CC BY
21
R = AnRn = AR „ (1)
n 0 n-1' v '
где A - матрица коэффициентов прямых затрат (или средних склонностей к расходованию в случае использования матрицы социальных счетов), включающая коэффициенты прямых затрат новых отраслей; R0 - вектор внешнего спроса на продукцию новых отраслей.
Соответственно, общее приращение выпуска и доходов в экономике региона в результате встраивания комплекса новых производств в ее структурные связи определяется как сумма эффектов всех циклов: R1 + R2 + ... + Rn = X*, где X* - вектор интегральных эффектов.
Для разделения отраслей на группы в соответствии с концепцией Э. Ро-маноффа и С. Левина в вышеприведенную формулу вводятся лаговые операторы (Mules, 1983):
Rn = К=А-ЛКк , (2)
где Lk - лаговый оператор для отраслей и экономических агентов, реагирующих на импульсы с лагом в k периодов (для первой группы отраслей используются отрицательные лаги, для второй группы - положительные).
При использовании численного метода для построения временного распределения интегральных эффектов новых производств в качестве импульсов рассматривается не внешний спрос на продукцию новых отраслей, а сам факт их появления. Иными словами, в отдельном цикле в расчет принимается весь выпуск новых отраслей, независимо от направлений его использования (внешний или внутрирегиональный рынок). Эффекты цикла n оцениваются как разность двух векторов: Rn = Xn - X а компоненты вектора Xn определяются по следующей схеме:
X = V 1M + Y*, Z = (1M)TV + D, Z = X „ (3)
n n ' n ^ ' n n n n-1 4 ^
где Xn - вектор валового выпуска и доходов экономических агентов региона для цикла n; Vn - матрица промежуточного потребления и конечного спроса экономических агентов региона для цикла n; Y* - вектор внешнего спроса на продукцию всех отраслей экономики региона, включая продукцию новых отраслей; Dn - вектор ввозимой продукции для цикла n; Zn - вектор затрат отраслей и расходов экономических агентов региона для цикла n; 1м - вектор-столбец из 1 размерности M х 1 (M определяется на основе размерности расширенного баланса в части внутрирегиональных потоков); T - знак транспонирования матрицы.
Компоненты матрицы Vn и вектора Dn для цикла n рассчитываются по формулам, обеспечивающим неизменность структуры затрат существующих в экономике региона отраслей:
Vj(n) = Vy(n-1)(Xj(n-1) 1 z^(n-1)), j) = d(n-1)(X/(n-1) 1 ^(п-цХ (4)
где i, j - индексы отраслей.
По аналогии с сетевой моделью в итеративный расчет численного метода лаговые операторы вводятся умножением их на матрицу Vn. Очевидно, что при одной структуре лагов сходимость расчетов по численному методу быстрее сходимости расчетов по сетевой модели. Различия в сходимости зависят от доли внутрирегионального потребления в выпуске новых отраслей: чем больше эта доля, тем большие различия результатов.
Поскольку продукция газопереработки и газохимии Дальнего Востока в основном предназначена для внешнего рынка, результаты сетевой модели и численного метода существенно различаться не будут.
ОЦЕНКА ИНТЕГРАЛЬНЫХ ЭФФЕКТОВ РАЗВИТИЯ В ЭКОНОМИКЕ ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА ГАЗОХИМИИ И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ИХ ВО ВРЕМЕНИ
Ядро Дальневосточного центра нефтегазохимии образуют Амурский газоперерабатывающий завод (ГПЗ) и газохимический комплекс (ГХК). Основной продукцией ГПЗ являются метан и гелий, поставляемые на рынки стран АТР, побочной продукцией - этан и пропан-бутановая фракция, предназначенные для газохимии. ГХК объединяет два взаимосвязанных процесса: на 1-м этапе производится этилен, на 2-м этапе - полиэтилен. Этилен в данном случае служит промежуточным продуктом и полностью используется для целей собственного производства (Джурка, Дёмина, 2018; Dzhurka, Dyomina, 2018). Наиболее тесные связи новые производства формируют с отраслями топливно-энергетического комплекса. ГПЗ и ГХК являются энергоемкими производствами, обеспечивающими по прямым межотраслевым связям прирост потребления электроэнергии, равный 6,9 млрд кВтч, тепловой энергии - 12,2 тыс. Гкал, нефтепродуктов - 1,6 млн т.
