CC BY
15
Региональная экономика Regional economy
DOI: 10.24412/2070-1381-2023-100-194-210 Эффективность инструментов управления развитием Дальнего Востока
Борщевский Георгий Александрович
Доктор политических наук, профессор, SPIN-код РИНЦ: 5598-6537, borshchevskiy-ga@ranepa.ru
Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Москва, РФ. Аннотация
В статье рассмотрены инструменты федерального регулирования, способствующие социально-экономическому развитию Дальнего Востока (преференциальные режимы предпринимательской деятельности, меры бюджетной и налоговой поддержки приоритетных отраслей). Исследование основано на сочетании количественных методов (регрессионный и корреляционный анализ, моделирование, метод средних, индексный метод, «разность разностей», факторный анализ) и качественных методов (анализ документов, case study, выявление лучших практик, метод классификации, SWOT-анализ). В результате предложен индекс социально-экономического развития, а также выявлено, что активизация регулирования производит мультипликативный эффект, оказывая в целом позитивное влияние на развитие ДФО. При этом некоторые инструменты (например, создание территорий опережающего развития) не имели значительного влияния, что можно объяснить как ошибками управления, так и отложенным эффектом. Прогнозирование показало, что в среднесрочной перспективе наиболее вероятным можно считать сценарий умеренного роста. Исследование позволило выработать предложения по повышению эффективности инструментов управления с учетом их влияния на развитие макрорегиона. «Точечные» инструменты следует интегрировать для обеспечения комплексного регулирования. Введение новых инструментов государственного управления необходимо обосновывать, а их мониторинг осуществлять не только при реализации (in actu), но и по завершении (ex post).
Ключевые слова
Государственное управление, региональная политика, Дальний Восток, преференциальный режим, территория опережающего развития.
Для цитирования
Борщевский Г.А. Эффективность инструментов управления развитием Дальнего Востока // Государственное управление. Электронный вестник. 2023. № 100. С. 194-210. DOI: 10.24412/2070-1381-2023-100-194-210
Effectiveness of the Russian Far East Regulation Tools
Georgy A. Borshchevskiy
DSc (Political Science), Professor, borshchevskiy-ga@ranepa.ru
Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Moscow, Russian Federation.
Abstract
The article presents an econometric analysis of the current set of government regulation tools in order to assess their socio-economic effect for the development of the Far East (preferential business regimes, measures of budgetary and tax support for priority industries). The study is based on a combination of quantitative methods (regression and correlation analysis, modeling, method of means, index method, difference-in-differences method, factor analysis) and qualitative methods (document analysis, case study, benchmarking, classification, and SWOT-analysis). As a result, an index of the Far East socio-economic development is proposed. Moreover, it is revealed that the federal regulation of the Far East development after 2014 produces a multiplier effect and, in general, has a positive impact. Some of the managerial tools (e.g. territories of advanced development) had no significant influence, which is explained by both miscalculations in regulation and a delayed effect. Forecasting showed that in the medium term, the most likely for the Russian Far East is the scenario of moderate growth. The research allowed formulating proposals to improve the efficiency of regulation. First, the sectoral tools should be integrated to provide comprehensive spatial regulation. Second, each tool should provide for the possibility of statistical evaluation. Third, it is necessary to justify the introduction of new instruments and monitor the achievement of the stated goals for them. Forth, monitoring should be carried out not only for the instruments in action, but also after their completion.
Keywords
Public administration, regional policy, the Far East, preferential regime, territory of advanced development. For citation
Borshchevskiy G.A. (2023) Effectiveness of the Russian Far East Regulation Tools. Gosudarstvennoye upravleniye. Elektronnyy vestnik. No. 100. P. 194-210. DOI: 10.24412/2070-1381-2023-100-194-210
Введение
Роль государственного управления не снижается, а скорее растет, особенно в кризисные периоды. Инструментарий регулирования расширяется, однако эффект от него по-прежнему не очевиден. Несвоевременное или избыточное управление может замедлять темпы развития, увеличивая транзакционные издержки и коррупцию.
Дальний Восток (Дальневосточный федеральный округ, ДФО) представляет важную в геостратегическом отношении и богатую ресурсами, но экономически слаборазвитую и отдаленную территорию, на которой поставлена задача обеспечить темпы развития выше среднероссийских1. Необходимость решения этой амбициозной задачи сделала ДФО своего рода инкубатором для управленческих инструментов.
В этой связи объектом нашего исследования является социально-экономическое развитие дальневосточного макрорегиона, а предметом — федеральные управленческие инструменты, применяемые для его ускоренного развития. Цель статьи состоит в оценке влияния указанных инструментов на социально-экономическое развитие Дальнего Востока. Сопоставление эффективности различных управленческих инструментов потенциально способно повысить точность и корректность их применения.
Прежде всего, мы ответим на вопрос, способствует ли в принципе действующий набор инструментов государственного управления динамичному развитию макрорегиона. Если ответ положительный, встает следующий вопрос: что из данного набора инструментов оказывает определяющее влияние на результаты развития? После этого станет возможным предложить пути трансформации модели государственного управления развитием ДФО. Подобные задачи, на наш взгляд, обладают как прикладной, так и известной теоретической значимостью.
Теоретическая рамка исследования
Сложность оценки результатов регионального развития, по справедливому замечанию Н.В. Зубаревич, обусловлена диспропорциями развития территорий [Зубаревич 2022]. Российские исследователи стремятся адаптировать известные теории регионального развития (например, теорию локальных общественных благ Чарльза Тибу, теорию полюсов роста Франсуа Перру или теорию центральных мест Вальтера Кристаллера и Августа Лёша) к специфике реальной пространственной среды.
В работе С.Н. Леонова упоминаются четыре подхода к оценке инструментов социально-экономического развития регионов [Леонов 2020].
Первый подход — анализ издержек-выгод — характерен для микроэкономических исследований и в госуправлении не распространен ввиду чрезвычайного упрощения процессов регионального развития, игнорирования их социальной составляющей.
