CC BY
308
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГИОНА
Для цитирования: Федорова Е. А., Черникова Л. И., Мусиенко С. О. Оценка эффективности регионального
управления // Экономика региона. — 2019. — Т. 15, вып. 2. — С. 350-362
doi 10.17059/2019-2-4 УДК: 332
Е. А. Федорова, Л. И. Черникова, С. О. Мусиенко
Финансовый университет при Правительстве РФ (Москва, Российская Федерация; e-mail: ecolena@mail.ru)
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕГИОНАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ 1
В статье проводится анализ отечественного и зарубежного опыта проведения оценки уровня регионального развития, а также нормативно-правовой базы, регламентирующей оценку эффективности управления регионами. По результатам анализа предлагаются меры по совершенствованию нормативно-правовой базы. Гипотеза исследования заключается в том, что действующая законодательная методика оценки эффективности регионального управления не в полной мере может отражать реальную ситуацию. Учет дополнительных факторов, отражающих аспекты социального и инновационного развития, которые оказывают наибольшее влияние на валовый региональный продукт как главный показатель результативности деятельности региона, повысит ее эффективность. С помощью регрессионного анализа была проведена оценка степени влияния показателей, включенных в порядок расчета эффективности управления регионами согласно действующему законодательству, на валовый региональный продукт. Также был проведен анализ дополнительных факторов, оказывающих существенное влияние на валовый региональный продукт субъектов Российской Федерации, и на основе метода линейной регрессии была составлена комплексная модель оценки эффективности управления регионами. Было выявлено, что действующие нормативно-правовые акты учитывают в своей оценке неполный перечень факторов, оказывающих влияние на развитие региона. Кроме того, критерии определения наиболее эффективных регионов, которые по результатам оценки получают дополнительную грантовую поддержку, не позволяют реализовывать стимулирующую функцию данных мер. Текущий порядок выделения грантовой поддержки наиболее эффективным регионам способствует увеличению дифференциации в уровне развития между регионами, при которой состояние экономически благополучных регионов продолжает улучшаться, а состояние экономически неблагополучных регионов, напротив, становится хуже. В статье приводится ряд предложений по дополнению и совершенствованию методики оценки эффективности регионального управления, в основе которой лежит включение дополнительных факторов, позволяющих проводить более всестороннюю оценку эффективности регионального управления. Результаты исследования могут быть использованы в качестве обоснования внесения изменений и поправок в действующие нормативно-правовые акты.
Ключевые слова: эффективность регионального управления, бюджетная поддержка регионов, региональное управление, государственное управление, развитие регионов, уровень регионального развития, эффективность органов государственной власти, регионы России, законодательная поддержка регионов России, экономическое развитие регионов России
Введение
Вопрос совершенствования российской нормативно-правовой базы остается актуальным для многих областей регулирования. Зачастую в
1 © Федорова Е. А., Черникова Л. И., Мусиенко С. О. Текст. 2019.
нормативно-правовых актах встречаются противоречащие друг другу положения, устаревшие нормативные значения, неэффективные методики расчетов и оценки. Все это приводит к тому, что снижается общая эффективность деятельности экономических субъектов, которые функционируют в условиях неоднозначного регулирования и несправедливой оценки.
Цель статьи — совершенствование нормативно-правовой базы для повышения эффективности оценки управления регионами.
Наблюдаемая на сегодняшний день большая дифференциация в уровне развития различных регионов Российской Федерации свидетельствует о том, что помимо внутренних проблем, присущих отдельным регионам, существуют проблемы законодательного характера, которые мешают преодолеть данный разрыв. Наличие большого числа географических, климатических, национальных и прочих особенностей регионов обуславливает широкие различия в уровне экономического развития. В связи с этим наблюдается трудовая миграция в наиболее благополучные регионы и одновременно ухудшение качества жизни в неблагополучных регионах. Согласно результатам Рейтинга эффективности управления в субъектах РФ в 2014-2016 гг., подготовленного Агентством политических и экономических коммуникаций (АПЭК) совместно с Лабораторией региональных политических исследований НИУ «Высшая школа экономики» (ВШЭ), именно рост региональной дифференциации отмечается как одна из главных тенденций изменения положения регионов. [1-3]. Следовательно, политика государства должна быть направлена на приведение к сбалансированному состоянию уровня развития регионов РФ.
Теория
Вопрос оценки уровня регионального развития является предметом исследования многих отечественных и зарубежных ученых, поскольку данная тема обладает высоким уровнем значимости не только с точки зрения регламентирования в законодательных актах, но и с точки зрения фундаментальных исследований, часть из которых лежит в основе формирования законодательной базы. Все исследования уровня регионального развития можно разделить на две основные группы: построение оценок на основе анализа различных показателей и индексов (отдельных или сгруппированных в тематические блоки) и построение оценок по факторным моделям с учетом влияния различных показателей на некий результирующий признак.
Среди зарубежных авторов в первой группе необходимо выделить ряд работ. V. Charles и G. Di'az [4] в процессе проведения сравнительного анализа уровня развития регионов Перу рассматривают пять основных групп показателей: экономика, организации, государство, ин-
фраструктура, общество (люди). По мнению авторов, именно показатели данных блоков являются наиболее информативными при оценке эффективности регионов. T. Slavova [5] рассматривает систему из 16 показателей оценки развития региона, в том числе объем регионального валового продукта на душу населения как главного показателя результативности деятельности региона как экономического субъекта. J. Kondyli [6] использует следующие показатели для характеристики социального развития регионов Греции при построении композитного индекса: численность населения, структура населения и степень социальной сплоченности. S. Jia и др. [7] проводят оценку эффективности урбанизации 19 районов китайского города Чэнду по трем параметрам: земля, капитал и труд. При этом для оценки параметров используются следующие показатели: застроенная площадь земельных участков — земля, общий объем инвестиций в основной капитал — капитал, заработная плата — уровень труда.
