CC BY
33
УДК 332.142.2+338.262
Вестник СПбГУ. Науки о Земле. 2022. Т. 67. Вып. 3
Динамика социально-экономического развития муниципальных образований с преференциальными режимами на Дальнем Востоке в 2013-2020 гг.*
Д. Ю. Землянский, В. А. Чуженькова
Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Российская Федерация, 119991, Москва, пр. Вернадского, 82 Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, Российская Федерация, 119991, Москва, Ленинские горы, 1
Для цитирования: Землянский, Д. Ю., Чуженькова, В. А. (2022). Динамика социально-экономического развития муниципальных образований с преференциальными режимами на Дальнем Востоке в 2013-2020 гг. Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле, 67 (3), 431-453. https://doi.org/10.21638/spbu07.2022.303
Развитие Дальневосточного федерального округа — приоритет федеральной инвестиционной и региональной политики страны. Для создания новых рабочих мест и привлечения частных инвестиций на территорию округа в макрорегионе создаются преференциальные режимы — особые экономические зоны (ОЭЗ), территории опережающего социально-экономического развития (ТОСЭР), свободный порт Владивосток (СПВ) и др. В статье проводится анализ различий в динамике социально-экономического развития муниципальных образований (МО), на территории которых действуют преференциальные режимы, с другими МО макрорегиона. При этом рассматриваются не все преференциальные режимы, а специфические для Дальнего Востока. Анализ выполняется только по территориям с ТОСЭР и СПВ, созданным в 2015-2016 гг. с учетом возможности появления соответствующих социально-экономических эффектов. Для этого был составлен и рассчитан мониторинговый индекс уровня социально-экономического развития муниципальных образований и оценены эффекты дополнительности для применяемых мер поддержки. Результаты показали, что с 2013 по 2020 г. уровень социально-экономического развития муниципальных образований Дальневосточного федерального округа (ДФО) вырос и произошло сокращение различий внутри федерального округа. В целом общий «эффект дополнительности» от функционирования ТОСЭР и СПВ положительный. Максимальный локальный эффект наблюдается в муниципальных образованиях с низким уровнем социально-экономического развития и там, где преференциальные режимы занимают большую часть территории субъекта. При этом установлено, что на данном этапе деятельность преференциальных режимов не обеспечивает устойчивое и системное улучшение социально-экономической ситуации. Результаты данного исследования будут полезны органам исполнительной власти для оценки результативности функционирования инструментов ТОСЭР и СПВ. Ключевые слова: муниципальные образования Дальнего Востока, территории опережающего социально-экономического развития, свободный порт Владивосток, государственная поддержка инвесторов, эффекты дополнительности, Дальний Восток России.
* Статья подготовлена в рамках выполнения научно-исследовательской работы государственного задания РАНХиГС.
© Санкт-Петербургский государственный университет, 2022
1. Введение и постановка проблемы
Существует большое количество мер государственной поддержки инвесторов: льготные займы, возмещение процентных ставок по кредитам для промышленных предприятий, особые экономические зоны, территории опережающего социально-экономического развития, техно- и индустриальные парки и др. Кроме того, в Российской Федерации выделяются отдельные территории, где для инвесторов создаются особые, более привлекательные условия ведения бизнеса. Например, ОЭЗ в Магаданской и Калининградской областях, свободная экономическая зона в Крыму, ТОСЭР в муниципальных образованиях Дальнего Востока, режим свободный порт Владивосток, информационный научно-технический центр «Русский». Общей целью всех инструментов государственной поддержки является повышение инвестиционной привлекательности отраслей и территорий, а также создание новых рабочих мест.
Социально-экономическое развитие Дальнего Востока в последние годы является приоритетом федеральной инвестиционной и региональной политики, на территории субъектов Дальнего Востока (Министерство экономического развития..., 2021) начиная с 2015 г. создается большое количество преференциальных режимов (ТОСЭР и СПВ). Представляется актуальным проанализировать влияние этих инструментов на социально-экономическое развитие муниципальных образований макрорегиона.
В настоящее время на территории регионов Дальневосточного федерального округа созданы 23 территории опережающего развития и 22 муниципальных образования получили статус режима СПВ.
Результаты, полученные в ходе анализа, были использованы Счетной палатой Российской Федерации при проведении экспертно-аналитического мероприятия «Оценка влияния деятельности институтов развития Дальнего Востока и функционирования территорий опережающего социально-экономического развития и свободного порта Владивосток на достижение целей ускоренного социально-экономического развития Дальневосточного федерального округа».
2. Опыт исследования преференциальных режимов
в Дальневосточном федеральном округе
Исследований, посвященных анализу федеральной инвестиционной политики на Дальнем Востоке, довольно много, что подтверждает актуальность выбранной темы. Необходимо отметить, что практически все они проводятся на уровне регионов и/или федерального округа в целом. Отсутствие работ на муниципальном уровне связано с неполнотой и сложностью сбора статистических данных на уровне муниципальных образований. Среди ведущих экономистов, занимающихся этой темой, можно выделить П. А. Минакира, П. Я. Бакланова, О. В. Кузнецову, Т. А. Левченко, О. М. Прокапало, М. Е. Кривелевича, А. Г. Исаева, Н. В. Кашину и др.
В частности, П. А. Минакир выделяет несколько этапов «по смене акцентов» в государственной политике развития Востока страны (Минакир, 2015). Если на первом этапе, в 2009-2012 гг., происходило «накачивание» макрорегиона государственными инвестициями (через реализацию проектов по строительству добыва-
ющей и транзитной инфраструктур), то с 2013 г. государство начинает создавать институциональную среду для привлечения инвестиций и реализации проектов (Минакир, 2019). Кроме этого, автор проводит анализ текущего состояния экономики Дальнего Востока и выделяет приоритеты современного развития (Минакир и Прокопало, 2017). Проблемы развития ДФО в 2020 г. рассмотрены также в работе О. М. Прокопало. Среди них — сокращение объема инвестиционных ресурсов, отраслевая асимметрия прямых иностранных инвестиций и др. (Прокопало и др., 2021). Анализируя работу ТОСЭР в качестве инструмента развития территории, Минакир отмечает, что результаты их деятельности должны распространяться на все окружающие территории за счет агломерационных эффектов, но существует разрыв между реальными и обещанными изменениями (Дальневосточные институциональные новации., 2019).
Связь между государственными инвестициями и частными вложениями рассматривает А. Г. Исаев (Исаев, 2017). Он делает вывод, что для регионов Дальнего Востока, в отличие от большинства регионов страны, влияние инвестиций из региональных бюджетов на частные инвестиции не значимо, что, по его мнению, объясняется спецификой реализуемых проектов в макрорегионе.
Одним из первых исследований, посвященных механизму действия ТОСЭР, является работа П. Я. Бакланова (Бакланов, 2014). Он рассматривает функциональную структуру ТОСЭР, выделяет возможные территории для размещения подобных режимов и приоритетные виды деятельности для повышения эффективности их функционирования. Н. В. Кашина анализирует нормативно-правовую базу инструментов развития ТОСЭР и СПВ (Кашина, 2016). Согласно полученным результатам, большинство резидентов имеют более конкурентное положение по сравнению с другими территориями ДФО, однако функционирование таких территорий несет управленческие риски из-за передачи управления территориями частным компаниям.
