CC BY
83. Nekhoroshikh I. N. Prospects for the development of the Japanese economy / I. N. Nekhoroshikh, I. G. Perepelkin // Region: systems, economics, management. — 2021. — № 1 (52). — Pp. 51—55.
4. On amendments to the State Program of the Russian Federation «Economic Development and Innovative Economy» : Resolution of the Government of the Russian Federation No. 376
УДК 331.101
of March 31, 2020. — Access mode: https://www. garant.ru/products/ipo/prime/doc/73755350/
5. Shchitova A. N. Innovative policy of the Russian economy / A. N. Shchitova // Innovative economy : materials of the I International Scientific Conference (Kazan, October 2014). — Kazan : Buk, 2014. — Pp. 6—11. — Access mode: http s: //moluch. ru/conf/econ/archive/130/6181/
ДИНАМИКА ТРЕТИЧНОГО СЕКТОРА РЕГИОНОВ РОССИИ В ПЕРИОД ЭКОНОМИЧЕСКОГО ОПТИМИЗМА
Коды JEL: C1; R11; R 13
Трещевский Ю. И., доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики и управления организациями, Воронежский государственный университет, г. Воронеж, Россия E-mail: utreshevski@yandex.ru SPIN-код: 9194-7480
Гарин Л. К., аспирант, Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова (Воронежский филиал), г. Воронеж, Россия, E-mail: gagarin93g@mail.ru SPIN-код: отсутствует
Болгов А. Ю., студент, Воронежский государственный университет, г. Воронеж, Россия aleksbolgovay@mail. ru SPIN-код: отсутствует
Зотова Е. Ю., студент, Воронежский государственный университет, г. Воронеж, Россия E-mail: zo tova. elizaveta2012@yandex. ru SPIN-код: отсутствует
Поступила в редакцию 22.11.2021. Прията к публикации 27.11.2021 Аннотация
Пр едмет. Оценка развития третичного сектора в оптимистичный период развития экономики (2005—2019 гг.) в российских регионах и прогноз на перспективу до 2024 года. Тема. Перспективы развития третичного сектора на период до 2024 года. Цель. Выявление особенностей развития третичного сектора в однородных группах российских регионов.
Методология. Кластерный, корреляционно-регрессионный, сравнительный, логический анализ.
Результаты. Установлена с использованием экономико-статистических и логических методов динамика развития третичного сектора российских регионов. Составлен оптимистичный прогноз развития его подсистем до 2024 года в различных группах российских регионов.
Область применения. Стратегическое управление социально-экономическим развитием регионов.
Выводы. Третичный сектор экономики в регионах России в период экономического оптимизма (2005—2019 гг.) продемонстрировал высокий и стабильный рост. Кластерный анализ показал, что в стране выделяются пять групп регионов, различающихся по уровню развития видов деятельности, в наибольшей степени представленных в данном секторе экономики. На основе корреляционно-регрессионного анализа установлена высокая положительная динамика данных видов деятельности, позволяющая прогнозировать с высокой степенью достоверности их дальнейшее развитие в исходных условиях. В наиболее развитом кластере динамика видов деятельности описывается возрастающими линейными функциями с коэффициентами детерминации от 0,9 до 0,99. В наименее развитом кластере динамика описывается также возрастающими линейными
функциями с достаточно высокими коэффициентами детерминации. По ряду видов деятельности в модельном регионе данного кластера более значимыми явились растущие полиномиальные функции, что позволяет сделать вывод о сближении уровня развития третичного сектора в разных группах регионов. В настоящее время существенно усложнились условия функционирования предприятий в данном секторе экономики, что делает представленный прогноз в значительной мере проблематичным с практической точки зрения. Однако, он представляет интерес с точки зрения дальнейшего исследования анализируемых процессов в условиях пандемии и мер противодействия ей. В ближайшее время мы сможем получить официальные статистические денные о результатах функционирования сектора, сопоставить их с прогнозируемыми результатами и представить предложения по изменению методов его регулирования.
Ключевые слова: регион, третичный сектор, сфера услуг, прогнозирование.
UDC 331.101; 332.1
DYNAMICS OF THE TERTIARY SECTOR IN RUSSIA'S REGIONS IN A PERIOD OF ECONOMIC OPTIMISM
JEL codes: C1; R11; R 13
Treshchevsky Yu. I., doctor of Economics, Professor, Head of the Department of Economics and Management of Organisations, Voronezh State University, Voronezh, Russia E-mail: utreshevski@yandex.ru SPIN: 9194-7480.
