CC BY
18Мониторинг социально-экономической деятельности регионов России
Ксенофонтов Андрей Александрович
к.ф.-м.н., доцент, доцент Департамента менеджмента и инноваций, Финансового университета при Правительстве РФ, [email protected]
В статье проведен мониторинг социально-экономической деятельности регионов России. Финансово-экономической оценке подверглись две альтернативные группы субъектов РФ: Москва и Московская область, г. Санкт-Петербург и Ленинградская область. Для проведения оценки эффективности деятельности регионов использованы данные, предоставляемые Росстатом и Федеральной налоговой службой РФ. Методологическая база исследований основана на применении статистических методов, а именно индексного метода. На базе применения данной методики получены рейтинги эффективности функционирования регионов страны как по суммарному налоговому доходу, так и по отдельным индикаторам, описывающим основные виды экономической деятельности в 2020 г. Определены места исследуемых регионов в рейтингах, построенных по основным отраслям народного хозяйства.
Отдельно выполнена оценка эффективности функционирования субъектов в видах экономической деятельности, имеющих первостепенное значение для их устойчивого экономического роста. Такими отраслями явились: «Обрабатывающие производства», «Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха», «Строительство», «Деятельность в области информации и связи» и «Водоснабжение; водоотведение; организация сбора и утилизации отходов». Определены позиции субъектов в данных отраслях. В заключении сделан вывод о том, что субъекты имеют хорошие предпосылки для активного социально-экономического развития. Ключевые слова: управление, налоги, финансы, статистика, региональная экономика, индексный метод
На сегодняшний день Россия находится в условиях весьма серьезного санкционного давления. Основной аспект недружелюбной политики - это негативное влияние на экономику нашего государства. Под рестрикциями оказалось множество отраслей народного хозяйства. Крупные российские банки были отключены от финансовой системы SWIFT. Это обстоятельство негативно отразилось на взаиморасчетах как внутри страны, так и с зарубежными партнерами. Мировые брэнды, такие как, например, корпорации IKEA и McDonald's, приостановили деятельность на территории РФ. Крупнейший контейнерный грузоперевозчик Maersk также начал поэтапное сворачивание деятельности в стране.
Негативное влияние на экономическое состояние оказала и пандемия Covid-19. Несмотря на государственную поддержку, сильно пострадали предприятия малого бизнеса и незащищенные слои населения. В феврале и марте 2022 г. произошли серьезные колебания курса рубля относительно мировых валют, а Центробанк ввел ограничения на валютные операции как для юридических, так и физических лиц. Отметим и тот факт, что экономика нашей страны, начиная с 2008 г., находилась в состоянии стагнации и даже переходила в рецессию в 2015 г. [1, с. 47]. Экономический спад в 2015 г. был вызван введением годом ранее первого пакета секторальных санкций.
Перечисленные факторы негативно отразились на функционировании экономики РФ. С прилавков исчезли некоторые санкционные товары, повысились цены на импортные товары и продукцию, производимую на территории страны, но имеющую низкую степень локализации. Одним из примеров, подтверждающих данное утверждение, является ситуация, произошедшая в автоиндустрии. Из автосалонов пропали некоторые модели автомобилей, а оставшиеся весьма серьёзно подорожали. Отечественные предприятия автопрома столкнулись с проблемой нехватки запчастей, импортируемых из-за рубежа.
В сложившихся условиях и исходя из изложенных выше фактов, необходимо приложить максимальные усилия для развития импортозамещения во всех экономических отраслях. Для этого в работе будет исследована деятельность регионов нашей страны и функционирующих на их территориях сегментов народного хозяйства. Целью статьи является разработка системы мониторинга эффективности экономической деятельности субъектов РФ. Объектом исследований являются восемьдесят пять субъектов федерации, а предметом -функционирующие на их территориях отрасли экономики.
Данные для проведения исследований получены из информационных порталов Федеральной налоговой службы (ФНС) РФ [2] и Росстата [3]. Для упрощения дальнейших исследований интересующие автора дан-
X X
о
го А с.
X
го m
о
2 О
м м
<
со
0
1 I
ные были перенесены в информационно-аналитическую систему региональных налоговых поступлений «Налоги РФ» [4]. Процедура отбора и переноса данных описана ниже.