М. Е. Кривелевич уделяет внимание проблеме отсутствия обоснованных критериев предоставления государственной поддержки в рамках ТОСЭР и СПВ и методике оценки эффективности реализации проекта. По его мнению, необходимо перейти от заявительного характера получения резидентами статуса ТОСЭР к отбору проектов на основе стратегии принятия рациональных решений (Кривелевич, 2021). Проведенный им анализ на уровне региона показал, что опережающий приток инвестиций в регионы ДФО не достигнут, увеличения числа занятых на уровне макрорегиона не произошло, а заработная плата выросла только в Хабаровском и Приморских краях. Можно сразу отметить, что эти результаты, полученные на уровне субъектов РФ, отличаются от результатов автора, сформированных на основе анализа влияния преференциальных режимов на муниципалитеты.
Привлекательность территорий с преференциальными режимами для отечественных и иностранных инвесторов рассматривает О. В. Кузнецова. В своих работах она показывает, что ТОСЭР на Дальнем Востоке и СПВ в первую очередь интересны только отечественным инвесторам (Кузнецова, 2018б). Среди иностранных инвесторов-резидентов СПВ и ТОСЭР больше всего китайских, что подтверждает «эффект соседства». Кроме того, автор показывает два приоритета для иностранных инвесторов на территории Дальнего Востока (Кузнецова, 2018а) — ориентация на внутренний рынок Дальнего Востока и на доступ к природным ресурсам.
Рис. 1. Графическая интерпретация эффектов в концепции дополнительности. Составлено авторами по: (Результаты налоговой..., 2017)
Также Кузнецова в своих работах предлагает методический подход для оценки эффективности ОЭЗ в стране (Кузнецова, 2016). Механизмы защиты прав иностранных инвесторов-резидентов СПВ показывают Т. В. Варкулевич и Н. В. Пашук (Вар-кулевич и Пашук, 2017). Вопросы повышения результативности работы СПВ и возможные инструменты для ее повышения рассматривают Т. В. Левченко и В. В. Хаб-лак (Левченко и Хаблак, 2016).
Использование интегральных индексов широко распространено как в отечественной, так и в зарубежной науке. Например, получены индексы при изучении типологии уровня социально-экономического развития городов России Т. Г. Нефедовой и А. И. Трейвишем (Нефедова и Трейвиш, 1998), индекс устойчивого развития городов РФ рейтинговым агентством SGM (SGM, 2013), выполнена интегральная оценка экологической ситуации в городах РФ в работах В. Р. Битюковой (Битюкова, 2014; Касимов и др., 2014). В одной из последних работ (Землянский и др., 2020а) составлен интегральный многокомпонентный индекс социально-экономического развития городов России. Здесь с применением прямых и расчетных показателей муниципальной, региональной и ведомственной статистики проведена оценка уровня социально-экономического развития более чем 95 % городов страны.
Оценка, выполненная в рамках данной работы, базируется на анализе эффектов дополнительности. Под «эффектом дополнительности» подразумевается влияние государственной политики на экономических агентов и территории, а также выявление эффектов и результатов их деятельности. Впервые подход дополнительности был сформулирован в работе Буйссере (Buisseret et al., 1995), и под дополнительностью (concept of additionality) он понимал выявление эффектов и результатов деятельности, которые были достигнуты именно благодаря государственной поддержке. С точки зрения аналитики и графической интерпретации «дополнительность» — это разница между фактическим состоянием, достигнутым благодаря государственной поддержке, и гипотетическим трендовым состоянием (рис. 1).
К основным преимуществам концепции дополнительности относят широкий спектр рассматриваемых эффектов: оценивается воздействие на получателя поддержки и на смежные отрасли за счет кооперационной дополнительности, учет ве-
дется не только в период оказания поддержки, но и после ее завершения (в этом случае появляется представление об устойчивости эффектов и можно принять во внимание временной лаг при появлении эффектов).
Выделяют несколько видов дополнительности: входную, поведенческую и выходную. Под входной дополнительностью понимают изменение ресурсных параметров, связанных с деятельностью фирм. Под выходной — результаты деятельности, выраженные в изменении «конечных» параметров, таких как объем экспорта, доля на рынке. Как отмечают Симачёв, Кузык и Руй, оценка выходной дополнительности наиболее популярна среди ученых, так как учитывает «показательные» эффекты от применяемых мер государственной поддержки (Симачев и др., 2017). Эффект изменения поведения фирм-получателей государственной поддержки — поведенческая дополнительность. Поведенческую дополнительность возможно оценить только на конкретных примерах, так как для этого требуется обеспеченность статистическими данными (например, для оценки кооперационной дополнительности необходимо знать все контракты, заключенные компанией).
Подходы к оценке эффектов дополнительности в российской литературе встречаются нечасто, хотя в зарубежной пользуются популярностью в прикладных экономических исследованиях. В частности, подобный подход активно используется Всемирным банком, Европейским банком реконструкции и развития и консалтинговыми компаниями при оценке результатов мер поддержки инновационной экономики (A Standard Approach., 2004; Georghiou, 2002; Centre for Industrial studies, 2008, McPherson and Mcdonald, 2010). В российской экономике эффекты дополнительности рассматривали Ю. В. Симачев, М. Г. Кузык и Н. Н. Зудин в рамках работ по оценке результатов налоговой и финансовой поддержки компаний (Симачев и др., 2017; Симачев и др., 2021). Авторы сформулировали несколько выводов (сами они называют это «наблюдениями», так как, по их мнению, требуется дополнительная верификация данных на большем количестве примеров) — позитивное воздействие инструментов поддержки более характерно для крупного бизнеса, чем для небольших фирм; в основном эффекты прослеживаются у тех предприятий, где есть государственное участие в капитале и влияние государственной поддержки зависит от технологического уровня отрасли. Также они подчеркивают, что меры налогового стимулирования дают меньший эффект дополнительности по сравнению с финансовыми.
2. Методика исследования
Целью исследования было проведение оценки влияния режимов ТОСЭР и СПВ на социально-экономическое развитие муниципальных образований, в которых они расположены. Оценка проводилась в два этапа. На первом был разработан и рассчитан индекс уровня социально-экономического развития муниципальных образований Дальнего Востока, на втором — оценены «эффекты дополнительности» для занятости и инвестиций от применяемых мер поддержки территорий.
Составление комплексного индекса социально-экономического развития муниципальных образований имеет ряд преимуществ. В частности, этот индекс позволяет сопоставлять уровень и динамику развития муниципальных образований сразу по комплексу разноразмерных и разноотраслевых показателей (Землянский и др., 2020б).
Для оценки были взяты только ТОСЭР и муниципальные образования со статусом СПВ, созданные в 2015-2016 гг. с учетом расширения их территорий в 20172019 гг. При анализе не учитывались режимы, созданные после 2016 г., в связи с малым сроком функционирования — в большинстве из них предприятия еще не запущены на полную мощность и не сформировали эффектов. В 2020 г. 63 муниципальных образования имели статус территорий с преференциальными режимами (29 % от 229 муниципальных образований всего), созданными до 2016 г. В этих муниципальных образованиях сконцентрировано 49.6 % всего населения ДФО (4 053.2 тыс. чел. в 2020 г.), и в них вложено 21.7 % всех инвестиций в основной капитал федерального округа (974.7 млрд. руб. суммарно за 2018-2020 гг.1).
