CC BY
27
УДК 332.1: 330.4
НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ ЦЕНТРАЛЬНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА И ТУЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ
Р.А. Жуков, В.А. Поляков, М.В. Васина
На основании подхода к оценке эффективности деятельности субъектов управления, предложенного авторами в рамках концепции устойчивого развития, проведены расчеты соответствующих показателей, характеризующих объем валового регионального про-дуктадля 5 разделов ОКВЭДс использованием нелинейных моделейдля регионов Центрального федерального округа и Тульской области. В основе подхода лежат методы корреляционного и регрессионного анализов.
Ключевые слова:социо-эколого-экономические системы (СЭЭС), индикатор, математическая модель, регрессионная модель, валовой региональный продукт, ОКВЭД, устойчивое развитие.
Составляющие экономики региона являются одними из индикаторов устойчивого развития, под которым можно понимать процесс положительных социальных, экологических и экономических изменений существенных индикаторов оценки состояния и функционирования социо-эколого-экономических систем (СЭЭС), лежащих в границах заданных траекторий без ухудшения других индикаторов, направленных на обеспечение благополучия нынешнего и будущего поколений и повышения качества их жизни. Получаемые доходы от экономической деятельности могут быть направлены на повышение качества жизни и сохранение окружающей среды, что определяется Концепцией устойчивого развития от 1 апреля 1996 года [1]. Современная концепция устойчивого развития включает 17 целей (ЦУР) и 167 задач, оцениваемых с помощью соответствующих индикаторов [2]. Согласованность ЦУР с приоритетами регионального развития должна быть обеспечена посредством эффективной деятельности органов управления и отражена в социально-экономических программах.
Одним из обобщающих показателей, характеризующих экономику региона и его устойчивое развитие, является валовой региональный продукт (ВРП). В силу специфики регионов структура объема ВРП различается для субъектов РФ и зависит от условий их состояния и функционирования, в том числе определяемых историей создания и развития соответствующих отраслей экономики в административно-территориальных единицах.
В Тульской области наибольшую долю в объеме ВРП составляют обрабатывающие производства (39,9 %), среди которых металлургическое производство составляет 42,9 %, машиностроение - 40,7 %, производство пищевых продуктов и напитков - 13,2 %, прочие производства - 3,2 %. Следующие по величине доли в объеме ВРП - это оптовая и розничная торговля (12,6%), операции с недвижимым имуществом (10,9%), сельское хозяйство (6,7%), транспорт и связь (6,3%). Такое распределение стало основанием для выбора соответствующих показателей оценки функционирования экономики в регионе.
Для обеспечения сравнимости показателей результативности функционирования СЭЭС была использована методика конструирования обобщающих индикаторов оценки [10], апробированная при изучении социальной [4] и экологической составляющих функционирования регионов [5], а также вопросов, связанных с управлением землями сельскохозяйственного назначения [6, 7].
Обобщенный индикатор оценки вычисляется по формуле:
5 к (г) =
1
1
т т
ЕЕгрч • У°° р(г)• у0кгд(г)
р-1д-1 __^
тт
ЕЕ• у0,р(г)• У19(г) р=1^=1
о л0
Здесь 5к (г) - обобщенный показатель результативности; у0- (г), у0- (г) - фактические и нормативные значения стандартизованных результативных признаков к -того региона, грд и грд соответствующие парные коэффициенты корреляции; г - параметр времени (г - 1..Т), /(р,д) — 1..т, т - число результативных признаков, индекс «0» показывает, что проведена процедура нормализации (приведение к шкале от 0 до 1), после стандартизации по следующим формулам:
* • * ^ * Л
о Ук,1 -тю{У*,/,У*,/}
ук,/(г) - ~* ! " * Г^Т", (2)
тах{У:,/, Ук,1} - тт{Ук,1, У*,/ }
/V * { * /V * -Ч
~о У*,/ -т1п{У*,/,У*,/}
ук,/(г) - ~* ! " * Г^Т". (3)
тах{У:,/, У*,/} - т1п{ У*,/, У*,/} Здесь у*г-, у*к1 - стандартизованные результативные признаки, определяемые по формулам:
* _ У к , / - М (У/(г)) ,,,
у**, /(г) --—, (4)
, У/(г))
^ ук,/- М(у/(г)) ,,, У*,/(г) --—, (5)
, У/(г))
где М( у (г)), М( уI (г)), а( у( (г)), а( у1 (г)) - математические ожидания и средне-квадратические отклонения соответственно.
