАЛИЗ ЭКОНОМИЧЕСКОМ БЕЗОПАСНОСТИ РЕГИОНА НА ПРИМЕРЕ ОМСКОЙ ОБЛАСТИ
В.В. Карпов, К.К. Логинов, А.Ю. Лагздин
Омский научный центр СО РАН (Омск, Россия)
Информация о статье
Дата поступления 7 сентября 2016 г.
Дата принятия в печать 25 ноября 2016 г.
Ключевые слова
Экономическая безопасность региона, индикаторы экономической безопасности, пороговые значения, оценка, интегральный индекс
Аннотация. Предложены система индикаторов экономической безопасности региона и их пороговые значения, сравнение которых позволяет определить негативные и позитивные аспекты регионального развития, а также представлены алгоритмы и результаты оценки экономической безопасности региона на примере Омской области. Поставлена задача формирования алгоритмов вычисления весовых коэффициентов интегрального индекса экономической безопасности без использования метода экспертной оценки. Анализ экономической безопасности проводится на основе официальных статистических данных, т. е. при этом используются исключительно количественные показатели. Такой подход ограничивает число оцениваемых показателей, но считается наиболее объективным. Анализ экономической безопасности осуществляется в разрезе двух сфер регионального развития: экономического и социального. Индикаторы приведены к безразмерному виду и отображены на лепестковых диаграммах, что позволяет наглядно увидеть негативные и позитивные аспекты регионального развития и широко применяется в аналогичных исследованиях различными авторами. Для комплексной оценки экономической безопасности адаптирован алгоритм расчета интегрального индекса с использованием метода главных компонент. Проведенный анализ позволил выявить отдельные «узкие места» экономической безопасности Омской области и продемонстрировать стагнацию процесса укрепления экономической безопасности. Среди индикаторов экономической безопасности Омской области, требующих пристального внимания, находятся уровень ВРП, доля инновационной продукции, коэффициент фондов и др. Проведенные исследования могут быть полезны для региональных органов власти при разработке планов социально-экономического развития региона.
ANALYSIS OF ECONOMIC SECURITY OF THE REGION ON THE EXAMPLE OF OMSK REGION
V.V. Karpov, K.K. Loginov, A.Yu. Lagzdin
Omsk Scientific Center of SB RAS (Omsk, Russia)
Article info
Received
September 07, 2016 Accepted
November 25, 2016
Keywords
Economic security of the region, indicators of economic security, thresholds, evaluation, integral index
Abstract. The system of indicators of economic security of the region and their thresholds are proposed. The algorithms and the results of evaluation of economic security of region on the example of Omsk region are presented. The authors propose the task of developing the algorithms for calculating weighting coefficients of the integral index of economic security without the use of peer review method. Analysis of economic security is based on official statistical data. This approach limits the number of estimated indicators but it is the most objective. The analysis of the economic security is carried out in the context of two areas of regional development: the economic one and the social one. The indicators are reduced to dimensionless form and are displayed on a radar chart so it allows checking negative and positive aspects of regional development clearly, and it is widely used in similar studies by various authors. The algorithm of calculating integral index with using of principal component analysis is adjustted for the comprehensive assessment of the economic security. The analysis reveals some issues in the economic security of Omsk region. The stagnation of the consolidation economic security process is demonstrated. The gross regional product, the share of innovative products, and some other indicators of the Omsk region require special attention. The results can be useful for the regional authorities in the development of the social-economic plans.
© В.В. Карпов, К.К. Логинов, А.Ю. Лагздин, 2016
Введение. Последние политические и экономические события в мире свидетельствуют о том, что задача обеспечения экономической безопасности в настоящее время не теряет своей актуальности как на федеральном, так и на региональном уровне. В сложившейся обстановке необходима организация эффективного мониторинга экономической безопасности регионов (далее - ЭБР), включающего в себя комплексную оценку состояния системы экономической безопасности для выявления внешних и внутренних угроз.
ЭБР традиционно оценивается с помощью индикаторов, отражающих сильные и слабые стороны развития региональной экономики в различных сферах (реальная экономика, финансовая сфера, обеспечение продовольствием и др.) [1-3]. Индикаторы экономической безопасности должны обладать следующими отличительными свойствами: количественно отражать угрозы экономической безопасности; обладать высокой чувствительностью и изменчивостью; взаимодействовать между собой в достаточно сильной степени [4].