Индекс уровня социально-экономического развития муниципальных образований Дальнего Востока был сформирован специально для данного исследования. Для того чтобы оценить изменение социально-экономических параметров, индекс должен носить мониторинговый характер, то есть изменяться только за счет изменений показателей конкретных муниципальных образований, а не за счет изменений в других муниципальных образованиях выборки. Для этого были установлены референтные значения для каждого используемого индикатора.
Исходя из особенностей статистической базы (по ряду показателей в базе данных муниципальных образований данные доступны только с 2013 г.), для расчета индекса были выбраны два периода — с 2013 по 2015 г. (период до создания преференциальных режимов) и с 2018 по 2020 г. (интервал спустя 3-5 лет с момента создания первых ТОСЭР и начала функционирования режима СПВ). Для снижения колебаний в значениях показателей за разные годы при расчете индикаторов используются средние значения за три года. Показатели приведены к «относительным» величинам (в расчете на одного жителя) для обеспечения сопоставимости разноразмерных величин.
При отборе индикаторов были выбраны показатели, которые характеризуют основные параметры социально-экономического развития территорий, такие как отношение средней месячной заработной платы работников организаций к прожиточному минимуму в регионе, уровень занятости в муниципальном образовании, обеспеченность жильем, объем инвестиций на душу населения и индикатор транспортной доступности (табл. 1). За исключением индикатора, характеризующего транспортную доступность, все показатели рассчитывались на основе публикуемых официальных данных государственной статистики. Индикатор транспортной доступности административного центра муниципального образования до ближайшего города с населением более 500 тыс. чел. по автомобильным дорогам общего пользования рассчитывался с использованием геоинформационных технологий.
Отбор индикаторов проводился с учетом наличия/отсутствия официальных данных федеральной службы государственной статистики и возможности сбора практически по всем муниципальным образованиям Дальнего Востока.
Для оценки экономической активности территорий был выбран показатель инвестиций в основной капитал (без учета субъектов малого предпринимательства). Для обеспечения сопоставимости в разные годы он был пересчитан через индекс физического объема инвестиций в основной капитал в цены 2020 г. и взвешен по
1 Здесь и далее все цены приведены к ценам 2020 г. через индекс физического объема инвестиций в основной капитал.
Таблица 1. Индикаторы, используемые для расчета индекса социально-экономического развития муниципальных образований Дальнего Востока
Индикатор Источник данных
Отношение средней месячной заработной платы работников организаций (без субъектов малого предпринимательства) к прожиточному минимуму в субъекте РФ Расчет с использованием данных Базы данных муниципальных образований (БДМО) и официального сайта Росстата
Отношение среднесписочной численности работников организаций (без субъектов малого предпринимательства) к численности населения в трудоспособном возрасте Расчет с использованием данных БДМО и официального сайта Росстата
Общая площадь жилых помещений, приходящихся в среднем на одного жителя БДМО
Инвестиции в основной капитал, осуществляемые организациями, находящимися на территории муниципального образования (без субъектов малого предпринимательства) на душу населения Расчет с использованием данных БДМО и официального сайта Росстата
Транспортная доступность административного центра муниципального образования до ближайшего города с населением более 500 тыс. чел. по автомобильным дорогам общего пользования Расчет на основе геоинформационной системы (ГИС)
Источник: составлено авторами.
долям от страновых значений. В качества индикатора был рассчитан индикатор инвестиций на душу населения суммарно за 2013-2015 гг. и за 2018-2020 гг.
Показатель доходов оценивался исходя из единственного доступного индикатора по всему массиву муниципальных образований — среднемесячной заработной платы работников организаций (кроме субъектов малого и среднего предпринимательства) с корректировкой на стоимость жизни в субъекте Российской Федерации.
Уровень занятости рассчитывался через отношение среднегодовой численности занятых (без субъектов малого предпринимательства) к численности населения в трудоспособном возрасте на территории муниципального образования.
От ряда показателей при проведении оценки было решено отказаться. Например, данные по налоговым и неналоговым доходам бюджета были исключены из-за проблем при сборе данных, связанных со сменой статуса муниципальных образований. Кроме того, были посчитаны такие показатели, как «Доля студентов ВПО от общей численности населения в субъекте РФ» и «Доля студентов СПО от общей численности населения в субъекте РФ» (ВПО — высшее профессиональное образование, СПО — среднее профессиональное образование). Однако эти показатели также не включены в оценку, так как оказались доступны только в целом по субъекту РФ, что искажает оценку на муниципальном уровне.
После формирования базы данных и расчета индикаторов для всех показателей индекса проводилась процедура нормирования для перевода в безразмерные величины. Значения всех показателей могут варьироваться в пределах от 0 до 1.0 (чем больше значение индекса, тем лучше ситуация). Для нормирования всех индикаторов использовался метод линейного масштабирования. Как уже отмечалось выше, для всех показателей на основе данных за период с 2013 по 2020 г. были установлены референтные точки, так как индекс является мониторинговым (табл. 2).
Таблица 2. Референтные точки для нормирования индикаторов в составе индекса городского развития
Индикатор Референтные точки для нормирования
минимальная максимальная
Отношение средней месячной заработной платы работников организаций (без субъектов малого предпринимательства) к прожиточному минимуму в субъекте РФ 1.98 7.00
Отношение среднесписочной численности работников организаций (без субъектов малого предпринимательства) к численности населения в трудоспособном возрасте 0.10 1.00
Общая площадь жилых помещений, приходящихся в среднем на одного жителя 12.56 51.17
Инвестиции в основной капитал, осуществляемые организациями, находящимися на территории муниципального образования (без субъектов малого предпринимательства) на душу населения 1.07 1500.00
Транспортная доступность административного центра муниципального образования до ближайшего города с населением более 500 тыс. чел. по автомобильным дорогам общего пользования 0.00 1.00
Источник: составлено авторами.
Для муниципальных образований, в которых значения индикаторов превышали референтные значения, были проставлены значения 1. Расчет интегрального индекса проводился как сумма среднеарифметических значений всех индикаторов без придания весовых коэффициентов.
Преимущественно референтные значения 1 были проставлены для добывающих муниципальных образований. Например, для Ногликского городского округа (ГО) максимальное значение было определено по индикатору среднедушевых инвестиций в основной капитал, уровню занятости и по среднемесячной заработной плате (скорректированной на прожиточный минимум региона). По индикатору обеспеченности жильем максимальные значения для нормирования показателя оказались у двух городских округов Магаданской области (Сусуманского и Ягод-нинского), что связано с миграционным оттоком населения и высвобождением жилищного фонда. Эта ситуация приводит к повышенным значениям показателя по обеспеченности жильем.
Для индикатора транспортной доступности значение 0 обозначает, что в этом МО отсутствует круглогодичная автомобильная дорога (всего таких муниципальных образований 43, например, Елизовский муниципальный район, Северо-Эвен-ский городской округ), а значение 1 — муниципальное образование является административным центром с населением более 500 тыс. чел. (Владивостокский ГО, Хабаровский муниципальный район, г. Хабаровск).
