CC BY
7ДИНАМИКА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ (НА ПРИМЕРЕ РЕГИОНАЛЬНЫХ РЫНКОВ ТРУДА)1
DYNAMICS OF SPATIAL DEVELOPMENT INDICATORS FOR THE RUSSIAN ECONOMY (REGIONAL LABOR MARKETS EXAMPLE)
DOI: 10.38197/2072 -2060-2021- 230-4-467-474
ЛАТКОВ Андрей Владимирович
Профессор кафедры корпоративной экономики Поволжского института управления имени П.А. Столыпина - филиала РАНХиГС, д.э.н., профессор
Andrey V. LATKOV
Professor ofthe Department of Corporate Economics ofthe Povolzhskiy Institute of Management - branch of the RANEPA, Doctor of Economics, Professor
БАРАШОВ Николай Геннадиевич
Профессор кафедры «Экономика и маркетинг» Социально - экономического института Саратовского государственного технического университета имени Ю.А. Гагарина, д.э.н., профессор
Nikolay G. BARASHOV
Professor of the Department of Economics and Marketing at the Socio -Economic Institute of the Saratov State Technical University, Doctor of Economics, Professor
В статье рассматриваются тенденции динамики внутрироссийской пространствен -ной миграции экономически активного населения и факторы, оказывающие влия -ние на этот процесс. Основными инструментами исследования являются коэффициент размаха (разброса), децильный коэффициент дифференциации, коэффициент вариации, индекс Херфиндаля - Хиршмана. В результате произведена группировка российских регионов по критерию вектора миграции, оценка их дифференциации
1 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-010-00681.
по уровню средней заработной платы и по локации штаб - квартир крупнейших компаний. Проиллюстрирована взаимосвязь миграционной активности и динамики экономической активности.
The article examines the trends for the internal spatial migration dynamics of the Russian economically active population also the factors influencing this process. The main research instruments are the coefficient of range (spread), decile coefficient of differentiation, coefficient of variation, Herfindahl - Hirschman index. As a result, the Russian regions were grouped according to the criterion of the migration vector, their differentiation was assessed by the level of average wages and by the location of the largest companies' headquarters. The relationship between migration activity and economic activity dynamics is illustrated.
Миграция населения, дифференциация регионов, заработная плата, локация корпоративных штаб -квартир, динамика экономической активности.
Population migration, regional differentiation, wages, corporative headquarters location, dynamics of economic activity.
Введение
Актуальные проблемы достижения сбалансированности развития российского экономического пространства получают все более широкое отражение в отечественной научной литературе [1, 2]. Среди высшего политического руководства также осознано значение этих проблем для обеспечения выхода страны на траекторию устойчивого социально - экономического развития, о чем свидетельствует в том числе утверждение Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года. В качестве важных проблем пространственного развития в Стратегии обозначены «высокий уровень межрегионального социально - экономического неравенства», «значительное отставание по ключевым социально - экономическим показателям от среднероссийского уровня части субъектов РФ». Соответственно, одним из принципов Стратегии пространственного развития является комплексный подход к социально - экономическому развитию территорий страны [3].
Цель статьи - выявление тенденций внутрироссийской пространственной миграции экономически активного населения и оценка факторов, оказывающих влияние на этот процесс.
Материалы и методы
Информационной базой исследования явились официальные материалы Росстата. Типологизация регионов по критерию вектора миграции производилась на основе анализа динамики значений коэффициента миграционного прироста; тренды межрегио -нальной и внутрирегиональной миграции экономически активного населения определялись по динамике абсолютных значений исходя из того, что на долю трудоспособного населения приходится около 70% общей численности внутренних мигрантов (на основании этого можно утверждать, что мотивы, которыми руководствуется экономически активное население, являются доминирующими при рассмотрении проблемы пространственной мобильности населения России) [4]. В основу оценки степени диффе-
Abstract
Ключевые слова
Keywords
ренциации российских регионов положены показатели среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников организаций в соответствующих субъектах федерации [5, 6]. При этом были использованы показатели по Тюменской и Архангельской областям в целом, то есть не учитывались показатели среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников организаций в Ямало -Ненецком, Ханты -Мансийском и Ненецком автономных округах. В этой связи анализируемый за 2000-2014 гг. массив включал 80 регионов. С 2015 г. количество регионов возросло до 82 за счет Республики Крым и г. Севастополя. В качестве инструментов оценки дифференциации регионов по уровню средней заработной платы были выбраны коэффициент размаха (разброса), децильный коэффициент дифференциации и коэффициент вариации. Дифференциация регионов по локации штаб -квартир крупнейших компаний оценивалась на информационной базе Forbes [7]. Оценка уровня региональной концентрации штаб -квартир произведена посредством расчета значения индекса Херфиндаля - Хиршмана (Herfindahl - Hirschman index), причем результаты оценки, произведенные по данным Forbes (200 крупнейших частных компаний) и по данным РА «Эксперт» (400 крупнейших компаний) оказались практически идентичными [8].