В качестве моделей для формирования нормативов, рассмотрение которых в динамике определяет траекторию устойчивого развития, были выбраны стандартизованные модели мультипликативного степенного вида, аналогичного форме Кобба-Дугласа [9]:
у* -п*г''-п--:^, (6)
У-1 5-1
где п - число факторов состояния, 5 - число факторов воздействия, Сг- у, 5, - соответствующие весовые коэффициенты между / -тым результативным и у -
1 * ^ * тым и ^ -тым стандартизованными факторами состояния х* и воздействия г*.
При подстановке фактических значений х* и г* в (6) для к -того региона можно получить для него конкретный норматив. Стандартизация осуществляется по следующим формулам:
х* - , \ , (7)
г* - £Л2. (8)
^ )
Объектами исследования были выбраны регионы Центрального федерального округа (17 областей без учета г. Москвы).
Информационной базой исследования стали доклады Росстата за 20072016 годы [8].
Описание переменных, включенных в модели, представлено в табл. 1.
Таблица 1
Описание переменных, включенных в модели
№ Переменная Расшифровка
1 2 3
И ндикаторы результативности
1 * /V 3и > л.1 > Зи, /V * 31.1 Раздел А. Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство
2 32 > 32> 32 > У2 Раздел D. Обрабатывающие производства
3 * /V 34.1, 34.1, 34.1, /V * 3 4.1 Раздел G. Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования
4 * 34.3, 34.3, 34.3' /V * 3 4.3 Раздел I. Транспорт и связь
5 * /V 34.5 , 3*.5 , 34.5 , /V * 3 *.5 Раздел К. Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг
Факторы состояния
6 Стоимость основных фондов по полной учетной стоимости на конец года по видам экономической деятельности
6.1 * х1.1,1' х1.1,1 Раздел А
6.3 * х 2,1' Х 2,1 Раздел D
6.5 * Х4.1,1' Х4.1,1 Раздел G
6.6 * Х4.3,1, Х4.3,1 Раздел I
Окончание табл. 1
1 2 3
7 Среднегодовая численность занятых по видам экономической деятельности
7.1 2 •К 1.1,2, X1.1,2 Раздел А
7.3 2 X2,2 , 2,2 Раздел D
7.5 2 X 4.1,2, * 4.1,2 Раздел G
7.7 2 ^^4.3,2 , 4.3,2 Раздел I
7.8 2 Х; 4.5,2, 4.5,2 Раздел К
Факторы воздействия
8 Инвестиции в основной капитал по видам экономической деятельности
8.1 2 24.5,1, 24.5,1 Раздел К
Источник: составлено авторами (переменная без дополнительных символов - абсолютные значения, * - стандартизованные значения, А - модельные (расчетные) значения).
В модели были включены только существенные факторы, значимые на уровне не более 5%. Все абсолютные показатели, представленные в стоимостном выражении, были скорректированы на уровень инфляции и приведены к уровню 2007 года.
В результате проведенного исследования были получены соответствующие модели в форме (6), описание переменных которых представлено в таблице 1, с помощью авторской экспертной системы (бета версия) [3]:
З1.1 =
* 0,484 * 0,421
1,1
■X
1.1,2
, (Я2 = 0,735)
(0,083) (0,101)
У 2 = х2,1
* 0,777 * 0,188
■X
2,2
У 4.1 = Х4.
, (Я2 = 0,928) (0,047) (0,069)
* 0,756 * 0,177
1,1
■X
4.1,2
У4.3 - Х*.3
(0,060) (0,092)
* 0,806 * 0,166
•X
4.3,2
(Я2 - 0,922)
(Я2 - 0,956)
у4.5 - X*
(0,044) (0,052)
* 0,787 * 0,174
5,2
4.5,1
, (Я2 - 0,917)
(0,066) (0,045)
(9)
(10)
(11)
(12)
(13)
*
1
Здесь обозначено: в скобках - стандартные ошибки, Я - коэффициент детерминации.
Из формул видно, что влияние трудовых ресурсов и капитала на объем ВРП в сельском хозяйстве равнозначно, для разделов D, G и I - наибольшее влияние оказывает стоимость основных производственных фондов, а для раздела K - количество занятых.
Динамика обобщенного показателей результативности для регионов ЦФО, вычисленных по формуле (1) представлена в табл. 2.