Всего индекс был рассчитан для 225 муниципальных образований Дальнего Востока (из 229). Из-за отсутствия данных были исключены Чита, Улан-Удэ, Циол-
ковский и Вилючинск. Для Большого Камня, Фокино (ЗАТО в Приморском крае) и п. Горный (Забайкальский край) индекс представлен только за 2018-2020 гг., так как за 2013-2105 гг. данные по ним не публиковались.
Результаты оценки индекса (и отдельных его составляющих) по муниципальным образованиям, на территории которых были созданы преференциальные режимы, были сопоставлены с результатами для всех муниципальных образований ДФО (включая МО без преференциальных режимов). Выводы об особенностях динамики муниципалитетов с преференциальными режимами сделаны по итогам сравнения отклонений фактических значений индекса (и отдельных показателей) от тренда до появления преференциального режима, а также на основе отклонения динамики индекса МО с преференциальными режимами и без них.
3. Результаты и их обсуждение
Исходя из значений индекса, можно сделать вывод, что в целом уровень социально-экономического развития большинства муниципальных образований ДФО вырос (среднее значение по муниципальным образованиям увеличилось в 2013-2020 гг. на 17.6 %) (рис. 2). За период с 2013 по 2020 г. существенно сократились различия в уровне развития муниципалитетов внутри округа (разница между средними значениями первых 10 и последних 10 МО сократилась в 1.2 раза (с 4.1 до 3.5 раза) (рис. 3). Быстрее улучшалась ситуация в менее развитых и среднеразвитых МО (например, в последних 10 муниципальных образованиях индекс вырос с 0.151 в 2013-2015 гг. до 0.203 в 2018-2020 гг.).
В целом для муниципальных образований Дальнего Востока значения индекса изменялись в 2013-2105 гг. в Улётовском муниципальном районе Забайкальского края с 0.114 до 0.716; в Теньковском городском округе Магаданской области (также в Улётовском районе) с 0.147 до 0.791.
Значительное влияние на показатели развития оказывают субъективные «дальневосточные факторы»: небольшая численность населения в северных регионах (низкая база), быстрое сокращение населения, которое влияет на стабильный рост душевых показателей.
В целом для МО Дальнего Востока характерна умеренная дифференциация уровня социально-экономического развития за оба рассматриваемых промежутка времени.
Среди муниципальных образований-лидеров по значению индекса выделяются территории, где сконцентрированы добывающие компании (например, Теньковский ГО в Магаданской области, Ленский муниципальный район в Якутии, Аяно-Майский муниципальный район в Хабаровском крае) (табл. 3). Это происходит благодаря, во-первых, наиболее сбалансированному вкладу всех индикаторов, во-вторых, из-за повышенного вклада суммарных инвестиций в основной капитал на душу населения, что связано с высокой стоимостью реализуемых проектов и невысокой численностью населения, а также из-за повышенного отношения численности занятых к численности трудоспособного населения (за счет влияния вахтовых работников). Анализ табл. 3 позволяет сделать вывод, что состав первых 10 муниципальных образований-лидеров за 2013-2015 гг. и за 2018-2020 гг. изменился.
Рис. 2. Индекс социально-экономического развития муниципальных образований ДФО в 20132015 гг. (до создания ТОСЭР и СПВ) и в 2018-2020 гг., ед. (по горизонтальной оси выстроены все муниципальные образования ДФО). На рис. 2-6 приведены расчеты авторов
0.720
|В 3.5 раза |
■ I
2013-2015 гг. 2018-2020 гг.
■ Первые 10 муниципальных образований
■ Последние 10 муниципальных образований
■ Медианное значение
Рис. 3. Межмуниципальные различия в уровне социально-экономического развития по МО ДФО в 2013-2020 гг. (на основе расчетов индекса социально-экономического развития), ед.
Наиболее чувствительным индикатором, который во многом определяет положение муниципального образования в индексе, является средний объем инвестиций в основной капитал на душу населения. Во многом это связано с эффектом низкой базы, когда после отсутствия инвестиций реализация крупного проекта приводит к существенным изменениям. Например, в 2013-2015 гг. в Свободнен-ский муниципальный район было вложено 51.3 тыс. руб./чел. (95-е место в рэнкин-ге), а в 2018-2020 гг. уже 14 159.3 тыс. руб./чел. (1-е место). Такой резкий рост связан с реализацией проекта по строительству Амурского газоперерабатывающего комплекса и строительству газопровода «Сила Сибири». Появление такого крупного проекта, в свою очередь, привело к увеличению средней заработной платы на территории муниципального образования и уровня занятости.
0.800
0
| 0.700
и
у 0.600 г
1 0.500 х
§ | 0.400
<У> н
? 1 0.300
5 ж
5 0-200 s
J 0.100
о
g 0.000 О) =t
Таблица 3. Муниципальные образования-лидеры по индексу уровня социально-экономического развития
Муниципальное образование Регион Значение индекса в 20132015 гг. Муниципальное образование Регион Значение индекса в 20182020 гг.
Тенькинский ГО Магаданская область 0.716 Тенькинский ГО Магаданская область 0.798
Ленское МО Республика Саха (Якутия) 0.698 Тындинское МО Амурская область 0.786
Среднеканский ГО Магаданская область 0.694 Газимуро-Заводское МО Забайкальский край 0.750
Аяно-Майское МО Хабаровский край 0.621 Ленское МО Республика Саха (Якутия) 0.741
ГО Ногликский Сахалинская область 0.621 Среднеканский ГО Магаданская область 0.738
Мирнинское МО Республика Саха (Якутия) 0.586 Каларское МО Забайкальский край 0.727
Омсукчанский ГО Магаданская область 0.569 Ягоднинский ГО Магаданская область 0.673
Ягоднинский ГО Магаданская область 0.556 Свободненское МО Амурская область 0.671
Газимуро-Заводское МО Забайкальский край 0.548 Алданское МО Республика Саха (Якутия) 0.67
город Тында Амурская область 0.548 Карагинское МО Камчатский край 0.644
Источник: рассчитано и составлено авторами.
Обратным примером, когда окончание реализации проекта приводит к снижению основных социально-экономических показателей и, как следствие, значений индекса, можно назвать отдаленный и труднодоступный Аяно-Майский район в Хабаровском крае. В 2013-2015 гг. район занимал четвертое место в индексе за счет наивысших значений по индикатору суммарных инвестиций на душу населения (разработка месторождений «Юбилейное», «Амур Золото») и уровня занятости (по этим индикаторам значения превышали референтные точки, и значение было зафиксировано на максимальном уровне 1). В последние годы новых инвестиционных проектов на территории района не реализуется, и значение индикатора снизилось до 0.31, что существенно повлияло на положение района в итоговом индексе.
Худшие позиции характерны для труднодоступных МО Дальнего Востока (Улётского района в Забайкальском крае, Тугуро-Чумиканского в Хабаровском крае, Кобяйского улуса в Якутии и др.) (табл. 4). В таких МО практически отсутствуют инвестиции, крайне низок уровень транспортной доступности (из-за отсутствия наземного круглогодичного транспортного сообщения), и наблюдаются невысокие показатели, характеризующие уровень занятости и оплаты труда, что связано с отсутствием мест приложений труда на территории районов. Все это приводит к миграционному оттоку, который ухудшает качество человеческого капитала. Для муниципальных образований с низкими значениями индекса характерен
повышенный вклад индикатора доступности жилья из-за миграционного оттока и высвобождающегося жилищного фонда.