Второй подход — это оценка отдельных индикаторов. Разные авторы предлагают различные индикаторы, характеризующие региональное развитие: ВРП на душу населения, ожидаемая продолжительность жизни, денежные доходы населения и т.д. Все подобные методики можно классифицировать на однофакторные, многофакторные и основанные на интегральных индексах. Встречаются работы, основанные на агрегировании 10-20 и более индикаторов. Преимущество подобных исследований — их гибкость и возможность оценки любых показателей, а недостатком является трудность убедительного обоснования набора индикаторов.
Третий подход включает оценку степени достижения целей, поставленных в документах стратегического планирования. Например, академик РАН П.А. Минакир в своем исследовании
1 Указ Президента РФ от 26.06.2020 № 427 «О мерах по социально-экономическому развитию Дальнего Востока» // Президент России [Электронный ресурс]. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/45628 (дата обращения: 10.08.2023).
195
проводит оценку Стратегии пространственного развития РФ применительно к регионам ДФО [Минакир 2023]. Его коллега, академик РАН А.Г. Аганбегян, аналогичным образом исследовал реализацию государственной программы развития Дальнего Востока [Аганбегян 2019]. Наряду с документами планирования в рамках данного подхода изучению подлежат планы реализации проектов. Например, индийский экономист С. Парвез делает обобщающие выводы из реализации проектов в особых экономических зонах в различных регионах мира [Parwez 2020]. Этот опыт интересен для Дальнего Востока, так как там реализуются преференциальные режимы ведения предпринимательской деятельности — свободный порт Владивосток, территории опережающего развития, специальный административный режим на о. Русский и другие. Их изучению посвящен большой ряд исследований, в одних из которых даются скорее позитивные оценки [Hirofumi 2019; Min, Kang 2018], а в других — критические [Gurkov et al. 2020; Antonova, Lomakina 2020].
Четвертый подход предполагает сравнение результатов управленческих инструментов с развитием без их применения, что позволяет оценить вклад каждого из инструментов в развитие. Однако следует различать показатели непосредственных и конечных результатов [Walker et al. 2018]. Это предъявляет повышенные требования к подбору оцениваемых показателей и математическому аппарату, используемому для оценки эффектов от них.
В данной статье мы применяем многофакторные оценки, оценку достижения поставленных стратегических целей и сравниваем результаты до и после начала применения управленческих инструментов.
Данные и методы
В этой статье под инструментами государственного управления понимаются действующие, нормативно закрепленные на федеральном уровне способы регулирования, направленные на достижение национальных целей в части ускоренного социально-экономического развития ДФО. Рассмотрены лишь специфичные для Дальнего Востока инструменты, не затрагивающие или минимально затрагивающие иные регионы. В качестве инструментов рассмотрены преференциальные режимы ведения предпринимательской деятельности и поддержка приоритетных отраслей.
Для каждого инструмента необходимо определить цели и ожидаемые результаты при его введении. Для возможности оценки мы соотносим эти цели с показателями статистических наблюдений и оцениваем их динамику до и после начала применения инструмента. Это делает возможным построение индекса по динамике показателей (1):
где а — инструмент государственного управления; Уа — индекс для инструмента а, I — число целей (целевых показателей), установленных для инструмента а и подлежащих статистической оценке; Xи — значение показателя / за год Ь; Т — общее число анализируемых лет.
Значения показателей, рост которых отражает негативную тенденцию, нормируются путем их умножения на минус один. Стоимостные показатели выражаются в сопоставимых ценах. Индекс позволяет агрегировать значения за анализируемые годы, стандартизировать размерность показателей и проследить их динамику. Метод позволяет сравнить исходные условия и достигнутые результаты от применения каждого инструмента. Расчет индексов осуществляется раздельно для регионов ДФО и для остальной России.
Далее воздействие (эффект) от каждого инструмента на социально-экономическое развитие территории (отрасли) мы измеряем методом «разность разностей», представляющим собой регрессионную модель, характеризующую связи между двумя группами наблюдений (контрольной и экспериментальной) до и после начала некоторого исследуемогопроцесса. В данном случае экспериментальной группой (тритмент-группа) являются показатели развития ДФО, а контрольной — аналогичные показатели по остальной части страны. Период до введения инструмента сопоставляется с равным по продолжительности периодом после его введения. Таким образом, для каждого инструмента используется уникальный набор показателей и оцениваемый период. Применению метода предшествует проверка коллинеарности претрендов для тритмент-группы и контрольной группы.
Модель всех возможных исходов описывается формулой (2):
у = + + Vz + Ma * dB + и, (2)
где Р0 — коэффициент для контрольной группы до введения инструмента; в — коэффициент для экспериментальной группы до его введения; dB — фиктивная переменная (1 для экспериментальной группы; 0 для контрольной); ад — коэффициент для контрольной группы после введения инструмента; d2 — фиктивная переменная (1 для периода после введения инструмента и 0 для периода до его введения); а1 — коэффициент для экспериментальной группы после введения инструмента; U — ошибка регрессии.
Оценку методом «разность разностей» можно записать в виде (3):
= Ыл- Увл) - {?а.2 ~УлЛ (*3)
где А означает контрольную группу, В — экспериментальную группу.
Путем агрегирования индексов методом средней арифметической мы строим сводный индекс развития ДФО, исключив дублируемые показатели.
Прогноз динамики развития ДФО осуществляем по эконометрической модели, в которой индекс развития ДФО — зависимая переменная, а индекс развития остальных регионов РФ — объясняющая.
Выявив сильные, слабые стороны, возможности и угрозы существующих инструментов, строим матрицу SWOT и на ее основе вырабатываем пути оптимизации инструментов государственного управления ДФО в дальнейшем.
Результаты
В числе федеральных управленческих инструментов развития ДФО можно выделить те, которые нацелены на комплексное развитие приоритетных территорий или на поддержку отдельных отраслей. Кратко охарактеризуем инструменты в каждой группе.
На развитие приоритетных территорий направлены преференциальные режимы ведения предпринимательской деятельности.
