МЕТОДИКА СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ И АНАЛИЗА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ РЕЗИЛЬЕНТНОСТИ ТЕРРИТОРИЙ СУБНАЦИОНАЛЬНОГО УРОВНЯ С УЧЕТОМ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ КОГЕРЕНТНОСТИ РАЗНОУРОВНЕВЫХ СТИМУЛОВ РАЗВИТИЯ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 311:332.122 Б01 10.52928/2070-1632-2022-60-5-21-27

МЕТОДИКА СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ И АНАЛИЗА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ РЕЗИЛЬЕНТНОСТИ ТЕРРИТОРИЙ СУБНАЦИОНАЛЬНОГО УРОВНЯ С УЧЕТОМ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ КОГЕРЕНТНОСТИ РАЗНОУРОВНЕВЫХ СТИМУЛОВ РАЗВИТИЯ

канд. экон. наук, доц. С.Ю. ВЫСОЦКИЙ (Белорусский государственный экономический университет, Минск) ORCID https://orcid.org/0000-0002-6049-7632

В статье теоретически обоснована и разработана методика статистической оценки и анализа экономической резильентности территорий субнационального уровня с учетом пространственной когерентности разноуровневых стимулов развития, алгоритм построения которой основан на многоуровневом декомпозиционном анализе в условиях строго детерминированных пространственных отношений. Универсальный характер методики позволяет её применять в отраслевом и региональном (пространственном) анализе.

Ключевые слова: экономическая резильентность, статистическая оценка, экономическая динамика, стимулы развития, декомпозиционный анализ, региональная экономическая политика, регион, Республика Беларусь.

Введение. Пространственная асимметрия последствий кризисных явлений в хозяйственном комплексе территорий субнационального уровня и стран в условиях международной и региональной экономической интеграции требует принятия своевременных управленческих решений по выходу из кризиса и поддержанию устойчивого роста. Решение обозначенной проблемы мировое научное сообщество связывает с разработкой концепции экономической резильентности или устойчивости к кризисным явлениям территорий. В трудах Акбердиной [1], Бристоу [2], Дорана [3], Лагравинеса [4], Мартина [5] и других анализируются концептуальные подходы по изучению проблем резильентности территорий в экономических науках. Автором настоящего исследования разработаны теоретические положения концепции экономической резильентности территорий в статистической науке [6]. В частности, определена категория экономической резильености территорий как показатель устойчивости к шо-кам (рискам) различной природы, характеризующий степень опережения (отставания) в развитии территорий в сравнительной характеристике с развитием территории-эталона по системе ключевых критериев оценки их экономической деятельности, детерминирующих упреждающий инклюзивный экономический рост. В таких условиях актуализируется проблема разработки методик статистической оценки и анализа экономической резильент-ности территорий.

Методика статистической оценки и анализа экономической резильентности территорий. В зависимости от территории-эталона анализ экономической устойчивости территорий бывает одноуровневый и многоуровневый. Одноуровневый анализ экономической резильентности территорий сводится к оценке влияния административно-территориальных единиц одного уровня друг на друга, а в качестве эталона выбрана единица с наилучшим (наихудшим) или другим значением ключевого критерия оценки.

Многоуровневый анализ экономической резильентности предполагает существование строгой пространственной организации, т.е. определенной иерархии в административно-территориальном делении страны, а значит и наличия пространственных отношений (зависимости или неоднородности), оказывающих влияние на статистические показатели социально-экономического развития. Так, например, на экономическую динамику районов Беларуси оказывают влияние области, в которых они территориально расположены и т.д. При этом, на каждом этапе сравнения существует своя территория-эталон. При сравнении района с областью эталоном выступает область, а при сравнении области с республикой эталоном является страна в целом.

В практике статистической деятельности общепринято рассматривать результат экономического роста хозяйственной системы как алгебраическую сумму полученных результатов её структурных элементов [7, р. 48]. С позиции пространственных отношений экономический результат, представленный, например, валовой добавленной стоимостью или уровнем занятости населения страны, формируется как сумма добавленных стоимостей или вкладов уровней занятости областей и г. Минска. В таких условиях статистический анализ экономического и социального развития базируется на положениях концепции региональной политики «сверху вниз». Статистический анализ уровня и динамики ключевого показателя начинается с оценки его состояния на уровне страны, т.е. «сверху» организованной пространственной системы, как это показано на рисунке 1. Это позволяет выполнять статистический анализ региональной или (и) отраслевой структуры [7, р. 48].