Для расчета эффектов не только прямых, но и косвенных связей используется матрица социальных счетов Дальнего Востока за 2015 г., включающая структуру затрат газопереработки и газохимии.
Интегральное изменение макропоказателей, обусловленное появлением в экономике региона комплекса новых производств, представлено в таблице (база для сравнения - 2015 г.).
Совокупный выпуск двух новых производств - газопереработки и газохимии - оценивается в 1064,3 млрд руб. Их появление в экономике региона приводит к увеличению ВРП на 493,4 млрд руб., или на 13,9% по сравнению с 2015 г. При этом наибольшие приросты валового выпуска планируются в газодобывающей отрасли, нефтепереработке и электроэнергетике.
В отраслях топливно-энергетического комплекса Дальнего Востока сегодня существуют резервы мощностей. Резерв по электрической мощности
электростанций составляет свыше 50%, по тепловой - около 80%. Два крупнейших нефтеперерабатывающих завода в регионе могут обеспечить увеличение первичной переработки нефти на 24%. Таким образом, при прочих равных условиях (постоянные цены и отсутствие иных энергоемких проектов) имеется достаточный объем ресурсов, необходимых новым производствам.
Таблица
Изменение макропоказателей региона в результате развития газопереработки и газохимии
Table
Change of regional macro indicators with gas processing and petrochemical industry growth
Показатель Относительное изменение, % Абсолютное изменение, млрд руб.
ВРП 13,9 493,4
Валовой выпуск Добыча газа 36,4 116,8
Добыча нефти 0,5 2,9
Нефтепереработка 24,2 81,7
Газопереработка - 905,5
Газохимия - 158,8
Добыча угля 7,7 6,7
Теплоэнергетика 11,1 20,4
Электроэнергетика 25,4 34,5
Прочие отрасли 10,5 368,0
Доходы домашних хозяйств 11,2 278,5
Доходы региональных бюджетов 7,9 68,7
Источник: расчеты авторов.
Распределения интегральных эффектов во времени, построенные на основе аналитического метода (сетевой модели) и модифицированного RAS-метода, как и ожидалось, практически совпадают (рис. 1). Следует отметить, что без учета лаговых операторов большая часть приращения ВРП -порядка 75% - реализуется уже к третьему циклу. После 20-го цикла изменения составляют менее 0,01% и процесс в целом сходится к 40-му циклу.
На основе анализа особенностей производства и потребления в регионе, в том числе возможностей наращивания мощностей производств, сопряженных с газопереработкой и газохимией, в расчеты введена следующая структура лагов (Шафраник, Крюков, 2016):
• отрасли первичного сектора (добыча нефти, газа, угля): положительный лаг в 5 циклов1;
• отрасли вторичного сектора (нефтепереработка, газопереработка, газохимия, тепло- и электроэнергетика): лаг отсутствует;
1 Вопрос о длине цикла обсуждается в работе (Mules, 1983). В данном исследовании цикл соответствует году.
• прочие отрасли вторичного сектора и отрасли третичного сектора, прежде всего транспорт: положительный лаг в 1 цикл;
• первичные доходы экономических агентов региона: положительный лаг в 1 цикл;
• перераспределительные потоки доходов в регионе: положительный лаг в 2 цикла.
При введении вышеописанной структуры лагов 75% общего изменения ВРП реализуется лишь к 10-му циклу.