Помимо этого для всех индикаторов должны быть определены пороговые значения -предельные значения, игнорирование которых препятствует нормальному развитию экономики и социальной сферы и приводит к формированию разрушительных тенденций в области производства и уровня жизни населения. Приближение индикаторов к их пороговым значениям сигнализирует о наступлении угроз экономической безопасности, а превышение - о кризисной социально-экономической ситуации.
В данной статье рассмотрена система социально-экономических индикаторов с пороговыми значениями, установленными на основе международных стандартов и работ отечественных авторов по экономической безопасности [5-7]. На примере Омской области проведен сравнительный анализ индикаторов с пороговыми и среднероссийскими значениями за 2013-2014 гг., что позволило определить наиболее проблемные стороны социально-экономического развития региона. Кроме того, проведена комплексная оценка экономической безопасности Омской области за 2005-2014 гг., для чего рассчитывался интегральный индекс, представляющий собой взвешенную среднюю степень достижения индикаторами своих пороговых значений.
Обзор литературы. В научных работах по экономической безопасности региона отсутствует единый подход к формированию системы индикаторов и их пороговых значений [8]. Из всего множества экономических показателей, представленных в официальной статистике, следует выбирать наиболее полно отражающие все взаимосвязи социально-экономического развития региона и учитывающие все возможные проблемы экономической безопасности. Таким образом, перечень индикаторов, характеризующих уровень экономической безопасности с учетом отражения наиболее острых проблем, не должен быть слишком большим.
Например, в работе И.В. Новиковой и Н.И. Красникова построена система из 22 индикаторов и их пороговых значений, охватывающих продовольственную, производственную, финансовую, социальную и инновационную сферы экономики региона [6]. С.Н. и Е.С. Митяковы и Н.А. Романова предложили индикативную систему экономической безопасности региона, состоящую из 20 индикаторов, сгруппированных по экономической, социальной, инновационной и экологической сферам [5]. Центром финансово-банковских исследований Института экономики РАН разработана система из 48 индикаторов экономической безопасности региона, разделенных на следующие группы: макроэкономика, инвестиции, производство, научно-техническое развитие, внешнеэкономическая деятельность, финансы, жизнеобеспечение населения, рынок труда, демография, продовольствие и энергетика [7].
Таким образом, экономическую безопасность можно оценивать по определенным сферам либо проводить общую интегральную оценку. Существуют определенные трудности и с установкой пороговых значений индикаторов, связанные с тем, что расчет пороговых значений достаточно большого количества индикаторов далеко не всегда можно произвести строгими математическими методами.
Множество различных по своему содержанию и характеру индикаторов требует практически такой же множественности методов расчета их пороговых значений. К числу общих методов, используемых для расчета пороговых значений индикаторов, относятся следующие: расчетный, аналогий, задающий и экспертный [7].
В основном авторы определяют несколько пороговых величин для каждого показате-
ля, характеризующих различный уровень ЭБР. Так, П.Г. Никитенко и В.Г. Булавко выделяют три зоны - нормальную, предкризисную и кризисную [9], Е.С. и С.Н. Митяковы - зоны катастрофического, критического, значительного и умеренного риска, а также зону стабильности [10]. На данном этапе нашего исследования не используются диапазоны значений индикаторов, а проводится их сравнение непосредственно с пороговым уровнем.
Одним из основных методов оценки экономической безопасности является метод сравнения фактических значений индикаторов с их пороговыми значениями. Для оценки степени удаленности индикаторов от пороговых значений индикаторы приводятся к безразмерному виду с помощью различных нормировок и отображаются в единой системе координат. Выбор нормировки определяет, как правило, динамический диапазон визуализации результатов. Авторы использовали нормировку, приведенную в работе С.Н. Митякова и др.:
- для соотношения «не менее порогового значения»:
х = <
/1п(Ю/
2 - (
х >a,
х < а;
(1)
- для соотношения «не более порогового значения»:
2 -^(
х <a,
х > а,
(2)
где х - фактическое значение индикатора; а -его пороговое значение; х - нормированное значение [5].