Региональные инвестиционные проекты (РИП). Инструмент введен в 2013 г.2 и направлен на создание благоприятных налоговых условий для инвестиционной деятельности в несырьевых
2 Федеральный закон от 30.09.2013 № 267-ФЗ «О внесении изменений в части первую и вторую Налогового кодекса Российской Федерации в части стимулирования реализации региональных инвестиционных проектов на территориях Дальневосточного федерального округа и отдельных субъектов Российской Федерации» // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons doc LAW 152473/ (дата обращения: 10.08.2023).
отраслях. Участники, при условии внесения определенного объема инвестиций, уплачивают по нулевой или пониженной ставке налог на прибыль и на добычу полезных ископаемых.
Территории опережающего развития (ТОР) создаются с 2015 г.3 для привлечения инвестиций и создания комфортных условий для жизни населения. ТОР создаются на части территории субъекта ДФО на 70 лет с возможностью расширения и продления. Для резидентов предусмотрено льготное подключение к инфраструктуре, режим свободной таможенной зоны, освобождение от налогов на имущество, земельного налога и др.
Свободный порт Владивосток (СПВ) установлен в 2015 г.4 и нацелен на интеграцию в экономическое пространство АТР, развитие международной торговли и современных технологий, ускорение развития ДФО. Режим действует в течение 70 лет и предусматривает меры поддержки инвесторов в виде упрощенного визового режима и свободной таможенной зоны, льгот по налогам и страховым взносам, выделения земельных участков.
Субсидия на объекты инфраструктуры5 с 2015 г. выделяется юридическим лицам в рамках госпрограммы развития ДФО на создание (реконструкцию) и технологическое присоединение к энергосетям объектов инфраструктуры, созданной для реализации инвестиционных проектов.
Программа «Дальневосточныйгектар» реализуется с 2016 г.6 в целях привлечения граждан на постоянное жительство, снижения оттока населения, ускорения развития ДФО. Граждане вправе бесплатно получить земельный участок на срок до пяти лет для ведения любой разрешенной деятельности с правом последующей приватизации.
Специальный административный район на о. Русский (САР) — это созданный в 2018 г.7 преференциальный бизнес-режим для формирования привлекательной инвестиционной среды, в том числе для иностранных компаний.
Межбюджетный трансферт на реализацию мероприятий планов социального развития центров экономического роста (Единая субсидия) введен в 2018 г.8 для создания социальной инфраструктуры, обеспечивающей реализацию инвестпроектов и решение проблем в социальной сфере.
Субсидирование процентной ставки по кредитам введено с 2020 г.9 для поддержки реализации инвестпроектов в приоритетных отраслях. Льготные кредиты предоставляются резидентам ТОР и СПВ.
В свою очередь, на поддержку отдельных отраслей направлены следующие инструменты государственного регулирования.
3 Федеральный закон от 29.12.2014 № 473-Ф3 «О территориях опережающего развития в Российской Федерации» // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons doc LAW 172962/ (дата обращения: 10.08.2023).
4 Федеральный закон от 13.07.2015 № 212-ФЗ (ред. от 13.06.2023 № 228-ФЗ) «О свободном порте Владивосток» // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons doc LAW 182596/ (дата обращения: 10.08.2023).
5 Постановление Правительства РФ от 09.07.2015 № 693 // Гарант [Электронный ресурс]. URL: https://base.garant. ru/71128798/ (дата обращения: 10.08.2023).
6 Федеральный закон от 01.05.2016 № 119-ФЗ «Об особенностях предоставления гражданам земельных участков, находящихся в государственной или муниципальной собственности и расположенных в Арктической зоне Российской Федерации и на других территориях Севера, Сибири и Дальнего Востока Российской Федерации, и о внесении изменений в отдельные законодательные акты РФ» // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/ document/cons doc LAW 197427/ (дата обращения: 10.08.2023).
7 Федеральный закон от 03.08.2018 № 291-ФЗ «О специальных административных районах на территориях Калининградской области и Приморского края» // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/ cons doc LAW 304082/ (дата обращения: 10.08.2023).
8 Постановление Правительства РФ от 14.03.2018 № 254 (ред. от 14.06.2023 № 984) // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons doc LAW 293486/ (дата обращения: 10.08.2023).
9 Постановление Правительства РФ от 25.12.2019 № 1818 // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons doc LAW 341696/ (дата обращения: 10.08.2023).
В сфере природопользования:
— проекты освоения лесов (2007 г.)10, соответствующие установленным требованиям, предусматривают пониженную плату за аренду лесного участка;
— ставка НДПИ 0% установлена с 2011 г.11 для повышения инвестиционной привлекательности освоения месторождений руд олова в ДФО в горизонте 10-15 лет;
— инвестиционная квота на добычу (вылов) водных биологических ресурсов установлена в 2016 г.12 в целях развития рыбопромыслового флота и переработки морепродуктов. Кроме того, компенсируются затраты на транспортировку рыбной продукции в иные субъекты РФ, и установлен запрет на закупку государством иностранной рыбной продукции.
В сфере транспорта:
— субсидия на обеспечение доступности воздушных перевозок (Плоский тариф) введена с 2010 г.13 для обеспечения доступности воздушных перевозок пассажиров с Дальнего Востока;
— субсидия на осуществление региональных воздушных перевозок пассажиров (Авиасубсидия) с 2012 г.14 выделяется авиаперевозчикам на региональные перевозки пассажиров по регулируемому тарифу;
— ставка НДС 0% по воздушным перевозкам (0% НДС) с 2018 г.15 направлена на поддержку туризма и повышения транспортной доступности;
— субсидия ПАО «РЖД» предоставляется для установления льготных тарифов на транзитные перевозки грузов с 2020 г.16
В сфере туризма:
— электронные визы для иностранных граждан выдаются с 2017 г.17 туристам, въезжающим через территорию СПВ. Эта мера направлена на стимулирование въездного туризма на Дальнем Востоке;
— ставка налога на прибыль 0% для организаций, осуществляющих туристско-рекреационную деятельность (0% КСР), введена в 2017 г.18 для поддержки туриндустрии в регионах Дальнего Востока;
— в сфере энергетики начиная с 2017 г.19 действует субсидирование тарифов на электроэнергию, предусматривающее установление базового уровня цен (тарифов) на уровне не выше среднероссийского;
10 Постановление Правительства РФ от 30.06.2007 № 419 // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons doc LAW 291691/ (дата обращения: 10.08.2023).