ФНС РФ использует для осуществления своего функционирования автоматизированную информационную систему (АИС) «Налог». Данная система постоянно модернизируется в соответствии с изменениями в налоговом законодательстве страны. На текущий момент налоговиками используется третья версия информационной системы АИС - «Налог-3» [5]. Улучшаются и контролирующие функции АИС «Налог». Так, например, был введен модуль автоматизированная система контроля НДС АСК НДС-2 [6]. Этот модуль контроля автоматизирует налоговые процедуры и сводит к минимуму влияние человеческого фактора. Деятельность АСК НДС-2 заключается в том, что на основании деклараций по НДС находятся налоговые разрывы в цепочке взаимоотношений налогоплательщиков с контрагентами. Таким образом, система не допускает неправомерных вычетов по рассматриваемому налогу. Это обстоятельство гарантирует качество применяемых для исследований налоговых данных.
Рассматривая АИС «Налог-3» как информационный черный ящик, можно сказать о том, что на вход системы подаются два типа данных. Это данные, предоставляемыми физическими и юридическими лицами в соответствии с Налоговым кодексом РФ. Также в систему попадают данные проверок, осуществляемые налоговыми органами. На выходе системы, в том числе формируется статистическая налоговая отчетность:
1. Отчеты о начислении и поступлении налогов, сборов и иных обязательных платежей (формы 1-НМ, 1-НОМ).
2. Отчеты о задолженности по налогам и сборам, пеням и налоговым санкциям (формы 4-НМ, 4-НОМ).
3. Отчеты о налоговой базе и структуре начислений по налогам и сборам (формы 1-НДС, 5-П, 5-ИБ и пр.).
Концептуальная схема сбора первичной информации и формирования статистической налоговой отчетности представлена на рисунке 1.
Правовые и нормативно-справочные документы. Организационно-методические документы
Бухгалтерская отчетность
Министерство Финансов РФ
Налоговая отчетность
АИС Налог
Статистическая налоговая отчетность (1-НМД-НОМ...)
Акты проверок1 и пр. [
Рисунок 1 - Процедура сбора статистических налоговых отчетов
Источник: модель построена автором
С целью упрощения сбора, хранения и обработки данных при участии автора статьи была создана информационно-аналитическая система (ИАС) «Налоги РФ».
Предложенная ИАС имеет базу данных, автоматизированную систему переноса данных, модуль обработки данных, пользовательский модуль и приложение администратора. Порядок разработки и использования ИАС описан в работе [4]. В разработанную базу данных (БД) также загружена информация о структуре населения регионов страны. Данные взяты из справочника «Регионы России. Социально-экономические показатели» [3]. На текущий момент в описываемую БД перенесены данные в период с 2006 по 2020 гг. ИАС «Налоги РФ» содержит аналитический модуль, позволяющий предоставлять результаты проводимого финансово-экономического анализа в виде отчётов.
Общенаучной методологической базой исследований являются методы: системного анализа и синтеза, сравнений и сопоставлений, индукции и дедукции. В качестве специальных методов познания были выбраны статистические методы. В роли частно-научного метода использован индексный метод.
Статистические методы имеют широкое применение для проведения экономической оценки, в том числе для исследования деятельности социально-экономических систем. На текущем этапе развития экономической мысли для проведения мониторинга эффективности функционирования регионов страны может быть использован индексный метод. Данная методика идеально подходит для межсубъектного сравнения и мониторинга экономической обстановки страны в целом.
Применению индикаторов для анализа социально-экономических систем посвящены многочисленные работы российских [7 с. 1; 8, с. 82] и зарубежных авторов [ 9, с. 65; 10, с. 162;] . Индикаторы могут также использоваться для анализа экономических отраслей. В статье [11] индексный метод использован для оценки эффективности деятельности транспортной системы. Предлагаемая автором работа имеет большое значение для дальнейшего исследования деятельности инновационных компаний [12, с. 51; 13, с. 153].
Классическим образцом применения индексного метода является метод расчёта индекса стабильного экономического благосостояния, предложенного Германом Дэйли и Джоном Коббом. Индикатор является частным от деления отношения величины ВВП к численности населения страны. При этом показатель корректируется на сумму затрат, инвестированных в экологическое и социально-экономическое развитие государства [14].