Garin L. K., postgraduate student, Plekhanov Russian University of Economics (Voronezh branch), Voronezh, Russia,
E-mail: gagarin93g@mail.ru SPIN: none
Bolgov A. Y., student, Voronezh State University, Voronezh, Russia aleksbolgovay@mail. ru SPIN code: none
Zotova E. Yu., student, Voronezh State University, Voronezh, Russia E-mail: zotova. elizaveta2012@yandex. ru SPIN code: none
Abstract
Subject. Evaluation of tertiary sector development in the optimistic period of economic development (2005—2019) in Russian regions and forecast until 2024.
Topic. Prospects for the development of the tertiary sector up to 2024.
Purpose. Identification of specific features of the tertiary sector development in homogeneous groups of Russian regions.
Methodology. Cluster, correlation and regression, comparative, and logical analysis. Results. The dynamics of development of the tertiary sector of Russian regions was determined by using economic-statistical and logical methods. An optimistic forecast of the development of its subsystems up to 2024 in different groups of Russian regions was made.
Scope. Strategic Management of Socio-Economic Development of Regions.
Conclusions. The tertiary sector in Russia's regions during the period of economic optimism (2005— 2019) showed high and stable growth. The cluster analysis has shown that there are five groups of regions, differing in the level of development of activities, most represented in this sector of the economy. Based on the correlation-regression analysis, high positive dynamics of these activities is established, allowing forecasting with a high degree of reliability their further development in the initial conditions. In the most developed cluster the dynamics of activities is described by the increasing linear functions with coefficients of determination from 0.9 to 0.99. In the least developed cluster, the dynamics are also described by increasing linear functions with sufficiently high coefficients of determination. For a number of activities in the m odel region of this cluster, increasing polynomial functions were more significant, which allows us to conclude that the level of development of the tertiary sector in different groups of regions is converging. Nowadays, conditions
for functioning of enterprises in this sector of the economy have become significantly more complex, which makes the presented forecast largely problematic from a practical point of view. However, it is of interest from the point of view of further research into the processes analysed in the context of the pandemic and counter-measures against it. In the near future, we will be able to obtain official statistics on the sector performance, compare them with projected results and make proposals for changes in the way it is regulated.
Key words: region, tertiary sector, services, forecasting.
Введение
Развитие третичного сектора экономики на протяжении нескольких десятков лет рассматривалось как доминирующее и одно из самых перспективных направлений развития экономики систем различного уровня. Оптимистичные взгляды на развитие третичного сектора были вызваны его интенсивным развитием, расширением потребностей населения и бизнеса и отразились в многочисленных публикациях, посвященных его дальнейшему усилению в экономике систем различного уровня — от глобальных до региональных и местных.
Широкий круг авторов, в том числе: А. Я. Басс. Е. А. Разомасова, М. М. Романова, Н. С. Бастракова, О. А. Астафьева и др. отмечают фактическое и перспективное расширение сферы услуг в обществе [1, 2, 3, 4, 5]. О положительном влиянии сферы услуг на жизнеобеспечение населения писали П. Н. Чепига, Е. Ю. Мартынова [6]. М. С. Оборин обращал внимание на необходимость стратегирования развития туристско-рекреационного комплекса регионов, оказывающего положительный эффект на широкий круг отраслей регионов [7]. С. Р. Кривко считал необходимым обеспечить разработку и реализацию программ перехода к инновационной экономике в проблемных регионах на основе стратегии развития сферы услуг [8].
А. О. Хорев, С. А. Корсакова, Е. Н. Блинова, Е. Ю. Никольская, К. С. Голондарев, Л. В. Дока-шенко, Т. В. Филиппова, Л. А. Ружинская считали перспективным развитие делового туризма [9, 10, 11, 12, 13]. Н. И. Лыгина, Н. А. Пар-шиков, О. В. Рудакова отметили наступающий революционный переход к экономике впечатлений, базирующейся на широком комплексе услуг, которые можно отнести и к третичному, и к четвертичному секторам. По справедливому на тот момент времени утверждению авторов, происходит смещение производства добавленной стоимости в область экономики впечатлений [14].
Изменение глобальной эпидемиологической и, соответственно, экономической обстановки привело к расширению спектра исследований третичного сектора и, вообще, сферы услуг в сторону детального количественного анализа. Так, З. Г. Зайнашева, З. Э. Сабирова отмеча-
DOI: 10.22394/1997-4469-2021-55-4-37-46
ют резкое снижение индекса деловой активности в сфере услуг в стране, достигшего в России в 2020 г. значений 2001 года [15].