Как показано на рисунке 1, противоположным подходом к статистическому моделированию пространственных многоуровневых отношений является концепция региональной политики «снизу вверх». Профессор В.С. Фатеев указывает, что она «... предусматривает постепенное расширение участия в определении <.. .> приоритетов, целей и задач и <... > в механизме их реализации органов управления и самоуправления всех трех территориальных уровней» [8, р. 432]. Включение подхода «снизу вверх» в организацию хозяйственной деятельности регионов и страны указывает на необходимость разработки и принятия принципиально новой философии статистического анализа [7, р. 49]. Статистическое моделирование и анализ пространственных многоуровневых

отношении в условиях строго детерминированных связей в рамках концепции «снизу вверх» предлагается основывать на декомпозиционном анализе динамики.

Рисунок 1. - Синтез концепций региональной политики с применяемыми методами статистического анализа

Синтез концепции региональной политики «снизу вверх» с многоуровневым декомпозиционным анализом позволит оценить пространственную когерентность стимулов развития: общереспубликанского, отраслевого и региональных уровней.

Моделирование экономической резильентности (ЭР) территорий субнационального уровня с учетом пространственной когерентности разноуровневых стимулов развития в рамках многоуровневого декомпозиционного анализа может осуществляться по двум направлениям с учетом системы факторов, как это показано на рисунке 2.

Рисунок 2. - Факторы пространственной когерентности разноуровневых стимулов развития территорий

Таким образом, как показано на рисунке 2, в соответствии с выделяемыми факторами пространственной когерентности разноуровневых стимулов развития территорий существует два направления анализа:

1) отраслевой - оценка динамики ключевых показателей развития видов экономической деятельности за счет влияния экономической резильентности регионов, отраслей или видов деятельности, а также страны в целом;

2) территориальный (региональный) - моделирование динамики ключевых показателей развития территорий под влиянием экономической резильентности регионов всех уровней и страны в целом.

В рамках данной статьи ограничимся вторым направлением анализа.

Объектом изучения выбран показатель занятости населения как один из ключевых индикаторов социально-экономического развития территорий. Существует несколько способов расчета уровня занятости. Выбор способа расчета обусловлен наличием открытой и опубликованной статистической информации в пространственно-временном рассмотрении. Поэтому уровень занятости населения определен автором как соотношение численности занятого населения в среднем за период и среднегодовой численности населения. Информационным ресурсом послужила Интерактивная информационно-аналитическая система распространения официальной статистической информации Белстата.

Как отмечалось ранее, алгоритм построения авторской методики основан на концепции региональной политики «снизу вверх», поэтому её реализация начинается с рассмотрения ключевых показателей регионов самого низкого уровня. С учетом административно-территориального деления Республики Беларусь и степени детализации статистической информации регионами нижнего уровня следует признать - районы, промежуточного -области, а верхнего - территорию республики в целом. Поэтому агрегированная оценка ключевого качественного индикатора на уровне области представляет собой сумму произведений вкладов индикаторов районов соответствующей области, как это показано с использованием зависимости (1), на примере показателей занятости:

п

Егу = Е Егу , (1)

¿=1

где Егу - агрегированная оценка уровня занятости населения '-ой области;

ЕТу - оценка уровня занятости населения /-ого района'-ой области;

dij - оценка структурного фактора показателя занятости /-ого района'-ой области.

Аналогичная зависимости (1) агрегированная оценка ключевого качественного индикатора на уровне страны в целом может быть найдена как совокупная оценка вклада областей. Результат представлен ниже (2):

т

ЕгсоМгу = Е Егу • Оу, (2)

j=1

где Егсоп1Гу - агрегированная оценка уровня занятости населения страны;

О у - оценка структурного фактора показателя занятости '-ой области страны.

Уровень занятости населения как страны в целом, так и территорий субнационального уровня можно определять по разным методикам. Поэтому в формулах (1) и (2) не конкретизированы структурные компоненты. В зависимости от имеющейся статистики оценки структурного фактора могут быть даны по средней численности населения, рабочей силы, трудоспособного населения трудоспособного возраста и т.д.