Дальнейший анализ деятельности регионов страны будет базироваться на утверждении о том, что величина налоговых поступлений отражает эффективность их деятельности. Используя данный тезис, также успешно можно проводить межсубъектное сравнение. На рисунке 2 представлена концептуальная модель функционирования финансовый системы любого из субъектов федерации. Видно, что с финансовой точки зрения результатом финансово-экономической и хозяйственной деятельности субъекта являются: налоговые и неналоговые доходы, администрируемые ФНС РФ, таможенные пошлины и страховые взносы. Данные платежи распределяются между бюджетами разных уровней, а также поступают во внебюджетные фонды. Входами системы являются налоговые поступления в доходную часть консолидированного бюджета субъекта федерации и выплаты из федерального бюджета, такие как: дотации, субсидии и субвенции.
Рисунок 2 - Концептуальная модель финансово-экономической и хозяйственной деятельности субъекта РФ Источник: модель построена автором
Вторым утверждением является неоспоримый факт о том, что более точную картину эффективности деятельности регионов страны может представить частное от деления налоговых доходов (НД) субъекта федерации к численности занятых в его создании трудовых ресурсов. При этом мы можем провести аналогию с исчислением ВВП и ВРП на душу населения. Разница заключается лишь в том, что вместо общей численности населения для вычисления индикаторов в работе используется занятое население (ЗН) субъекта федерации.
Проведем оценку эффективности деятельности ряда регионов страны, основываясь на введённых в работе индикаторах [8, с. 82]. Рассматриваемые индикаторы являются относительными показателями эффективности деятельности субъекта РФ и равняется отношению величины НД к среднегодовой численности ЗН рассматриваемого региона по любому ВЭД. Основной из предложенных индикаторов имеет название относительного показателя эффективности налоговых поступлений (ОПЭН).
Описываемый индикатор является интегральным показателем и может быть применен для оценки уровня экономического развития экономических отраслей в регионах страны. Полученные индикаторы являются безразмерными стандартизованными относительными показателями интенсивности налоговых поступлений, в том числе по экономическим отраслям. С принципами создания и прикладного применения индикаторов можно ознакомиться в статье [8, с. 82; 16, с. 197]. Дальнейший анализ эффективности функционирования субъектов будет проведен для 85 субъектов РФ в 2020 г. Данное обстоятельство вызвано тем, что Росстат в своих отчетах публикует информацию с задержкой в два года. Отдельному финансово-экономическому анализу будут подвергнуты четыре основные субъекта федерации: г. Москва, г. Санкт-Петербург, Московская и Ленинградская области.
Рассмотрим два субъекта федерации, являющихся ключевыми для экономической деятельности нашего государства. Речь идет о г. Москве и Московской области. В 2020 г. в рассматриваемых субъектах было собрано НД на сумму 4 139 288 875 и 1 116 630 417 тысяч рублей соответственно, что превысило в абсолютных
единицах показатели 2018 г. на 660 159 787 и 197 796 018 тысяч рублей. В 2020 г. в создании налоговых поступлений приняли участие 8641 и 3422,6 тысяч человек соответственно. Можно отметить, что в г. Москве произошло сокращение численности занятого населения относительно 2018 г. на 197,2 тысяч человек. В этот же период численность занятого населения в Московской области возросла на 36,9 тысяч человек.
В соответствии с рассчитанным рейтингом эффективности деятельности восьмидесяти пяти субъектов РФ по суммарному НД (Идикатор-1010) в 2020 г. Москва заняла второе место, уступив позицию лидера Ямало-Ненецкому автономному округу. Московская область оказалась на десятой позиции. В сравнении с рейтингом 2018 г. Москва опустилась на одну позицию, а Московская область поднялась на две ступеньки вверх.
Таблица 1
Оценка эффективности экономической деятельности г. Москвы и Московской области по основным ВЭД в 2020 г.
НД, тыс. руб. ЗН, тыс. чел. Позиция в рейтинге
Москва Московская обл. Москва Московская обл. Москва Московская обл.
ВСЕГО -1010 4139288875 1 11 630 417 8641 3422,7 1 10
Обрабатывающие производства - 1085 326 758 996 317 845 398 757,6 573,7 19 14
Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха -1240 171 493 876 41 386 510 82,6 77,5 1 9
Строительство -1270 268 281 670 60 672 455 1043 328,6 6 14
Деятельность в области информации и связи -1360 499 177 442 18 691 295 378,2 57,9 2 14
Водоснабжение; водо-отведение, организация сбора и утилизации отходов... -1260 20 373 555 9 336 009 57,6 34,6 5 9
Источник: таблица Росстата [3] и ФНС
составлена и рассчитана по данным РФ [2]
Используя индексный метод, можно получить рейтинги регионов страны не только по совокупному налоговому доходу, но и по основным ВЭД. В таблице 1 представлены данные по численности ЗН и объему НД в г. Москве и Московской области как по индикатору 1010, так и по основным ВЭД в 2020 г. Интерес для проведения оценки деятельности вызвали индикаторы 1085,
X X
о
го А с.