При такой нормировке случай х = 1 соответствует случаю равенства индикатора и его порогового значения, случай х < 1 свидетельствует о наличии угрозы экономической безопасности (индикатор не достиг своего порогового значения). Выражение х > 1 соответствует случаю достижения индикатором своего порогового значения, т. е. индикатор находится в безопасной зоне. На наш взгляд, использование этой нормировки представляется наиболее удачным, так как позволяет существенно расширить динамический диапазон визуализации результатов. В частности, степенная зависимость позволяет игнорировать несуществен-
ные детали в случае значительного превышения показателями своих пороговых значений.
При оценке экономической безопасности некоторую проблему может представлять большое число индикаторов и их взаимная корреляция, когда изменение значения одного индикатора может приводить к изменению значения другого. Здесь может быть полезен подход, связанный с назначением индикаторам весовых коэффициентов для определения наиболее существенных из них. Выявление таких взаимосвязей может быть полезным при формировании мероприятий по укреплению ЭБР и воздействия на самые существенные факторы, влияющие на конечный результат. Кроме того, предложенный подход позволяет вычислить интегральный индекс, отражающий состояние экономической безопасности в регионе в целом и представляющий собой взвешенную сумму нормированных индикаторов. Однако, весовые коэффициенты в этой сумме обычно рассчитываются методами, требующими экспертной оценки, к числу которых относятся методы ранжирования, попарного сопоставления и др. [11].
Гипотезы и методы исследования. Для выявления позитивных и негативных аспектов социально-экономического развития и формирования на их основе предложений по корректировке планов социально-экономического развития региона предлагается комплексный анализ ЭБР. Основным предложением является формирование алгоритмов вычисления весовых коэффициентов интегрального индекса ЭБР, не требующих в качестве исходных данных экспертной оценки. Для этого в работе предлагается использовать метод главных компонент [12]. Преимущество данного подхода связано с тем, что для расчета используются официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики, что снижает субъективный фактор, присущий экспертным оценкам.
Результаты исследования. В данной работе оценка экономической безопасности Омской области осуществлялась в рамках системы социально-экономических индикаторов. Предложенный набор индикаторов не претендует на полноту, но с его помощью формируется общее представление об уровне экономической безопасности в Омской области по направлениям «экономика» (табл. 1) и «социальная сфера» (табл. 2) [13]. Ввиду длительности сбора данных на федеральном уровне в
х
табл. 1 приведены значения ВРП и инвестиций в основной капитал за 2012-2013 гг. Пороговые значения индикаторов установлены на основе общемировых стандартов и работ
Значения индикаторов
отечественных авторов по теме исследования [2; 5-7]. Также осуществлялось сравнение со среднероссийским уровнем аналогичных индикаторов.
Таблица 1
экономической сферы
Индикатор Омская область Россия Пороговое значение
2013 2014 2013 2014
ВРП на душу населения (Х1), тыс. руб. 248,94 280,27 348,64 376,38 не менее среднего по РФ
Продукция промышленности на душу населения Х), тыс. руб. 338,07 376,51 288,29 308,83 не менее среднего по РФ
Продукция сельского хозяйства на душу населения (Аз), тыс. руб. 38,63 42,3 25,69 29,56 не менее среднего по РФ
Инвестиции в основной капитал (Х4), % к ВРП 22,12 19,1 25,21 24,9 не менее 25
Доля обрабатывающих производств в объеме отгруженных товаров собственного производства и услуг (Х5), % 93,07 93,68 65,58 66,75 не менее 70
Доля машиностроения в объеме отгруженных товаров собственного производства и услуг (Х6), % 5,5 5,4 22,3 20,8 не менее 20
Доля иностранных инвестиций в общем объеме инвестиций в основной капитал (Х7), % 18,71 15,82 37,3 41,41 не менее 15
Индекс промышленного производства (Х8), % 103,2 103,5 100,4 101,7 не менее 105
Степень износа основных фондов (Х9), % 41,1 42,6 46,3 47,9 не более 60
Доля отгруженной инновационной продукции во всей отгруженной продукции промышленности (Хю), % 3,7 3,5 9,2 8,7 не менее 15
Индекс цен производителей промышленных товаров (Х11), % 102,6 99 103,7 105,9 не более 105
Годовой темп инфляции (Х12), % 6,1 11,4 6,5 11,4 не более 6
Прежде всего можно провести анализ динамики значений индикаторов ЭБР. За 20132014 гг. ситуация в Омской области изменилась незначительно. Однако наблюдается снижение значений таких индикаторов, как инвестиции в основной капитал, доля машиностроения в объеме отгруженных товаров собственного производства и услуг, доля иностранных инвестиций в основной капитал, доля отгруженной инновационной продукции. Резко возрос уровень инфляции, что связано с обострением в последние годы политической и экономической ситуации.