Вторая группа представлена в следующих исследованиях. I. Lengyel [8] в ходе сравнительного анализа регионов Европейского союза опирается на трехфакторную модель Хиггинса и Томпсона, в состав которой входят ВВП на душу населения, располагаемый доход на душу населения, уровень безработицы. George E. Halkos и др. [9] используют показатели эффективности устойчивого развития при проведении оценки регионов Европы. Вначале авторы строят индекс эффективности производства, используя влияние показателей труда и капитала на ВВП. Затем оценивают экоэффек-тивность путем определения уровня загрязняющих веществ (CO2) и городских отходов. В итоге авторы выявляют зависимость между устойчивым ростом региона и его экоэффек-тивностью. O. A. Carboni и P. Russu [10] оценивали благополучие 20 регионов Италии. В модели были использованы следующие показатели: региональный ВВП на душу населения, мера неравенства доходов, число работающих в семье, число неработающих и необуча-ющихся молодых людей, измерение объектов культуры, показатель сбоев в системе водоснабжения, показатель стиля жизни. При этом дополнительно оценивалось влияние на уровень удовлетворенности отдыха, семейных отношений, дружбы, показателей занятости. М. Madalenoa и др. [11] в своем исследовании 26 европейских стран за период 2001-2012 гг. предлагают учитывать в оценке регионов следующие показатели: капитал, труд, возобнов-
ляемые источники энергии, ископаемое топливо. При этом результирующими факторами развития региона являются следующие индексы (соотношения): ВВП / труд, ВВП / капитал, ископаемое топливо / ВВП, возобновляемые источники энергии / ВВП (доля возобновляемых источников энергии в ВВП).
В отечественной литературе вопросы оценки уровня эффективности регионального развития рассматриваются преимущественно через анализ индексов и показателей (первая группа исследований). Т. С. Вертинская [12] считает, что обобщающим показателем оценки территориальных различий стран — членов интеграционных объединений является валовой региональный продукт (далее — ВРП) на душу населения. Являясь универсальным индикатором, он также может быть дополнен другими показателями в зависимости от целей и приоритетов развития регионального объединения. Л. В. Цомартова [13] в качестве основных показателей, характеризующих различия в развитии регионов России, называет следующие индикаторы: объем промышленного производства на душу населения, налоговые и неналоговые доходы бюджета, инвестиции в основной капитал на душу населения, уровень зарегистрированной безработицы. Для оценки эффективности управления в субъектах РФ Лабораторией региональных политических исследований НИУ ВШЭ используется интегральный подход, основанный на анализе статистических данных с использованием экспертных оценок. С помощью данного подхода оценка эффективности управления производится по трем основных блокам: политико-управленческий блок, социальный блок и финансово-экономический блок [1-3].
Также отечественные исследователи применяют и второй подход, оценивая эффективность государственного управления через соответствие результатов работы установленному уровню. В качестве показателей, по которым производится оценка, предлагается рассматривать ВВП на душу населения или интегральные индексы (например, индекс развития человеческого капитала) [14, с. 79].
С точки зрения законодательного регулирования деятельность субъектов Российской Федерации регламентируется нормативно-правовыми актами различных уровней. В Конституции Российской Федерации определяются предметы ведения субъектов РФ. Федеральный закон «Об общих принципах организации законодательных (представительных) и исполнительных органов государствен-
ной власти субъектов Российской Федерации» от 06.10.1999 № 184-ФЗ определяет полномочия субъектов РФ. Отдельные федеральные законы (например «О воинской обязанности и военной службе») регламентируют порядок формирования расходных обязательств субъектов РФ по предмету закона. В каждом субъекте РФ действуют локальные нормативно-правовые акты, определяющие порядок действий на региональном уровне, а также утверждающие бюджет субъекта РФ на определенный период. Все вышеперечисленные нормативно-правовые акты регламентируют деятельность субъектов РФ в целом.
С позиции оценки эффективности регионального развития в Российской Федерации на сегодняшний день действуют два основных нормативно-правовых акта:
1. Постановление Правительства Российской Федерации от 3 ноября 2012 г. № 1142 «О мерах по реализации Указа Президента Российской Федерации от 21 августа 2012 г. № 1199 «Об оценке эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации».
2. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 10 апреля 2014 г. № 570-р, принятое в соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 10 сентября 2012 г. № 1276 «Об оценке эффективности деятельности руководителей федеральных органов исполнительной власти и высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов Российской Федерации по созданию благоприятных условий ведения предпринимательской деятельности».
Во исполнение данных документов Федеральная служба государственной статистики (Росстат) приводит набор оценочных данных, которые содержат информацию о наиболее значимых показателях уровня развития по каждому региону РФ.
Наибольший интерес с точки зрения анализа эффективности развития регионов представляет Постановление Правительства Российской Федерации от 3 ноября 2012 г. № 1142 «О мерах по реализации указа президента Российской Федерации от 21 августа 2012 г. № 1199 "Об оценке эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации"»1. Данный
1 О мерах по реализации Указа Президента Российской Федерации от 21 августа 2012 г. № 1199 «Об оценке эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации» (вместе с «Правилами
документ определяет правила предоставления субъектам Российской Федерации грантов в форме межбюджетных трансфертов в целях содействия достижению и (или) поощрения достижения наилучших значений показателей по итогам оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, а также методику оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации.
Согласно указанному Постановлению Правительства, оценка эффективности деятельности органов исполнительной власти субъекта Российской Федерации определяется по формуле:
К = 0,5
ИП + ИП„ + ИП + ИП + ИП
5
ИП, + ИП5 + ИП8 + ИП9 + ИП„
+0,3-1-5-8-9-11 +
5
+0,2ИП10,
(1)
где ИП — сводный индекс значения следующих показателей: ИП1 — ожидаемой продолжительности жизни при рождении; ИП2 — объема инвестиций в основной капитал (за исключением бюджетных средств); соотнесенного с показателем численности населения; ИП3 — оборота продукции (услуг), производимой малыми предприятиями, в том числе микропредприятиями, и индивидуальными предпринимателями, соотнесенного с показателем численности населения; ИП4 — объема налоговых и неналоговых доходов консолидированного бюджета субъекта Российской Федерации, соотнесенного с показателем численности населения; ИП5 — уровня безработицы в среднем за 1 год; ИП6 — реальных располагаемых денежных доходов населения; ИП7 — удельного веса введенной общей площади жилых домов по отношению к общей площади жилищного фонда; ИП8 — доли обучающихся в государственных (муниципальных) общеобразовательных организациях, занимающихся в одну
предоставления субъектам Российской Федерации грантов в форме межбюджетных трансфертов в целях содействия достижению и (или) поощрения достижения наилучших значений показателей по итогам оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации», «Методикой оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации»). Постановление Правительства РФ от 03.11.2012 № 1142 (ред. от 26.11.2015 [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_137555/92d969e26a4326c5d02fa7 9b8f9cf4994ee5633b/ (дата обращения 16.12.2017).