Такой переход от оптимистичных настроений к настороженности вызван особыми обстоятельствами, и одновременно с анализом количественных параметров сферы услуг поставил вопрос о необходимых действиях государства в новых условиях. Фактически речь идет о выборе альтернативы: отказаться от общей идеи перспективности третичного сектора как экономической основы общественного производства или, сохраняя
Методы исследования
Для оценки состояния и прогнозирования развития третичного сектора экономики российских регионов использованы методы кластерного, сравнительного и корреляционно-регрессионного анализа.
В качестве анализируемых видов деятельности в третичном секторе приняты наиболее распространенные и связанные с воспроизводством хозяйствующих субъектов и потреблением населения. Для анализа приняты следующие показатели и обозначения: оборот розничной торговли на душу населения, руб. ^аг1); оборот общественного питания на душу населения, руб. (уаг2); объем бытовых услуг на душу населения, руб. (уаг3); объем транспортных услуг на душу населения, руб. (уаг4); объем услуг связи (телекоммуникационных услуг) на душу населения, руб. (уаг5); объем коммунальных услуг на душу населения, руб. (уагб).
Виды деятельности, относящиеся к сфере услуг, в которых велика доля государственных, муниципальных органов власти и, соответственно, бюджетных ассигнований (образование, здравоохранение, управление и др.), мы не включили в состав анализируемых, поскольку их динамика связаны с предпочтениями государства, а не экономических субъектов микро- и нано — уровней.
Значения показателей приняты по официальным статистическим данным [16, 17]. Для анализа использованы данные регионов, по которым есть полная информация за анализируемый период. Исключены также из анализа регионы второго уровня, включенные в более крупные. Таким образом, общее количество
регионов, принятых для анализа,составило 78 единиц.
Период анализа базируется на двух временных точках: 2005 год (высокая экономическая конъюнктура в РФ, отличающаяся высоким экономическим ростом и быстрым развитием сферы услуг); 2019 год (мы рассматриваем его как окончание периода экономического оптимизма не только в России, но и в мировой экономике в связи с началом «пандемических» явлений, сопровождающихся существенными ограничениями в деятельности предприятий сферы услуг).
Для группировки регионов принят кластерный анализ, адаптированный О. Г. Голиченко, И. Н. Щепиной, Е. В. Ковешниковой к исследованию социально-экономических процессов в регионах [18, 19], хорошо зарекомендовавший себя в дальнейших региональных исследованиях [20, 21, 22, 23] и позволивший установить достаточно однородные группы по уровню развития и структуре сферы услуг.
Для формирования кластеров использованы показатели, характеризующие условия, в которых развивается третичный сектор: численность населения, чел. ^аг7); удельный вес городского населения, %. (уаг8); общий коэффициент рождаемости, родившихся на 1000 населения (промилле) ^аг9); общий коэффициент брачности, браков на 1000 ^аг10); распределение среднегодовой численности занятых, % (уаг11); занятость, 100 % минус уровень безра-
ботицы ^аг12); среднедушевые денежные доходы населения, руб. ^аг13); среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб. ^аг14); число персональных компьютеров на 100 работников, в том числе, с доступом в Интернет, ед. ^аг15). Значения показателей приняты по данным официальной статистики [16, 17].
Для оценки динамики сферы услуг в сформированных виртуальных кластерах выделены модельные регионы на основе установления близости к центрам соответствующих кластеров. Дальнейший анализ динамики проведен на основе официальных статистических данных [16, 17] с использованием корреляционно-регрессионного анализа значений показателей за 15-летний период (2005—2019 гг.).
Прогноз показателей по видам деятельности третичного сектора произведен по функциональным зависимостям, отражающим фактическую динамику в период 2005—2019 гг.
Результаты и обсуждение
Проведенный кластерный анализ позволил установить наличие в анализируемом периоде пяти виртуальных кластеров, отличающихся общим уровнем и структурой видов деятельности в рамках третичного сектора и показателей, характеризующих условия их развития.
Состояние кластеров развития и условий третичного сектора в 2005 г. представлено на рис. 1.
1,000000 0,900000 0,800000 0,700000 0,600000 0,500000 0,400000 0,300000 0,200000 0,100000 0,000000
-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1
Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Рис. 1. Состояние кластеров развития и условий третичного сектора (2005 г.)
Сумма нормированных значений показа- 8,42, кластера «Б» — 6,77; кластера «В» — 4,97; телей в 2005 году составляла: кластера «А» — кластера «Г» -4,44; кластера «Д» — 3,05.
Как видно, из данных, представленных на рисунке 1, кластеры существенно различались по своим параметрам. Так, по сумме нормированных показателей кластер «А» опережал наименее развитый кластер «Д» в 2,76 раза, ближайший к нему кластер «Б» — в 1,24 раза. Заметно опережающее развитие
торговли, транспортных, телекоммуникационных, коммунальных услуг в лидирующем кластере по отношению ко всем остальным.
