CC BY
8Методика оценки факторов, определяющих структуру элементов инфраструктурного комплекса региона
Ахтонов Владислав Игоревич,
аспирант, кафедра государственного регулирования экономики ИГСУ, ФГБОУ ВО Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, 79108739730@ya.ru
Предмет. Процесс выделения элементов инфраструктурного комплекса как основы экономического развития региона. Цели. Рассмотреть методику выделения элементов инфраструктурного комплекса как основы экономического развития региона.
Методология. Использованы коэффициентный, индексный методы, а также методы регрессионного и факторного анализа.
Результаты. Эффективная реализация экономического развития региона невозможна без развития соответствующих компонентов инфраструктурной обеспеченности и обуславливает необходимость их выделения на основе системно-функционального подхода и исследования моделей панельных регрессий.
Выводы. Выделение элементов инфраструктуры региона в рамках применения предлагаемой методики в процессе стратегического планирования и прогнозирования социально-экономического развития позволит максимизировать показатели стратегического плана, повысить уровень конкурентоспособности региона.
Ключевые слова: инфраструктура, экономическое развитие, региональное развитие, инфраструктурное обеспечение, транспортная инфраструктура.
В настоящее время в рамках региональной экономики и управления инфраструктура региона и ее основные элементы все еще рассматриваются без учета градации инфраструктурной обеспеченности в соответствии со специализацией хозяйства региона. Максимальное использование инфраструктурного потенциала региона в соответствии с особенностями его географического положения, социально-экономического развития становится основой для формирования стратегических планов и прогнозов.
Факторы устойчивого развития муниципальных образований и регионов с учетом эколого-экономической составляющей рассмотрены в работах С.Н. Бобылева. Также автором уделено значительное внимание роли человеческого потенциала в региональном развитии. Представленный подход к оценке факторов инфраструктурной обеспеченности превалирует в зарубежной практике. Например, кроме социально-экономических показателей, в том числе иннова-ционности экономики, готовности к ведению сетевой экономики и ряда других показателей в расчете международных рейтингов применяются и экологические показатели, в частности, выбросы углекислого газа. Базовые условия индекса глобальной конкурентоспособности включают качество институтов, инфраструктуру, макроэкономическую среду, здоровье и начальное образование.
Моделирование развития производственной инфраструктуры региона, принципы ее планирования рассматривал Р.Т. Джаббаров. Автором изучены методологические особенности выделения основных элементов инфраструктуры, сделан вывод о важности применения именно методов экономико-математического моделирования в целях формирования оптимального уровня инфраструктурной обеспеченности. Исследование Р.Т. Джаббарова продолжено в том числе в работах Е.В. Серовой, научные интересы которой сосредоточены в области АПК, В.В. Котилко рассмотрел методологические особенности и механизм развития транспортной инфраструктуры применительно к конкретным отраслям хозяйства (лесная промышленность и пр.).
С точки рассмотрения системы управления развитием региона в вышеуказанных работах наибольший интерес представляет институциональный ас-
х
X
о
го А с.
X
го т
о
ю О
м о
а>
о
сч
0
01
О Ш
m
X
3
<
m о х
X
пект формирования инфраструктуры, т.е. институциональные факторы, связанные с управлением, регулированием отдельных сфер, областей экономических и общественных отношений.
К числу факторов, определяющих уровень инфраструктурной обеспеченности в рамках социально-экономического развития региона, можно отнести:
- кластерная структура хозяйства регионального хозяйства;
- внешние и внутренние условия, влияющие на экономический рост региона;
- уровень бедности региона;
- угрозы и риски социально-экономической безопасности региона;
- действующие целевые программы социального-экономического развития региона.
В настоящее время в рамках Прогноза социально-экономического развития регионов оцениваются главным образом только внешние и внутренние условия, влияющие на экономический рост территории. При этом стоит отметить, что перечень таких условий в прогнозе крайне ограничен, ничем не обоснован и является субъективной оценкой.