смену, в общей численности обучающихся в государственных (муниципальных) общеобразовательных организациях; ИП9 — смертности населения (без показателя смертности от внешних причин); ИП10 — ранжированный индекс значения показателя — оценки населением деятельности органов исполнительной власти субъекта Российской Федерации; Ип11 — доли детей, оставшихся без попечения родителей, в том числе переданных неродственникам (в приемные семьи, на усыновление (удочерение), под опеку (попечительство), в семейные детские дома и патронатные семьи), находящихся в государственных (муниципальных) учреждениях всех типов.
На основе приведенного обзора литературы можно отметить, что все методики характеризуются следующими общими признаками:
— использование широкого перечня факторов, охватывающих все сферы развития (качество жизни, здравоохранение, образование, экономика, бюджетные доходы и расходы, инновации и пр.);
— использование определенных бенчмар-ков, отражающих уровень развития региона, например, ВРП.
Методика расчета эффективности деятельности органов государственной власти, содержащаяся в анализируемом Постановлении Правительства, включает ограниченный перечень факторов, которые не менялись уже несколько лет.
В нашей работе мы сосредоточимся на двух аспектах:
1. Расширение перечня переменных для анализа с целью включения в состав показателей широкого круга, отражающего не только уровень экономического развития регионов, но и социального, и инновационного.
2. Использование эконометрического моделирования [15, с. 76] для обоснования включенных переменных и уровня их влияния на результирующий показатель — ВРП.
Таким образом, мы выдвигаем следующую гипотезу исследования: существующая методика оценки эффективности регионального управления не в полной мере может отражать реальную ситуацию. Учет дополнительных факторов, отражающих аспекты социального и инновационного развития, которые в наибольшей степени оказывают влияние на ВРП, повысит ее эффективность.
Данные и методы
Поскольку общий массив показателей включает как относительные, так и абсолютные ве-
личины с большим диапазоном значений, для приведения данных к единому формату и проведению более точного анализа все значения были логарифмированы через натуральный логарифм.
В число отобранных переменных вошли: доходы консолидированных бюджетов субъектов РФ (х13); объем инновационных товаров, работ, услуг (х14); объем инновационных товаров, работ, услуг, (в % от общего объема отгруженных товаров, выполненных работ, услуг) (х15); расходы консолидированных бюджетов субъектов РФ (х16); индексы промышленного производства (х17); сальдированный финансовый результат деятельности организаций (х18); удельный вес убыточных организаций (в % от общего числа организаций) (х19); инвестиции в основной капитал (в фактически действовавших ценах) (х20); число профессиональных образовательных организаций, осуществляющих подготовку квалифицированных рабочих, служащих (х21); численность профессорско-преподавательского персонала образовательных организаций высшего образования (х22); число профессиональных образовательных организаций, осуществляющих подготовку квалифицированных рабочих, служащих (х23); выпуск квалифицированных рабочих и служащих (х24); выпуск квалифицированных рабочих и служащих, на 10 000 чел. занятого населения (х25); число образовательных организаций высшего образования (х26); выпуск бакалавров, магистров, специалистов (х27); расходы на НИОКР (х29); занятость в инновационной сфере (х30); количество запрашиваемых патентов (х31); количество выданных патентов (х32); среднегодовая численность населения (х35); количество койко-мест в больницах на 10 000 чел. населения (х36); количество врачей на 10 000 чел. населения (х37); число больничных коек (х38); численность врачей всех специальностей (х39).
Для анализа данных использовался метод регрессионного анализа, позволяющий установить значимость включения выбранных факторов в модель, а также степень влияния каждого фактора на результирующий признак.
Модель
На первом этапе нашего исследования мы оценили значимость показателей, входящих в методику, согласно действующей редакции анализируемого Постановления Правительства. Для оценки степени влияния указанных в рассматриваемом документе показателей на основной результат деятельности региона — ВРП — было составлено урав-
нение регрессии, в котором в качестве результирующего признака использован показатель ВРП, а в качестве объясняющих переменных перечисленные в Постановлении показатели (ИП^ИП^. По результатам регрессионного анализа было выявлено, что далеко не все из 11 заявленных в Постановлении переменных, оказывают влияние на ВРП и являются значимыми в модели.
Данные описательной статистики полученной регрессионной модели приведены в таблице 1.
Как показывают данные таблицы, все переменные имеют высокий уровень значимости, близкий к 100 % (Prob.). Коэффициент детерминации (R-squared) — 0,98, что говорит о высокой степени влияния включенных в модель переменных на изменение результирующего фактора.
Следует отметить, что показатели, не вошедшие в модель, являются в определенной степени условными и по своей природе оценочными (вероятностными или субъективными). В частности, ожидаемая продолжительность жизни при рождении (ИП1) — показатель вероятностный. Реальная продолжительность жизни населения в регионе, которая действительно дает представление об уровне его развития и характеризует эффективность государственного управления, может отличаться от ожидаемой. Оборот продукции (услуг), производимой малыми предприятиями, в том числе микропредприятиями, и индивидуальными предпринимателями, соотнесенный с показателем численности населения (ИП3), по результатам оценки оказывает отрицательное влияние на ВРП, следовательно, использоваться для анализа не может. Аналогично ИП1, не вошедший в модель показатель, — ранжированный индекс значения показателя — оценки населением деятельности органов исполнительной власти субъекта Российской Федерации (ИП10) — является субъективным. Оценка населением не может быть использована как объективный показатель эффективности, поскольку зависит от большого количества факторов, не связанных напрямую с уровнем государственного управления. Показатель доли детей, оставшихся без попечения родителей, в том числе переданных неродственникам (в приемные семьи, на усыновление (удочерение), под опеку (попечительство), в семейные детские дома и патронатные семьи), находящихся в государственных (муниципальных) учреждениях всех типов (ИП11), а также смертности без видимой причины (ИП9), сле-
Таблица 1
Результаты регрессионного анализа влияния, установленных законодательством, факторов на ВРП
Dependent Variable: VRP
Method: Least Squares
Included observations: 80
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
Mn2 0.295924 0.046467 6.368542 0.0000
Mn. 4 0.342032 0.056923 6.008684 0.0000
Mn5 0.173593 0.075459 2.300502 0.0243
Mn 6 0.991567 0.025542 38.82059 0.0000
Mn7 0.133383 0.035817 3.724051 0.0004
Mn8 0.976379 0.286499 3.407970 0.0011
C -6.135769 1.558335 -3.937387 0.0002
R-squared 0.981393 Mean dependent var 12.80562
Adjusted R-squared 0.979584 S.D. dependent var 1.100159
S. E. of regression 0.157194 Akaike info criterion -0.768031
Sum squared resid 1.779119 Schwarz criterion -0.529828
Log likelihood 38.72124 F-statistic 542.5131
Durbin-Watson stat 2.188173 Prob(F-statistic) 0.000000
дует относить в большей степени к качественной характеристике уровня социального благополучия региона, нежели к экономической эффективности.