Номер цикла
Аналитический метод (с лагами) .......Аналитический метод (без лагов)
Численный метод (без лагов)
Рис. 1. Процесс сходимости ВРП, % от интегрального изменения показателя Fig. 1. Convergence of GRP, % of the integral change
Распределения интегральных эффектов с учетом и без учета лагов построены также для выпусков отраслей (рис. 2, а-е).
В соответствии с результатами расчетов, самый быстрый рост выпуска отмечается в газодобывающей отрасли, поскольку новые производства являются основными потребителями газа в экономике региона, на их долю во внутрирегиональном потреблении ресурса приходится более 72%. Динамика газодобывающей и, соответственно, газоперерабатывающей отраслей зависит от сроков разработки и эксплуатации месторождений газа. Отмеченное выше возможное запаздывание роста ВРП в 10 циклов связано, прежде всего, с требованием подключения Ковыктинского месторождения к разрабатываемому в настоящее время Чаяндинскому месторождению. При планировании времени такого подключения в 5 циклов период формирования 75% интегрального эффекта новых производств увеличивается на 7 циклов.
Медленная сходимость выпуска характерна для добычи угля и теплоэнергетики (при учете лагов в производстве и потреблении к 10-му циклу достигается чуть более 50% интегрального эффекта). В первом случае это объясняется отсутствием прямых связей с новыми производствами (здесь на результат влияют связи добывающей отрасли с электроэнергетикой), во втором случае -наличием широкой сети структурных связей отрасли с экономикой региона.
100 80 60 40 20 0
Г (—
1
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 а)Добычагаза
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 в)Нефтепереработка
100 830 650 460 140 0
пэ
№ I 2020
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 б) Добычанефти
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 31 33 35 г)Добычаугля
1 3 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
д)Теплоэнергетика
Аналит)ческий метод (с лагами) Численный метод (без лагов)
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 е)Электроэнергетика
> Аналитический метод (без лагав)
Рис. 2. Процесс сходимости валового выпуска отраслей, % от интегрального изменения показателя Fig. 2. Convergence oTHhe gross Output of tha industries, % ofliieintegralchange
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ
На основе расширения матрицы социальных счетов Дальнего Востока, построенной для условий 2015 г., за счет включения в нее информации о технологиях газопереработки и газохимии в работе получены оценки интегральных эффектов развития в регионе центра нефтегазохимии. В рамках концепции итеративного балансового моделирования построены распределения интегральных эффектов во времени. При этом показано, что для целей итеративного балансового моделирования, основанного на допущении о сохранении технологий базового года, могут быть использованы два метода - аналитический и численный. Интерпретация результатов двух методов аналогична и сводится к разбиению процесса формирования интегральных эффектов на ряд последовательных циклов в соответствии со структурой затрат отраслей и экономических агентов региона. Несмотря на это, сходимость результатов двух методов разная, поскольку по-разному в них определяется импульс, в аналитическом методе - это внешний спрос на продукцию новых отраслей, в численном - их валовой выпуск.
В соответствии с результатами оценок, интегральное увеличение ВРП при появлении в регионе газопереработки и газохимии составит 13,9%. Этот эффект будет получен на 40-м цикле (в 2055 г) без учета вероятности лагов в производстве и потреблении и на 50-м цикле (в 2065 г.) с учетом такой вероятности. Максимальные расхождения двух траекторий макропоказателя (без лагов и с лагами) будут наблюдаться в период до 25-го цикла (до 2040 г.). Резервы мощности отраслей, поставляющих ресурсы для нового комплекса производств, являются достаточными для обеспечения отмеченного роста ВРП Дальнего Востока.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Брагинский О.Б. Новые тенденции развития мировой нефтегазохимической промышленности и российские реалии // НефтеГазоХимия. 2017. № 2. С. 5-12. Брагинский О.Б. Этилен продолжает оставаться важнейшим базовым полупродуктом
мировой нефтегазохимии // НефтеГазоХимия. 2016. № 2. С. 14-22. Волкова А.В. Рынок крупнотоннажных полимеров. Полиэтилен. Часть 1. 2016. 56 с. URL: https://dcenter.hse.ru/data/2017/0Ш1Л114339110/Рынок%20крупнотоннаж-ных%20полимеров%20ч1%202016.pdf (дата обращения: декабрь 2019). Джурка Н.Г., Дёмина О.В. Оценка последствий формирования газоперерабатывающего комплекса на Дальнем Востоке // Экономика региона. 2018. Т. 14. № 2. С. 450-462. https://doi.org/10.17059/2018-2-9 Шафраник Ю.К., Крюков В.А. Нефтегазовый сектор России: трудный путь к многообразию. М.: Перо, 2016. 272 с. Avelino A.F.T., Hewings G.J.D., Guilhoto J.J.M. A Social-Environmental Regional Sequential Interindustry Economic Model for Energy Planning: Evaluating the Impacts of New Power Plants in Brazil / Discussion Paper REAL 15-T-1. 2015.