Представляется более эффективным проводить оценку факторов на основе моделей пространственной эконометрики согласно подходу, предложенному Д. Ашауэром. В подобных моделях учитывается развитие инфраструктуры соседних регионов. Расчеты производятся с использованием панельных регрессий. Возможности применения данной методологии обусловлены расширением информационного обеспечения деятельности органов власти субъектов Российской Федерации на основе применения автоматизированных информационных систем и федеральных баз данных.
Полная оценка вышеуказанных факторов, определяющих механизм стратегического прогнозирования и планирования социально-экономического развития региона, позволит:
- повысить точность прогноза социально-экономического развития;
- оптимизировать структуру прогноза;
- обеспечить эффективный оперативный контроль развития инфраструктуры региона.
Предлагается использовать комплексную методику оценки факторов, определяющих структуру элементов инфраструктуры региона на основе методологии экономико-математического моделирования, стратегического менеджмента, государственного и муниципального управления, статистических методов.
1 Оценка уровня и конкурентоспособности социально-экономического развития региона на основе международных показателей.
Значительный объем фактологической информации для рейтинговых оценок регионов публикуется на таких ресурсах как UNCTAD (Handbook of Statistics), статистическая база дан-
ных Всемирного Банка, World Economic Outlook и др. Многие показатели, рассчитываемые и публикуемые вышеуказанными организациями, актуальны для рассмотрения в региональном разрезе для России. В целях оценки значимости элементов инфраструктуры региона формата «точек роста» или «полюсов роста» можно использовать международный индекс глобальной конкурентоспособности. Международные рейтинги оценки должны адаптироваться под специфику специализации экономики той или иной страны и затем лишь возможна корректировка индекса для оценки отдельных регионов.
В рамках данной статьи рассмотрим вопрос адаптации международных рейтингов конкурентоспособности стран к расчету на уровне регионов на примере России. В связи с этим далее произведен расчет взаимосвязи индекса глобальной конкурентоспособности с рядом социально-экономических факторов, учитываемых при формировании международных рейтингов на основе модели множественной регрессии.
Исходные данные для расчета представим в таблице 1.
Таблица 1
GG GDP per capita in PPS Labour producti vity per person employe d Employ ment rate by age group 15-64 Ginico efficien t Annual average energy intensity of an economy CO2 emissions from gaseous fuel consumpti on (kt)
Албания 3,9 11300,8 2 62,9 46,3 31,1 46,3 33
Армения 4 8467,95 67,3 53,2 31,5 53,2 4,426
Бразилия 4,1 15614,5 3 75 65,3 52,9 65,3 71,136
Замбия 3,9 3686,07 79,7 68,9 50,8 68,9 0
Индонезия 4,5 11125,9 2 70 63,5 39,5 63,5 64,807
Казахстан 4,5 24267,9 78,6 68,7 26,3 68,7 69,358
Кипр 4,2 32785,4 6 73 53,6 25,4 53,6 0
Китай 4,9 14107,4 3 77,3 68 46,9 68 320,389
Колумбия 4,3 13846,5 1 70,8 60,9 53,5 60,9 23,124
Македония 4,3 14009,1 4 64,2 39,2 39 39,2 297
Мексика 4,3 17534,4 4 64,9 58,5 46,1 58,5 140,901
Намибия 4 11408,1 8 60,4 47,8 74,3 47,8 0
Перу 4,2 12194,7 78,1 73,2 44,7 73,2 11,874
Россия 4,4 25410,9 2 73,4 60,2 39,9 60,2 905,045
Таиланд 4,6 16097,3 5 78,3 71,7 37,9 71,7 86,692
Турция 4,4 20437,7 9 53,5 45,1 40,2 45,1 86,013
Украина 4 7970,75 67,7 55,1 24,6 55,1 90,366
Чили 4,6 23459,5 6 67,4 58,1 50,5 58,1 9,285
ЮАР 4,4 13165,1 6 56,2 39,3 57,8 39,3 9,373
Источник: Knowledge Economy Index. The World Bank Group, 2018 - Knowledge for Development. [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://info.worldbank.org/etools/kam2/KAM_ page5.asp
В таблицу включены как относимые к «переходным» страны (Россия, Казахстан и т.п.), так и общепризнанные развивающиеся страны. Также сюда включен Кипр. В последнее время многие рейтинги относят его к развитым странам, но в рассматриваемых нами при подготовке отчетах Кипр отнесен к категории развивающихся экономик.