Таким образом, было показано, что действующее Постановление Правительства, на основании которого распределяются бюджетные средства для софинансирования региональных бюджетов, содержит недостатки в методологии, что может привести к формированию некорректных результатов проводимой оценки.
Несмотря на то, что объясняющая способность модели, полученной путем включения значимых показателей, влияющих на ВРП региона, является довольно высокой, по нашему мнению, перечень оценочных показателей может быть дополнен и расширен, поскольку региональное развитие является сложной многогранной характеристикой и требует всестороннего комплексного анализа для адекватной оценки.
На втором этапе нашего исследования для выявления дополнительных факторов, влияющих на ВРП, был сформирован перечень из 27 показателей, которые используются при детальной оценке уровня промышленного развития, инновационного развития, здравоохранения и образования в регионах (Х13-Х39). Указанные переменные охватывают основные направления регионального развития, такие как промышленность, государственный сектор, инновации, образование, здравоохранение, которые в меньшей степени учтены в действующем законодательстве, но выделены как
важные показатели в аналогичных исследованиях [16-24].
Аналогичным образом, путем построения уравнения регрессии, были выявлены наиболее значимые факторы, изменение которых оказывает влияние на изменение ВРП. Описательная статистика регрессионного анализа дополнительных факторов, влияющих на ВРП, представлена в таблице 2.
К выявленным факторам, не включенным в действующую нормативно-правовую методику оценки, относятся:
— объем инновационных товаров, работ, услуг Х);
— расходы консолидированных бюджетов субъектов РФ (Х16);
— выпуск квалифицированных рабочих и служащих (Х24);
— число образовательных организаций высшего образования (Х26);
— количество врачей на 10 000 чел. населения (Х37).
Приведенный перечень переменных показывает, что существенное влияние на изменение ВРП оказывает сфера образования (которая в текущей редакции нормативно-правового акта оценивается только по доле обучающихся в общеобразовательных организациях). В перечне законодательных показателей отсутствуют какие-либо показатели, оценивающие уровень развития инноваций в регионе, хотя в ходе исследования было установлено, что инновационная сфера является одним из важнейших показателей уровня развития региона и требует поддержки со
Таблица 2
Результаты регрессионного анализа влияния дополнительных факторов на ВРП
Dependent Variable: VRP
Method: Least Squares
Included observations: 80
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X14 0.067134 0.020653 3.250516 0.0018
X16 0.315262 0.064563 4.882990 0.0000
X24 0.285841 0.161187 1.773347 0.0806
X26 0.068661 0.045618 1.505112 0.1369
X37 0.188143 0.122651 1.533967 0.1296
C 11.63115 1.734018 6.707631 0.0000
R-squared 0.921452 Mean dependent var 12.59250
Adjusted R-squared 0.910068 S.D. dependent var 0.511202
S. E. of regression 0.153302 Akaike info criterion -0.785729
Sum squared resid 1.621612 Schwarz criterion -0.458200
Log likelihood 42.42916 F-statistic 80.94458
Durbin-Watson stat 2.204226 Prob(F-statistic) 0.000000
Таблица 3
Коэффициенты влияния значимых показателей на ВРП
Группа показателей Показатель Коэффициент
Действующее законодательство ИП2 — объема инвестиций в основной капитал (за исключением бюджетных средств), соотнесенного с показателем численности населения 0,4
ИП4 — объема налоговых и неналоговых доходов консолидированного бюджета субъекта Российской Федерации, соотнесенного с показателем численности населения 0,4
ИП5 — уровня безработицы в среднем за 1 год 0,2
ИП6 — реальных располагаемых денежных доходов населения 1
ИП7 — удельного веса введенной общей площади жилых домов по отношению к общей площади жилищного фонда 0,2
ИП8 — доли обучающихся в государственных (муниципальных) общеобразовательных организациях, занимающихся в одну смену, в общей численности обучающихся в государственных (муниципальных) общеобразовательных организациях 1
Дополнительные переменные Х — объем инновационных товаров, работ, услуг 0,2
Х — расходы консолидированных бюджетов субъектов РФ 0,4
Х24 — выпуск квалифицированных рабочих и служащих 0,4
Х26 — число образовательных организаций высшего образования 0,2
Х37 — количество врачей на 10000 чел. населения 0,2
стороны государства. Законодательно установлена необходимость оценки эффективности деятельности органов государственной власти в регионе с учетом полученных налоговых и неналоговых доходов. Однако проведенный анализ выявил, что уровень расходов также оказывает влияние на региональное развитие и требует учета при проведении оценки эффективности.
Таким образом, предлагается исключение из перечня оценочных переменных выявленных незначимых и одновременное включение дополнительных переменных, наилучшим образом объясняющих изменение ВРП.
Полученные результаты
Учитывая, что модель регрессионного анализа является динамической и степень влияния каждого фактора на результат (коэффициент регрессии) может меняться с течением времени, необходимо установить средние ограничительные диапазоны, характеризующие степень влияния каждого отдельного фактора. Так, на основе полученных коэффициентов по двум моделям предлагается установить следующие границы диапазонов коэффициентов: [0-0,2] — коэффициент 0,2, [0,2-0,4] — коэффициент 0,4, [0,4-0,6] — коэффициент 0,6, [0,6-0,8] — коэффициент 0,8, [0,8-1] — коэффициент 1.
Таким образом, значимые переменные будут включаться в расчет итоговой эффективности деятельности органов исполнительной власти региона со следующими коэффициентами (табл. 3).
Для представления итогового уравнения приведем название переменных к единому формату, продолжив нумерацию индивидуальных показателей (ИП), начиная с 12-го. Таким образом Х14 = ИП12, Х16 = ИП13, Х24 = ИП14,
Х26 = ИП^ Х37 = ИП16.
Объединив переменные с одним коэффициентом в группы, получим итоговое уравнение для оценки эффективности регионов в целом и деятельности органов исполнительной власти в частности:
ИП5 + ИП7 + ИП12 + ИП15 + ИП16 Эф = 0,2-5-7-^-15-16 +
Л „ ИП2 + ИП4 + ИП13 + ИП14 +0,4-2-4-13-14 +
Таблица 4
Сравнение результатов оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов РФ (20 наиболее эффективных регионов)
+ИП + ИП.