На основании данных табл. 1 сформирован рис. 1, позволяющий оценить степень уда-
ленности нормированных экономических индикаторов от своих пороговых значений для Омской области и России за 2014 г. (ВРП и инвестиции за 2013 г.). Нормирование индикаторов (приведение к безразмерному виду) осуществлялось с помощью формул (1), (2). Преимущество лепестковых диаграмм состоит в том, что на них отражены все выбранные индикаторы по определенной сфере и наглядно виден их уровень относительно порогового значения. Индикаторы, находящиеся внутри области, ограниченной линией у = 1, свидетельствуют об угрозах экономической безопасности.
Годовой темп инфляции
Индекс цен производителей пром. товаров
Доля инновационной продукции
Степень износа основных фондов
Индекс промышленного производства
ВРИ на душу населения
Продукция промышленности на душу населения
Продукция сельского хозяйства на душу населения
Инвестиции в основной капитан в % к ВРП
Доля обрабатывающих производств
Доля машиностроения
Доля иностранных инвестиций
■ Омская область - ■ - Россия
-Порог
Рис. 1. Нормированные значения индикаторов экономической сферы за 2014 г.
Анализируя рис. 1, можно выявить сильные и слабые стороны экономического развития Омской области, характеризующие экономическую безопасность региона. К позитивным факторам следует отнести достаточно высокий объем продукции промышленности и сельского хозяйства на душу населения. В Омской области значительна доля обрабатывающих производств, однако, на 78 % состоящей из производства кокса и нефтепродуктов, химического производства, производства резиновых и пластмассовых изделий [14]. Индикатор степени износа основных фондов также находится в безопасной зоне, однако этот аспект требует более детального отраслевого анализа. Близки к пороговому значению доля иностранных инвестиций в регионе (среднее значение индикато-
Значения индикатс
ра по России выглядит значительно лучше), индексы промышленного производства и средних цен производителей промышленных товаров. Однако в регионе мала доля продукции машиностроения. К проблемным индикаторам также относится доля инновационной продукции. Этот показатель существенно меньше порогового и среднероссийского значения, что свидетельствует о кризисной ситуации в научно-технической сфере либо о неполных официальных данных в этой области. Хоть и близко к порогу, но несколько ниже его объем инвестиций в основной капитал. ВРП также ниже порогового значения.
Динамика значений индикаторов ЭБР, характеризующих социальную сферу Омской области, в целом положительна (табл. 2).
Таблица 2
социальной сферы
Индикатор Омская область Россия Пороговое значение
2013 2014 2013 2014
Уровень безработицы (Х13), % 6,8 6,7 5,5 5,2 не более 4
Ожидаемая продолжительность жизни при рождении (Х14), лет 69,74 70,13 70,76 70,93 не менее 80
Общая площадь жилых помещений (Х15), кв. м на 1 жителя 22,9 23,3 23,4 23,7 не менее 25
Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума во всем населении (Х16), % 12,1 12 10,8 11,2 не более 7
Окончание табл. 2
Индикатор Омская область Россия Пороговое значение
2013 2014 2013 2014
Отношение среднедушевых денежных доходов населения к прожиточному минимуму (Х17), раз 4,115 4,117 4,165 4,012 не менее 3,5
Отношение средней пенсии к средней заработной плате (Х18), % 38,16 39,15 33,67 33,51 не менее 40
Коэффициент фондов (Х19), раз 16,1 16,2 16,3 16 не более 8
Число преступлений на 100 тыс. человек населения (Х20), ед. 1472 1468 1537 1499 не более 5 000
Индекс роста реального дохода населения (Х21), % 102,2 104,8 104,8 99,5 не менее 105
Нормированные индикаторы по Омской области и России практически полностью совпадают (рис. 2). К индикаторам, положительно характеризующим социальную сферу Омской области, следует отнести низкий уровень
преступности, характерный и для России в целом. Также в Омской области положительно оценивается отношение величины среднедушевых денежных доходов населения к прожиточному минимуму.
Уровень безработицы
Индекс роста реального дохода населення
1.5.