X
го т
о
ю
2 О
м м
сч сч о сч
и?
о ш т
X
<
т о х
X
1240, 1260, 1270 и 1360. Расшифровка кодов анализируемых индикаторов представлена в таблице 1. По мнению автора, эффективно развиваться может только регион, обладающий достаточной численностью человеческих ресурсов, высокими компетенциями в области индустриализации [15, с. 151; 18, с. 70] и информатизации, имеющий высокие темпы строительства и обеспеченный электрическими и водными ресурсами [17, с. 276].
На рисунке 3 представлен график, визуально отображающий эффективность экономической деятельности г. Москвы и Московской области среди 85 субъектов РФ. Нулевая отметка на оси ординат соответствует среднему значению показателя по стране.
6.50 5.50 4.50 3,50 2,50 1,50
(
0,50
-0,50 Л
Ч®4 1,50о<
f>
? I
■ г. Москва
■ Московская область
.hl.ii.п1.1|иНI.
Л Л Л л
.. О-4 ч^ ч£
<у- ^
' / / 4
/V ^ / / / / / /// / /
у АС * / * ,/ / о-" / #
V
^ С?'
// У
* /
Рисунок 3 - Эффективность экономической деятельности г. Москвы и Московской области в 2020 г. Источник: построен автором на основе расчётов, проведенных по данным [2; 3]
Видно, что субъекты показывают высокий уровень развития во всех отраслях экономики. Исключение составляет ВЭД 1035 «Добыча полезных ископаемых». Это подтверждает широко известный факт о том, что в рассматриваемых регионах отсутствуют значимые залежи полезных ископаемых. Также г. Москва имеет низкую эффективность функционирования ВЭД 1300 «Транспортировка и хранение». Данное обстоятельство вызвано тенденцией переноса логистических терминалов и автотранспортных предприятий на территорию Московской области в связи с высокими ценами на покупку и аренду коммерческой недвижимости в столице нашей Родины. Московская область имеет относительно низкую эффективность функционирования в отраслях сельского хозяйства, занимая двадцать вторую позицию рейтинга, описывающего рассматриваемый ВЭД. Отметим, что г. Москва занимает пятую позицию этого же рейтинга.
Наиболее эффективно, при этом многократно опережая остальные отрасли, в г. Москве функционирует ВЭД 1240 «Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха». В соответствии с данными таблицы 1, субъект занимает лидирующую позицию рейтинга в ВЭД 1240. Также в столице весьма эффективно функционируют отрасли: образование и здравоохранение. В советующих данным ВЭД рейтингах г. Москва занимает лидирующие позиции. Отметим, что первое место рейтинга в области здравоохранения занял Чукотский автономный округ, но данное обстоятельство вызвано чрезмерно низкой плотностью населения
региона. Следовательно, Чукотский АО в данном рейтинге является статистическим выбросом и не подлежит сравнению.
В соответствии с расчетами, представленными в Таблице 1, в области информации и связи г. Москва также занимает вторую (фактически первую) позицию рейтинга по ВЭД 1360, уступив первую позицию не подлежащему сравнению Чукотскому АО. Не высока позиция субъекта в отраслях обрабатывающей промышленности. Но все же девятнадцатое место рейтинга по ВЭД 1085 свидетельствует о том, что город находится выше отметки среднего уровня развития отрасли по стране. Исходя из перечисленных выше обстоятельств, можно сделать вывод о том, что субъект имеет опережающий уровень развития по стране. Хорошо обеспечен электроэнергией, имеет весомую компетенцию в области информатизации и обладает высокой численностью трудовых ресурсов. Описанные выше факты говорят о том, что г. Москва обладает серьезной базой для дальнейшего бурного социально-экономического развития.
Московская область имеет более скромные показатели чем ее сателлит, но также обладает серьезным потенциалом для своего устойчивого экономического роста. Регион, занимая четырнадцатую позицию рейтинга в ВЭД 1085, опережает г. Москву в отраслях промышленного производства. Также в Московской области более эффективно функционирует ВЭД «Транспортировка и хранение». В торговле рассматриваемые субъекты имеют почти одинаковые показатели эффективности деятельности. Приведенные факты свидетельствуют о том, что Московская область также является регионом опережающего развития и обладает перспективами для дальнейшего роста. При этом рассматриваемые субъекты гармонично дополняет друг друга в ряде отраслей народного хозяйства.