Состояние кластеров развития и условий третичного сектора в 2019 г. представлено на рис. 2.
1,000000 0,900000 0,800000 0,700000 0,600000 0,500000 0,400000 0,300000 0,200000 0,100000 0,000000
Д
Б
Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг Уаг 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Рис. 2. Состояние кластеров развития и условий третичного сектора (2019 г.)
Сумма нормированных значений показателей в 2019 году составляла: кластера «А» — 9,27, кластера «Б» — 8,18; кластера «В» — 6,45; кластера «Г» — 5,06; кластера «Д» — 3,50.
Анализ данных, представленных на рисунках 1 и 2, позволяет утверждать, что соотношение значений показателей, характеризующих наиболее развитые кластеры «А» и «Б», от остальных сохраняется высоким. Однако, происходят некоторые структурные сдвиги в соотношении отдельных видов деятельности по кластерам.
Учитывая ограниченность объема статьи нами представлен анализ динамики по модельным регионам кластеров «А» (наиболее развитый) и «Д» (наименее развитый).
Одной из особенностей состава кластеров является наличие довольно прочных ядер (регионов, входящих в одни и те же кластеры в 2005 и в 2019 гг.). Так, в кластер «А» входили и в 2005, и в 2019 гг. Республика Саха (Якутия), Камчатский край, Хабаровский край, магаданская область, Сахалинская область, Чукотский АО. Выбыли в 2019 году из кластера ранее входившие в его состав регионы: Республика Коми, Мурманская и Тюменская области. Наличие ядра облегчает возможность выбора модельного ре-
гиона для анализа динамики различных видов деятельности в третичном секторе. По признаку наименьшего расстояния от виртуального центра модельным регионом кластера «А» установлен Камчатский край.
В состав ядра кластера «Д» входят на протяжении анализируемого периода республики: Алтай, Дагестан, Ингушетия, Калмыкия, Тыва. В 2019 г. в состав кластера вошли карачаево-Черкесская республика и Республика Северная Осетия — Алания. Модельный регион кластера «Д» — Республика Калмыкия.
Показатели развития анализируемых видов деятельности в модельном регионе кластера «А» демонстрируют высокую и стабильную динамику, во всех случаях описываемых линейной функцией при высоком уровне коэффициентов детерминации. В представленных ниже уравнениях коэффициенты при независимой переменной и независимые члены уравнений округлены до целых значений, коэффициенты детерминации — до сотых долей единицы.
В приведенных ниже уравнениях:
Х — номер года по шкале от 2005 до 2019 (использование в качестве независимых переменных номеров лет вместо последовательного ряда чисел позволяет получить без пересчета
готовые значения показателей в прогнозируемом периоде, при этом длинный ряд значений не снижает возможностей прогнозирования на ближайшие 4—5 лет);
У — значение показателя в вышеуказанных единицах. Тогда:
динамика торговли описывается функцией:
У = 10 994 Х - 21 999 743 (1); R2 = 0,99; динамика общественного питания:
У = 1261 Х - 2 527 322 (2); R2 = 0,96; динамика бытовых услуг:
У = 363 Х - 727 524 (3); R2 = 0,97;
динамика транспортных услуг:
У = 1711 Х - 3 429 174 (4);
R2 = 0,95;
динамика телекоммуникационных услуг:
У = 863 Х - 1 726 037 (5); R2 = 0,97; динамика коммунальных услуг:
У = 1772 Х - 3 546 825 (6);
R2 = 0,90.
Как видим, все виды деятельности демонстрируют однозначную тенденцию линейного роста, что позволяет составить оптимистичный прогноз их динамики до 2024 г. в модельном регионе кластера «А» (табл. 1).
Таблица 1
Фактические и прогнозируемые значения показателей (кластер «А», руб. на душу населения)
Годы Фактические и прогнозируемые значения показателей (руб. на душу населения)
Торговля Общественное питание Бытовые услуги Транспортные услуги Телекоммуникационные услуги Коммунальные услуги
2005 41 124 1461 1239 4232 4846 4703
2015 159247 13 199 4810 22 545 13 560 23 387
2016 164978 17 492 5090 20 365 15 008 27 011
2017 171259 18 142 5494 22 326 15 997 29 047
2018 181491 18 873 5605 23 472 16 413 24 853
2019 197448 19 904 5662 25 613 16 707 27 713
2020 209205 21 140 6471 28 005 18 507 32 867
2021 220199 22 401 6835 29 717 19 371 34 640
2022 231194 23 663 7198 31 428 20 234 36 412
2023 242188 24 925 7561 33 140 21 098 38 184
2024 253183 26 186 7925 34 851 21 961 39 956
Как видим, наибольшую долю в составе услуг занимает торговля, заметны доли транспортных и коммунальных услуг, наименьшие значения свойственны бытовым услугам.