(2)
Данная формула отличается от используемой в действующем законодательстве тем, что содержит только значимые переменные, которые оказывают влияние на главный показатель уровня развития региона — ВРП. Помимо этого, перечень показателей охватывает большее количество сфер деятельности региона, включая инновационную деятельность, профессиональное образование, уровень здравоохранения, расходы консолидированных бюджетов.
Проведем сравнение результатов, полученных по действующей и разработанной методике оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов РФ путем сравнения итоговых расчетов на основании последних имеющихся статистических данных (табл. 4). В таблице указаны первые 20 регионов, имеющих наилучшие оценки, которые, согласно Постановлению, будут получателями бюджетных средств.
По результатам расчетов перечень регионов, показывающих наилучшие показатели эффективности, отличается в предложенной методике от действующей законодательной методики порядком расположения в рейтинге. Однако при этом предлагаемая методика содержит больший набор статистически обоснованных факторов, оказывающих влияние на ВРП как главного показателя уровня развития регионов.
Если рассматривать вопрос предоставления грантовой поддержки регионам на осно-
Методика действующего законодательства Предложенная методика
е г н и т й е & в о Субъект РФ е г н и т й е & в о Субъект РФ
т с е т с е
1 г. Москва 1 г. Москва
2 Московская обл. 2 Московская обл.
3 г. Санкт-Петербург 3 г. Санкт-Петербург
4 Краснодарский край 4 Тюменская обл.
5 Свердловская обл. 5 Краснодарский край
6 Тюменская обл. 6 Свердловская обл.
7 Респ. Татарстан 7 Респ. Татарстан
8 Респ. Башкортостан 8 Респ. Башкортостан
9 Ростовская обл. 9 Нижегородская обл.
10 Нижегородская обл. 10 Ростовская обл.
11 Самарская обл. 11 Самарская обл.
12 Челябинская обл. 12 Красноярский край
13 Респ. Дагестан 13 Челябинская обл.
14 Пермский край 14 Пермский край
15 Красноярский край 15 Новосибирская обл.
16 Новосибирская обл. 16 Воронежская обл.
17 Ставропольский край 17 Ставропольский край
18 Воронежская обл. 18 Кемеровская обл.
19 Приморский край 19 Волгоградская обл.
20 Кемеровская обл. 20 Респ. Дагестан
вании действующей законодательной методики, то предложенная модель оценки эффективности не оказывает влияния на конечный результат (перечень 20 наиболее эффективных регионов совпадает как по действующей, так и по предложенной методике оценки (табл. 4)). Однако, по нашему мнению, наиболее существенным недостатком действующей редакции Постановления Правительства является именно способ определения перечня регионов для выделения дополнительного финансирования, который требует корректировки.
Как отмечалось ранее, действующее законодательство предусматривает поощрение 20 наиболее эффективных (развитых) регионов дополнительными грантами в форме межбюджетных трансфертов. И. А. Гурбан [25] считает, что в соответствии с данной методикой регионам экономически выгодно подняться в рейтинге и именно за счет этого реализуется важнейшая функция государственного регулирования экономики — сглаживание диспро-
Таблица 5
Методика определения перечня регионов для получения гранта
Действующее законодательство Предлагаемая методика
Эф (топ-20); т i max 4 ' Эф. — расчетный показатель эффективности в i-м году (Эф,. - Эф,. - ^ (топ-20); Эф. — расчетный показатель эффективности в г'-м году; Эф,. 1 — расчетный показатель эффективности в предыдущем году
порций социально-экономического развития регионов РФ. Однако, по нашему мнению, в результате применения данной методики наблюдается экономическое противоречие, при котором дополнительная финансовая поддержка выделяется и без того благополучным регионам. Регионы, имеющие наихудшие показатели в рейтингах развития, рассматриваются как неэффективные и дополнительное финансирование не получают. При этом уровень развития данных регионов только ухудшается, поскольку они не имеют возможности самостоятельно сократить отрыв от благополучных регионов.
Основными целями предоставления грантов, согласно рассматриваемому Постановлению, являются поощрение наилучших результатов (стимулирование к эффективной работе) и содействие достижению наилучших показателей (мотивация регионов для повышения уровня развития).
На практике же реализуется только поощрение достижения наилучших результатов у тех субъектов Российской Федерации, которые были достигнуты и без дополнительного финансирования. Таким образом, стимулирующая функция данных грантов не реализуется в полной мере.
В то же время содействие достижению наилучших показателей, заявленное в качестве цели предоставления грантов, не реализуется вовсе, поскольку регионы, которым необходимы дополнительные бюджетные средства для повышения эффективности работы и уровня развития, этой поддержки априори не получают.
В связи с этим видится наиболее эффективным и экономически обоснованным использование в качестве основного показателя, определяющего рейтинг региона, по которому выделяются бюджетные средства, не сам показатель эффективности за текущий год, а прирост эффективности относительно предыдущего периода (табл. 5).
Согласно действующему законодательству, гранты выделяются субъектам с наиболее высокими показателями эффективности. Такой порядок расчетов не позволяет регионам, находящимся на последних местах рейтинга, по-
лучать дополнительные средства, способные стимулировать их развитие. Подобная система приводит к тому, что разрыв в уровне развития регионов ежегодно только увеличивается, поскольку развитые регионы продолжают получать бюджетные субсидии, а неразвитые их не получают, что ухудшает и без того плачевное состояние регионов.
Сама по себе эффективность предполагает оценку именно прироста какого-либо показателя [26, с. 36], а не его максимальное значение. Таким образом, предлагаемая методика будет в наибольшей степени отвечать заявленным в Постановлении Правительства целям оценки регионов РФ.
В данном случае именно улучшение позиции региона в рейтинге можно рассматривать как критерий эффективности, поскольку он показывает улучшение всех значимых показателей. За счет выделения бюджетных средств на поддержку регионов, таким образом, станет возможным сокращение высокой дифферен-цированности в уровне развития, поскольку наиболее развитие регионы (Москва, Санкт-Петербург и Московская область) не будут получать дополнительное финансирование, а его получатели смогу направить данные средства на обходимые мероприятия, способствующие повышению уровня развития и приближения его к показателям наиболее развитых регионов.
Заключение
Как показывают многочисленные исследования и данные рейтинговых агентствпо всем направлениям социально-экономического развития лидирующие позиции занимают всегда три основных региона: г. Москва, г. Санкт-Петербург и Московская область. Перечень остальных регионов в разных рейтингах имеет определенные различия, но не столь существенные в содержательном плане.