Далее рассмотрим два региона, имеющих схожие аспекты социально-экономической деятельности: г. Санкт-Петербург и Ленинградскую область.
В 2020 г. в этих регионах было собрано налоговых поступлений на сумму 1 490 443 899 и 357 833 415 тысяч рублей соответственно, что превысило в абсолютных единицах показатели 2018 г. на 304 547 940 и 31 712 138 тысяч рублей. В 2020 г. в г. Санкт-Петербург в создании НД приняли участие 3161,1 тысяча человек, а в Ленинградской области - 782,6 тысяч человек. Можно отметить, что в обоих субъектах произошло незначительное увеличение численности занятого населения относительно 2018 г. Но, проводя сравнение численности ЗН в г. Санкт-Петербург относительно 2019 г. ( численность ЗН составила 3 182,2 тыс. чел.), можно увидеть сокращение данного показателя на 21,1 тысячу человек.
В соответствии с рассчитанным рейтингом эффективности деятельности восьмидесяти пяти субъектов РФ по индикатору 1010 (суммарные налоговые поступления) в 2020 г. Санкт-Петербург занял пятую, а Ленинградская область - двенадцатую позицию рейтинга. В сравнении с рейтингом 2018 г. оба региона опустились на две ступеньки вниз. В таблице 2 представлены данные по численности, ЗН и объему налоговых поступлений в г. Санкт-Петербург и Ленинградской области по индикатору 1010 и индикаторам, описывающим основные отрасли экономики в 2020 г.
На рисунке 4 представлен график, визуально отображающий эффективность экономической деятельности г. Санкт-Петербург и Ленинградской области среди
всех субъектов РФ. Нулевая отметка на оси ординат соответствует среднему значению показателя по стране.
Таблица 2
Оценка эффективности экономической деятельности г. Санкт-Петербург и Ленинградской области по основным ВЭД в 2020 г._
ВСЕГО - 1010
Обрабатывающие производства - 1085
Обеспе чение электрической энергией, газом и паром; конди-циони-рова-ние воздуха -1240
25 703 018
Водо-снабжение; во-доотве-дение, организация сбора и утилизации отходов. -1260
Строитель-ство -1270
Деятельность в области информации и связи -1360
НД, тыс. руб.
г. Санкт-Петербург
1 490 443 899
575 906 817
15 410 478
103 418 965
93 159 092
Ленин-град-ская обл.
357 833 415
224 197 337
11 369 299
2 308 039
14 671 569
10 236 544
ЗН, тыс. чел.
г. Санкт-Петер-
6ург
3161,1
450,6
36,9
24,4
327,1
111,1
Ленин-град-ская обл.
782,6
136
24,1
9,8
92
8,5
Позиция в рейтинге
г. Санкт-Петер-
6ург
5
Ленин-град-ская обл.
12
12
14
19
находится ВЭД 1360 «Деятельность в области информации и связи». Город также показывает высокую эффективность функционирования в области образования и здравоохранения, занимая девятую и одиннадцатую позиции соответствующих рейтингов.
| 2.50
■ г. Санкт-Петербург
■ Ленннградская область
■I.. 1.1 lll.lL.
-0.50 Л'
¿> ¿> ■£> ^ .1$ Л®
* «5» л?