/ /
Число преступлений на 100 тыс. чел. населения
Коэффициент фондов
Отношение средней пенсии "к/ средней заработной плате
Ожидаемая продолжительность жизни при рождении
Площадь жилья на одного жителя
Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума Отношение денежных
доходов населения к прожиточному минимуму
—•—Омская область -■-Россия -Порог
Рис. 2. Нормированные значения индикаторов социальной сферы за 2014 г.
Однако большая часть индикаторов социальной сферы находится в кризисной зоне или на уровне пороговых значений. Достаточно высоким остается уровень безработицы и коэффициент фондов, что свидетельствует о существенном имущественном расслоении общества. Высока доля населения с доходами ниже прожиточного минимума. Эти негативные факторы могут способствовать возникновению социальных конфликтов в обществе, что является прямой угрозой экономической безопасности региона.
Далее рассмотрим алгоритм вычисления интегрального индекса. Пусть задана область исследования (экономическая, социальная или
иная сфера развития региона), которая характеризуется индикаторами Хь ..., Хп. Для этих индикаторов известны статистические значения за некоторый период времени (5-8 лет). Необходимо вычислить весовые коэффициенты индикаторов, отражающие их значимость в рассматриваемой сфере, и рассчитать интегральный индекс.
1. На основе статистических данных проводим анализ переменных Хь ..., Хп методом главных компонент с использованием корреляционной матрицы. Получаем набор главных компонент ..., ¥п таких, что Х = ЛГ , где Х = (Х - ЕХ) - центрированный вектор-столбец п-мерного вектора Х = (Хь ..., Хп)Т,
¥ = (¥1, ..., - центрированный и нормированный вектор-столбец некоррелированных главных компонент (при этом дисперсии удовлетворяют неравенствам 0¥г > ... > 0¥п),
А = || _ = - матрица нагрузок случайных
величин X] на компоненты ¥., ^ = 1, ..., п, . = 1, ..., п.
2. Определяем набор главных компонент ¥1, ..., к < п, таким образом, чтобы суммарная дисперсия главных компонент ¥1, ..., ¥к несущественно отличалась от суммарной дисперсии главных компонент ¥1, ..., ¥п.
3. Рассчитываем вклад У1, ..., Уп индикаторов Х1, ..., Хп в дисперсию главных компонент ¥1, ..., ¥к на основе матрицы нагрузок А согласно:
V =
(г: - г
4. Вычисляем весовые индикаторовp. по формуле:
p. =-V-
ЗД'
n
Очевидно, что ^ pt = 1.
1, ..., n. (3) коэффициенты
1,
n.
(4)
5. Рассчитываем интегральный индекс I, представляющий собой взвешенную сумму нормированных показателей X, по формуле:
I = 1 P.X.,
(5)
где Xt, i = 1, ..., n - нормированные согласно формулам (1) и (2) значения показателей.
Сравнивая интегральный индекс с единицей («интегральный порог»), оцениваем уровень экономической безопасности по заданной сфере развития региона. Значение интегрального индекса меньше единицы свидетельствует о кризисном состоянии в исследуемой сфере.
На рис. 3 представлена динамика интегрального индекса экономической безопасности Омской области в социально-экономической сфере (переменные X1, ..., X21 табл. 1-2) за 2005-2014 гг. (в качестве значений ВРП и инвестиций за 2014 г. использованы прогнозные значения). Весовые коэффициенты для интегрального индекса рассчитаны в статистическом пакете IBM SPSS Statistics с использованием рассмотренного выше алгоритма на основе официальных статистических данных за период 2005-2012 гг.
1=1
¿=1
1,020 1.000 0,980 0.960 0,940 0,920 0.900
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 —в—Интегральный индекс Порог
Рис. 3. Интегральный индекс экономической безопасности Омской области
Из рис. 3 видно, что интегральный индекс социально-экономической сферы находится ниже порогового значения, т. е. безопасность рассматриваемой сферы находится в кризисной зоне. Значения индекса улучшались
до 2011 г., после чего произошел спад. С каждым последующим годом значение индекса остается примерно на одном уровне. Таким образом, экономическая безопасность региона практически не улучшается.