11 Федеральный закон от 21.07.2011 № 258-ФЗ «О внесении изменений в статью 342 части второй Налогового кодекса РФ» // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons doc LAW 117198/ (дата обращения: 10.08.2023).
12 Федеральный закон от 03.06.2016 № 349-ФЗ «О внесении изменений в Федеральный закон "О рыболовстве и сохранении водных биологических ресурсов" и отдельные законодательные акты РФ в части совершенствования распределения квот добычи (вылова) водных биологических ресурсов» // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant. ru/document/cons doc LAW 200733/ (дата обращения: 10.08.2023).
13 Постановление Правительства РФ от 29.12.2009 № 1095 (ред. от 02.03.2018 № 215) // Кодификация.РФ [Электронный ресурс]. URL: https://rulaws.ru/goverment/Postanovlenie-Pravitelstva-RF-ot-02.03.2018-N-215/ (дата обращения: 10.08.2023).
14 Постановление Правительства РФ от 30.12.2011 № 1211 // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons doc LAW 125879/ (дата обращения: 10.08.2023).
15 Федеральный закон от 27.11.2017 № 353-ФЗ «О внесении изменений в часть вторую Налогового кодекса Российской Федерации» // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons doc LAW 283511/ (дата обращения: 10.08.2023).
16 Постановление Правительства РФ от 21.08.2020 № 1265 // Официальное опубликование правовых актов [Электронный ресурс]. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202008270002 (дата обращения: 10.08.2023).
17 Постановление Правительства РФ от 30.05.2017 № 667 // Официальное опубликование правовых актов [Электронный ресурс]. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201706060003 (дата обращения: 10.08.2023).
18 Федеральный закон от 18.07.2017 № 168-ФЗ «О внесении изменений в главу 25 части второй Налогового кодекса Российской Федерации в части создания благоприятных условий для развития туристско-рекреационной деятельности на территории Дальневосточного федерального округа» // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons doc LaW 220277/ (дата обращения: 10.08.2023).
19 Постановление Правительства РФ от 28.07.2017 № 895 (ред. от 16.12.2021 № 2306) // КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons doc LAW 221404/ (дата обращения: 10.08.2023).
— в свою очередь, в сфере строительства с 2020 г.20 стартовала программа «Дальневосточная ипотека» в целях субсидирования расходов граждан на приобретение (строительство) жилых помещений в ДФО.
Таким образом, выявлен значительный спектр инструментов государственного управления, эффективность которых, очевидно, различается и требует изучения. Для этого мы постарались прежде всего выделить целевые индикаторы для каждого инструмента и соотнести их с показателями федерального статистического наблюдения (Таблица 1).
Таблица 1. Возможность статистической оценки инструментов государственного
регулирования21
Сокращенное название Количество целей (целевых показателей) Из них статистически измеримы
Преференциальные режимы
РИП 2 2
ТОР 4 3
СПВ 4 4
Субсидия на инфраструктуру 3 3
Дальневосточный гектар 2 2
САР 2 2
Единая субсидия 16 8
Субсидирование ставки по кредитам 1 1
Поддержка приоритетных отраслей
Проекты освоения лесов 5 2
0% НДПИ 1 0
Квота на вылов рыбы 3 3
Плоский тариф 1 0
Авиасубсидия 1 0
0% НДС 1 0
Субсидия РЖД 1 1
Электронные визы 1 0
0% КСР 2 2
Тариф на электроэнергию 1 1
Дальневосточная ипотека 1 1
Часть целевых показателей не дает возможности провести статистическую оценку. Например, инструмент электронной визы предусматривает учет иностранных граждан, пребывающих на территорию ДФО с туристическими целями, но в федеральной программе статнаблюдения аналогичный показатель отсутствует. Это не позволяет оценить влияние данного инструмента и еще четырех других на развитие макрорегиона.
Такие инструменты, как субсидирование ставки, субсидия РЖД и дальневосточная ипотека, имеют измеримые индикаторы, но недавний срок их введения (с 2020 г.) пока не позволяет оценить эффект от их применения.
20 Постановление Правительства РФ от 07.12.2019 № 1609 // Гарант [Электронный ресурс]. URL: https://base.garant. ru/73186814/ (дата обращения: 10.08.2023).
21 Составлено автором на основании вышеуказанных правоустанавливающих документов и Федеральной программы статистических наблюдений.
По статистически измеримым показателям каждого анализируемого инструмента за период их применения и за период равной продолжительности до введения собраны данные по регионам ДФО и остальной территории страны. По указанным показателям построены нормированные индексы (Формула 1) и оценена параллельность претрендов в двух группах (Рисунок 1).
КФь-гре.-чьная ------т"""
Рисунок 1. Проверка параллельности претрендов22
Принцип параллельности претрендов не выполняется для режима САР. По остальным инструментам коэффициенты корреляции индексов варьируют от 0,59 до 0,94 при р<0,05, что свидетельствует о коллинеарности.
Далее методом «разность разностей» (Формулы 2 и 3) оценено влияние инструментов (через их целевые показатели) на динамику развития регионов ДФО. Не продемонстрировали значимого статистического эффекта три приоритетных режима (РИП, ТОР и дальневосточный гектар) и два инструмента поддержки приоритетных отраслей (единая субсидия и 0% КСР). Влияние остальных инструментов отражено в Таблице 2.
22Составлено автором по данным Росстат (сборники «Регионы России»).