*«■
^ ^ ^ ^ ^ С' С? / / ч* ^
'' > //.//////.#
4? ^
/ / /
/ / / / / / / ^ / / 4
Источник: таблица составлена и рассчитана по данным Росстата [3] и ФНС РФ [2]
Как было сказано выше, в 2020 году г. Санкт-Петербург занимал пятую позицию рейтинга по индикатору 1010. Видно, что город имеет высокий уровень развития в области ВЭД 1260 «Водоснабжение; водоотведение, организация сбора и утилизации отходов», занимая вторую позицию соответствующего рейтинга по стране. Отметим, что лидирующую позицию в этой отрасли занимает Кемеровская область. Санкт-Петербург также имеет высочайшие темпы строительства, занимая третью позицию рейтинга по ВЭД 1270 и уступая только Вологодской области и Ямало-Ненецкому автономному округу. В наиболее важном для развития страны ВЭД 1085 «Обрабатывающие производства» субъект занимает третью позицию по стране. На высоком уровне развития четвертая позиция соответствующего рейтинга в рассматриваемом субъекте
// * * *
Рисунок 4 - Эффективность экономической деятельности г. Санкт-Петербург и Ленинградской области в 2020 г. Источник: построен автором на основе расчётов, проведенных по данным [2; 3]
Ленинградская область является флагманом индустриального развития в России. Как видно из данных, представленных в Таблице 2 в ВЭД 1085 «Обрабатывающие производства» область занимает вторую позицию рейтинга, уступая только Ямало-Ненецкому автономному округу. Область опережает своего сателлита и в области информации, занимая третью позицию рейтинга по ВЭД 1360. Высокая компетенция региона в области информации и связи дает ему прекрасные перспективы развития в области цифровизации своей деятельности. В данном случае мы видим прекрасное дополнение индустриализации региона возможностью его диджитализации.
На взгляд автора, третьей составляющей эффективного индустриального развития субъекта является «Деятельность в области обеспечения электроэнергией, ...». В рейтинге по индикатору 1240 субъект занимает двенадцатое место. Используя нашу методику, невозможно оценить, достаточен ли данный показатель для эффективного экономического роста субъекта или является сдерживающим его развитие фактором. То же самое можно сказать о темпах строительства. В рейтинге по индикатору 1270 субъект занимает девятнадцатое место. Для гармоничного развития региона необходимо введение основных производственных фондов и площадей для проживания работников предприятий.
В заключении можно сделать вывод о том, что в работе на основании проведенных расчётов и построенных рейтингов были исследованы четыре субъекта Российской Федерации: г. Москва и Московская область, г. Санкт-Петербург и Ленинградская область. Для проведения мониторинга социально-экономической деятельности субъектов РФ применены статистические методы, а именно индексный метод. В соответствии с рассчитанным рейтингом регионов России по индикатору 1010 -суммарный налоговый доход субъекты заняли первую, десятую, пятую и двенадцатую позиции соответственно. Сделан вывод о том, что все они являются субъектами опережающего развития для нашей страны.
X X
о
го А с.
X
го т
о
2 О
м м
3
2
5
2
3
4
3
сч сч о сч
1П
о ш Ш X
<
m о х
X
Также были составлены рейтинги эффективности функционирования субъектов федерации по основным отраслям народного хозяйства. По мнению автора работы, наибольший интерес должно вызывать развитие таких отраслей экономики, как: обрабатывающие производства, обеспечение электроэнергией, строительство, водоснабжение и деятельность в области информации и связи. Последняя отрасль отвечает за использование возможности активной цифровизации регионов страны. Показано, что данные субъекты обладают достаточными ресурсами и компетенциями для активного экономического развития, и цифровизация может стать рычагом для положительных изменений в экономике рассматриваемых субъектах.
Литература
1. Аганбегян А.Г. Кризис как окно возможностей для социально-экономического развития / А.Г. Аганбегян // Научные труды Вольного экономического общества России. 2020. Т. 223. № 3. С. 47-69.
2. Отчет по форме 1-НОМ по состоянию на 01.01.2021 в разрезе субъектов Российской Федерации // Nalog.ru: Федеральная налоговая служба. 2005-2022. РФ URL: https://www.nalog.ru/m77/related_activities/statistics_and_ analytics/forms/6092076/ (дата обращения: 21.02.2022).
3. Росстат [Электронный ресурс] - М.: ГКС России, 2005-2022 - Режим доступа: http://www.gks.ru/free_doc/doc_2020/region/reg-pok17.pdf (дата обращения: 21.02.2022).
4. Ksenofontov A.A. Using Russian Federation taxes information and analytical system to monitor economic condition of the manufacturing industry / A.A. Ksenofontov, A. Sh. Kamaletdinov , I.V. Trifonov, P.V. Trifonov, N.A. Cherepovskaya // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. 828(1), 012014.
5. «Автоматизированная информационная система «Налог-3» // Nalog.ru: Федеральная налоговая служба. 2005-2019. РФ URL: https://www.nalog.gov.ru/rn77/about_fts/gos_inf/4045827/ (дата обращения: 18.04.2022).