Avelino A.F.T., Hewings G.J.D., Guilhoto J.J.M. EPSIM - An Integrated Sequential Interindustry Model for Energy Planning: Evaluating Economic, Electrical, Environmental and Health Dimensions of New Power Plants / MPRA Paper 54370. 2012. 27 p. https://doi.org/10.2139/ssrn.2127806 Cole S. The Delayed Impact of Plant Closures in a Reformulated Leontief Model // Papers in Regional Science. 1988. Vol. 65. Issue 1. Pp. 135-149. https://doi. org/10.1111/j.1435-5597.1988.tb01162.x Dzhurka N.G., Dyomina O.V Macroeconomic Modeling Technological Changes in the Energy Sector of the Russian Far East // Far East Con (ISCFEC 2018). Series: Advances in Economics, Business and Management Research / Proceedings of the International Scientific Conference. 2018. Vol. 47. Pp. 115-118. https://doi.org/10.2991/ iscfec-18.2019.26
Ivanova G., Rolfe J. Using Input-Output Analysis to Estimate the Impact of a Coal Industry Expansion on Regional and Local Economies // Impact Assessment and Project Appraisal. 2011. Vol. 29. Issue 4. Pp. 277-288. https://doi.org/10.3152/14615511 1X12959673795840
Jackson R.W., Jensen C.D. Input-Output Analysis: New Technologies and Extended Time Horizons / Regional Research Institute, West Virginia University. Working Paper 2012-01. 2011. 31 p.
Malik A., Lenzen M., Ely R.N., Dietzenbacher E. Simulating the Impact of New Industries on the Economy: The Case of Biorefining in Australia // Ecological Economics. 2014. Vol. 107. Pp. 84-93. https://doi.org/10.1016Zj.ecolecon.2014.07.022 Mann J.S. Input-Output Models and Technological Change: Some Explorations in
Methodology // Agricultural Economics Research. 1975. Vol. 27 (1). Pp. 1-8. Miller R.E., Blair P.D. Input-Output Analysis: Foundations and Extensions. New York:
Cambridge University Press, 2009. 750 p. Mules T. Some Simulations with a Sequential Input-Output Model // Papers of the Regional Science Association. 1983. Vol. 51. Issue 1. Pp. 197-204. https://doi. org/10.1111/j.1435-5597.1983.tb01647.x Okuyama Y., Hewings G.J.D. Sequential Interindustry Model (SIM) and Impact Analysis: Application for Measuring Economic Impact of Unscheduled Events / Discussion Paper REAL 00-T-5. 2000.
Romanoff E. Interindustry Analysis for Regional Growth and Development: The Dynamics of Manpower Issues // Socio-Economic Planning Sciences. 1984. Vol. 18. Issue 5. Pp. 353-363. https://doi.org/10.1016/0038-0121(84)90043-0 Romanoff E., Levine S.H. Technical Change and Regional Development: Some Further Developments with the Sequential Interindustry Model // Regional Science / Editors by D.E. Boyce, P. Nijkamp, D. Shefer. Berlin, Heidelberg: Springer, 1991. Pp. 251-276.