Как отмечалось в работе [6], показатель экономической резильентности территорий должен обладать динамическими свойствами, что позволит получить объективную статистическую оценку их влияния на ключевые объемные и качественные индикаторы. Обобщение авторских наработок по указанной проблематике указывает на необходимость использования индексов постоянного состава ключевых качественных индикаторов для элиминирования влияния структурного фактора. В таких условиях сопоставление зависимости (1) за отчетный и базисный периоды в отчетной структуре позволит оценить динамику занятости населения областей в результате изменения исключительно уровня ключевого показателя по районам соответствующих областей, как это показано в формуле (3):

п

Е ЕГу1 •

lregгon(1 _1еуе1) = ~П •

(3)

Е Щ о •d гл

1=1

Аналогично зависимости (3) становится возможным оценить индекс постоянного состава занятости населения страны через оценки вкладов областей (см. формулу (4)):

т

ТЕу • Яд

regг оп( 2 _1ече1) = ~~т •

(4)

ЕЕГу о • Оу1

С целью формализации категории экономической резильентности территорий с учетом синтеза её динамических и пространственно-компаративных свойств предлагается сопоставить зависимости (3) и (4), что позволяет сформировать аналитический агрегат (5):

n

I а , п X Erlß ■ j X Erji ■ Dfl

_ Iregion(1 _level) _ i=\_ , j=1_

1rr(i_level) -1 - - ' — - (5)

reglon(2_level) X Ej ■ dji X Erj0 ■ Dji 1-1 j-l

m

где Irr(i level) - оценка экономической резильентности регионов первого (нижнего) уровня.

Авторская оценка экономической резильентности регионов нижнего уровня (5), для Беларуси - районов, характеризует опережающую или отстающую динамику территории более низкого уровня (района) по сравнению с динамикой аналогичного индикатора территорий более высокого уровня (область). Превышение единичного значения зависимостью (5) позволяет заключить об относительно высокой экономической резильентности района относительно области, в обратном случае - низкой экономической резильентности.

Оценка экономической резильентности регионов второго уровня, областей (в условиях административно -территориального деления Беларуси) определяется аналогично зависимости (5) путем соотношения оценки динамики вкладов областей в условиях фиксированного влияния структурного фактора с индексом переменного состава уровня занятости населения, как показано в формуле (6):

m m

X Erji ■ Dji X Erji ■ Dji

_ Ireglon(2_level) _ j-i_ j=l_

1rr(2 _level) - I " — ' ~ - (6)

Wry X Erjo ■ Dji X Erjo ■ Djo

j -i j -i

где Irr(2 level) - оценка экономической резильентности регионов второго уровня (областей);

Icountry - индекс уровня занятости переменного состава.

Статистическая оценка (6) характеризует экономическую резильентность областей. Она представляет собой сравнительную характеристику с динамикой ключевого индикатора по стране в целом. При этом индекс ( Icountry ) из зависимости (6) характеризует динамику среднего уровня занятости населения страны и его формализованное представление имеет вид (7):

m

X ej ■ Dji

J - J-1__(7)

'-country m ■ У '

X Erj 0 ■ Dj 0 j-i j j

Индекс (7) в авторском представлении характеризует экономическую резильентность страны в целом. Последовательное произведение аналитических агрегатов (5) - (7) позволяет построить детерминированную зависимость (8), решение которой становится возможно при применении методики, изложенной в источнике [9, р. 138]:

X Erji ■ Dji j-1

m

X Erjo ■ Djo j-i 7 7

mm

X Erji ■ Dji X Erji ■ Dji j-i_/ _

mm

X Erj0 ■ Dji X Erj0 ■ Djo

X Ej ■ diji X Erji ■ Dji i-i / j-i

n m

X Erij0 ■ diji X Erj0 ■ Dji l-i j -i

X Eriji ■ diji i=i n

X Erij0 ■ diji i -i

(8)

m

Таким образом, зависимость (8) характеризует динамику уровня занятости районов от факторов: во-первых, экономической резильентности как непосредственно районов, так и областей, во-вторых экономической устойчивости Республики Беларусь в целом по фактору занятости населения.

Следует отметить, что авторская методика может быть аналитически расширена путем включения в модель фактора экономической резильентности страны как отношения аналитического агрегата (7) к оценке динамики ключевого критерия либо в ЕАЭС, либо в других интеграционных объединениях и мирового уровня в целом.