6. «Система АСК НДС-2 автоматизирует налоговые процедуры и сводит к минимуму влияние человеческого фактора» // Nalog.ru: Федеральная налоговая служба. 2005-2019. РФ URL: https://www.nalog.gov.ru/rn66/news/smi/5713368/ (дата обращения: 18.04.2022).
7. Sharafutdinov R., Gerasimov V., Akhmetshin E., Karasik E., Kalimullina O. Inclusive Development Index шп Russia: Analysis, Methods, Possibility of Application. -National Academy of Managerial Staff of Culture And Arts Herald. 2018. No. 2. P. 1-4.
8. Камалетдинов А.Ш. Индексный метод оценки эффективности функционирования видов экономической деятельности / А.Ш. Камалетдинов, А.А. Ксенофонтов // Финансы: теория и практика. 2019. Т. 23. № 3 (111). С. 82-95.
9. Tebala D., Tebala G.D. Calculation and internal validation of a new synthetic and autocorrelate index to combine the determinants of health of a population // Archives of public health. 2021. No. 79 (1). P. 65.
10. Bleys B., Whitby A. Barriers and Options for Alternative Measures of Economic Welfare // Environmental Economics (Amsterdam: Elsevier Science BV). 2015. No. 117. P. 162-172.
11. Illahi U., Mir M.S. An indicator-based integrated methodology for evaluating sustainability in transportation systems using multivariate statistics and fuzzy logic // Journal of science and technology policy management. 2021.
12. Trachuk A.V., Linder N.V. The impact of financial capital on innovative behavior of industrial companies // Finance: Theory and Practicethis. 2021. No. 25(1). P. 5169. DOI: 10.26794/2587-5671-2021-25-1-51-69
13. Богачев Ю.С. Механизмы создания экспортно-ориентированных секторов в базовых отраслях экономики РФ / Ю.С. Богачев, П.В. Трифонов // Самоуправление. 2021. № 1 (123). С. 153-156.
14. Daly H, Cobb J. For the common good - redirecting the economy toward community, the environment, and a sustainable future // Population and environment. 1989. No. 12 (1). P. 69-71. DOI: 10.1007/BF01378553
15. Trifonov P.V. Institutional support for the growth of manufactural industries in the Russian Federation / P.V. Trifonov, A.A. Ksenofontov, A.S. Ksenofontov, A.S. Kamaletdinov, R.V. Seryshev // Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. Т. 380 LNNS. С. 151-156.
16. Ксенофонтов А.А. Оценка эффективности функционирования территорий Российской Федерации / А.А. Ксенофонтов // Инновации и инвестиции. 2021. № 6. С. 197-202.
17. Камалетдинов А.Ш. Исследование эффективности использования водных ресурсов на территории РФ / А.Ш. Камалетдинов, А.А. Ксенофонтов // Самоуправление. 2021. № 6 (128). С. 276-280.
18. Камалетдинов А.Ш. Оценка эффективности функционирования отраслей обрабатывающей промышленности в регионах Российской Федерации РФ / А.Ш. Камалетдинов, А.А. Ксенофонтов // Вестник университета. 2020. № 4. С. 70-76.
Monitoring of socio-economic activity of Russian regions Ksenofontov A.A.
Financial University under the Government of the Russian Federation JEL classification: D20, E22, E44, L10, L13, L16, L19, M20, O11, O12, Q10, Q16, R10, R38, R40, Z21, Z32_
The article monitors the socio-economic activity of the Russian regions. Two alternative groups of subjects of the federation were exposed to financial and economic assessment: Moscow and the Moscow region, St. Petersburg, and the Leningrad region. To assess the effectiveness of the regions, data provided by Rosstat and the Federal Tax Service of the Russian Federation were used. The methodological basis of the research is based on the use of statistical methods, namely the index method. Based on the application of this methodology, ratings of the efficiency of the functioning of the country's regions were obtained, both by total tax income and by individual indicators describing the main types of economic activity in 2020. The places of the studied regions in the ratings corresponding to the branches of the national economy were determined. Separately, an assessment of the effectiveness of the functioning of subjects in the types of economic activities that are of paramount importance for their sustainable economic growth was carried out. Such industries were: "Manufacturing", "Provision of electric energy, gas and steam; air conditioning", "Construction", "Information and communication activities" and "Water supply; sanitation, organization of waste collection and disposal". The positions of the subjects in these industries are determined. In conclusion, it is concluded that the subjects have good prerequisites for active socio-economic development. Keywords: management, taxes, finance, statistics, regional economy, index
method References
1. Aganbegyan A.G. Crisis as a window of opportunity for socio-economic development / A.G. Aganbegyan // Scientific works of the Free Economic Society of Russia. 2020. vol. 223. No. 3. pp. 47-69.