Анализ табл. 4 показывает, что состав муниципалитетов-аутсайдеров за последние шесть лет практически не изменился. Лишь Южно-Курильский ГО и Невельский ГО значительно улучшили свои показатели и переместились выше в индексе.
Единая логика в выборе МО для создания преференциальных режимов не прослеживается2. Уровень социально-экономического развития МО до создания преференциальных режимов был очень разным. Режим создавался как на территориях с низким уровнем развития (например, ТОСЭР Южная в Томаринском ГО Сахалинской области, где индекс в 2013-2015 гг. составил 0.227, или ТОСЭР Курилы в Южно-Курильском с индексом 0.146 и Северно-Курильском ГО с индексом 0.251), так и на сравнительно развитых территориях (например, ТОСЭР Надеж-динская в Надеждинском районе и Владивостокском ГО или ТОСЭР Приамурская в Бурейском (0.533), Ивановском (0.353) и Благовещенском (0.267) муниципальных районах Амурской области). В том числе велики и региональные различия (рис. 4).
Таблица 4. Муниципальные образования-аутсайдеры по индексу уровня социально-экономического развития
Муниципальное образование Регион Значение индекса в 20132015 гг. Муниципальное образование Регион Значение индекса в 20182020 гг.
Улётовское МО Забайкальский край 0.114 Улётовское МО Забайкальский край 0.147
Тугуро- Чумиканское МО Хабаровский край 0.133 Тугуро- Чумиканское МО Хабаровский край 0.193
Анивский ГО Сахалинская область 0.146 п. Горный Забайкальский край 0.197
ЮжноКурильский ГО Сахалинская область 0.146 Анивский ГО Сахалинская область 0.203
Невельский ГО Сахалинская область 0.151 Сунтарское МО Республика Саха (Якутия) 0.215
Макаровский ГО Сахалинская область 0.159 Чукотское МО Чукотский автономный округ 0.217
Кобяйское МО Республика Саха (Якутия) 0.162 Макаровский ГО Сахалинская область 0.217
Сунтарское МО Республика Саха (Якутия) 0.162 Долинское МО Сахалинская область 0.218
Чукотское МО Чукотский автономный округ 0.165 Кобяйское МО Республика Саха (Якутия) 0.220
Долинское МО Сахалинская область 0.174 Елизовское МО Камчатский край 0.222
Источник: рассчитано и составлено авторами.
2 Рассматривались только ТОСЭР и МО со статусом СПВ, созданные в 2015-2016 гг. с учетом расширения их территорий в 2017-2019 гг.
Рис. 4. Индекс социально-экономического развития муниципальных образований ДФО в 2013-2015 гг. (до создания ТОСЭР и СПВ), ед. (по вертикальной оси выстроены все муниципальные образования ДФО)
Таблица 5. Изменение уровня социально-экономического развития МО ДФО с учетом наличия преференциальных режимов, 2013-2020 гг.
Типы МО в зависимости от наличия преференциального режима Количество МО Среднее значение индекса по 20132015 гг., ед. Среднее значение индекса по 20182020 гг., ед. Прирост индекса в 20132020 гг., %
МО без преференциальных режимов 164 0.334 0.392 17.2
МО с ТОСЭР 41 0.325 0.387 19.3
МО с СПВ 18 0.332 0.385 15.9
МО с ТОСЭР и СПВ 4 0.311 0.394 26.6
Общий итог 227 0.332 0.391 17.6
Источник: расчеты авторов.
Внутри регионов территории для преференциальных режимов определялись в разной логике. На Камчатке, Чукотке, в Еврейской автономной области, Хабаровском крае преференциальные режимы были созданы в большинстве МО, но в основном получили статус ТОСЭР. В Приморском крае преференциальные режимы были созданы в значительном числе МО, но в основном получили статус СПВ. В Амурской, Сахалинской областях, Якутии статус получили только несколько МО, но с разным уровнем социально-экономического развития в 2013-2015 гг. В Магаданской области (с учетом наличия ОЭЗ) исследуемые режимы не создавались (рис. 4).
Из результатов расчета индекса следует, что все преференциальные режимы ускорили социально-экономическое развитие муниципальных образований Дальнего Востока только на 2.3 % (табл. 5, рис. 5).
Режим ТОСЭР в среднем ускорил социально-экономическое развитие МО ДФО на 12.4 % по сравнению с МО без преференциальных режимов, а режим СПВ замедлил на 7.8 % (рис. 6). Установлено, что максимальный эффект был обеспечен в МО, где одновременно создали режимы ТОСЭР и СПВ (+54.6 % к темпам роста индекса по сравнению с муниципальными образованиями без режимов). Однако таких территорий всего четыре — ГО Петропавловск-Камчатский, Владивостокский, Надеждинский муниципальные районы в Приморском крае и ЗАТО Большой Камень; за счет чего возможны случайные отклонения из-за специфики резидентов и столичности МО.
Режим СПВ в целом пока не дает положительных эффектов для социально-экономического развития МО округа. Лишь в некоторых МО значения индекса выросли существенно. К ним относятся территории, в пределах которых работают морские порты, ориентированные на страны азиатско-тихоокеанского региона (АТР): Ванинский, Советско-Гаванский муниципальные районы и Углегорский ГО, а не на каботажные перевозки или Северный морской путь. В этих МО в последние шесть лет были реализованы крупные проекты по развитию портовой инфраструктуры, что позволило увеличить среднедушевые объемы инвестиций, уровень занятости и уровень заработной платы. Например, в порту Ванино, через который в основном
Рис. 5. Изменение уровня социально-экономического развития в МО с преференциальными режимами на территории ДФО в 2013-2020 гг.
Рис. 6. Отношение приростов индекса в 2013-2020 гг. муниципальных образований с преференциальными режимами к муниципальным образованиям без преференциальных
режимов, %
идет поставка грузов в страны АТР, за последние восемь лет были открыты новые угольные балкерные терминалы, реализуется проект по поставке пресной воды на корабли. В настоящее время порт занимает второе место среди всех портов Дальневосточного бассейна по грузообороту (33.5 млн т в 2020 г., 15 % от всех портов Дальнего Востока).
Среди МО со статусом СПВ на нескольких территориях было зафиксировано падение индекса, в частности у Пограничного муниципального района (Приморский край) и у ГО Певек на Чукотке.
Таблица 6. Вклад МО, на территории которых расположены преференциальные режимы, в изменение численности занятых в ДФО в 2013-2020 гг.
Типы МО в зависимости от наличия преференциального режима Доля в численности занятых в 2013 г., % Доля в численности занятых в 2020 г., % Вклад в сокращение численности занятых в 20132020 гг. % Среднегодовые темпы роста/ сокращения численности занятых, %
МО без преференциальных режимов 48.6 49.1 42.8 -1.0
МО с ТОСЭР 31.7 31.6 33.6 -1.2
МО с СПВ 7.9 7.9 7.7 -1.1
МО и с ТОСЭР, и с СПВ 11.8 11.4 16.0 -1.5
Все МО ДФО 100.0 100.0 100.0 -1.1
Источник: составлено авторами.
Как и у всех территорий ДФО, социально-экономическое развитие большей части территорий с преференциальными режимами улучшилось.