Возможен вариант, когда определяется главный индикатор рассматриваемой сферы и необходимо сформировать перечень индикаторов, влияющих на него в наибольшей степени. Для этих индикаторов вычисляются весовые коэффициенты, отражающие степень их влияния на главный индикатор. Согласно этим весовым коэффициентам, индикаторы можно упорядочить от наиболее к наименее существенному. Представим алгоритм вычисления весовых коэффициентов для этого случая.
Пусть задан главный индикатор У в исследуемой сфере и группа индикаторов Хь ..., Хп, влияние которых на него необходимо оценить.
1. На основе статистических данных проводим множественный регрессионный анализ с зависимой переменной У с использованием метода пошагового удаления регрессоров. Получаем линейное уравнение регрессии и оценку нормированного коэффициента детерминации.
2. Реализуем компонентный анализ переменных Х\, ..., Хп методом главных компонент с использованием корреляционной матрицы. Получаем набор главных компонент ..., ¥п
и матрицу нагрузок А = Ца^^. ||. ^ случайных
величин X, на компоненты , = 1, ..., п, . = 1, ..., п.
3. Проводим регрессионный анализ (с исключением) показателя У на главные компоненты ^1, ..., ¥п. Получаем несколько уравнений регрессии от разных главных компонент и
с разными коэффициентами детерминации. Выбрав оценку нормированного коэффициента детерминации, ненамного отличающуюся от оценки нормированного коэффициента детерминации уравнения регрессии по исходным признакам на шаге 1, определяем набор главных компонент ..., к < п, соответствующий выбранному уравнению регрессии.
4. Рассчитываем вклад У1, ..., Уп индикаторов Хь ..., Хп в дисперсию главных компонент ..., ¥к на основе матрицы нагрузок А согласно:
V =
(z U aj )2, ,=1 •••' «.
(6)
5. Вычисляем весовые коэффициенты ин-дикаторовр, по формуле:
р, = , 7 = 1 ..., п. (7)
В качестве примера приведем результат вычислений по данному алгоритму для индикаторов экономической сферы Омской области (переменные Х1, ..., Х12 табл. 1), где в качестве главного индикатора выбран показатель Х1 -«ВРП на душу населения» и изучается влияние на него остальных индикаторов Х2, ..., Х12. Весовые коэффициенты, отражающие вклад этих индикаторов в ВРП, представлены в табл. 3 (расчет весовых коэффициентов проведен на основе данных по индикаторам за 2005-2012 гг.).
Таблица 3
Веса, отражающие вклад индикаторов экономической сферы Омской области в индикатор «ВРП на душу населения»
Индикатор Вес, % (p, • 100 %)
Продукция промышленности на душу населения (Х2), тыс. руб. 15,09
Продукция сельского хозяйства на душу населения (Х3), тыс. руб. 13,54
Инвестиции в основной капитал (Х4), % к ВРП 4,37
Доля обрабатывающих производств в объеме отгруженных товаров собственного производства и услуг (Х5), % 12,65
Доля машиностроения в объеме отгруженных товаров собственного производства и услуг (Х6), % 9,03
Доля иностранных инвестиций в общем объеме инвестиций в основной капитал (Х7), % 11,04
Индекс промышленного производства (Х8), % 7,40
Степень износа основных фондов (Х9), % 12,36
Доля отгруженной инновационной продукции во всей отгруженной продукции промышленности (Х10), % 5,62
Индекс цен производителей промышленных товаров (Хп), % 0,83
Годовой темп инфляции (Х12), % 8,07
Из табл. 3 видно, что наибольшее влияние на ВРП оказывают индикаторы «продукция промышленности на душу населения» (Х2), «продукция сельского хозяйства на душу населения» (Х3), «доля обрабатывающих производств в объеме отгруженных товаров собственного производства и услуг» (Х5), что, в принципе, очевидно. Однако расчеты демонстрируют, что на объем ВРП оказывает немалое влияние индикатор «степень износа основных фондов» (Х9), а наименьшее влияние - индикатор «индекс цен производителей промышленных товаров» (Х11). Приведённый пример показывает, как с помощью математического аппарата можно выявлять факторы, влияющие на отдельные индикаторы ЭБР, и тем самым определять направления повышения региональной экономической безопасности.