Romanoff E., Levine S.H. Technical Change in Production Processes of the Sequential Interindustry Model // Metroeconomica. 1990. Vol. 41. Issue 1. Pp. 1-18. https://doi. org/10.1111/j.1467-999X.1990.tb00454.x Rose A. Technological Change and Input-Output Analysis: An Appraisal // Socio-Economic Planning Sciences. 1984. Vol. 18. Issue 5. Pp. 305-318. https://doi.org/10.1016/0038-0121(84)90039-9
Sonis M., Hewings G.J.D. New Development in Input-Output Analysis // Tool Kits in Regional Science: Theory, Models, and Estimation / Editors by M. Sonis, G.J.D. Hewings. Berlin, Heidelberg: Springer, 2009. Pp. 69-117. https://doi. org/10.1007/978-3-642-00627-2_3 Tandon A., Ahmed S. Technology Coefficients in the Indian Economy: A Comparative
Input-Output Analysis between Nominal and Real Coefficients // Journal of Income and Wealth. 2015. Vol. 37 (1). Pp. 1-16. https://doi.org/10.2139/ssrn.2705329
Ten Raa T. Applied Dynamic Input-Output with Distributed Activities // European Economic Review. 1986. Vol. 30. Issue 4. Pp. 805-831. https://doi. org/10.1142/9789812833679_0014
Ten Raa T. Dynamic Input-Output Analysis with Distributed Activities // The Review of Economics and Statistics. 1986. Vol. 68. No. 2. Pp. 300-310. https://doi. org/10.2307/1925510
Whealan-GeorgeK.A.,BradyT.,McAndrewI.,Price I., Clair R.T. Economic Interrelationships and Impacts of the Aviation / Aerospace Industry in the State of Florida Using Input-Output Analysis // International Journal of Aviation, Aeronautics, and Aerospace. 2015. Vol. 2. Issue 3. URL: https://commons.erau.edu/ijaaa/vol2/iss3/9 (дата обращения: январь 2020).
REFERENCES
Avelino A.F.T., Hewings G.J.D., Guilhoto J.J.M. A Social-Environmental Regional Sequential Interindustry Economic Model for Energy Planning: Evaluating the Impacts of New Power Plants in Brazil. Discussion Paper REAL 15-T-1, 2015.
Avelino A.F.T., Hewings G.J.D., Guilhoto J.J.M. EPSIM - An Integrated Sequential Interindustry Model for Energy Planning: Evaluating Economic, Electrical, Environmental and Health Dimensions of New Power Plants. MPRA Paper 54370, 2012, 27 p. https://doi.org/10.2139/ssrn.2127806
Braginsky O.B. Ethylene Remains the Most Important Basic Intermediate Product of the World Oil and Gas Chemistry. Neftegazokhimiya = Oil & Gas Chemistry, 2016, no. 2, pp. 14-22. (In Russian).
Braginsky O.B. New Development Trends of the Worldoil-Gas-Chemical Industry and Russian Realia. Neftegazokhimiya = Oil & Gas Chemistry, 2017, no. 2, pp. 5-12. (In Russian).
Cole S. The Delayed Impact of Plant Closures in a Reformulated Leontief Model. Papers in Regional Science, 1988, vol. 65, issue 1, pp. 135-149. https://doi. org/10.1111/j.1435-5597.1988.tb01162.x
Dzhurka N.G., Dyomina O.V. Evaluating the Consequences of the Gas Processing Complex Creation in the Russian Far East. Ekonomika Regiona = Economy of Region, 2018, vol. 14, no. 2, pp. 450-462. https://doi.org/10.17059/2018-2-9 (In Russian).