Выше средних по Дальнему Востоку темпы развития были только у ТОСЭР Южная, Курилы и Камчатка (не в последнюю очередь за счет низкой базы), которые перешли от низкого уровня развития к уровню «ниже среднего». При этом в состав ТОСЭР Камчатка входит практически вся территория Камчатского края (получается, что практически все проекты, реализуемые в регионе, попадают под режим ТОСЭР).
На более развитых территориях создание ТОСЭР не привело к значительному ускорению социально-экономического развития (например, Южная Якутия, На-деждинская, Горный Воздух, Приамурская). Также необходимо учитывать, что, например, в ТОСЭР Надеждинская якорный инвестор «пришел» на территорию еще до появления преференциального режима и основные эффекты от размещения производства Ма2ёа-8о11ег8 были реализованы ранее.
В занятости населения положительных эффектов для территорий с преференциальными режимами не выявлено (табл. 6). Сокращение численности занятых в экономике на территориях с преференциальными режимами происходило быстрее, чем в остальных муниципальных образованиях ДФО (-1.3 % в МО с преференциальными режимами и -1.0 % по МО без них). При этом доля территорий с преференциальными режимами в общей численности занятых начиная с 2013 г. практически не изменилась.
По инвестициям в основной капитал ситуация другая (рис. 7). Виден существенный эффект дополнительности от создания ТОСЭР и СПВ. Приток инвестиций в территориях ТОСЭР начинает стабильно расти с 2017 г. — с момента начала реализации проектов и расширения муниципальных образований, входящих в уже созданные в 2015-2016 гг. ТОСЭР (рис. 8). Инвестиционная ситуация на территориях с преференциальными режимами оказалась устойчива к кризису 2020 г., в отличие от других муниципалитетов.
Рис. 7. Инвестиции в основной капитал (без субъектов малого предпринимательства) по муниципальным образованиям с режимами ТОСЭР, в ценах 2020 г. Рис. 7-9
составлены авторами
Рис. 8. Инвестиции в основной капитал (без субъектов малого предпринимательства)
по МО ДФО в ценах 2020 г.
Важно отметить, что на основе доступных статистических данных по крупным и средним предприятиям не совсем корректно оценивать вклад ТОСЭР в инвестиции из-за значительной доли малых предприятий в составе резидентов (на самом деле вклад МО и эффект от работы ТОСЭР может быть еще выше (Корпорация развития..., 2021б; Корпорация развития..., 2021а). Кроме этого, необходимо отметить, что преференциальные режимы еще не обеспечили значительного увеличения инвестиций крупных и средних предприятий на территории ДФО. Позитивную динамику формируют крупные инвестиционные (сырьевые, нефтегазохими-ческие) и инфраструктурные (космодром, трубопроводы) проекты в других муниципалитетах (рис. 9).
На региональном уровне эффекты дополнительности от создания преференциальных режимов заметно отличаются и зависят от общих тенденций социально-
Рис. 9. «Эффект дополнительности» создания преференциальных режимов на территории МО ДФО к 2020 г. Отношение приростов индекса в 2013-2020 гг. муниципальных образований с преференциальными режимами к муниципальным образованиям без преференциальных режимов (муниципальные образования без преференциальных режимов приняты за 0 %)
экономического развития регионов. Наиболее значительный вклад в ускорение развития (по сравнению с другими МО соответствующего субъекта) преференциальные режимы внесли в Камчатском крае и Сахалинской области, заметный — в Хабаровском и Приморском краях. В Камчатском крае активный рост всех показателей начался с 2017 г., после расширения состава территорий, имеющих статус ТОСЭР.
В Забайкальском крае, Амурской области и Республике Саха (Якутия) МО с преференциальными режимами развивались медленнее, чем другие территории региона (где вклад в развитие вносили крупные единичные инвестиционные проекты по добыче полезных ископаемых и строительству инфраструктуры).
4. Заключение
В целом значения индекса социально-экономического развития муниципальных образований Дальнего Востока выросли за 2013-2020 гг., что может свидетельствовать об увеличении уровня социально-экономического развития муниципальных образований. Одновременно сократилась дифференциация между территориями внутри макрорегиона. Однако во многих муниципалитетах развитие может быть только «статистическим» из-за роста душевых показателей на фоне миграционного оттока и сокращения численности населения.
Единой логики в выборе территорий для создания преференциальных режимов не прослеживается — выбирались как слаборазвитые и труднодоступные МО, так и МО на сравнительно развитых территориях, входящих в состав агломераций региональных столиц.
Общий «эффект дополнительности» от создания ТОСЭР и СПВ для социально-экономического развития МО ДФО остается незначительным, но положительным. Более существенный вклад вносит развитие территорий с ТОСЭР. В то же время на территориях с режимами СПВ в среднем не происходит ускорения социально-экономического развития. А максимальные эффекты достигаются в муниципалитетах, где были созданы оба режима.
Максимальный локальный положительный эффект для развития территорий проявляется от создания ТОСЭР Камчатка, Курилы и Южная — в муниципалитетах с изначально низким уровнем социально-экономического развития. В более развитых муниципалитетах создание преференциальных режимов не дает существенного ускорения.
В свете общей теории дополнительности и разных типов входящих и выходящих эффектов можно говорить о том, что краткосрочные входящие эффекты уже возникли (проявляются в ускорении притока инвестиций в основной капитал), однако они пока не трансформировались в долгосрочные выходящие эффекты (изменение численности занятых), которые должны обеспечивать устойчивость и системность улучшения социально-экономической ситуации.
Литература
Бакланов, П. Я. (2014). Территории опережающего развития: понятие, структура, подходы к выделению. Региональные исследования, 3 (45), 12-20. Битюкова, В. Р. (2014). Интегральная оценка экологической ситуации городов России. Региональные исследования, 4, 49-57.