Используемые параметры:
1.1 ВВП на душу населения в ППС (GDP percapitain PPS),
1.2Производительность труда (Labour productivity per person employed)
1.3Уровень занятости (Employment rate by age group 15-64)
1.4Коэффициент Джини (Gini coefficient)
1.5Интенсивность потребления энергии в экономике (Annual average energy intensity of an economy)
1.6Выбросы углекислого газа (CO2 emissions from gaseous fuel consumption (kt)).
Выдвинутое предположение о значимости для динамики Индекса глобальной конкурентоспособности для развивающихся и переходных стран базовых условий и незначимости факторов эффективности и инновационного развития основано на анализе динамики Индекса глобальной конкурентоспособности на примере оценки позиции России в рейтинге.
Наглядно разброс оценок по рейтингу в рамках расчета Индекса глобальной конкурентоспособности представлен следующими пунктами:
1) конкурентными преимуществами России, причем с улучшающимися показателями остаются эффективность рынка труда и макроэкономическая среда. То есть по базовым факторам Россия входит в первые 20-30 стран рейтинга;
2) наиболее слабые позиции России по факторам «здоровье (здравоохранение) и начальное образование», «развитие финансового рынка», «конкурентоспособность компаний» и «инновационный потенциал». То есть по факторам эффективности и инновационного развития Россия уже в конце первой сотни стран.
По ведущим странам рейтинга таких разрывов в компонентах Индекса глобальной конкурентоспособности не отмечается.
Таким образом, при формировании оптимального механизма инфраструктурной обеспеченности необходимо не только выделять ведущие элементы хозяйства региона с точки зрения максимизации экономического развития, но и уделять внимания потенциально значимым факторам по примеру ин-новационности - основы конкурентоспособности любой территории в рамках цифровой экономики. Существует проблема лидирование на рынке инноваций крупных промышленных предприятий, которые зачастую ориентированы на минимизацию издержек и не выделяют средства на финансирова-
ние собственных НИОКР, закупая зарубежные технологии, которые зачастую уже не являются инновационными. Знаковой является и отрыв имеющихся научно-исследовательских институтов от бизнеса, предпочтение поиску отечественных инвесторов обращение к зарубежным венчурным фондам. За рубежом финансирование инноваций осуществляется в системе частно-государственного партнерства с долей частного бизнеса в районе 70-80%, а в России аналогичный показатель не превышает 30% [6].
В целом, развитие инновационности экономики, уровня и качества жизни населения напрямую зависит от национальной экономики и человеческого капитала той или иной страны. В связи с этим, предполагаем, что для развивающихся и переходных стран при оценке уровня глобальной конкурентоспособности необходимо делать упор на рейтинге факторов ВВП, производительности труда и т.п., так как показатели Индекса Джинни, потребления энергии, уровня выбросов углекислого газа и т.д. не достигнут действительно конкурентоспособных позиций пока не нормализовано производство и человеческий капитал.
В целях проверки предположений расчет проведем в программе Емешэ 3.1.0. Построим матрицу парных корреляций. Выявим наиболее значимый фактор. Результат представлен на рис.1.
COI EM РЮШЕ ENERGY G№ I Gl Ml LABOUR GCIUDEX |
С02 1 500000 oojsoei 0 0360» 0199249 ■0 100990 01ЭШ 0 306697
EMPLOYHE 0 036062 IOOMOO 1000000 •0 012177 4026739 0 993110 0 266033
ENERGY 0 03S062 100WHM 1000000 ■OD12177 ■OOK739 0 393510 0 266033
GOP 0Ж249 4.012W -0 0121TT 1 000000 4 267166 0 04980t 0 426066
GINI ■0 100990 -оовдм •0 0767Ä -0267166 lOOWOO -0 222024 0 011611
LABOUR 0 137267 0(93110 0 393110 0 019808 4)222626 1000000 0 166462
GCINOEX 0 306697 огомзе 0 266038 0 426065 0011S11 0164162 1 000000
Рис. 1 Матрица парных корреляций
Согласно данной матрице, наиболее значимым фактором является фактор «GDP percapitain PPS».