Таблица 2
Динамика обобщенного показателя результативности
Область/Период 2012 2013 2014 2015 2016
1 2 3 4 5 6
Белгородская 1,073 1,110 1,332 1,524 1,480
Брянская 0,901 1,010 1,051 1,244 0,909
Владимирская 1,301 1,310 1,282 1,338 1,232
Воронежская 1,568 1,479 1,614 1,864 1,389
Ивановская 0,348 0,326 0,268 0,327 0,356
Калужская 1,382 1,250 1,311 1,216 1,193
Костромская 0,582 0,534 0,500 0,474 0,398
Курская 0,957 1,014 1,150 1,310 1,018
Липецкая 1,138 1,207 1,496 1,747 1,614
Московская 1,122 1,116 0,881 1,008 1,356
Орловская 0,740 0,790 0,884 1,109 1,050
Рязанская 1,282 1,281 1,303 1,344 1,156
Смоленская 0,750 0,838 0,767 0,820 0,778
Тамбовская 0,858 0,923 1,136 1,591 1,157
Тверская 0,943 1,021 1,065 1,178 0,951
Тульская 1,221 1,380 1,600 1,748 1,685
Ярославская 1,300 1,399 1,444 1,647 1,533
Из таблицы видно, что наихудшими показателями, характеризующими экономику региона, обладает Костромская область, а наилучшими - Тульская область. Однако в большинстве регионов за исключением Московской и Ивановской областей в 2016 году отмечено снижение значения показателя по отношению к 2015 году, что является негативной тенденций и свидетельствует о снижении объема ВРП по видам деятельности при корректировке на уровень инфляции. Неблагоприятная ситуация (значение показателя меньше единицы) наблюдается в Брянской, Ивановской, Костромской, Смоленской и Тверской областях.
Значения частных показателей результативности по видам экономической деятельности в 2016 году представлены в табл. 3.
Таблица 3
Значения частных показателей результативности в 2016 году
Область/Показатель ^1.1 ^2 \ 4.1 ^4.3 \ 4.5
1 2 3 4 5 6
Белгородская 1,392 2,112 2,278 1,820 1,964
Брянская 0,992 0,553 0,992 0,895 0,682
Владимирская 1,219 1,469 0,775 0,893 1,719
Воронежская 1,123 1,280 3,280 1,949 4,315
Ивановская 0,281 0,071 0,662 0,159 0,861
Калужская 1,483 1,421 0,778 0,349 1,681
Костромская 1,233 0,204 0,221 0,026 0,322
Курская 1,117 1,132 0,406 0,526 0,964
Липецкая 1,833 2,362 0,784 0,564 1,416
Московская 0,746 1,257 1,119 2,106 1,578
Орловская 1,641 0,265 0,377 0,782 0,330
Рязанская 1,338 1,253 0,902 0,905 1,367
Смоленская 0,712 0,740 0,770 1,095 0,544
Тамбовская 1,339 0,377 0,784 0,731 0,760
Тверская 0,896 0,699 1,076 1,037 1,464
Тульская 1,722 2,133 1,123 1,123 2,030
Ярославская 1,076 1,211 1,486 2,048 2,314
Источник: составлено авторами
Для Тульской области все значения больше единицы, что можно рассматривать как наличие экономической устойчивости по выделенным видам экономической деятельности.
Рассмотрим наиболее приоритетное направление развития для Тульской области, а именно сферу обрабатывающих производств. Для формирования траектории устойчивого развития воспользуемся соотношением:
у2 = у2 ± ¿!-а,у=п_р_! • ^ + Х]\ ^\ ХI)"1 \XZ\0^)1/2, (14)
где sy - стандартная ошибка, у( - нестандартизованное значение показателя,
вычисленное по (10), tan_ р-1 - коэффициент, отвечающий за доверительную
вероятность (определяется по таблице распределения Стьюдента), а - уровень значимости, п - число наблюдений, р - число параметров модели; \Х7\ - матрица входных параметров факторов состояния и воздействия, \XZ\o - вектор ожидаемых значений факторов.
Результаты расчета представлены на рис. 1.
■Траектория ■Факт НГ ВГ
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Рис. 1. Траектория устойчивого развития для Тульской области.
Раздел О. Обрабатывающие производства. НГи ВГ - нижняя и верхняя границы траектории, факт - фактические значения
Из рисунка видно, что при общей положительной динамике в 2016 году фактическое значение объема ВРП приближается к границе заданной траектории. Это может привести к незапланированному износу основных средств, производственной «усталости» трудовых ресурсов, насыщению рынка, а также к увеличению антропогенного воздействия на окружающую среду и ухудшению экологической обстановки в регионе. В конечном итоге это повлияет на качество жизни населения. Данный вывод сделан на основании сформированной траектории, которая была построена по данным за 2007-2016 гг. Предположив, что эталонными (нормативными) значениями будут данные за 2014-2016 гг., то можно построить новую траекторию развития (рис. 2).
1,40Е+08
1,20Е+08
Траектория Факт НГ ВГ
2,00Е+07
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Рис. 2. Траектория устойчивого развития для Тульской области по данным за 2014-2016 гг. Раздел О. Обрабатывающие производства
Видно, что в 2016 году значение показателя сместилось ближе к нормативному значению по сравнению с рис. 1.