Варкулевич, Т. В., Пашук, Н. Р. (2017). Свободный порт Владивосток: к вопросу формирования механизма защиты прав иностранных инвесторов как фактора повышения уровня инвестиционной привлекательности региона. АНИ: экономика и управление, 1 (18), 38-40. Землянский, Д. Ю., Калиновский, Л. В., Махрова, А. Г., Медведникова, Д. М., Чуженькова, В. А. (2020а). Комплексный индекс социально-экономического развития городов России. Известия Российской Академии Наук. Серия географическая, 6 (84), 805-818. https://doi.org/10.31857/ S2587556620060114
Землянский, Д. Ю., Махрова, А. Г., Медведникова, Д. М. (2020б). Методические подходы к составлению комплексных индексов социально-экономического развития городов. Вестник Московского университета. Серия 5: География, 4, 21-29. Исаев, А. Г. (2017). Оценка эффекта государственных капиталовложений на частные инвестиции в Дальневосточном федеральном округе. Регионалистика, 3, 26-33. https://doi.org/10.14530/ reg.2017.3
Касимов, Н. С., Битюкова, В. Р., Малхазова, С. М., Кошелева, Н. Е., Никифорова, Е. М., Шартова, Н. В., Власов, Д. В., Тимонин, С. А., Краинов, В. Н. (2014). Регионы и города России: интегральная оценка экологического состояния. М.: ИП Филимонов МВ. Кашина, Н. В. (2016). Территории опережающего развития: новый инструмент привлечения инвестиций на дальний Восток России. Экономика региона, 2, 570-585. Корпорация развития Дальнего Востока и Арктики (2021а). Перечень резидентов Свободного порта
Владивосток. [online] Доступно на: https://erdc.ru/about-spv/ [Дата доступа 10.10.2021]. Корпорация развития Дальнего Востока и Арктики (2021б). [online] Доступно на: https://erdc.ru/
about-tor/ [Дата доступа 10.10.2021]. Кривелевич, М. Е. (2021). Административно-налоговые режимы на Дальнем Востоке: взаимодействие инвесторов и государства. Пространственная экономика, т. 17, 2, 16-33. https://dx.doi. org/10.14530/se.2021.2.016-033 Кузнецова, О. В. (2016). Особые экономические зоны: эффективны или нет? Пространственная экономика, 4, 129-152. https://doi.org/10.14530/se.2016.4129-152
Кузнецова, О. В. (2018а). Роль государственной политики в привлечении прямых иностранных инвестиций на Дальний Восток России. Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право, 1, 106-121. https://doi.org/10.23932/2542-0240-2018-11-1-106-121 Кузнецова, О. В. (2018б). Сравнительная привлекательность российских регионов для отечественных и иностранных инвесторов. Регионалистика, 3, 13-26. https://doi.org/10.14530/ reg.2018.3.13
Левченко, Т. А., Хаблак, В. В. (2016). Свободный порт Владивосток как фактор привлечения прямых иностранных инвестиций в экономику Дальнего Востока России. Общество: политика, экономика, право, 10, 1-4.
Минакир, П. А. (2015). Новая восточная политика и экономические реалии. Пространственная экономика, 2, 7-11. https://doi.org/10.14530/se.2015.2.007-011 Минакир, П. А. (2019). Дальневосточные институциональные новации: имитация нового этапа.
Пространственная экономика, 1, 7-17. https://doi.org/10.14530/se.2017.L007-017 Минакир, П. А., Прокапало, О. М. (2017). Экономика Дальнего Востока России: состояние и перспективы. Регионалистика, 3, 48-56. https://doi.org/10.14530/reg.2017.3 Министерство экономического развития Российской Федерации (2021). Распоряжение Правительства РФ от 13 февраля 2019 года N 207-р «Об утверждении Стратегии пространственного развития Российской Федерации до 2025 года» (с изменениями от 21 марта 2021 года). [online] Доступно на: https://www.economy.gov.ru/material/file/a3d075aa813dc01f981d9e7fcb97265f/13021 9_207-p.pdf [Дата доступа 20.10.2021]. Нефедова, Т. Г., Трейвиш, А. И. (1998). «Сильные» и «слабые» города России. В: Полюса и центры
роста в региональном развитии. М.: Институт географии РАН. Прокапало, О. М., Бардаль, А. Б., Исаев, А. Г., Мазитова, М. Г., Суслов, Д. В. (2021). Экономическая конъюнктура в Дальневосточном федеральном округе в 2020 г. Пространственная экономика, 2, 81-126. https://dx.doi.org/10.14530/se.202L2.081-126 Симачев, Ю. В., Кузык, М. Г., Зудин, Н. Н. (2017). Результаты налоговой и финансовой поддержки российских компаний: проверка на дополнительность. Журнал Новой экономической ассоциации, 2, 56-93.
Симачев, Ю. В., Кузык, М. Г., Федюнина, А. А., Зайцев, А. А., Юревич, М. А. (2021) Производительность труда в несырьевых секторах российской экономики: факторы роста на уровне компаний. Вопросы экономики. 3, 31-67. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-3-31-67 A Standard Approach to Assessing the Additional Impact of Projects Method Statement (2004). 2nd ed., September.
Buisseret, T., Cameron, H. and Georghiou, L. (1995). What Difference Does It Make — Additionality in The
Public Support Of R&D In Large Firms. International Journal of Technology Management, 10. Centre for Industrial Studies (2008). Impact of Additionality on the Real Economy of the EU Member States
(Open Questions, some facts and a review of the literature). Milan. Georghiou, L. (2002). Impact and additionality of innovation policy. IWTStudies, 40, 57-64. McPherson, A. and McDonald, S. (2010). Measuring the outcomes and impacts of innovation interventions: Assessing the role of additionality. International Journal of Technology, Policy and Management, vol. 10, nos. 1/2. https://doi.org/10.1504/IJTPM. 2010.032859 SGM (2013). Рейтинг устойчивого развития городов РФ за 2013 год. [online] Available at: http://www. agencysgm.com/projects/Rating2013.pdf [Accessed 05.11.2021].
Статья поступила в редакцию 28 марта 2022 г.
Статья рекомендована к печати 15 июня 2022 г.
Контактная информация:
Землянский Дмитрий Юрьевич — [email protected] Чуженькова Валерия Александровна — [email protected]
Dynamics of socioeconomic development of municipalities with preferential regimes in the Far East in 2013-2020*
D. Yu. Zemlianskii, V. A. Chuzhenkova
Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, 82, pr. Vernadskogo, Moscow, 119571, Russian Federation Lomonosov Moscow State University, 1, Leninskiye Gory, Moscow, 119991, Russian Federation
For citation: Zemlianskii, D. Yu. and Chuzhenkova, V. A. (2022). Dynamics of socioeconomic development of municipalities with preferential regimes in the Far East in 2013-2020. Vestnik of Saint Petersburg University. Earth Sciences, 67 (3), 431-453. https://doi.org/10.21638/spbu07.2022.303 (In Russian)
The development of the Far Eastern Federal District is a priority of the federal investment and regional policy. To create new jobs and attract private investment to the territory of the district, preferential regimes are being created in the macroregion — Special economic Zones (SEZ), Territories of advanced socio-economic development (TASED), the Free Port of Vladivostok (FPV), etc. The article analyzes the differences in the dynamics of socio-economic development of municipalities (hereinafter referred to as MO), on the territory of which preferential regimes operate with other MO of the macroregion. At the same time, not all preferential regimes are considered, but specific for the Far East — territories of advanced socio-economic development and the free port of Vladivostok. The analysis is carried out only for territories with TOCER and SPV created in 2015-2016, taking into account the possibility of the emergence of appropriate socio-economic effects. For this purpose, a monitoring index of the level of socio-economic development of municipalities was compiled and calculated. The effects of additionality for the applied support measures are also evaluated. The results showed that for 2013-2020 the level of socio-economic development of the municipalities of the Far Eastern Federal District has increased and there has been a reduction in differences within the federal district. In general, the overall "effect of additionality" of the functioning of TASED and FPV is positive. The maximum local effect is observed in municipalities with a low level of socio-economic development and where preferential regimes occupy most of the territory of the region. At the same time, it is established that at this stage the activity of preferential regimes does not provide a sustainable and systematic improvement of the socio-economic situation. The results of this study will be useful to the executive authorities to assess the effectiveness of the functioning of the TASED and FPV.
Keywords: municipalities of the Far East, free port Vladivostok, Territories of Advanced Social and Economic Development, state support for investors, concept of additionality.
References
A Standard Approach to Assessing the Additional Impact of Projects Method Statement (2004). 2nd ed., September.
Baklanov, P. Ia. (2014). Territories of advanced development: concept, structure, approaches to allocation.