Оценим уравнение парной линейной регрессии между зависимой переменной и наиболее значимым фактором. Представим результаты графически.
х
X
о го А с.
X
го m
о
Рис. 2 Расчет показателей уравнения парной линейной регрессии между зависимой переменной и наиболее значимым фактором
ю
о
м о
to
а>
о
CS
0
01
О Ш
m
X
3
<
m о х
X
Значение коэффициента Фишера - 3,77. Для степеней свободы 1 и 18 и уровня значимости 0,01 критическое значение критерия составит 4,414. Так как полученное эмпирическое значение меньше критического, то модель признается незначимой. Определяем статистическую значимость полученных коэффициентов. Находим табличное значение коэффициента Стьюдента для уровня значимости a = 0,05 и числа степеней свободы v = n - 2 = 17Лкрит=2,110. Сравнивая рассчитанную t-статистику с табличной, получаем, что коэффициент при переменнойСйР не является статистически значимым. Это говорит об отсутствии в модели гетероскедастичности.
Оценим уравнение множественной линейной регрессии с максимальным набором значимых факторов. Проведем тест Уальда (Wald) на улучшение качества оценки.
Null Hypothesis C«>4)
F-tfatitftc Chisquaie 1 001276 1 001276 РгоЬаЫМу Probability 0 336264 0 317W2
WIMTHI Equation EQ01
Null Mypothetii C(3)=0
F-4i*i4iie Chi-squM 2.937458 2 937-428 Probability Probability 9110276 0 08^48
W«MT«t: Equation EQ01
Ni* Hypothesis C(4>=0
F-Mitist« Chi-tquare 0116944 0 116944 Probibhty РгоЬаЫМу 0 737838 0 732373
UidHrpethHt C<S>=0
кмннашя* CPSJ=0
Рис. 3 Тест Уальда (Wald) на улучшение качества оценки
Для уточнения результатов проведем F-тест на лишние переменные.
По итогам двух тестов оставляем в модели факторы «GDP» и «EMPLOYMENT».
В целом по итогам анализа можно говорить о наличии средней связи между индексом глобальной конкурентоспособности и социально-экономического развития для развивающихся стран. При этом, главными факторами являются ВВП на душу населения и производительность труда. Связь зависит от того, к какой группе относится страна (Топ-10 или нет), что показал анализ с включением качественных признаков.
Таким образом, в целях адаптации международных рейтингов конкурентоспособности применительно к российским условиям предлагается использовать модификацию Индекса глобальной конкурентоспособности с внутригрупповой градацией по базовым условиям, без учета факторов эффективности и факторов инноваций, так как до достижения определенного уровня развития по базовым условиям данные факторы малоинформативны для многих регионов России.
В условиях России Индекс глобальной конкурентоспособности должен применяться по базовым условиям без учета факторов эффективно-
сти и инноваций. В целях адаптации международных рейтингов оценки конкурентоспособности к условиям регионов оптимальной представляется градация регионов в следующем порядке:
1 сопоставимо развитые - полный набор элементов Индекса глобальной конкурентоспособности;
2 переходные - базовые условия Индекса глобальной конкурентоспособности и отдельные показатели по факторам эффективности;
3 несопоставимо развитые - только базовые условия.
При едином рейтинге в условиях отдельных регионов предпочтительно применение только базовых показателей, при сравнении ресурсных и технологических регионов - базовые и ряд факторов эффективности, а при равных прочих условия- - полный набор факторов.
2. Кластерная структура хозяйства муниципального хозяйства.
Предлагается сформировать модель кластерной структуры хозяйства региона методами панельного регрессионного анализа в динамике. Применение данной модели множественной регрессии позволит по мере изменения структуры кластеров хозяйства оптимизировать методику прогнозирования и планирования на уровне региона.