Апробация методики. Одной из ключевых проблем статистического моделирования экономической ре-зильентности территорий субнационального уровня с учетом пространственной когерентности разноуровневых стимулов развития в рамках многоуровневого декомпозиционного анализа является выбор периодов времени для исследования сопротивляемости к кризису и восстановления в постшоковый период. Предшоковый период для оценки и анализа экономической резильентности территорий рекомендуется выбирать с учетом доступности и сопоставимости статистической информации и времени, ограниченного исключительно фазой подъема и оживления предыдущего кризиса. Выбор постшокового или пострецессионного периода для анализа влияния экономической резильентности на процессы восстановления хозяйственного комплекса допустимо связывать с моментом достижения дна (низшей точки спада) или начала подъема ключевого критерия. В научной литературе существует мнение, что если в течение 4 лет ключевой показатель возвращается на траекторию роста, то данные «траектории развития» следует признать устойчивыми [10, р. 3].

Временные рамки исследования - 2010-2020 гг. При этом период с 2010 г. по 2014 г. признан предрецес-сионным, а период с 2017 по 2020 гг. - пострецессионным. Результаты расчетов уровня и динамики занятости населения страны за рассматриваемый период представлено в таблице 1.

Таблица 1 - Уровень и динамика занятости населения Беларуси за 2010, 2014, 2017 и 2020 гг.

Год 2010 2014 2017 2020

Уровень занятости населения, % 49,589 48,160 46,026 46,052

Темп роста (снижения), в % к предыдущему периоду - 97,1 95,6 100,1

Источник: на основании данных1

Как показывают данные таблицы 1, уровень занятости населения Беларуси снизился на 7,1% в 2020 г. по сравнению с 2010 г. При этом в 2014 г. по сравнению с 2010 г. ключевой показатель снизился на 2,9%, в 2020 г. по сравнению с 2017 г. увеличился на 0,1%. Это позволяет сделать вывод, что в период спада экономики Беларуси (2015-2016 гг.) фиксировался наибольший темп снижения и уровня занятости населения - 95,6%.

Эмпирическая верификация авторской методики по ключевому критерию занятости позволила получить оценки вкладов страновой, областной и районной резильентности в динамику занятости населения по районам Республики Беларусь за 2010 - 2014 гг. (предшоковые) и 2017 - 2020 гг. (посткризисные). Результаты расчетов показаны в таблице 2.

Из представленных в таблице 2 результатов следует, что в период сопротивления кризису 2015-2016 гг. в крупных городах Беларуси низкий уровень экономической резильентности относительно развития областей оказал негативное влияние на динамику занятости, в то время как в районах, окружающих указанные города, отмечалось положительное влияние экономической резильентности на экономическую динамику. В пострецес-сионный период 2017-2020 гг. данная зависимость не подтвердилась.

Заключение. В рамках настоящего исследования разработана методика статистической оценки и анализа резильентности территорий субнационального уровня с учетом пространственной когерентности разноуровневых стимулов развития, отличительными особенностями которой являются:

- теоретический синтез концепции региональной политики «снизу вверх» и многоуровневого декомпозиционного анализа строго детерминированных пространственных отношений, что позволяет дать статистическую оценку экономической резильентности территорий разного уровня и выполнить анализ её влияния на динамику ключевых индикаторов социально-экономического развития;

- универсальный характер методики допускает её использование в отраслевом и региональном (пространственном) анализе, что позволяет оценивать влияние экономической резильентности территорий субнационального уровня с учетом пространственной когерентности разноуровневых стимулов развития как на динамику видов экономической деятельности, так регионов в целом;

- методика основана на существовании строго детерминированных связях пространственных отношений в иерархии административно-территориального устройства страны, что позволяет оценить вклад экономической резильентности территорий разного уровня на динамику ключевых индикаторов социально -экономического развития.

ЛИТЕРАТУРА

1. Акбердина, В.В. Факторы резильентности в российской экономике: сравнительный анализ за период 2000-2020 гг. [Электронный ресурс] / В.В. Акбердина // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. - 2021. - Т. 17. - № 8. -С. 1412-1432. DOI: 10.18334/epp.10.12.111478.

2. Bristow, G. Innovation and regional economic resilience: an exploratory analysis [Electronic resource] / G. Bristow, A. Healy // The Annals of Regional Science. - 2017. - № 60 (2). - Р. 1 - 20. DOI: 10.1007/s00168-017-0841-6.

3. Doran, J. Employment resilience in Europe and the 2008 Economic crisis: Insights from micro-level data [Electronic resource] / J. Doran, B. Fingleton // Regional Studies. - 2016. - № 50(4). - Р. 644-656. DOI:10.1080/00343404.2015.1088642.

1 Национальный статистический комитет Республики Беларусь, 2022. URL: http://dataportal.belstat.gov.by/.