Dzhurka N.G., Dyomina O.V. Macroeconomic Modeling Technological Changes in the Energy Sector of the Russian Far East. Far East Con (ISCFEC 2018). Series: Advances in Economics, Business and Management Research. Proceedings of the International Scientific Conference, 2018, vol. 47, pp. 115-118. https://doi.org/10.2991/ iscfec-18.2019.26
Ivanova G., Rolfe J. Using Input-Output Analysis to Estimate the Impact of a Coal Industry Expansion on Regional and Local Economies. Impact Assessment and Project Appraisal, 2011, vol. 29, issue 4, pp. 277-288. https://doi.org/10.3152/14615511 1X12959673795840
Jackson R.W., Jensen C.D. Input-Output Analysis: New Technologies and Extended Time Horizons. Regional Research Institute, West Virginia University. Working Paper 201201, 2011, 31 p.
Malik A., Lenzen M., Ely R.N., Dietzenbacher E. Simulating the Impact of New Industries on the Economy: The Case of Biorefining in Australia. Ecological Economics, 2014, vol. 107, pp. 84-93. https://doi.org/10.1016Zj.ecolecon.2014.07.022
Mann J.S. Input-Output Models and Technological Change: Some Explorations in
Methodology. Agricultural Economics Research, 1975, vol. 27 (1), pp. 1-8. Miller R.E., Blair P.D. Input-Output Analysis: Foundations and Extensions. New York:
Cambridge University Press, 2009, 750 p. Mules T. Some Simulations with a Sequential Input-Output Model. Papers of the Regional Science Association, 1983, vol. 51, issue 1, pp. 197-204. https://doi. org/10.1111/j.1435-5597.1983.tb01647.x Okuyama Y., Hewings G.J.D. Sequential Interindustry Model (SIM) and Impact Analysis: Application for Measuring Economic Impact of Unscheduled Events. Discussion Paper REAL 00-T-5, 2000.
Romanoff E. Interindustry Analysis for Regional Growth and Development: The Dynamics of Manpower Issues. Socio-Economic Planning Sciences, 1984, vol. 18, issue 5, pp. 353-363. https://doi.org/10.1016/0038-0121(84)90043-0 Romanoff E., Levine S.H. Technical Change and Regional Development: Some Further Developments with the Sequential Interindustry Model. Regional Science. Editors by D.E. Boyce, P. Nijkamp, D. Shefer. Berlin, Heidelberg: Springer, 1991, pp. 251-276. Romanoff E., Levine S.H. Technical Change in Production Processes of the Sequential Interindustry Model. Metroeconomica, 1990, vol. 41, issue 1, pp. 1-18. https://doi. org/10.1111/j.1467-999X.1990.tb00454.x Rose A. Technological Change and Input-Output Analysis: An Appraisal. Socio-Economic Planning Sciences, 1984, vol. 18, issue 5, pp. 305-318. https://doi.org/10.1016/0038-0121(84)90039-9
Shafranik Yu.K., Kryukov V.A. Russia's Oil-and-Gas Sector: Difficult Path to Diversity.
Moscow, 2016, 272 p. (In Russian). Sonis M., Hewings G.J.D. New Development in Input-Output Analysis. Tool Kits in Regional Science: Theory, Models, and Estimation. Editors by M. Sonis, G.J.D. Hewings. Berlin, Heidelberg: Springer, 2009, pp. 69-117. https://doi.org/10.1007/978-3-642-00627-2_3 Tandon A., Ahmed S. Technology Coefficients in the Indian Economy: A Comparative Input-Output Analysis between Nominal and Real Coefficients. Journal of Income and Wealth, 2015, vol. 37 (1), pp. 1-16. https://doi.org/10.2139/ssrn.2705329 Ten Raa T. Applied Dynamic Input-Output with Distributed Activities. European Economic Review, 1986,vol.30, issue4,pp. 805-831.https://doi.org/10.1142/9789812833679_0014 Ten Raa T. Dynamic Input-Output Analysis with Distributed Activities. The Review of Economics and Statistics, 1986, vol. 68, no. 2, pp. 300-310. https://doi. org/10.2307/1925510
Volkova A.V. Large-Capacity Polymers Market. Polyethylene. Part 1, 2016, 56 p. Available at: https://dcenter.hse.ru/data/2017/01/31/1114339110/PbiHOK°/o20 крупнотоннажных%20roлимеров%20ч1%202016.pdf (accessed December 2019). (In Russian).