2. Otchet po forme 1-NOM po sostoyaniyu na 01.01.2017 [Report on Form 1 as of 01.01.2017]. Accessed on: May 21, 2022. [Online]. Available: https://www.nalog.gov.ru/rn77/related_activities/statistics_and_analytics /forms/6092076/
3. Federalnaya sluzhba gosudarstvennoi statistiki RF [Federal State Statistics Service RF]. Accessed on: May 11, 2022. [Online]. Available: https://rosstat.gov.ru/
4. Ksenofontov A.A. Using Russian Federation taxes information and analytical system to monitor economic condition of the manufacturing industry / A.A. Ksenofontov, A. Sh. Kamaletdinov , I.V. Trifonov, P.V. Trifonov, N.A. Cherepovskaya // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. 828(1), 012014.
5. "Automated information system "Tax-3" // Nalog.ru : Federal Tax Service. 2005-2019. RF URL: https://www.nalog.gov.ru/rn77/about_fts/gos_inf/4045827 / (accessed: 04/18/2022).
6. "The ASC NDS-2 system automates tax procedures and minimizes the influence of the human factor" // Nalog.ru : Federal Tax Service. 20052019. RF URL: https://www.nalog.gov.ru/rn66/news/smi/5713368 / (accessed: 04/18/2022).
7. Sharafutdinov R., Gerasimov V., Akhmetshin E., Karasik E., Kalimullina O. Inclusive Development Index шп Russia: Analysis, Methods, Possibility of Application. - National Academy of Managerial Staff of Culture And Arts Herald. 2018. No. 2. P. 1-4.
8. Kamaletdinov A.Sh. Index method of evaluating the performance of economic activities / A.Sh. Kamaletdinov, A.A. Ksenofontov // Finance: theory and practice. 2019. Vol. 23. No. 3 (111). pp. 82-95.
9. Tebala D., Tebala G.D. Calculation and internal validation of a new synthetic and autocorrelate index to combine the determinants of health of a population // Archives of public health. 2021. No. 79 (1). P. 65.
10. Bleys B., Whitby A. Barriers and Options for Alternative Measures of Economic Welfare // Environmental Economics (Amsterdam: Elsevier Science BV). 2015. No. 117. P. 162-172.
11. Illahi U., Mir M.S. An indicator-based integrated methodology for evaluating sustainability in transportation systems using multivariate
statistics and fuzzy logic // Journal of science and technology policy management. 2021.
12. Trachuk A.V., Linder N.V. The impact of financial capital on innovative behavior of industrial companies // Finance: Theory and Practicethis. 2021. No. 25(1). P. 51-69. DOI: 10.26794/2587-5671-2021-25-1-51-69
13. Bogachev Yu.S. Mechanisms for creating export-oriented sectors in the basic sectors of the Russian economy / Yu.S. Bogachev, P.V. Trifonov // Self-government. 2021. No. 1 (123). pp. 153-156.
14. Daly H, Cobb J. For the common good - redirecting the economy toward community, the environment, and a sustainable future // Population and environment. 1989. No. 12 (1). P. 69-71. DOI: 10.1007/BF01378553
15. Trifonov P.V. Institutional support for the growth of manufactural industries in the Russian Federation / P.V. Trifonov, A.A. Ksenofontov, A.S. Ksenofontov, A.S. Kamaletdinov, R.V. Seryshev // Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. Т. 380 LNNS. С. 151-156.
16. Ksenofontov A.A. Evaluation of the effectiveness of the functioning of the territories of the Russian Federation / A.A. Ksenofontov // Innovations and investments. 2021. No. 6. pp. 197-202.
17. Kamaletdinov A.S. Investigation of the efficiency of water resources use on the territory of the Russian Federation / A.S. Kamaletdinov, A.A. Ksenofontov // Self-government. 2021. No. 6 (128). pp. 276-280.
18. Kamaletdinov A.S. Evaluation of the efficiency of the functioning of manufacturing industries in the regions of the Russian Federation of the Russian Federation / A.S. Kamaletdinov, A.A. Ksenofontov // Bulletin of the University. 2020. No. 4. pp. 70-76.
X X
о го А с.
X
го m
о
2 О M
to