Предложенная модель оценки эффективности государственного управления регионами позволяет проводить наиболее адекватный
1 Рейтинг социально-экономического положения субъектов РФ по итогам 2016 года [Электронный ресурс]. URL: http://www.riarating.ru/infografika/20170530/630063754.html (дата обращения 17.12.2017).
анализ положения регионов за счет включения в модель широкого перечня факторов, охватывающих все стороны регионального развития и имеющих наиболее выраженное влияние на ВРП как главного показателя результативности деятельности региона. Помимо этого, корректировка в методике определения
наиболее эффективных регионов, претендующих на получение дополнительного государственного финансирования, будет способствовать сокращению дифференциации в уровне развития различных регионов и приведению общего уровня развития к сбалансированному состоянию.
Благодарность
Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситета 2017 г.
Список источников
1. Орлов Д., Туровский Р. Рейтинг эффективности управления в субъектах Российской Федерации в 2014 г. [Электронный ресурс]. URL:https://regnum.ru/news/orel/1871269.html (дата обращения 15.12.2017).
2. Орлов Д., Туровский Р. Рейтинг эффективности управления в субъектах Российской Федерации в 2015 г. [Электронный ресурс]. URL:http://www.regcomment.ru/investigations/reyting-effektivnosti-upravleniya-v-subektakh-rossiyskoy-federatsii-v-2015-godu/ (дата обращения 15.12.2017).
3. Орлов Д., Туровский Р. Рейтинг эффективности управления в субъектах Российской Федерации в 2016 г. [Электронный ресурс]. URL:https://regnum.ru/news/2215593.html (дата обращения 15.12.2017).
4. Charles V., Dt'az G. A Non-radial DEA Index for Peruvian Regional Competitiveness // Social Indicators Research. — 2017. — Vol. 134, iss. 2. — Р. 747-770.
5. Slavova T. A rank order and efficiency evaluation of the EU regions in a social framework // Empirica. — 2008. — Vol. 35. — P. 339-367.
6. Kondyli J. Measurement and evaluation of sustainable development: A composite indicator for the islands of the North Aegean region, Greece // Environmental Impact Assessment Review. — 2010. — Vol. 30, iss.6. — P. 347-356.
7. The urbanization efficiency in Chengdu City: An estimation based on a three-stage DEA model / Jia S., Wang C., Li Y., Zhang F., Liu W. // Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C. — Vol. 101. — P. 59-69.
8. Lengyel I. Competitiveness of Metropolitan Regions in Visegrad Countries // Procedia — Social and Behavioral Science. — 2016. — Vol. 223. — P. 357-362.
9. Halkos G., Tzeremes N. G., Kourtzidis S. A. Regional sustainability efficiency index in Europe: an additive two-stage DEA approach // Operational Research. — 2015. — Vol. 15. — P. 1-23.
10. Carboni O. A., Russu P. Assessing Regional Wellbeing in Italy: An Application of Malmquist-DEA and Self-organizing Map Neural Clustering // Social Indicators Research. — 2014. — Vol. 122. — P. 677-700.
11. Madalenoa М., Moutinhoa V., Robainaa М. Economic and Environmental assessment: EU cross-country efficiency ranking analysis // Energy Procedia. — 2016. — Vol. 106. — P. 134-154.
12. Вертинская Т. С. Методические основы разработки комплекса индикаторов для оценки экономической интеграции регионов стран — членов ЕЭП // ЕЭИ. — № 2 (19). — С. 21-44.
13. Цомартова Л. В. Методика оценки уровня социально-экономического развития региона и модели управления экономическим развитием региона // Вестник Северо-Осетинского государственного университета имени Коста Левановича Хетагурова. — 2010. — № 3. — С. 128-135.
14. Ахременко А. С., Юрескул Е. А. Эффективность государственного управления: политологический и экономический подходы // Общественные науки и современность. — 2013. — № 1. — С. 77-88.
15. Федорова Е. А., Гиленко Е. В. Методология финансовых исследований: учеб. пособие. — М. : Вузовский учебник, ИНФРА-М, 2017. — 281 с.
16. Федорова Е. А., Черникова Л. И., Рогов О. Ю. Оценка качества здравоохранения в регионах РФ // Региональная экономика. Теория и практика. — 2017. — Т. 15, № 11 (446). — С. 2070-2093.
17. Савруков А. Н., Савруков Н. Т. Методический подход и критерии оценки эффективности государственного управления в регионах // Финансы и кредит. — 2017. — Т. 23, № 7 (727). — С. 388-402.
18. Соловьев М. Н., Пестриков С. В. Разработка математической модели сравнительной оценки эффективности регионов России // Вестник Самарского государственного технического университета. — 2008. — № 1 (16). — С. 175-177. — (Физ.-мат. науки).
19. Данько Т. П. Архитектура оценок конкурентного позиционирования регионов РФ // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. — 2014. — № 2 (8). — С. 75-82. — (Экономика).
20. Жгун Т. В. Построение интегральной характеристики качества жизни субъектов Российской Федерации с помощью метода главных компонент // Экономические и социальные перемены. Факты, тенденции, прогноз. — 2017. — Т. 10. — № 2. — С. 214-235. — doi: 10.15838/esc/2017.2.50.12.
21. Investigating Rationales of Malaysia Quality of Life and Wellbeing Components and Indicators / Bakar А. А., Osman М. М., Bachok S., Ibrahim M. // Procedia — Social and Behavioral Sciences. — 2016. — Vol. 222. — Р. 132-142.
22. Фридман Ю. А., Блам Ю. Ш., Речко Г. Н. Выявление отраслей — лидеров в регионе на основе метода свертки данных (DEA) // Вестник кузбасского государственного технического университета. — 2015. — № 6 (112). — С. 182— 191.
23. Строителева Т. Г. Ятченко Л. В. Методические подходы к оценке эффективности социально-экономических программ регионов России // Вестник Алтайской академии экономики и права. — 2013. — Вып 2 (29). — С. 43-46.
24. Percoco М. Strategies of regional development in European regions: are they efficient? // Cambridge Journal of Regions, Economy and Society. — 2013. — Vol. 6. — Р. 303-318.
25. Гурбан И. А. Рейтингование территорий как инструмент измерения регионального благополучия // Экономический анализ. Теория и практика. — 2015. — № 42 (441). — C. 36-51.
26. Ахременко А. С. Социальная эффективность государства в регионах России. 2008-2011 гг. / [препринт WP14/2013/07]; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М. : Изд. дом Высшей школы экономики, 2013. — 64 с. — (Серия WP14. Политическая теория и политический анализ) [Электронный ресурс]. URL: https://www. hse.ru/mirror/pubs/lib/data/access/ram/ticket/59/1516131196bbf6bc723df0e3d32621f1eaeaa7e84a/WP14_2013_07_f.pdf (дата обращения: 16.12.2017).