Результаты
По результатам анализа динамики значений коэффициента миграционного прироста (КМП) за период 2010-2019 гг. в массиве российских регионов были разграничены четыре группы (см. таблицу).
Таблица. Типология российских регионов по критерию динамики значений КМП в 2010-2019 гг.
Регионы с устойчи- Белгородская, Воронежская, Калининградская, Калужская, Ленинградская,
вым положитель- Московская, Новосибирская, Тюменская, Ярославская области, Алтайский край,
ным миграционным Краснодарский край, Республики Адыгея, Ингушетия, Крым, Татарстан, города Москва,
приростом Санкт-Петербург, Севастополь
Регионы с преимущественно положительным миграционным приростом
Курская, Липецкая, Нижегородская, Ростовская, Рязанская, Самарская, Свердловская, Смоленская, Томская, Тульская, Челябинская области
Регионы с преимущественно отрицательным миграционным приростом
Астраханская, Новгородская, Псковская, Саратовская, Тамбовская, Тверская области, Ставропольский край, Республики Алтай, Мордовия, Хакасия, Чукотский АО
Регионы с устойчивым отрицательным миграционным приростом
Амурская, Архангельская, Брянская, Владимирская, Волгоградская, Вологодская, Еврейская автономная, Ивановская, Иркутская, Кемеровская, Кировская, Костромская, Курганская, Магаданская, Мурманская, Омская, Оренбургская, Орловская, Пензенская, Сахалинская, Ульяновская области, Республики Башкортостан, Бурятия, Дагестан, Кабардино -Балкарская, Карачаево - Черкесская, Калмыкия, Карелия, Коми, Марий Эл, РСО - Алания, Саха (Якутия), Тыва, Удмуртская, Чеченская, Чувашская, Алтайский край, Забайкальский край, Камчатский край, Пермский край, Приморский край, Хабаровский край
Рисунок 1.
Динамика значений коэффициента размаха и децильного коэффициента дифференциации российских регионов по уровню среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников организаций в 20002020 гг.
Очевидно, самую большую группу составляют регионы с устойчивым отрицательным миграционным приростом - чуть более половины массива (42 региона). Далее следует группа регионов с устойчивым положительным миграционным приростом (всего 18 регионов). Группы с преимущественно отрицательным и с преимущественно положительным миграционным приростом равнозначны по количеству регионов (по 11 в каждой).
Факторы, оказывающие влияние на процессы межрегиональной пространственной мобильности экономически активного населения, весьма разнообразны. В рамках данной статьи остановимся на трех из них: высокий уровень дифференциации регионов страны по уровню заработной платы; высокий уровень дифференциации регионов страны по локации штаб - квартир крупнейших корпоративных структур; циклический характер динамики деловой активности.
1. Высокий уровень дифференциации регионов страны по уровню заработной платы. Данное явление можно охарактеризовать при помощи коэффициента размаха, децильного коэффициента дифференциации и коэффициента вариации.
9,0 8,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0
/ \ У \
X., ...........
.......
о^счт^тюг^оото^счт^тюг^оото^м оооооооооо^гчгчгчгчгчгчгчгчгчсчсчм 00000000000000000000000 22222222222222222222222
— — — Коэффициент размаха
Децильный коэффициент дифференциации ......... Линейная (Коэффициент размаха)
--Линейная (Децильный коэффициент дифференциации)
В аспекте постепенного выравнивания регионов обобщенная тенденция за два десятилетия свидетельствует о положительных изменениях. Если в 2001 г. значение коэффициента размаха (разброса) регионов по уровню среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников организаций составило 8,5, то по итогам 2020 г. - уже 4,1, то есть наблюдаем снижение более чем в 2 раза. Анализируя динамику значений децильного коэффициента дифференциации, отметим такой же вектор изменений: 3,0 в 2000 г. и 2,2 в 2020 г.