Заключение. Для принятия управленческих решений органами региональной и муниципальной власти предлагается комплекс инструментов и алгоритмов, позволяющий выявлять негативные тенденции, угрозы и факторы регионального развития. Выявлено, что в то время как динамика значений индикаторов ЭБР и их сопоставление со среднероссийским уровнем может оцениваться положительно, более точное понимание ситуации дает сравнение индикаторов с пороговыми значениями. Эти соотношения в нормированном виде наглядно
иллюстрируют лепестковые диаграммы, но для более общего представления об экономической безопасности региона и комплексной оценки ЭБР предлагается алгоритм расчета интегрального индекса ЭБР, опирающийся на метод главных компонент.
Оценка экономической безопасности Омской области осуществлялась в рамках системы социально-экономических индикаторов путем сравнения с пороговыми значениями. Среди кризисных индикаторов в экономической сфере Омской области находятся: доля инновационной продукции, доля производства машин и оборудования, инвестиции в основной капитал и в целом уровень ВРП. В социальной сфере - уровень безработицы, коэффициент фондов, доля населения с доходами ниже прожиточного минимума. Расчеты показали, что интегральный индекс социально-экономической сферы Омской области по последним данным находится в кризисной зоне. Таким образом, полученные результаты свидетельствуют о необходимости более внимательного отношения к проведению социально-экономической политики в Омской области. В частности, для улучшения ситуации необходимо более детально рассмотреть индикаторы социально-экономической сферы с наибольшими весами и разработать комплекс мер, направленных на улучшение их значений.
Литература
1. Круглов В. Н., Доценко Д. В. Совершенствование методики оценки экономической безопасности региона // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. - 2009. - № 15. - С. 85-92.
2. Сенчагов В. К., Максимов Ю. М., Митяков С. Н., Митякова О. И. Инновационные преобразования как императив экономической безопасности региона: система индикаторов // Инновации. - 2011.- № 5. - С. 56-61.
3. Щетинина И. В., Балашов А. П. Проблемы продовольственной безопасности страны: место Сибири в их решении // Регион: Экономика и Социология. - 2014. - № 4 (84). - С. 118-133.
4. Экономическая безопасность России: Общий курс : учебник / под ред. В. К. Сенчагова. -2-е изд. - М. : Дело, 2005. - 896 с.
5. Митяков С. Н., Митяков Е. С., Романова Н. А. Экономическая безопасность регионов Приволжского федерального округа // Экономика региона. - 2013. - № 3. - С. 81-91.
6. Новикова И. В., Красников Н. И. Индикаторы экономической безопасности региона // Вестн. Том. гос. ун-та. - 2010. - № 330. - С. 132-138.
7. Стратегия экономической безопасности при разработке индикативных планов социально-экономического развития на долгосрочную и среднесрочную перспективу : моногр. - М. : Ин-т экономики РАН, 2009.
8. Кораблева А. А. Исследование методологических аспектов экономической безопасности региона // Вестн. СибАДИ. - 2013. - № 6 (34). - С. 118-125.
9. Никитенко П. Г., Булавко В. Г. Экономическая безопасность: теория, методология, практика / Ин-т экономики НАН Белоруссии. - Минск : Право и экономика, 2009. - 394 с.
10. Митяков Е. С., Митяков С. Н. Адаптивный подход к вычислению обобщенного индекса экономической безопасности // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - № 2. -С.415-421.
11. Митяков Е. С., Корнилов Д. А. К вопросу о выборе весов при нахождении интегральных показателей экономической динамики // Тр. Нижег. гос. техн. ун-та им. Р.Е. Алексеева. - 2011. -№ 3 (90). - С. 289-299.
12. Калинина В. Н., Соловьев В. И. Введение в многомерный статистический анализ : учеб. пособие. - М., 2003. - 66 с.
13. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2015 : стат. сб. / Росстат. - М., 2015. - 1266 с.
14. Промышленность России. 2014 : стат. сб. / Росстат. - М., 2014. - 326 с.
References
1. Kruglov V.N., Dotsenko D.V. Sovershenstvovanie metodiki otsenki ekonomicheskoi bezopasnosti regiona [Improvement of a technique of assessment of economic security of the region]. Natsional'nye interesy: prioritety i bezopasnost', 2009, no. 15, pp. 85-92.
2. Senchagov V.K., Maximov Y.M., Mityakov S.N., Mityakova O.I. Innovative transformations as an imperative of economic safety of region: system of indicators. Innovations, 2011, no. 5, pp. 56-61. (in Russian).