Таблица 2. Оценка влияния23
Название инструмента Параметры оценки До введения После введения Изменение
СПВ Экспериментальная группа 94,1 105,9 11,7
Контрольная группа 95,6 104,4 8,8
Разность -1,5 1,5 2,9
Стандартная ошибка 14,0 22,6 2,7
^-статистика 2,9 4,1 2,2
Р^ 0,01 0,6 0,04**
Субсидия на инфраструктуру Экспериментальная группа 97,3 102,7 5,5
Контрольная группа 101,1 98,9 -2,1
Разность -3,8 3,8 7,6
Стандартная ошибка 25,8 15,9 6,2
^-статистика -2,5 4,6 -1,7
Р^ 0,003 0,2 0,02**
Проекты освоения лесов Экспериментальная группа 93,5 137,6 44,1
Контрольная группа 96,8 131,3 34,4
Разность -3,3 6,3 9,6
Стандартная ошибка 7,7 12,5 7,0
^-статистика 6,1 8,8 3,7
Р^ 3,18*10-5 0,07 0,02**
Квота на вылов рыбы Экспериментальная группа 76,3 123,7 47,5
Контрольная группа 94,7 105,3 10,6
Разность -18,5 18,5 36,9
Стандартная ошибка 27,5 10,4 6,2
^-статистика 0,7 10,6 4,2
Р^ 0,07 0,7 0,08*
Тариф на электроэнергию Экспериментальная группа 98,6 101,5 2,8
Контрольная группа 97,9 102,1 4,1
Разность 0,6 -0,7 -1,3
Стандартная ошибка 34,9 41,6 1,3
^-статистика 0,2 4,6 1,4
Р^ 0,1 0,2 0,15*
Наиболее сильное позитивное влияние на развитие соответствующей отрасли показывают инвестиционные квоты на вылов водных биоресурсов. Менее сильное статистически значимое влияние оказывают в порядке убывания проекты освоения лесов, субсидии на инфраструктуру и СПВ. Во всех случаях это означает, что динамика оцениваемых индексов после введения данных инструментов выше, чем в предшествовавший период, а в экспериментальной группе (ДФО) выше, чем в остальных регионах.
В свою очередь, для такого инструмента как субсидируемые тарифы на электроэнергию, выявлено слабо отрицательное влияние при маргинальном уровне статистической значимости. Это означает, что индекс цен (тарифов) на электроэнергию для промышленности и инвестпроектов в ДФО после введения инструмента вырос по сравнению с предшествующим периодом.
23 Составлено автором. Примечание: * р<0,1, ** р<0,01.
Расчет агрегированных индексов социально-экономического развития ДФО и РФ (без ДФО) по всем анализируемым показателям (без дублирования)24 представлен на Рисунке 2.
Изучение динамики развития ДФО требует выявления факторов, воздействовавших на этот процесс. С этой целью мы отразили введение исследуемых инструментов на фоне соответствующих индексов.
В первые годы после создания ДФО специальные инструменты федерального регулирования не применялись. При этом динамика развития была выше средней по стране, но с тенденцией к снижению. В 2006-2007 гг. отмечено минимальное значение индекса развития макрорегиона, и с этого времени начинают появляться инструменты: сначала для отдельных отраслей (проекты освоения лесов, плоский тариф, 0% НДПИ, авиасубсидия), а с 2013-2016 гг. — преференциальные режимы. Новые инструменты регулирования появлялись как в кризисные годы (ТОР, СПВ и субсидия на инфраструктуру введены в момент спада экономики в 2015 г.), так и в периоды роста (электронные визы, 0% КСР и тариф на электроэнергию установлены в 2017 г., когда индекс развития экономики ДФО превышал средний по стране). Данные позволяют предположить, что специальные инструменты управления способствовали сокращению отставания ДФО от общероссийских темпов развития, хотя и не обеспечили их заявленного превышения.
Между индексами социально-экономического развития ДФО и РФ в 2006-2022 гг. выявлена значимая корреляция с коэффициентом 0,88 (р<0,001). Это позволяет построить парную панельную регрессию, где индекс ДФО — зависимая переменная, а индекс РФ — объясняющая (Таблица 3).
24 Всего 27 показателей: ввод в действие жилых домов и квартир (тыс. кв. м); ВРП на душу населения (тыс. руб.); доля обрабатывающих производств в структуре ВРП (%); доля частных инвестиций в основной капитал (%); задолженность физических лиц по кредитам (млн руб.); инвестиции в основной капитал в сфере обрабатывающих производств (млн руб.); инвестиции в основной капитал в сфере сельского, лесного хозяйства, рыболовства (млн руб.); индекс потребительских цен (тарифов) электроэнергию (% к предыдущему году); индекс производства продукции сельского хозяйства (% к предыдущему году); индекс физического объема инвестиций в основной капитал (% к предыдущему году); общий запас древесины (млн м куб.); объем жилищных (ипотечных) кредитов физическим лицам (млн руб.); объем инновационных товаров, работ, услуг (%); плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием (%); поступление прямых иностранных инвестиций (млн долл.); производство (улов) рыбы, раков и моллюсков (тыс. т); производство электроэнергии (кВт); расходы консолидированных бюджетов субъектов РФ на здравоохранение (%); смертность на 1000 чел. населения; удельный вес аварийного жилищного фонда (% общей площади); численность посещений музеев на 1000 человек населения; численность рабочей силы (тыс. чел.); число коллективных средств размещения (ед.); число спортивных залов (ед.); число туристских фирм (ед.); экспорт и импорт технологий и услуг технического характера (ед.); экспорт со странами дальнего зарубежья (млн долл.).
25 Составлено автором по данным собственного исследования.