Regional'nye issledovaniia, 3 (45), 12-20. (In Russian) Bityukova, V. R. (2014). Integrated assessment of the ecological situation of Russian cities. Regional'nye issledovaniia, 4, 49-57. (In Russian)
* The article was prepared as part of the research work of the state task of the RANEPA.
Buisseret, T., Cameron, H. and Georghiou, L. (1995). What Difference Does It Make — Additionality in The
Public Support Of R&D In Large Firms. International Journal of Technology Management, 10. Centre for Industrial Studies (2008). Impact of Additionality on the Real Economy of the EU Member States
(Open Questions, some facts and a review of the literature). Milan. Far East and Arctic Development Corporation (2021). Perechen' rezidentov Svobodnogo porta Vladivostok.
[online] Available at: https://erdc.ru/about-spv/ [Accessed 10.09.2021]. (In Russian) Far East and Arctic Development Corporation (2021). Perechen' rezidentov Territorii operezhaiushchego sotsi-al'no-ekonomicheskogo razvitiia. [online] Available at: https://erdc.ru/about-tor/ [Accessed 10.10, 2021]. (In Russian)
Georghiou, L. (2002). Impact and additionality of innovation policy. IWTStudies, 40, 57-64. Isaev, A. G. (2017). Evaluation of the Effect of Public Investment on Private Investment in Far Eastern Federal District. Regionalistika, vol. 4, no. 3, 26-34. http://dx.doi.org/10.14530/reg.2017.3 (In Russian) Kashina, N. V. (2016). Priority Development Areas: A New Tool for Attracting Investment in the Far East of Russia. Economy of Region, vol. 12, issue 2, 569-585. https://doi.org/10.17059/2016-2-21 (In Russian) Kasimov, N. S., Bitiukova, V. R., Malkhazova, S. M., Kosheleva, N. E., Nikiforova, E. M., Shartova, N. V, Vlasov, D. V., Timonin, S. A. and Krainov, V. N (2014). Regions and cities of Russia: integrated assessment of the ecological state. Moscow: IP Filimonov MV Publ. (In Russian) Krivelevich, M. E. (2021). Administrative and Tax Regimes in the Russian Far East: Cooperation between Investors and the State. Prostranstvennaia Ekonomika, vol. 17, no. 2, 16-33. https://dx.doi.org/10.14530/ se.2021.2.016-033 (In Russian) Kuznetsova, O. V. (2016). Special economic zones: are they effective or not? Prostranstvennaya Ekonomika,
4, 129-152. https://doi.org/10.14530/se.2016A129-152 (In Russian) Kuznetsova, O. V. (2018). Comparative Attractiveness of Russian Regions for Domestic and Foreign Investors. Regionalistika, vol. 5, no. 3, 13-26. https://doi.org/10.14530/reg.20183.13 (In Russian) Kuznetsova, O. V. (2018). The Role of State Policy in Attracting of Foreign Direct Investment to the Far East of Russia. Outlines of global transformations: politics, economics, law, 11 (1), 106-121. https://doi. org/10.23932/2542-0240-2018-11-1-106-121 (In Russian) Levchenko, T. A. and Khablak, V. V. (2016). The Free Port of Vladivostok as a factor in attracting foreign direct investment in the economy of the Russian Far East. Obshchestvo: politika, ekonomika, pravo, 10, 1-4. (In Russian)
McPherson, A. and McDonald, S. (2010). Measuring the outcomes and impacts of innovation interventions: Assessing the role of additionality. International Journal of Technology, Policy and Management, vol. 10, nos. 1/2. https://doi.org/10.10.1504/IJTPM.2010.032859 Minakir, P. A. (2015). New Eastern politics and economic realities. Prostranstvennaia Ekonomika, 2, 7-11.
https://doi.org/10.14530/se.2015.2.007-011 (In Russian) Minakir, P. A. (2019). Far Eastern Institutional Novations: Imitation of a New Stage. Prostranstvennaia
Ekonomika, vol. 15, no. 1, 7-17. https://doi.org/10.14530/se.2019.L007-017 (In Russian) Minakir, P. A. and Prokapalo, O. M. (2017). Economy of the Far East of Russia: State and Prospects. Regionalistika, vol. 4, no. 3, 48-56. http://dx.doi.org/10.14530/reg.20173 (In Russian) Ministry of Economic Development of the Russian Federation (2021). Rasporiazhenie Pravitel'stva RF ot 13 fevralia 2019goda № 207-r «Ob utverzhdenii Strategiiprostranstvennogo razvitiia Rossiiskoi Federat-sii do 2025 goda» (s izmeneniiami ot 21 marta 2021 goda). [online] Available at: https://www.economy. gov.ru/material/file/a3d075aa813dc01f981d9e7fcb97265f/130219_207-p.pdf [Accessed 10.10.2021]. (In Russian)
Nefedova, T. G. and Trayvish, A. I. (1998). "Strong" and "weak" cities of Russia. Poles and centers of growth in
regional development. Moscow, Institut Geografii RAN. (In Russian) Prokapalo, O. M., Bardal, A. B., Isaev, A. G., Mazitova, M. G. and Suslov, D. V. (2021). Economic Situation in the Far Eastern Federal District in 2020. Prostranstvennaya Ekonomika, 2, 81-126. https://dx.doi. org/10.14530/se.2021.2.081-126 (In Russian) SGM. Rating of sustainable development of Russian cities for 2013. [online] Available at: http://www.agen-
cysgm.com/projects/Rating2013.pdf [Accessed 05.11.2021]. (In Russian) Simachev, Yu. V., Kuzyk, M. G. and Zudin, N. N. (2017). Results of tax and financial support of Russian companies: checking for complementarity. Zhurnal Novoi ekonomicheskoi assotsiatsii, 2, 56-93. (In Russian)
Simachev, Yu. V., Kuzyk, M. G., Fedyunina, A. A., Zaytsev, A. A. and Yurevich, M. A. (2021). Labor productivity in the non-resource sectors of the Russian economy: What determines firm-level growth? Voprosy ekonomiki, 3, 31-67. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-3-31-67 (In Russian) Varkulevich, T. V. and Pashuk, N. R. (2017). Free Port of Vladivostok: on the issue of forming a mechanism for protecting the rights of foreign investors as a factor in increasing the level of investment attractiveness of the region. ANI: ekonomika i upravlenie, 1 (18), 38-40. (In Russian) Zemlianskii, D. Yu., Makhrova, A. G. and Medvednikova, D. M. (2020). Methodological approaches to the elaboration of complex indexes of the socioeconomic development of cities. Vestnik Moskovskogo uni-versiteta. Seriia 5, Geografiia, 4, 21-31. (In Russian) Zemlianskii, D. Yu., Kalinovskii, L. V., Makhrova, A. G., Medvednikova, D. M. and Chuzhenkova, V. A. (2020). Complex Socioeconomic Development Index of Russian Cities. Izvestiia Rossiiskoi Akademii Nauk. Seriia Geograficheskaia, 84 (6), 805-818. https://doi.org/10.31857/S2587556620060114 (In Russian)
Received: March 28, 2022 Accepted: June 15, 2022
Authors' information:
Dmitrii Yu. Zemlianskii — [email protected] Valeriia A. Chuzhenkova — [email protected]