Информация об авторах
Федорова Елена Анатольевна — доктор экономических наук, доцент, профессор, Финансовый университет при Правительстве РФ, Высшая школа экономики; ORCID: 0000-0002-3381-6116, Researcher ID: J-8259-2016; Scopus Author ID: 55584791316 (Российская Федерация, 125468, г. Москва, Ленинградский пр-т, 49; e-mail: ecolena@mail.ru).
Черникова Людмила Ивановна — доктор экономических наук, доцент, профессор, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации^СЮ: 0000-0003-4743-5506; Scopus Author ID: 56962770900 (Российская Федерация,125993, г. Москва, Ленинградский пр-т, 49; e-mail: tariff2004@mail.ru).
Мусиенко Светлана Олеговна — кандидат экономических наук, ассистент, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации; ORCID: 0000-0003-0348-8323; Researcher ID: I-6852-2016; Scopus Author ID: 57201470228 (Российская Федерация, 125993, г. Москва, Ленинградский пр-т, 49; e-mail: somusienko@fa.ru).
For citation: Fedorova, E. A., Chernikova, L. I. & Musienko, S. O. Assessment of the Regional Government's Efficiency. Ekonomika regiona [Economy of Region], 15(2), 350-362
E. A. Fedorova, L. I. Chernikova, S. O. Musienko
Financial University under the Government of the Russian Federation (Moscow, Russian Federation; e-mail: ecolena@mail.ru)
Assessment of the Regional Government's Efficiency
The article analyses domestic and foreign practice of assessing the regional government's efficiency. It also examines the legislative framework that regulates such assessment. Based on the analysis' results we propose measures to improve the regulatory framework. The research hypothesis is that the current methodology for assessing the regional government's efficiency cannot comprehensively reflect the real situation. Considering additional factors of social and innovative development, which mostly impact the gross domestic product as the main performance indicator of a region, will increase the effectiveness of the regional government. Using regression analysis, we determined, how much the indicators used for calculating the regional government's efficiency in accordance with the legislative framework, influence the gross regional product. We also analysed additional factors that significantly impact the gross regional product. In addition, we built a comprehensive model for assessing the regional government's efficiency based on the linear regression method. The research has shown that the current legislative framework does not include a complete list of factors that affect the regions development. Furthermore, the criteria for defining the most efficient regions (that receive additional grant support based on the assessment) do not allow implementing the stimulating function for these measures. The current procedure for grant support allocation to the most efficient regions leads to the increase of the regional development's differentiation. We provide a number of proposals for supplementing and improving the methodology for the regional government's efficiency, which are based on including additional factors that allow a comprehensive assessment of the regional management's efficiency. The study's results can be used for justifying the changes and amendments to the current legislative acts.
Keywords: regional management efficiency, region's budgetary support, regional management, state management, development of regions, level of regional development, efficiency of public authorities, Russian regions, legislative support of Russian regions, economic development of Russian regions
Acknowledgments
The article has been prepared based on the results of studies supported by budgetary funds in accordance with the state order for the Financial University in 2017.
References
1. Orlov, D. &Turovskiy, R. (2014). Reyting effektivnosti upravleniya v subektakh Rossiyskoy Federatsii v 2014 g. [The rating of management effectiveness in the Russian Federation regions in 2014]. Retrieved from: https://regnum.ru/news/ orel/1871269.html (Date of access: 15.12.2017). (In Russ.)
2. Orlov, D. & Turovskiy, R. (2015). Reyting effektivnosti upravleniya v subektakh Rossiyskoy Federatsii v 2015g. [The rating of management effectiveness in the Russian Federation regions in 2015]. Retrieved from: http://www.regcomment.ru/investi-gations/reyting-effektivnosti-upravleniya-v-subektakh-rossiyskoy-federatsii-v-2015-godu/ (Date of access: 15.12.2017). (In Russ.)
3. Orlov, D. & Turovskiy, R. (2016). Reyting effektivnosti upravleniya v subektakh Rossiyskoy Federatsii v 2016 g. [The rating of management effectiveness in the Russian Federation regions in 2016]. Retrieved from: https://regnum.ru/news/2215593. html (Date of access: 15.12.2017). (In Russ.)
4. Charles, V. &Diaz, G. (2017). A Non-radial DEA Index for Peruvian Regional Competitiveness. Social Indicators Research, 134, 747-770. DOI: 10.1007/s11205-016-1444-9.
5. Slavova, T. (2008). A rank order and efficiency evaluation of the EU regions in a social framework. Empirica, 35, 339-367. DOI: 10.1007/s10663-008-9074-3. (In Russ.)
6. Kondyli J. (2010). Measurement and evaluation of sustainable development. A composite indicator for the islands of the North Aegean region, Greece. Environmental Impact Assessment Review, 30, 347-356. DOI: 10.1016/j.eiar.2009.08.006.
7. Jia, S., Wang, C., Li, Y., Zhang, F. & Liu, W. (2017). The urbanization efficiency in ChengduCity: An estimation based on a three-stage DEA model. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 101, 59-69. DOI: 10.1016/j.pce.2017.05.003.
8. Lengyel, I. (2016). Competitiveness of Metropolitan Regions in Visegrad Countries. Procedia — Social and Behavioral Science, 223, 357-362. DOI: 10.1016/j.sbspro.2016.05.241.
9. Halkos, G. E., Tzeremes, N. G. &. Kourtzidis, S. A. (2015). Regional sustainability efficiency index in Europe: an additive two-stage DEA approach. Operational Research, 15, 1-23. DOI: 10.1007/s12351-015-0170-4.
10. Carboni, O. A. & Russu, P. (2014). Assessing Regional Wellbeing in Italy: An Application of Malmquist-DEA and Self-organizing Map Neural Clustering. Social Indicators Research, 122, 677-700. DOI: 10.1007/s11205-014-0722-7.
11. Madaleno, М., Moutinho, V. & Robaina, М. (2016). Economic and Environmental Assessment: EU cross-country efficiency ranking analysis. Energy Procedia, 106, 134-154. DOI: 10.1016/j.egypro.2016.12.111.
12. Vertinskaya, T.S. (2013). Metodicheskie osnovy razrabotki kompleksa indikatorov dlya otsenki ekonomichekoy in-tegratsii stran-chlenov EEP [Methodological basis for developing a set of indicators for assessing the economic integration of the regions of the SES member countries]. Evropeyskaya ekonomicheskaya integratsiya [Eurasian Economic Integration], 2(19), 21-44. (In Russ.)