3. Внешние и внутренние условия, влияющие на экономический рост региона.
В целях определения полного набора факторов и оценки их веса с точки зрения влияния на экономический рост региона предлагается использовать такие методики стратегического менеджмента как:
- PEST-анализ;
- SNW-анализ.
Применение вышеуказанных методик позволит не только качественно, но и количественно оценить рассматриваемые факторы. Дополнить соответствующий раздел прогноза социально-экономического развития региона.
4. Уровень бедности региона.
Несмотря на очевидную важность для инфраструктурной обеспеченности социально-экономического развития региона, данный фактор в прогнозе социально-экономического развития в большинстве случаев не учитывается и не рассматривается. Тем не менее, рост данного фактора создает угрозу социальной и экономической безопасности региона.
Методик расчета данного показателя в настоящее время существует достаточно много, но предпочтение должно отдаваться многофакторным с рейтинговой оценкой.
5. Угрозы и риски социально-экономической безопасности региона.
Для данного фактора лучше всего использовать методику SWOT анализа с балльной оценкой
показателей, что позволит выделить слабые и сильные стороны региона, угрозы и возможности внешней среды.
6. Действующие целевые программы развития инфраструктурных «точек роста» региона.
Действующие целевые программы социального-экономического развития региона должны сравниваться с первым и третьим этапом методики, с оценкой насколько их структура соответствует реальным социально-экономическим потребностям. Например, экономическое развитие региона с преобладанием обрабатывающей промышленности и характеризующегося средним уровнем ВРП на одного занятого находится в зависимости от транспортной инфраструктуры, повышающей возможности реализации деятельности хозяйствующих субъектов.
В целом, сформированная методика оценки факторов, определяющих формирование элементов инфраструктурного обеспечения региона в рамках стратегического прогнозирования и планирования социально-экономического развития, призвана обеспечить оценку внешней и внутренней среды, систему контроля разработки плана и прогноза фактологическим материалом и данными для сравнительного анализа. В дальнейшем необходима оценка эффективности методики в ходе применения в краткосрочном и среднесрочном периоде.
Литература
1. Государственное управление научно-инновационным развитием: новое в мировой практике: Кушлин В.И., Гапоненко Н.В., Ищенко Е.Г., Мельников Р.М., Фоломьев А.Н., Устенко
B.С. Москва, 2017. 272 с.
2. Зимакова И.В., Карташов К.А., Овчаренко Н.А. Социально-экономическое развитие региона как результат роста инфраструктурной обеспеченности и конкурентоспособности территории // Экономика устойчивого развития. 2018. № 4 (36).
C. 192-197. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=36806133
3. Калтырина И.В. Институты инновационной инфраструктуры как фактор экономического роста // под ред. Кузнецова Н.Г., Губарь О.В. РГЭУ (РИНХ): Ростов-на-Дону, 2015. ISBN 978-579722116-6
4. Котлярова С.Н. Концептуальные подходы к оценке влияния инфраструктуры на региональное развитие // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2012. № 3 (31). С. 19-25. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=17957278
5. Котлярова С.Н. Подходы к исследованию состояния и развития инфраструктуры региона // Региональная экономика: теория и практика. 2011. № 40. С. 23-28. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=16993893
6. Кузнецова А. И. Инфраструктура: вопросы теории, методологии и прикладные аспекты современного инфраструктурного обустройства: геоэкономический подход. М.: URSS, 2010. 456 с.