Для кластера «Д» характерны несколько иные тенденции. Обозначения и округления — как в формулах 1—6.
Тогда:
динамика торговли описывается функцией: У = 5129 Х - 10 272 184 (7); R2 = 0,99;
динамика общественного питания описывается с одинаковой точностью линейной и логарифмической функциями:
У = 139 Х - 278 409 (8); R2 = 0,77;
У = 280 060 1п(Х) - 2 128 825 (9);
R2 = 0,77;
динамика бытовых услуг описывается с высокой степенью достоверности линейной и полиномиальной функциями (в связи с использованием полиномиальной функции уровень округления значений коэффициента при квадрате
независимой переменной изменен до сотых долей единицы):
У = 59 Х - 119 878 (10); R2 = 0,76
У = 6,42 Х2 - 25 802 Х + 25 897 242 (10);
R2 = 0,89;
динамика транспортных услуг описывается линейной и полиномиальной функциями:
У = 55 Х - 110 354 (11); R2 = 0,73
У = -4,50 Х2 + 18 180 Х - 18 343 927 (12);
R2 = 0,80
динамика телекоммуникационных услуг описывается линейной и полиномиальной функциями:
У = 297 Х - 594 953 (13); R2 = 0,87;
У = -19,47 Х2 + 78 678 Х - 79 446 063 (14);
R2 = 0,93;
динамика коммунальных услуг: У = 526 Х - 1 055 462 (15); R2 = 0,98.
Как видим, для модельного региона кластера «Д» характерны несколько иные тенденции, чем для «А»:
— динамика торговли и коммунальных услуг однозначно описывается линейными функциями;
— несмотря на различия в функциональных зависимостях, описывающих динамику общественного питания, прогнозируемые значения до 2024 года весьма близки, что позволяет использовать в дальнейшем линейную функцию;
— динамика бытовых и транспортных услуг лучше описывается полиномиальной функцией, что предполагает возможность ее использования для прогнозирования (по крайней мере — в среднесрочном периоде);
— объем телекоммуникационных услуг описывается полиномиальной функцией лучше, чем линейной, однако вид функций (рис. 3) свидетельствует о том, что полином в большей степени отражает ранний период, чем последние годы. Поэтому мы считаем предпочтительным использовать линейную функцию.
8300
Рис. 3. Варианты описания динамики телекоммуникационных услуг линейной и полиномиальной функциями * *по оси Х представлены временные точки замеров, по оси Y — объемы телекоммуникационных услуг в рублях на душу населения
В табл. 2 представлен прогноз динамики развития услуг в модельном регионе кластера «Д».
Исходя из сопоставления данных таблиц 1 и 2, заметно существенное отставание модельного региона кластера «Д» от аналогичного региона кластера «А» к 2024 году:
— в торговле — почти в 2,5 раза;
— в общественном питании — в 8,1 раза;
— в бытовых услугах — в 3,4 раза;
— в транспортных услугах — более чем в 30 раз;
— в телекоммуникационных услугах — почти в 3 раза;
— в коммунальных услугах — в 3,6 раза.
Таблица 2
Фактические и прогнозируемые значения показателей (кластер «Д», руб. на душу населения)
Годы Фактические и прогнозируемые значения показателей (руб. на душу населения)
Торговля Общественное питание Бытовые услуги Транспортные услуги Телекоммуникационные услуги Коммунальные услуги
2005 13405 173 590 465 607 1346
41124 1461 1239 4232 4846 4703
2015 64025 1789 1070 1114 4825 6667
2016 67572 1827 1162 1179 4589 6793
2017 70974 2069 1211 1217 4852 7144
2018 77850 2206 1281 1234 5582 7786
2019 83234 2498 1299 1376 6150 8473
2020 88994 2673 1598 1234 6364 8969
2021 94123 2812 1767 1213 6662 9496
2022 99252 2951 1949 1182 6960 10023
2023 104382 3090 2144 1143 7258 10550
2024 109511 3229 2352 1095 7555 11077
Поскольку модельные регионы находятся в разных географических зонах, и это в значительной степени объясняет различия в стоимостных показателях в конкретный момент времени, то сопоставим вышеуказанные соотношения с соответствующими данными 2005 года. На начальный момент анализа отставание модельного региона кластера «Д» от кластера «А» составляло:
— в сфере торговли — 3,1 раза;
— в общественном питании — 8,4 раза;
— в бытовых услугах — 8,4 раза;
— в транспортных услугах — 9,1 раза;
— в телекоммуникационных услугах — 8,0 раз;
— в коммунальных услугах — 3,5 раза.