Таблица 3. Протокол регрессионного анализа26
Регрессионная статистика Дисперсионный анализ
Множественный R 0,88 Df Б Значимость F
№ 0,84 Регрессия 1 1152,8 1152,8 1,46*10-8
Нормированный R2 0,83 Остаток 18 221,3 12,3 93,8
Стандартная ошибка 3,51 Итого 19 1374,1 —
Наблюдения 432
Коэффициенты Станд. ошибка ^статистика P-значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 73,3 2,88 25,4 1,45*10-15 67,28 79,4
X 0,25 0,026 9,68 1,46*10-8 0,19 0,3
Число наблюдений равно 432 (27 показателей, используемых для построения индекса,*16 лет). Уравнение с вычисленными коэффициентами выражает зависимость динамики развития ДФО от реализации инструментов государственного управления и имеет вид: у = 73,3 + 0,25х.
Выборочный коэффициент детерминации равен:
то есть модель объясняет свыше 80% вариаций зависимой переменной.
Коэффициент множественной корреляции означает, что наблюдаемая теснота статистической связи между факторами находится на высоком уровне:
К = № =0,85.
Ошибка аппроксимации означает высокую точность модели:
IV №1
11
У: = б:8*10"16.
Оценка значимости модели проведена с использованием F-статистики Фишера. Расчетный уровень значимости коэффициента:
г _
(¡-к^Лп-ь-П = 93.8.
Так как значение F больше табличного значения (4*10-3), уравнение регрессии значимо при а=0,05, и его можно использовать для анализа и прогнозирования. Этот вывод подтверждается величиной р-значения коэффициента (1,45*10-15), которое меньше уровня значимости а=0,05. Доверительный интервал с уровнем надежности 95% не содержит нуль внутри себя, что также подтверждает значимость коэффициентов регрессии.
Оценка значимости коэффициента уравнения регрессии проведена с использованием ^статистики Стьюдента:
26 Составлено автором.
Расчетное значение коэффициента ^ больше табличного (2,09), то есть значения коэффициента значимы.
Тестируя модель на автокорреляцию остатков, проверяем выполнение условия независимости остатков с помощью критерия Дарбина-Уотсона:
Значение критерия больше табличных значений: 1,22 < 1,42 < 2,04, то есть ряд остатков не коррелирован.
Дополнительно рассчитаем коэффициент автокорреляции первого порядка. Его значение (0,005) свидетельствует о малой тесноте связи между соседними уровнями ряда остатков. Свойство независимости остатков выполняется.
Дадим экономическую интерпретацию полученного уравнения, рассчитав коэффициент эластичности:
р! = а, X / Яу = 108,05 * 0Д5 / 100=06 = 0,267.
Коэффициент показывает, что при увеличении индекса для РФ на 1% индекс для ДФО увеличится на 0,267%.
Прогноз динамики развития ДФО по регрессионной модели имеет экономический смысл, так как показана ее высокая значимость. Результаты прогнозирования на трехлетний интервал графически представлены на Рисунке 2. Прогноз, построенный по регрессионной модели, имеет величину достоверной аппроксимации 0,91. В свою очередь, прогноз по эмпирическим данным (полином пятой степени), построенный на тот же период методом экстраполяции тренда, имеет точность 0,88. Это означает, что регрессионная модель обладает более высокой прогностической способностью, так как учитывает влияние скрытых переменных (регрессоров).
Обсуждение и выводы
До появления специальных инструментов государственного управления наблюдалось снижение динамики развития ДФО. Напротив, в период их действия показатели ДФО дважды (2008 и 2017 гг.) опережали средние по стране. В 2006-2014 гг. начали действовать пять специальных инструментов, а в последующие годы — остальные 14. Средние значения индекса социально-экономического развития ДФО в указанные периоды составляли 95,9% и 110,3%, соответственно. Эти данные позволяют утверждать, что мультипликативный эффект от данных инструментов в совокупности оказывает позитивное влияние на развитие макрорегиона.
Среди инструментов следует выделить инвестиционные квоты на вылов водных биоресурсов, проекты освоения лесов, субсидии на инфраструктуру и СПВ, для которых динамика оцениваемых индексов после введения выше, чем в предшествовавший период, а в ДФО выше, чем в остальных регионах. Так, по добыче водных биоресурсов Дальний Восток занимает первое место в стране (3,7 млн т в 2022 г.), существенно опережая СЗФО (Балтийский регион) и ЮФО (Азово-Черноморский регион). Запасы древесины в ДФО за последние 15 лет увеличился с 20,7 до 25,5 млн куб. м, а доля инвестиций в лесную отрасль выросла с 2,4 до 7,7% от общероссийского
показателя. Эффективность субсидий в развитие инфраструктуры характеризует рост объемов капитального строительства с 1,5 до 5,1 млн кв. м. Режим СПВ характеризует рост экспорта из ДФО в страны дальнего зарубежья с 6,8 до 7,8% от общероссийских значений.
Обращает внимание, что наибольший вклад в развитие макрорегиона вносят инструменты поддержки сырьевых отраслей — рыбной и лесной, что подтверждает тезис о влиянии «преимущественно сырьевого характера экономики региона... и формировании множества льготных режимов в интересах крупных сырьевых компаний» [Antonova, Lomakina 2020, 440]. Отчасти это же можно сказать и о режиме СПВ, который создавался для стимулирования инноваций и поддержки новых бизнесов, но в настоящее время допускает реализацию сырьевых проектов в том числе компаниями, начавшими свою деятельность до создания преференциального режима. Например, ряд авторов прямо указывают, что СПВ и ТОР не способствуют стимулированию предпринимательства из-за приобретения статуса резидентов существующими компаниями [Gurkov et al. 2020].
Инструменты появляются как на фоне позитивных тенденций, так и в кризисы. Их появлению, вероятно, чаще предшествуют вызовы, возникающие в конкретный момент, а не комплексный анализ. На это указывает, например, тот факт, что для инструмента субсидируемых тарифов на электроэнергию выявлено слабоотрицательное влияние на динамику соответствующего индекса. Не продемонстрировали значимого статистического эффекта три приоритетных режима (РИП, ТОР и дальневосточный гектар) и два инструмента поддержки приоритетных отраслей (единая субсидия и 0% КСР). Особенно необычным выглядит такой результат для ТОР, которые созданы во всех регионах ДФО (кроме Магаданской области) и призваны создавать цепочки добавленной стоимости [Min, Kang 2018, 51]. Но на деле равные преференции предоставляются для высокотехнологичных и сырьевых проектов. Что касается широко известного преференциального режима «дальневосточный гектар», то большинство участков используются местными жителями под жилищное строительство27, и речь не идет как о миграции в ДФО, так и о развитии экономики. Несмотря на выделение крупных сумм из федерального бюджета (порядка 100 млрд руб.) в рамках инструмента единой субсидии, ситуация с социальными объектами на дальнем Востоке продолжает оставаться сложной.