7. Мельников Р.М. Зарубежные подходы к оценке эффективности инвестиций в инновационную инфраструктуру и возможности их использования в российских условиях // Экономический анализ: теория и практика. 2015. № 41 (440). С. 23-34. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=24400004
8. Мельников Р.М. Инфраструктурная обеспеченность как фактор экономического роста в российских регионах / Р.М. Мельников // Региональная экономика: теория и практика. - 2019. - Т. 17. - № 4 (463). - С. 615-633. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=37250270
9. Snieska V., Socio-Economic Impact of Infrastructure Investments. URL: inzeko.ktu.lt/index.php/EE/article/view/11638/6320
10.Srinivasu B. Infrastructure Development and Economic growth: Prospects and Perspective // Journal of Business Management & Social Sciences Research (JBM&SSR. Volume 2, No.1, January2013. URL:
https://pdfs.semanticscholar.org/8fcd/6cb961185007 b6f929473a716fe588c0ff86.pdf
11.Economic Growth and Demand for Infrastructure Services. National Infrastructure Commission report. URL: https://www.nic.org.uk/wp-content/uploads/2906219-NIC-Technical-Paper-Economic-Driver-v1_0A-WEBACCESSIBLE.pdf
Methods of assessing the factors that determine the structure of the elements of the infrastructure complex of the region Akhtonov V.I.
Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration
Object. Process of allocation of elements of an infrastructure
complex as bases of economic development of the region. Purposes. To consider the method of allocation of elements of an infrastructure complex as bases of economic development of the region.
Methodology. Coefficient, index methods, as well as regression
and factor analysis methods were used. Results. Effective implementation of the economic development of the region is impossible without the development of the relevant components of infrastructure security and necessitates their allocation on the basis of a system-functional approach and the study of panel regression models. Summary. Allocation of elements of infrastructure of the region within application of the offered technique in the process of strategic planning and forecasting of social and economic development will allow to maximize indicators of the strategic plan, to increase level of competitiveness of the region. Keywords: infrastructure, economic development, regional
development, infrastructure support, transport infrastructure. References
1. State management of scientific and innovative development:
new in world practice: Kushlin V.I., Gaponenko N.V., Ishenko E.G., Melnikov R.M., Foliev A.N., Ustenko V.S. Moscow, 2017.272 s.
2. Zimakova I.V., Kartashov K.A., Ovcharenko N.A. Socioeconomic development of the region as a result of the growth of infrastructural security and competitiveness of the territory // Economics of Sustainable Development. 2018.No 4 (36). S. 192-197. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=36806133
X X О го А С.
X
го m
о
ю 0
м о
to
3. Kaltyrina I.V. Institutions of innovation infrastructure as a factor
of economic growth // Ed. Kuznetsova N.G., Gubar O.V. RSEU (RINH): Rostov-on-Don, 2015. ISBN 978-57972-2116-6
4. Kotlyarova S.N. Conceptual approaches to assessing the impact of infrastructure on regional development // Regional Economics and Management: electronic scientific journal. 2012. No. 3 (31). S. 19-25. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=17957278
5. Kotlyarova S.N. Approaches to the study of the state and development of the region's infrastructure // Regional Economics: theory and practice. 2011. No. 40. S. 23-28. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=16993893
6. Kuznetsova A. I. Infrastructure: theory, methodology and applied aspects of modern infrastructure arrangement: a geoeconomic approach. M .: URSS, 2010.456 s.
7. Melnikov R.M. Foreign approaches to assessing the effectiveness of investments in innovative infrastructure and the possibility of their use in Russian conditions // Economic analysis: theory and practice. 2015. No 41 (440). S. 23-34. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=24400004
8. Melnikov R.M. Infrastructure security as a factor of economic
growth in Russian regions / R.M. Melnikov // Regional economy: theory and practice. - 2019 .-- T. 17. - No. 4 (463). -S. 615-633. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=37250270
9. Snieska V., Socio-Economic Impact of Infrastructure Investments. URL: inzeko.ktu.lt/index.php/EE/article/view/11638/6320
10. Srinivasu B. Infrastructure Development and Economic growth: Prospects and Perspective // Journal of Business Management & Social Sciences Research (JBM & SSR. Volume 2, No.1, January2013. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/8fcd/ 6cb961185007b6f929473a716fe588c0ff86.pdf
11. Economic Growth and Demand for Infrastructure Services. National Infrastructure Commission report. URL: https://www.nic.org.uk/wp-content/uploads/2906219-NIC-Technical-Paper-Economic-Driver-v1_0A-WEBACCESSIBLE.pdf
a>
o
CS
0
01
O m m x
<
m o x
X