Таблица 2. - Оценка влияния экономической резильентности на динамику уровня занятости населення отдельных районов и городов Беларуси с учетом пространственной когерентности разноуровневых стимулов развития. %

to О to to

Реп 101 пл 2014 г. к 2010 г. 2020 г. к 2017 г.

Общий прирост в т.ч. в результате экономической резильентности Общий прирост в т.ч. в результате экономической резильентности

страны области района стра] пл области района

Барановнчский 0,148 -0,039 -0,007 0,194 0,048 -0,013 -0,002 0,064

Брестский 0,098 -0,035 -0,005 0,138 -0,047 -0,014 -0,003 -0,030

г. Брест -0,633 -0,386 -0,063 -0,184 -0,124 -0,128 -0,024 0,028

г. Барановичи -0,425 -0,170 -0,028 -0,227 -0,162 -0,055 -0,010 -0,097

г. Пинск -0,314 -0,127 -0,022 -0,165 -0,006 -0,040 -0,007 0,041

Витебский -0,064 -0,043 -0,019 -0,002 0,086 -0,015 -0,005 0,106

Оршанский -0,337 -0,169 -0,079 -0,089 -0,096 -0,056 -0,019 -0,021

Полоцкий 0,010 -0,121 -0,055 0,185 -0,058 -0,040 -0,013 -0,005

г. Витебск -0,705 -0,428 -0,195 -0,082 0,050 -0,139 -0,046 0,236

г. Новополоцк -0,151 -0,125 -0,057 0,031 -0,144 -0,042 -0,014 -0,087

Гомелыжий 0,054 -0,047 -0,029 0,130 -0,118 -0,018 $,000 -0,101

г. Гомель 1,389 -0,523 -0,325 -0,540 -0,224 -0,167 0,005 0,062

Гродненский 0,249 -0,070 0,028 0,290 -0,074 -0,027 -0,040 -0,007

г. Гродно -0,527 0,496 0,207 -0,239 -0,481 -0,170 -0,252 -0,060

г. Минск -2,938 -1.685 -1,253 0,000 0,033 -0,547 0,580 0,000

Минский 0,718 -0,244 0,230 0,731 -0,330 -0,102 -0,234 0,006

Солигорский 0,116 -0,150 0,151 0,117 -0,026 -0,049 -0,107 0,130

г. Жодино -0,151 -0,067 0,067 -0,151 -0,013 -0,020 -0,045 0,052

Вобруйский -0,040 0,020 -0,009 -0,011 0,009 -0,007 -0,003 0,018

Могилев ский 0,297 -0,055 -0,027 0,379 0,163 -0,022 -0,010 0,195

г. Могилев -1,271 -0,498 -0,236 -0,537 -0,319 -0,166 -0,076 -0,077

г. Бобруйск -0,704 -0,273 -0,128 -0,303 -0,333 -0,089 -0,040 -0,204

fe §

>3

I

I §

0

1

0 fe

1

й fe

£ £

§ ь

к» On

Источник: на основании данных-.

г Национальный статистический комитет Республики Беларусь. 2022. URL: hup://daiaporial.belsuti.gov.bv/.

4. Lagravinese, R. Economic crisis and rising gaps North-South: evidence from the Italian regions [Electronic resource] / R. Lagravinese // Cambridge Journal of Regions, Economy and Society. - 2015. - № 8. - Р. 331-342. D01:10.1093/cjres/rsv006.

5. Martin, R. Regional economic resilience, hysteresis and recessionary shocks [Electronic resource] / R. Martin // Journal of Economic Geography. - 2012. - № 12. - Р. 1-32. D0I:10.1093/jeg/lbr019.

6. Высоцкий, С.Ю. Статистическая оценка экономической резильентности регионов Республики Беларусь [Электронный ресурс] / С.Ю. Высоцкий // Вестн. Полоц. гос. ун-та. Сер. D, Экон. и юрид. науки. - 2021. - № 14. - С. 30-35. D0I:10.52928/2070-1632-2021-59-4-30-35.

7. Высоцкий, С.Ю. Поиск перспективных направлений научных исследований в региональном статистическом анализе / С.Ю. Высоцкий // Бух. учет и анализ. - 2020. - № 9. - С. 46-53.

8. Фатеев, В.С. Приоритеты государственной региональной политики в Республике Беларусь / В.С. Фатеев // Научные труды Белорусского государственного экономического университета. - Минск : БГЭУ, 2019. - Вып. 12. - C. 430-437.