Таким образом, примерно равное соотношение показателей в 2005 и 2024 годах свойственно только коммунальным услугам, близкое — в торговле и общественном питании. В транспортных услугах разрыв многократно увеличивается (что вполне объясняется не столько экономическими, сколько географическими причинами), в остальных видах деятельности прогнозируемый разрыв сократится.
Выводы
Проведенное исследование сферы услуг, относящихся к третичному сектору экономики, показало, что в России в период экономического оптимизма (2005—2019 гг.) статистически достоверно выделяются пять групп регионов, различающихся по общему уровню его развития и структуре. Анализ динамики различных видов деятельности в данной сфере экономики регионов по данным модельных регионов, представляющих наиболее и наименее развитые кластеры, показал, что все подсистемы данного сектора развивались устойчиво. В наиболее развитом кластере динамика видов деятельности описывается возрастающими линейными функциями с коэффициентами детерминации от 0,9 до 0,99. В наименее развитом кластере динамика описывается также возрастающими линейными функциями с достаточно высокими коэффициентами детерминации. По ряду видов деятельности в модельном регионе данного кластере более значимыми явились растущие полиномиальные функции.
Сделанный на основании экстраполяции найденных функций прогноз развития сферы услуг показал высокий рост анализируемых видов деятельности третичного сектора в обоих кластерах, причем в наиболее слабом кластере он заметнее, чем в лидирующем.
Информация о конфликте интересов
Мы, авторы данной статьи, со всей ответственностью заявляем о частичном и полном
отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Басс А. Я. Сфера услуг и предпринимательство в экономическом развитии / А. Я. Басс, Е. А. Разомасова // ЭКО. — 2009. - № 2 (416). — С. 76—93.
2. Астафьева О. А. О конкурентоспособности и конкурентных преимуществах предприятий сферы услуг / О. А. Астафьева // European Social Science Journal. — 2011. — № 7 (10). — С. 366—370.
3. Романова М. М. Эконмический анализ тенденций развития сферы услуг / М. М. Романова // ЦИТИСЭ. — 2018. - № 1 (14). — С. 5.
4. Романова М. М. Факторы, определяющие роль и значение услуг в современном обществе / М. М. Романова // Устойчивое развитие российской экономики : Международная научно-практическая конференция : сборник статей. — Москва : МЭСИ, 2015. — С. 78—81.
5. Бастракова Н. С. Анализ сферы услуг в России и за рубежом / Н. С. Бастракова // Студенческая наука и XXI век. — 2019. — Т. 16. № 1-1 (18). — С. 155—157.
6. Чепига П. Н. Проблемы развития сферы услуг жизнеобеспечения населения региона с учетом фактора влияния / П. Н. Чепига, Е. Ю. Мартынова // Глобальный научный потенциал. — 2020. - № 2 (107). — С. 189—192.
7. Оборин М. С. Курортно-рекреационные условия региона как фактор развития сферы услуг / М. С. Оборин // Геополитика и экогеоди-намика регионов. — 2019. — Т. 5 (15). № 4. — С. 113—124.
8. Кривко С. Р. Стратегии развития сферы услуг в проблемных регионах РФ: сущностная характеристика / С. Р. Кривко // Альманах современной науки и образования. — 2012. -№ 8. — С. 97—102.
9. Хорев А. О. Состояние и перспективы развития делового туризма в России и за рубежом / А. О. Хорев, С. А. Корсакова // Индустрия туризма: возможности, приоритеты, проблемы и перспективы. — 2020. — Т. 17. № 2. — С. 351—360.
10. Блинова Е. Н. Перспективы развития ТМС-агентств в сфере делового туризма в России и в мире / Е. Н. Блинова, Е. Ю. Никольская // Научный вестник МГИИТ. — 2019. — № 3 (59). — С. 15—22.
11. Голондарев К. С. Развитие инфраструктуры кластера делового туризма в Новой Москве / К. С. Голондарев // Экономика и управление: теория и практика : сборник статей. Глав-
ный редактор Э. Н. Рябинина. — Чебоксары, 2018. — С. 41—45.
12. Докашенко Л. В. Предпосылки развития делового туризма в России / Л. В. Докашенко // Вестник Оренбургского государственного университета. — 2015. — № 1 (176). — С. 78—86.