Для преференциального режима САР выявлена противоположная динамика оцениваемых индикаторов с показателями на федеральном уровне (контрольная группа), не дающая оснований судить о позитивном вкладе данного инструмента в решение проблемы, для которой он был создан. Еще пять инструментов не позволяют провести статистическую оценку достижения целевых показателей. Такие инструменты, как субсидирование ставки, субсидия РЖД и дальневосточная ипотека, появились лишь в 2020 г., поэтому статистическая оценка их эффекта пока преждевременна.
В документах стратегического планирования28 представлен ряд преимуществ и сдерживающих факторов развития ДФО. Мы соотнесли эти факторы с инструментами государственного управления и сделали вывод о том, на каких из них сосредоточено внимание федерального центра (Рисунок 3). На преодоление каждой из слабых сторон направлен хотя бы один инструмент, но развитие ряда сильных сторон (космодром, высокая доля молодежи и научно-образовательный кластер) не учтено в действующей модели госрегулирования.
27 Эксперты КРДВ и ДОМ.РФ рассказали, как взять «дальневосточный гектар» и сэкономить на строительстве жилья // Министерство РФ по развитию Дальнего Востока и Арктики [Электронный ресурс]. URL: https://minvr.gov.ru/press-center/ news/eksperty krdv i dom rf rasskazali kak vzyat dalnevostoChnyy gektar i sekonomit na stroitelstve zhilya/?view=desktop (дата обращения: 15.08.2023).
28 Например, Национальная программа социально-экономического развития Дальнего Востока на период до 2024 г. и на перспективу до 2035 г. (утв. распоряжением Правительства РФ от 24.09.2020 № 2464-р в ред. от 23.01.2023).
Рисунок 3. Соответствие инструментов управления и факторов развития29
Построение прогнозов для агрегированного индекса развития ДФО по регрессионной модели и методом экстраполяции эмпирического тренда показало, что в среднесрочной перспективе не следует ожидать существенных изменений. На общем фоне ограничительных мер и наблюдаемого спада мировой экономики наиболее вероятным можно считать сценарий медленного роста. Это заставляет задуматься о путях оптимизации инструментов государственного управления развитием ДФО. В этой связи проведенное исследование позволяет сделать ряд предложений.
Оценке влияния инструментов управления на развитие макрорегиона в ряде случаев препятствовала несопоставимость целевых индикаторов с показателями федерального статнаблюдения. Для любого инструмента требуется обеспечить возможность статистической оценки. Более того, такая оценка должна проводиться в динамике до и после введения инструмента, для чего должна обеспечиваться преемственная методика сбора показателей в длительной ретроспективе. В настоящее время зачастую такая возможность отсутствует, что создает предпосылки для манипулирования данными при оценке итогов государственного управления. Статистические показатели, используемые для оценки различных инструментов, не должны дублироваться.
Параллельная реализация нескольких управленческих инструментов, разработанных без комплексного анализа, в ответ на появление какой-либо проблемы, как показало исследование, не обеспечивает эффективного решения этих проблем. Ситуацию усугубляет то, что реализация инструментов закреплена за различными ведомствами (Рисунок 4).
29 Составлено автором на основании документов стратегического планирования и собственного исследования.
Рисунок 4. Субъекты применения инструментов развития ДФО30
Очевидно, что эффективная координация такого количества акторов затруднена, а разрозненные меры не могут обеспечить комплексного подхода к регулированию. Поэтому следует перенести все инструменты, связанные с налоговыми льготами и бюджетными субсидиями, в государственную программу, аккумулирующую федеральные средства на развитие ДФО31. Это позволит ответственному Министерству по развитию Дальнего Востока и Арктики координировать реализацию всех специальных инструментов.
По итогам проведенного анализа выяснено, что эффективными могут быть как преференциальные режимы (СПВ, субсидии на инфраструктуру), так и отраслевые меры (проекты освоения лесов, квоты на вылов рыбы). При этом последние чаще оказываются слабо проработанными: более половины не имеют четких индикаторов и не демонстрируют влияния на развитие отраслей. Целесообразна интеграция частных отраслевых мер с более общими инструментами, такими как префрежимы, что обеспечит единую логику реализации и централизованный контроль. Кроме того, необходимо ввести обоснование введения новых инструментов регулирования и методику комплексной оценки реализации каждого инструмента.
Целевые показатели следует устанавливать на вариативной основе, чтобы избежать декларативности и адаптировать их к изменениям внешних условий. Кроме того, многие инструменты имеют отложенный эффект реализации, и их мониторинг должен осуществляться не только в период действия (in actu), но и после завершения (ex post). Оценка должна стать обязательным элементом всего управленческого цикла. В долгосрочной перспективе (более шести лет) следует сокращать число инструментов государственного управления, оставляя те и них, которые по-настоящему востребованы бизнесом и населением макрорегиона.
Примененная методика оценки влияния инструментов управления на развитие макрорегиона ограничена, во-первых, воздействием на динамику каждого показателя целого комплекса факторов и возможным перекрестным влиянием различных инструментов на один и тот же показатель. Однако, заявляя целевой индикатор для конкретного инструмента, законодатель тем самым признает свое намерение воздействовать на динамику данного показателя посредством
30 Составлено автором на основании правоустанавливающих документов и собственного исследования.
31 Государственная программа «Социально-экономическое развитие Дальневосточного федерального округа» (утв. Постановлением Правительства РФ от 15.04.2014 № 308 // Правительство России [Электронный ресурс]. URL: http://government.ru/rugovclassifier/829/events/ (дата обращения: 15.08.2023).