9. Потенциал устойчивого инновационного развития региона: концепция и практика многоаспектной оценки / Н.В. Агабе-кова [и др.] ; под ред. Н.В. Агабековой. - Минск : БГАТУ, 2021. - 204 с.

10. Wang, X. Determinants of Regional Economic Resilience to Economic Crisis: Evidence from Chinese Economies [Electronic resource] / X. Wang, M. Li // Sustainability. - 2022. - № 14(809). - Р. 1-25. DOI: 10.3390/su14020809.

REFERENCES

1. Akberdina, V. (2021). Faktory rezil'entnosti v rossijskoj ekonomike: sravnitel'nyj analiz za period 2000-2020 gg. [Resilience factors in the russian economy: the comparative analysis for 2000-2020]. Nacional'nye interesy: prioritety i bezopasnost' [National Interests: Priorities and Security], 17(8), 1412-1432. DOI: 10.18334/epp.10.12.111478. (In Russ.).

2. Bristow, G. & Healy, A. (2017). Innovation and regional economic resilience: an exploratory analysis, The Annals of Regional Science, 60(2), 1-20. DOI: 10.1007/s00168-017-0841-6.

3. Doran, J. & Fingleton, B. (2016). Employment resilience in Europe and the 2008 Economic crisis: Insights from micro-level data, Regional Studies, 50(4), 644-656. D0I:10.1080/00343404.2015.1088642.

4. Lagravinese, R. (2015). Economic crisis and rising gaps North-South: evidence from the Italian regions, Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, (8), 331-342. DOI: 10.1093/cjres/rsv006.

5. Martin, R. (2012). Regional economic resilience, hysteresis and recessionary shocks. Journal of Economic Geography, (12), 1-32. DOI:10.1093/jeg/lbr019.

6. Vysotsky, S. (2021). Statisticheskaya otsenka ekonomicheskoy rezil'yentnosti regionov Respubliki Belarus' [Statistical assessment of the economic resilience of the regions of the Republic of Belarus]. VestnikPolotskogo gosudarstvennogo universiteta [Bulletin of the Polotsk State University], (14), 30-35. DOI:10.52928/2070-1632-2021-59-14-30-35. (In Russ., abstr. in Engl.).

7. Vysotsky, S. (2020). Poisk perspektivnykh napravleniy nauchnykh issledovaniy v regional'nom statisticheskom analize [Search for promising areas of scientific research in regional statistical analysis]. Bukhgalterskiy uchet i analiz [Accounting and analysis], (9), 46-53. (In Russ.).

8. Fateev, V. (2019). Prioritety gosudarstvennoy regional'noy politiki v Respublike Belarus' [Priorities of the state regional policy in the Republic of Belarus]. Nauchnyye trudy Belorusskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta [Scientific works of the Belarusian State Economic University], Iss. 12, 430-437. (In Russ.).

9. Agabekova, N.V., Soshnikova, L.A., Vysotsky, S.Ju., Kulak, A.G., Sharilova, E.E., Zaretsky, V.O. & Korolonok, A.V. (2021). Potentsial ustoychivogo innovatsionnogo razvitiya regiona: kontseptsiya i praktika mnogoaspektnoy otsenki [The potential for sustainable innovative development of the region: the concept and practice of multidimensional assessment]. Minsk: Belarusian State Agrarian Technical University. (In Russ.).

10. Wang, X. & Li, M. (2022). Determinants of Regional Economic Resilience to Economic Crisis: Evidence from Chinese Economies, Sustainability, 14(809), 1-25. DOI: 10.3390/su14020809.

Поступила 19.03.2022

METHODOLOGY FOR STATISTICAL ASSESSMENT AND ANALYSIS OF ECONOMIC RESISTANCE OF TERRITORIES OF THE SUB-NATIONAL LEVEL TAKING INTO ACCOUNT THE SPATIAL COHERENCE OF DIFFERENT-LEVEL DEVELOPMENT INCENTIVES

& VYSOTSKY

The article theoretically substantiates and develops a methodology for statistical assessment and analysis of the economic resilience of territories at the subnational level, taking into account the spatial coherence of multi-level development incentives, the construction algorithm of which is based on multi-level decomposition analysis in conditions of strictly determined spatial relations. The universal nature of the methodology allows it to be used in sectoral and regional (spatial) analysis.

Keywords: economic resilience, statistical evaluation, economic dynamics, development incentives, decomposition analysis, regional economic policy, region, Republic of Belarus.