13. Филиппова Т. В. Процессы глобализации в М^еиндустрии / Т. В. Филиппова, Л. А. Ружинская // Тенденции и проблемы развития индустрии туризма и гостеприимства : материалы 5-й Межрегиональной научно-практической конференции с международным участием. Ответственный редактор Л. А. Ружинская. — 2018. — С. 10—13.
14. Лыгина Н. И. Экономика впечатлений в России: роль сферы культуры и досуга / Н. И. Лыгина, Н. А. Паршиков, О. В. Рудакова // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. — 2019. — Т. 9. № 3 (32). — С. 8—16.
15. Зайнашева З. Г. Развитие предпринимательства в сфере услуг региона / З. Г. Зайнашева, З. Э. Сабирова // Вестник ГГНТУ. Гуманитарные и социально-экономические науки. — 2020. — Т. 16. № 3 (21). — С. 12—16.
16. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2020 : Р32 Стат. сб. / Росстат. — Москва, 2020. — С. 43—44; 895—896; 912—913; 944—946; 948—949; 952—953; 956—958.
17. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2006 : Р32 Стат. сб. / Росстат. — Москва, 2006. — С. 138—139.
18. Голиченко О. Г. Анализ результативности инновационной деятельности регионов России / О. Г. Голиченко, И. Н. Щепина // Экономическая наука современной России. — 2009. — № 1 (44). — С. 77—95.
19. Ковешникова Е. В. Подходы к исследованию инновационной деятельности на регио-гальном уровне / Е. В. Ковешникова, И. Н. Ще-пина // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. — 2006. - № 2. — С. 189—194.
20. Treshchevsky Y. Results of Innovational Activities of Russian Regions in View of the Types of Economic Culture / Y. Treshchevsky, L. Nikitina, M. Litovkin, V Mayorova // Russia and the European Union Development and Perspectives. Part of the series Contributions to Economics. Book. Contributions to Economics, 2017. — РР. 47—53. — DOI 10.1007/978-3-319-55257-6_7. W0S:000423612700008.
21. Treshchevsky Y. I. Economic and Statistical Analysis in Evaluating the Perspectives of Structural Changes of Regions' Economy / Y. I. Treshchevsky, V. P. Voronin, M. B. Tabachnikova, and G. N. Fra-novskaya // Advances in Intelligent Systems and
Computing. Springer International Publishing AG; Cham, Switzerland, 2018. — PP 521—529. — ://doi. org/10.1007/978-3-319-75383-6.
22. Treshchevskiy Y. Structural changes of the consumer market of Russia: from post crisis development to the sanctions period / Y. Treshchevskiy, S. Papin, E. Penina // Atlantis Press. Series: Advances in Economics, Business and Management Research, volume 39. «Proceedings of the International Scientific Conference «Competitive, Sustainable and Secure Development of the Regional Economy: Response to Global Challenges» (CSSDRE 2018)». P. 449—452. — Doi: 10.2991/cssdre-18.2018.92.
23. Kosobutskaya A. Yu. Competitiveness of Russian Regions in Foreign Economic Activity: Methods Of Analysis and Forecasting. Journal of regional and international competitiveness 2021 / A. Yu. Kosobutskaya, Y. I. Treshchevsky, E. A. Opoikova. — 2(1). — 44—54. — URL: http:// jraic.com/index.php/tor/issue/view/5.
LIST OF LITERATURE
1. Bass A. Y. Sphere of services and entrepreneurship in economic development / A. Y. Bass, E. A. Rasomasova // EKO. — 2009. — № 2 (416). — P. 76—93.
2. Astafeva O. A. On Competitiveness and Competitive Advantages of the Service Business / O. A. Astaf'eva // European Social Science Journal. — 2011. — № 7 (10). — P. 366—370.
3. Romanova M. M. Economic analysis of trends in the development of the sphere of services / M. M. Romanova // CITISE. — 2018. — № 1 (14). — P. 5.
4. Romanova M. M. Factors determining the role and importance of services in the co-modern society / M. M. Romanova // Sustainable development of the Russian economy. International scientific-practical conference: collection of articles. — Moscow : MESI, 2015. — P. 78—81.
5. Bastrakova N. S. Analysis of services in Russia and abroad / N. S. Bastrakova // Student Science and XXI Century. — 2019. — T. 16. № 1-1 (18). — P. 155—157.
6. Chepiga P. N. Problems of development of the sphere of life support services for the population of the region taking into account the influence factor / P. N. Chepiga, E. Y. Martynova // Global Scientific Potential. — 2020. — № 2 (107). — P. 189—192.
7. Oborin M. S. Resort and recreation conditions of the region as a factor in the development of the sphere of services / M. S. Oborin // Geopolitics and eco-geodynamics of regions. — 2019. — T. 5 (15). № 4. — P. 113—124.