Таким образом, можно заключить, что траектория устойчивого развития определяется точкой отсчета, то есть когда утверждаются плановые значения выделенных показателей, отражаемых в соответствующих программах социально-экономического развития. При этом можно изначально задать ее границы (например, отклонение не должно превышать 10 %). Траектория может быть скорректирована в случае, если заметны резкие отклонения от заданной траектории, например, при структурных изменениях в экономике, интенсификации производства за счет внедрения инновационных технологий, приводящих к резкому росту объема продукции при сохранении или незначительном изменении объема используемых ресурсов. Все это требует детального анализа уже на уровне предприятия.
Примечание
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Тульской области в рамках научного проекта № 18-410-710001
Список литературы
1. Указ Президента Российской Федерации от 1 апреля 1996 г. № 440 «О Концепции перехода Российской Федерации к устойчивому развитию».
2. Государственный доклад о человеческом развитии в Российской Федерации за 2017 год / под ред. Л.М. Григорьева и С.Н. Бобылева. М.: Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации, 2017. 252с.
3. Жуков Р.А. Внедрение программных экономико-математических комплексов в практику деятельности органов государственного управления //Фундаментальные исследования. 2015. № 9-3. С. 555-559.
4. Жуков Р.А. Некоторые аспекты оценки качества жизни и управления в социо-эколого-экономических системах: регионы Центрального федерального округа // Региональная экономика: теория и практика. 2017. Т. 15. № 7 (442). С. 1261-1275.
5. Жуков Р.А. Оценка состояния сложных систем на примере регионов Центрального федерального округа: эколого-экономический аспект // Региональные исследования. 2016. № 4 (54). С. 81-89.
6. Журавлев С.Д., Жуков Р.А., Киселев В.Д. Теоретические и методологические основы повышения эффективности функционирования систем государственного управления использованием земель сельскохозяйственного назначения в России: монография. Федеральное гос. бюджетное образовательное учреждение высш. проф. образования "Российская акад. нар. хоз-ва и гос. службы при Президенте Российской Федерации", Тульский фил. Тула, 2011.
Сер. Вып. 1 Актуальные вопросы государственного и муниципального управления. 212 с.
7.Ковалев В.М., Журавлев С.Д., Жуков Р.А. Экономическое обоснование эффективности использования земельных ресурсов сельскохозяйственного назначения в Тульской области // Среднерусский вестник общественных наук. 2009. № 4. С. 173-177.
8. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/ (дата обращений 10.08.2018).
9. Cobb C. W., Douglas P. H. A Theory of Production // American Economic Review. 1928. No. 18. P. 139-165.
10. Zhukov R.A. Economic Assessment of the Development Level of the Central Federal District Regions of the Russian Federation: Econometric Approach // Statistika. 2018. Vol. 98.No. 1.P. 53-68.
Жуков Роман Александрович, канд.физ.-мат. наук, доцент, pluszh@mail.ru, Россия, Тула, Тульский филиал Финуниверситета,
Поляков Владимир Александрович, д-р экон.наук, доц., зав.тф., polyakovva@ya.ru, Россия, Тула, Тульский филиал Финуниверситета,
Васина Марина Владимировна, канд.физ.-мат.наук, доц.,vasinamv2012@yandex.ru, Россия, Тула, Тульский филиал Финуниверситета
SOME ASPECTS OF ECONOMIC ASSESSMENT OF SUSTAINABLE DEVELOPMENT OF REGIONS IN CENTRAL FEDERAL DISTRICT AND TULA REGION
R.A. Zhukov, V.A. Polyakov, M.V. Vasina
Based on the approach to assessing the effectiveness of management entities proposed by the authors in the framework of the concept of sustainable development, the calculations of relevant indicators characterizing the volume of gross regional product for 5 sections of NACE using nonlinear models for the regions of the Central Federal district and Tula region. The approach is based on the methods of correlation and regression analysis.
Keywords: ecological and socio-economic systems (SEES), indicator, mathematical model, regression model,gross regional product, NACE, sustainable development.
Zhukov Roman Aleksandrovich, candidate of physical and mathematical sciences, docent, associate professor, pluszh@,mail.ru, Russia, Tula, Tula Branch of Financial University under the Government of the Russian Federation (Tula Branch of the Financial University),
Polyakov VladimirAleksandrovich, the doctor of economic sciences, docent, department chair, polyakovva@ya.ru, Russia, Tula Branch of Financial University under the Government of the Russian Federation (Tula Branch of the Financial University),
Vasina Marina Vladimirovna, the candidate of physical and mathematical sciences, docent, associate professor, vasinamv2012@yandex.ru, Russia, Tula Branch of Financial University under the Government of the Russian Federation (Tula Branch of the Financial University)