В целом аналогичную тенденцию наблюдаем в динамике значений коэффициента вариации по массиву российских регионов по уровню среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников организаций, если сравнить показатель 2000 года (0,505) с показателем 2020 года (0,407), что наглядно представлено на рис. 2.
Рисунок 2.
Динамика значений коэффициента вариации
по массиву российских регионов по уровню среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников организаций в 20002020 гг.
0,530 0,510 0,490 0,470 0,450 0,430 0,410 0,390 0,370 0,350
OiHcNm^inioivoomoiHcNm^inioivoomo ooooooooooiHiHiHiHiHiHiHiHiHiHiN 000000000000000000000
NNNNNNNNNNNNNNNNNNNNN
Следует отметить, что минимальное значение за рассматриваемый период коэффициент вариации достиг в 2013 г. (0,378), в дальнейшем наметилась неустойчивая тенденция постепенного роста значений показателя.
2. Высокий уровень дифференциации регионов страны по локации штаб-квартир крупнейших корпоративных структур. Этот фактор также оказывает существенное влияние на пространственное поведение экономически активного населения. Данные Forbes свидетельствуют об устойчивой диспропорциональности локации штаб -квартир крупнейших компаний в российском экономическом пространстве (см. рис. 3).
Рисунок 3.
Локации штаб-квартир 200 крупнейших частных российских компаний в 2019 г. (по данным Forbes)
120 100 80 60 40 20 0
117
12
7 7 6 6
5 4 3 3 2 2 2
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
с с
■^Кю ю + о
га ..
v* ^
с;
_ ю о о к к га га
3S 1
ююю о о о тс о: тс гагага
(j(j(j mcji Oos
Хотс
ш -J-ш
го го го
ю ю ю ю Ю ю ю Ю
о - о - ■X. о о О - о о О
к к к к К к к К
ГО ГО го ГО го го го го
х S ^ S ^ ^ ^ S ^
и 2С о 2С и о о 2С о о
- го S (J го 1- О - (J - о г - с 1>. - * >• г о - (J - к о ф с S I го - ю
го и 5 О ш О Л X го 1- и О ^ I о го - с; - S о о ш о
В-оо
^ о
о
о с; о т
Рассчитанное значение индекса Херфиндаля - Хиршмана (Herfindahl - Hirschman index) по итогам 2019 года составило 3862, что свидетельствует о высокой сте-
пени концентрации штаб - квартир крупнейших российский компаний (в Москве и Московской области).
3. Циклический характер динамики деловой активности.
Динамика абсолютных значений межрегиональной и внутрирегиональной миграции в целом по Российской Федерации отображена на рис. 4.
Рисунок 4.
Динамика
показателей
внутренней
миграции
населения
Российской
Федерации
в 2007-2019 гг.
(тыс. чел.).
2500
2000
1500
1000
500
оо
00 00
22
№ О 01 00 22
■Межрегиональная миграция — <
Внутрирегиональная миграция
Рисунок 5.
Динамика индекса совокупного физического ВРП России.
Взаимосвязь миграционной активности и динамики экономической активности очевидна при сопоставлении рис. 3 и рис. 4:
115
110
105
100
95
90
Годы
В период экономической рецессии межрегиональная и внутрирегиональная миграционная активность населения снижется либо падают темпы их прироста.
Выводы
Векторы миграции экономически активного населения неблагоприятны для большей части субъектов Федерации, и это создает объективные условия для дальнейшей экономической стагнации соответствующих регионов. Несмотря на существен-
ные положительные изменения за истекшие два десятилетия, массив регионов страны остается неоднородным по уровню средней заработной платы и по локации штаб -квартир крупнейших компаний. Идеи, изложенные в Стратегии пространственного развития России на период до 2025 года, свидетельствуют о понимании руководством страны негативных эффектов диспропорциональности развития отдельных территорий. При этом речь идет не об абсолютном выравнивании регио -нов, а о снижении степени их неравенства.
Библиографический список
1. Новая пространственная стратегия для России: Mонография // Ответ. ред. д.э.н., проф. E.M. Бух-вальд, д.э.н., проф. A.B. Виленский. M.: - Институт экономики РAН, 2020. - 250 с.
2. Царенко И.В., Урасова A.A., Баландин ДЛ. Экономическая трансформация пространства региона на основе оборота трудовых ресурсов // Научные труды Вольного экономического общества России. 2021. Т. 227. № 1. С. 216-229.
3. Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года. Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 13 февраля 2019 г. № 207-р. URL: https://www.economy.gov.ru/material/file/a3d075aa813dc01f981d9e7fcb97265f/130219_207-p. pdf
4. Численность и миграция населения Российской Федерации в 2019 году (Статистический бюллетень). - M, 2020. URL: https://gks.ru/bgd/regl/b20_107/Main. htm.
5. Приложение к сборнику «Регионы России. Социально-экономические показатели». Социально-экономические показатели по субъектам Российской Федерации. URL: https:// rosstat.gov.ru/folder/210/document/47652.
6. Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников в целом по экономике по субъектам Российской Федерации за 2000-2020 гг. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/t4. htm.
7. 200 крупнейших частных компаний России - 2020. Рейтинг Forbes. URL: https:// www.forbes.ru/rating/409143-200-krupneyshih-chastnyh-kompaniy-rossii-2020-reyting-forbes.
8. Латков A.В. «Столичная рента» и российское экономическое пространство: противоречия, особенности, динамика // Экономика как объект междисциплинарных исследований. Сб. материалов IVмеждународного политэкономического конгресса (MПЭК-IV). Под общ.ред. С.Д. Бодрунова, A£. Буз-галина. - M.: Культурная революция, 2020. С. 641-650.
References
1. Novaya prostranstvennaya strategiya dlya Rossii: Monografiya//Otvet. red. d.e.n., prof. E.M. Bukhval'd, d.e.n., prof. A.V. Vilenskii. M.: - Institut ekonomiki RAN, 2020. - 250 s.
2. Tsarenko I. V, Urasova A.A., Balandin D.A. Ekonomicheskaya transformatsiya prostranstva regiona na osnove oborota trudovykh resursov//Nauchnye trudy Volnogo ekonomicheskogo obshchestva Rossii. 2021. T.227. № 1. S. 216-229.
3. Strategiya prostranstvennogo razvitiya Rossiiskoi Federatsii na period do 2025 goda. Utverzhdena rasporyazheniem Pravitelstva Rossiiskoi Federatsii ot 13 fevralya 2019 g. № 207-r. URL: https:// www.economy.gov.ru/material/file/a3d075aa813dc01f981d9e7fcb97265f/130219_207-p. pdf
4. Chislennost' i migratsiya naseleniya Rossiiskoi Federatsii v2019 godu (Statisticheskii byulleten'). - M., 2020. URL: https://gks.ru/bgd/regl/b20_107/Main. htm.
5. Prilozhenie ksborniku «RegionyRossii.Sotsialno-ekonomicheskiepokazateli».Sotsialno-ekonomicheskie pokazateli po sub'ektam Rossiiskoi Federatsii. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/47652.
6. Srednemesyachnayanominalnayanachislennayazarabotnayaplatarabotnikovvtselompo ekonomikepo sub'ektam Rossiiskoi Federatsii za 2000-2020 gg. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/t4. htm.
7. 200krupneishikh chastnykh kompanii Rossii -2020. Reiting Forbes.URL: https://www.forbes.ru/rating/409143-200-krupneyshih-chastnyh-kompaniy-rossii-2020-reyting-forbes.
8. Latkov A. V «Stolichnaya renta» i rossiiskoe ekonomicheskoe prostranstvo: protivorechiya, osobennosti, dinamika // Ekonomika kak ob'ekt mezhdistsiplinarnykh issledovanii. Sb. materialov IV mezhdunarodnogo politekonomicheskogo kongressa (MPEK-IV). Pod obshch. red. S.D. Bodrunova, A.V. Buzgalina. - M.: Kul'turnaya revolyutsiya, 2020. S. 641-650.
Контактная информация / Contact information
Поволжский институт управления имени П.А.Столыпина - филиал РАНХиГС 410012, Саратов, улица Московская, 164. Povolzhskiy Institute of Management - branch of the RANEPA 410012, Saratov city, Moskovskaya street, 164.
Латков Андрей Владимирович / Andrey V. Latkov latcov - av@yandex.ru
Саратовский государственный технический университет имени Ю.А. Гагарина
410054, Саратов, улица Политехническая, 77.
Saratov State Technical University
410054, Saratov city, Politechnicheskaya street, 77.
Барашов Николай Геннадиевич / Nikolay G. Barashov
barashov@mail.ru