Whealan-George K.A., Brady T., McAndrew I., Price I., Clair R.T. Economic Interrelationships and Impacts of the Aviation. Aerospace Industry in the State of Florida Using Input-Output Analysis. International Journal of Aviation, Aeronautics, and Aerospace, 2015, vol. 2, issue 3. Available at: https://commons.erau.edu/ijaaa/vol2/iss3/9 (accessed January 2020).
Поступила в редакцию / Submitted: 24.10.2019 Принята к публикации / Revised: 27.02.2020 Опубликована online / Published online: 30.03.2020
Пространственная Экономика 2020. Том 16. № 1. С. 66-99
JEL: R11, R12, R58 https://dx.doi.org/10.14530/se.2020.L066-099
УДК 332+338
Экономические макрорегионы: интеграционный феномен или политико-географическая целесообразность? Случай Дальнего Востока
П.А. Минакир, А.Г. Исаев, А.Н. Демьяненко, О.М. Прокапало
Минакир Павел Александрович
академик РАН, доктор экономических наук, профессор научный руководитель
Институт экономических исследований ДВО РАН, ул. Тихоокеанская, 153, Хабаровск, 680042, Российская Федерация E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0002-5451-5662
Исаев Артем Геннадьевич кандидат экономических наук старший научный сотрудник
Институт экономических исследований ДВО РАН, ул. Тихоокеанская, 153, Хабаровск, 680042, Российская Федерация E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0001-6569-2982
Демьяненко Александр Николаевич доктор географических наук, профессор главный научный сотрудник
Институт экономических исследований ДВО РАН, ул. Тихоокеанская, 153, Хабаровск, 680042, Российская Федерация E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0001-8378-6472
Прокапало Ольга Михайловна доктор экономических наук директор
Институт экономических исследований ДВО РАН, ул. Тихоокеанская, 153, Хабаровск, 680042, Российская Федерация E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0002-7570-397Х
Аннотация. Разбиение экономического пространства России на макрорегионы представлено в Стратегии пространственного развития РФ как один из основных фрагментов политики мобилизация пространственного фактора национального эконо-
© Минакир П.А., Исаев А.Г., Демьяненко А.Н., Прокапало О.М., 2020
мического развития. В статье рассматривается общая проблема экономического районирования как средства формализации структуры национального экономического пространства, выделения в его границах взаимодействующих территориальных фрагментов. Показано, что при наличии канонических решений задачи пространственного разбиения на теоретическом уровне (например, шестиугольники В. Кристаллера) универсального для всех типов пространств и для всех временных периодов эмпирического решения не существует. Отмечается, что в России, СССР и в РФ задача определения оптимальной сетки экономических районов всегда относилась и относится до сих пор, как свидетельствует недавно утвержденная Стратегия пространственного развития РФ, к числу ключевых. Фундаментальной особенностью данной задачи в силу больших масштабов географического пространства и в связи с исключительной неоднородностью и высокой степенью поляризации экономического пространства является многоуровневость экономического районирования, причем особое место в системе экономических районов принадлежит макрорайонам. Авторы рассматривают критерии выделения крупных экономических районов, анализируют обоснованность выделения в числе 12 определяемых в Стратегии пространственного развития РФ макрорегионов Дальневосточного экономического макрорегиона, образованного путем включения в состав Дальневосточного федерального округа Забайкальского края и Республики Бурятия. В статье анализируются теоретические и эмпирические основы макроэкономического районирования на современном этапе. Особый акцент делается на определение конфигурации рыночных зон субъектов РФ. Показано, что ни существовавший в рамках ДФО, ни образованный в ноябре 2018 г. макрорегион не соответствуют экономическим критериям разбиения экономического пространства, представляя собой в большей степени хаотичное множество разнонаправленно ориентированных рыночных зон, а не относительно однородный экономический ландшафт.