13. Tsomartova, L. V. (2010). Metodika otsenki urovnya sotsialno-ekonomicheskogo razvitiya regiona I modeli uprav-leniya ekonomicheskim razvitiem regiona [Estimation methods of social and economic region development level and the management models of its economic development]. Vestnik Severo-Osetinskogo Gosudarstvennogo Universiteta imeni Kosta Levanovicha Khetagurova [Bulletin of the North Ossetian State University after K. L. Khetagurov], 3, 128-135. (In Russ.)
14. Akhremenko, A. S. &Yureskul, E. A. (2013.) Effektivnost gosudarstvennogo upravleniya: politologicheskiy i eko-nomicheskiy podkhody [Efficiency of public administration: political and economic approaches]. Obshchestvennye nauki isovremennost [Social sciences and contemporary world], 1, 77-88. (In Russ.)
15. Fedorova, E. A. & Gilenko, E. V. (2017). Metodologiya finansovykh issledovaniy [Methodology of financial research]. Moscow: INFRA-M, 281. (In Russ.)
16. Fedorova, E. A., Chernikova, L. I. & Rogov, O. Yu. (2017). Otsenka kachestva zdravookhraneniya v regionakh RF [Assessment of the quality of health in the Russian Federation regions]. Regionalnaya Ekonomika: Teoriya iPraktika [Regional Economics: Theory and Practice], 15, 2070-2093. (In Russ.)
17. Savrukov, A. N. & Savrukov, N. T. (2017). Metodicheskiy podkhod I kriterii otsenki effektivnosti gosudarstvennogo upravleniya v regionakh [Efficiency of public administration in regions: a methodological approach and assessment criteria]. Finansy i Kredit [Finance and Credit], 23, 388-402. (In Russ.)
18. Solov'ev, M. N. & Pestrikov S. V. (2008). Razrabotka matematicheskoy modelo sravnitelnoy otsenki effektovnosti regionov Rossii [Development of a mathematical model of comparative assessment of the effectiveness of Russia's regions]. Vestnik Samarskogo Gosudarstvennogo Tekhnicheskogo Universiteta [Journal of Samara State Technical University, Ser. Physical and Mathematical Sciences], 1(16), 175-177. (In Russ.)
19. Danko, T.P. (2014). Arkhitektura otsenok konkurentnogo pozitsionirovaniya regionov RF [Architecture evaluations competitive positioning of regions of the Russian Federation]. Vestnik UGNTU. Nauka, obrazovanie, ekonomika bulletin USPTU. Science, Education, Economy. Series Economy], 2(8), 75-82. (In Russ.)
20. Zhgun, T. V. (2017). Postroenie integralnoy kharakteristiki kachestva zhizni subektov Rossiyskoy Federatsii s po-moshchyu metoda glavnykh component [Building an integral measure of the quality of life of constituent entities of the Russian Federation using the principal component analysis]. Ekonomicheskie isotsialnyeperemeny. Fakty, tendentsii,prognoz [Economic and social changes: facts, trends, forecast], 10(2), 214-235. DOI: 10.15838/esc/2017.2.50.12. (In Russ.)
21. Bakar, А. А., Osman, М. М., Bachok, S. & Ibrahim, M. (2016). Investigating rationales of Malaysia quality of life and wellbeing components and indicators. Procedia — Social and Behavioral Sciences, 222, 132 — 142. DOI: 10.1016/j. sbspro.2016.05.202.
22. Friedman, Yu. A., Blam. Yu. Sh. & Rechko, G. N. (2015). Vyyavlenie otrasley-liderov v regione na osnove metoda sverstki dannykh (DEA) [Identification of industries-leader in the region by data envelopment analysis (DEA)]. Vestnik Kuzbasskogo Gosudarstvennogo Tekhnicheskogo Universiteta [Vestnik of Kuzbass StateTechnicalUniversity], 6(112), 182-191. (In Russ.)
23. Stroiteleva, T. G. & Yatchenko, L. V. (2013). Metodicheskie podkhody k otsenke effektivnosti sotsialno-ekonomich-eskikh program regionov Rossii [Methodical approaches to the assessment of Russian regions social and economic programs efficiency]. Vestnik Altayskoy Akademii ekonomiki iprava [Journal of the Altai Academy of Economics and Law], 2(29), 43-46. (In Russ.)
24. Percoco, M. (2013). Strategies of regional development in European regions: are they efficient? Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 6, 303-318. DOI: 10.1093/cjres/rst011.
25. Gurban, I. A. (2015). Reytingovanie territoriy kak instrument izmereniya regionalnogo blagopoluchiya [Territorial rating as a tool to measure the wellbeing of regions]. Ekonomicheskiy analiz. Teoriya IPraktika, [Economic Analysis: Theory and Practice], 42, 36-51. (In Russ.)
26. Akhremenko, A. S. (2013). Sotsialnaya effektivnostgosudarstva v regionakh Rossii: 2008-2011 [Public sector efficiency in Russian regions: 2008 — 2011]. Moscow: HSE Publishing House, 64. Retrieved from: https://www.hse.ru/mirror/pubs/ lib/data/access/ram/ticket/59/1516131196bbf6bc723df0e3d32621f1 eaeaa7e84a/WP 14_2013_07_f.pdf (Date of access: 16.12.2017). (In Russ.)
Authors
Elena Anatolyevna Fedorova — Doctor of Economics, Associate Professor, Professor, Financial University under the Government of the Russian Federation; Higher School of Economics; ORCID: 0000-0002-3381-6116, Researcher ID: J-8259-2016; Scopus AuthorID: 55584791316 (49, Leningradskiy av., Moscow, 125993, Russian Federation; e-mail: ecolena@ mail.ru).
Lyudmila Ivanovna Chernikova — Doctor of Economics, Associate Professor, Professor, Financial University under the Government of the Russian Federation; ORCID: 0000-0003-4743-5506; Scopus AuthorID:56962770900(49, Leningradskiy av., Moscow, 125993, Russian Federation; e-mail: tariff2004@mail.ru).
Svetlana Olegovna Musienko — Assistant Professor, Financial University under the Government of the Russian Federation; ORCID: 0000-0003-0348-8323; Researcher ID: I-6852-2016; Scopus AuthorID: 57201470228(49, Leningradskiy av., Moscow, 125993, Russian Federation; e-mail: somusienko@fa.ru).