8. Krivko S. R. Strategies of development of the sphere of services in the problem regions of the Russian Federation: essential characteristic /
S. R. Krivko // Almanac of Modern Science and Education. — 2012. — № 8. — P. 97—102.
9. Horev A. O. State and prospects for business tourism development in Russia and abroad / A. O. Horev, S. A. Korsakova // Tourism Industry: Opportunities, Priorities, Problems and Prospects. — 2020. — T. 17. № 2. — P. 351—360.
10. Blinova E. N. Prospects of TMS-agencies development in the sphere of business tourism in Russia and in the world / E. N. Blinova, E. Yu. Nikolskaya — 2019. — № 3 (59). — P. 15—22.
11. Golondarev K. S. Development of business tourism cluster infrastructure in New Moscow / K. S. Golondarev // Economics and Management: Theory and Practice : a collection of articles. Editorin-chief E. N. Ryabinina. Cheboksary, 2018. — P. 41—45.
12. Dokashenko L. V. Prerequisites for the development of business tourism in Russia / L. V. Dokashenko // Vestnik of the Orenburg State University. — 2015. — № 1 (176). — P. 78—86.
13. Filippova T. V. Processes of globalization in Miseindustry / T. V. Filippova, L. A. Ruzhinskaya // Tendencies and problems of development of tourism industry and hospitality: materials of the 5th Interregional scientific-practical conference with international participation. Editor-in-Chief -L. A. Ruzhinskaya. — 2018. — P. 10—13.
14. Lygina N. I. The economy of impressions in Russia: the role of culture and leisure / N. I. Lygina, N. A. Parshikov, O. V. Rudakova // Proceedings of Southwestern State University. Series: Economics. Sociology. Management. — 2019. — T. 9. № 3 (32). — P. 8—16.
15. Zainasheva Z. G. Development of entrepreneurship in the service sector of the region / Z. G. Zainasheva, Z. E. Sabirova // Bulletin of the GGNTU. Humanities and Socio-Economic Sciences. — 2020. — T. 16. № 3 (21). — P. 12—16.
16. Regions of Russia. Socio-economic indicators. 2020: R32 Stat. digest / Rosstat. — Moscow, 2020. — P. 43—44; 895—896; 912—913; 944—946; 948—949; 952—953; 956—958.
17. Regions of Russia. Social and Economic Indicators. 2006: R32 Statistical Collection / Rosstat. — Moscow, 2006. — P. 138—139.
18. Golichenko O. G. Analysis of the effectiveness of innovation activity in the regions of Russia / O. G. Golichenko, I. N. Shepina // Economic Science of Modern Russia. — 2009. — № 1 (44). — P. 77—95.
19. Koveshnikova E. V Approaches to the study of innovation activity at the regional level / E. V. Koveshnikova, I. N. Shepina // Bulletin of Voronezh State University. Series: Economy and Management. — 2006. — № 2. — P. 189—194.
20. Treshchevsky Y. Results of Innovational Activities of Russian Regions in View of the Types of Economic Culture / Y. Treshchevsky, L. Nikitina, M. Litovkin, V. Mayorova // Russia and the European Union Development and Perspectives. Part of the series Contributions to Economics. Book. Contributions to Economics, 2017. — PP. 47—53. — DOI 10.1007/978-3-319-55257-6_7. W0S:000423612700008.
21. Treshchevsky Y. I. Economic and Statistical Analysis in Evaluating the Perspectives of Structural Changes of Regions' Economy / Y. I. Treshchevsky, V. P. Voronin, M. B. Tabachnikova, and G. N. Franovskaya // Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer International Publishing AG; Cham, Switzerland, 2018. — PP 521—529. — ://doi. org/10.1007/978-3-319-75383-6.
22. Treshchevskiy Y. Structural changes of the consumer market of Russia: from post crisis development to the sanctions period / Y. Treshchevskiy, S. Papin, E. Penina // Atlantis Press. Series: Advances in Economics, Business and Management Research, volume 39. «Proceedings of the International Scientific Conference «Competitive, Sustainable and Secure Development of the Regional Economy: Response to Global Challenges» (CSSDRE 2018)». — P. 449—452. — Doi: 10.2991/cssdre-18.2018.92.
23. Kosobutskaya A. Yu. Competitiveness of Russian Regions in Foreign Economic Activity: Methods Of Analysis and Forecasting. Journal of regional and international competitiveness 2021 / A. Yu. Kosobutskaya, Y. I. Treshchevsky, E. A. Opoikova. — 2(1): 44—54. — URL: http://jraic. com/index.php/tor/issue/view/5.