3. Shchetinina I.V., Balashov A.P. Siberia's Role in Protecting Russia's Food Supply. Region: Economics and Sociology, 2014, no. 4 (84), pp. 118-133. (in Russian).
4. Senchagov V.K. (Ed.) Ekonomicheskaya bezopasnost' Rossii [Economic security of Russia], General course, 2nd ed., Moscow, Delo Publ., 2005, 896 p.
5. Mityakov S.N., Mityakov E.S., Romanova N.A. The economic security of the Volga Federal District regions. Ekonomika regiona, 2013, no. 3, pp. 81-91. (in Russian).
6. Novikova I.V., Krasnikov N.I. Indikatory ekonomicheskoi bezopasnosti regiona [Indicators of economic security of the region]. Tomsk State University Journal, 2010, no. 330, pp. 132-138.
7. Strategiya ekonomicheskoi bezopasnosti pri razrabotke indikativnykh planov sotsial'no-ekonomi-cheskogo razvitiya na dolgosrochnuyu i srednesrochnuyu perspektivu [The strategy of an economic safety in case of development of indicative plans of social and economic development for the long-term and medium term], Monograph, Moscow, Institut ekonomiki RAN Publ., 2009.
8. Korableva A.A. The research of terminological and methodological aspects of the region economic security. VestnikSibADI, 2013, no. 6 (34), pp. 118-125. (in Russian).
9. Nikitenko P.G., Bulavko V.G. Ekonomicheskaya bezopasnost': teoriya, metodologiya, praktika [Economic security: theory, methodology, practice], Minsk, Pravo i ekonomika Publ., 2009, 394 p.
10. Mityakov E.S., Mityakov S.N. Adaptive approach to calculation of the generalized index of economic security. Sovremennyeproblemy nauki i obrazovaniya, 2014, no. 2, pp. 415-421. (in Russian).
11. Mitiakov E.S., Kornilov D.A. Regarding the issue of proper weighting coefficients in determination of integral indicators of economic dynamics. Transactions of NNSTU n.a. R.E. Alekseev, 2011, no. 3 (90), pp. 289-299. (in Russian).
12. Kalinin V.N., Solovyov V.I. Vvedenie v mnogomernyi statisticheskii analiz [Introduction to the multidimensional statistical analysis], Moscow, 2003, 66 p.
13. Regions of Russia. Socio-economic indexes. 2015, statistical collection, Moscow, Rosstat Publ., 2015, 1266 p. (in Russian).
14. Industry of Russia. 2014, statistical collection, Moscow, 2014, 326 p. (in Russian).
Сведения об авторах
Карпов Валерий Васильевич - д-р экон. наук, профессор, председатель центра Адрес для корреспонденции: 644024, Россия, Омск, пр. К. Маркса, 15/1 E-mail: [email protected]
About the authors
Karpov Valery Vasilyevich - Doctor of Economic sciences, Professor, Head of the Center Postal address: 15/1 K. Marksa pr., Omsk, 644024, Russia
E-mail: [email protected]
Логинов Константин Константинович - канд. физ.-
мат. наук, научный сотрудник
Адрес для корреспонденции: 644024, Россия, Омск,
пр. К. Маркса, 15/1
E-mail: [email protected]
Лагздин Артем Юрьевич - канд. физ.-мат. наук, научный сотрудник
Адрес для корреспонденции: 644024, Россия, Омск,
пр. К. Маркса, 15/1
E-mail: [email protected]
Loginov Konstantin Konstantinovich - Candidate of Physical and Mathematical sciences, Associate Professor Postal address: 15/1 K. Marksa pr., Omsk, 644024, Russia
E-mail: [email protected]
Lagzdin Artem Yurievich - Candidate of Physical and Mathematical sciences, Associate Professor Postal address: 15/1 K. Marksa pr., Omsk, 644024, Russia
E-mail: [email protected]
Для цитирования
Карпов В. В., Логинов К. К., Лагздин А. Ю. Анализ экономической безопасности региона на примере Омской области // Вестн. Ом. ун-та. Сер. «Экономика». 2016. № 4. С. 170-180.
For citations
Karpov V.V., Loginov K.K., Lagzdin A.Yu. Analysis of economic security of the region on the example of Omsk region. Herald of Omsk University. Series "Economics", 2016, no. 4, pp. 170-180. (in Russian).