этого инструмента. Из этого условия мы исходили в своем анализе. Вторым ограничением методики является отложенный эффект от любого управленческого воздействия. В этой связи мы оцениваем не эффект год к году, а сопоставляем периоды до и после введения каждого инструмента, что учитывает лаг от их воздействия. Точность полученных результатов зависит от качества изначальной постановки целей для оцениваемых инструментов.
В ходе дальнейших исследований целесообразно уточнить полученные результаты по мере накопления эмпирических данных, а также апробировать методику для других макрорегионов.
Список литературы:
Аганбегян А.Г. Развитие Дальнего Востока: национальная программа в контексте национальных проектов // Пространственная экономика. 2019. Т. 15. № 3. С. 165-181. DOI: 10.14530/яе.2019.3.165-181
Зубаревич Н.В. Регионы России в новых экономических условиях // Журнал Новой экономической ассоциации. 2022. № 3(55). C. 226-234. DOI: 10.31737/2221-2264-2022-55-3-15
Леонов С.Н. Преференциальные режимы созданных локальных точек роста и их влияние на экономику Дальнего Востока // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020. Т. 13. № 3. С. 28-45. DOI: 10.15838/esc.2020.3.69.3
Минакир П.А. Восточный вектор развития: новые возможности и ожидания // Регионалистика. 2023. Т. 10. № 1. С. 67-73. DOI: 10.14530/reg.2023.1.67
Antonova N.E., Lomakina N.V. Institutional Innovations for the Development of the East of Russia: Effects of Implementation in the Resource Region // Journal of Siberian Federal University. Humanities & Social Sciences. 2020. Vol. 13. Is. 4. P. 442-452. DOI: 10.17516/1997-1370-0580
Gurkov I., Kokorina A., Saidov. Z. Russian Territories of Outrunning Development in Mono Cities: Current and Prospective Opportunities for Foreign Investment into Manufacturing // Journal of East-West Business. 2020. Vol. 26. Is. 4. P. 365-390. DOI: 10.1080/10669868.2020.1769794
Hirofumi A. New Instruments Attracting Investment into the Russian Far East: Preliminary Assessment // Пространственная экономика. 2019. Т. 15. № 1. С. 157-169. DOI: 10.14530/se.2019.1.157-169
Min J., Kang B. Promoting New Growth: 'Advanced Special Economic Zones' in the Russian Far East // Russia's Turn to the East: Domestic Policymaking and Regional Cooperation / ed. by H. Blakkisrud, E.W. Rowe. London: Palgrave Macmillan, 2018. P. 51-74. DOI: 10.1007/978-3-319-69790-1 4
Parwez S.A. Review of Special Economic Zone Led to Detrimental Implications: An Indian Experience // Emerging Economy Studies. 2020. Vol. 6. Is. 2. P. 179-190. DOI: 10.1177/2394901520977424
Walker R.M., Lee M.J., James O., Ho S.M.Y. Analyzing the Complexity of Performance Information Use: Experiments with Stakeholders to Disaggregate Dimensions of Performance, Data Sources, and Data Types // Public Administration Review. 2018. Vol. 78. Is. 1. DOI: 10.1111/puar.12920
References:
Aganbegyan A.G. (2019) Development of the Far East: A National Program in the Context of National Projects. Prostranstvennaya ekonomika. Vol. 15. No. 3. P. 165-181. DOI: 10.14530/se.2019.3.165-181
Antonova N.E., Lomakina N.V. (2020) Institutional Innovations for the Development of the East of Russia: Effects of Implementation in the Resource Region. Journal of Siberian Federal University. Humanities & Social Sciences. Vol. 13. Is. 4. P. 442-452. DOI: 10.17516/1997-1370-0580
Gurkov I., Kokorina A., Saidov. Z. (2020) Russian Territories of Outrunning Development in Mono Cities: Current and Prospective Opportunities for Foreign Investment into Manufacturing. Journal of East-West Business. Vol. 26. Is. 4. P. 365-390. DOI: 10.1080/10669868.2020.1769794
Hirofumi A. (2019) New Instruments Attracting Investment into the Russian Far East: Preliminary Assessment. Prostranstvennaya ekonomika. Vol. 15. No. 1. P. 157-169. DOI: 10.14530/se.2019.1.157-169
Leonov S.N. (2020) Preferential Regimes of Created Local Points of Growth and Their Impact on the Economy of the Far East. Ekonomicheskiye i sotsial'nyye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz. Vol. 13. No. 3. P. 28-45. DOI: 10.15838/esc.2020.3.69.3
Min J., Kang B. (2018) Promoting New Growth: 'Advanced Special Economic Zones' in the Russian Far East. In: Blakkisrud H., Rowe E.W. (eds.) Russia's Turn to the East: Domestic Policymaking and Regional Cooperation. London, Palgrave Macmillan. P. 51-74. DOI: 10.1007/978-3-319-69790-1 4
Minakir P.A. (2023) Eastern Vector of Development: New Opportunities and Expectations. Regionalistika. Vol. 10. No. 1. P. 67-73. DOI: 10.14530/reg.2023.1.67
Parwez S.A. (2020) Review of Special Economic Zone Led to Detrimental Implications: An Indian Experience. Emerging Economy Studies. Vol. 6. Is. 2. P. 179-190. DOI: 10.1177/2394901520977424
Walker R.M., Lee M.J., James O., Ho S.M.Y. (2018) Analyzing the Complexity of Performance Information Use: Experiments with Stakeholders to Disaggregate Dimensions of Performance, Data Sources, and Data Types. Public Administration Review. Vol. 78. No. 1. DOI: 10.1111/puar.12920
Zubarevich N.V. (2022) Regions of Russia in the New Economic Conditions. Zhurnal Novoy ekonomicheskoy assotsiatsii. No. 3. P. 226-234. DOI: 10.31737/2221-2264-2022-55-3-15
Дата поступления/Received: 07.09.2023