Ключевые слова: макрорегион, рыночная зона, стратегия пространственного развития, межрегиональная торговля, экономическая интеграция, Дальневосточный федеральный округ, Дальневосточный макрорегион, Дальний Восток России
Для цитирования: Минакир П.А., Исаев А.Г., Демьяненко А.Н., Прокапало О.М. Экономические макрорегионы: интеграционный феномен или политико-географическая целесообразность? Случай Дальнего Востока // Пространственная экономика. 2020. Т. 16. № 1.
С. 66-99. https://dx.doi.Org/10.14530/se.2020.1.066-099
Economic Macroregions: An Integration Phenomenon or a Political Geographic Rationale? Far Eastern Russia Case
P.A. Minakir, A.G. Isaev, A.N. Demyanenko, O.M. Prokapalo
Pavel Aleksandrovich Minakir
Academician RAS, Doctor of Sciences (Economics), Professor Research Supervisor
Economic Research Institute FEB RAS, 153 Tikhookeanskaya St., Khabarovsk, 680042, Russian Federation E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0002-5451-5662
n3
n.A. Mi/iHaki/ip, A.r. 1/lcaeB, A.H. AeubfiHeHko, O.M. npokanaAQ
Artyom Gennadyevich Isaev Candidate of Sciences (Economics) Senior Research Fellow
Economic Research Institute FEB RAS, 153 Tikhookeanskaya St., Khabarovsk, 680042, Russian Federation E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0001-6569-2982
Alexander Nikolaevich Demyanenko Doctor of Sciences (Geography) Chief Researcher
Economic Research Institute FEB RAS, 153 Tikhookeanskaya St., Khabarovsk, 680042,
Russian Federation
E-mail: [email protected]
ORCID: 0000-0001-8378-6472
Olga Mikhailovna Prokapalo Doctor of Sciences (Economics) Director
Economic Research Institute FEB RAS, 153 Tikhookeanskaya St., Khabarovsk, 680042, Russian Federation E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0002-7570-397X
Abstract. The dividing of Russian economic space into macroregions is presented in Strategy of Spatial Development of Russian Federation as a key fragment of the policy mobilizing the spatial factor of national economic development. The article considers the general problem of economic zoning as a means of formalizing the structure of the national economic space, the allocation of interacting territorial fragments within its borders. It is shown that in the presence of canonical solutions to the problem of spatial breakdown at the theoretical level (for example, W. Christaller hexagons), there is no empirical solution common for all types of spaces and for all time periods. It is noted that in Russia, the USSR and the Russian Federation the task of determining the optimal network of economic regions has always been and still remains a key one as is stressed in the recently endorsed the Strategy. Its content has a fundamental peculiarity both due to a large scale of the geographical space concerned, its exceptional heterogeneity and a high degree of polarization of the economic space. We are speaking about the multi-level economic zoning where a special position in the system of economic regions is vested with macroregions. The authors consider the criteria for allocating large economic regions and analyze the validity of recognizing 12 macroregions in the Far Eastern Economic Macroregion according to Strategy formed by the administrative inclusion of the Zabaikalsky Krai and the Republic of Buryatia in the Far Eastern Federal District. The article analyzes the theoretical and empirical foundations of the new macroeconomic zoning. Particular emphasis is laid on determining the configuration of market zones of the Russian Federation constituent entities. It is shown that neither the former macroregion under the Far Eastern Federal District nor the one formed in November 2018 meets the economic criteria for breaking down the economic space, as they represent a more chaotic set of multidirectional market zones rather than a relatively homogenous economic landscape.
Keywords: macro region, market zone, Strategy of Spatial Development, interregional trade, economic integration, Far Eastern Federal District, Far Eastern Macroregion, Far Eastern Russia
For citation: Minakir P.A., Isaev A.G., Demyanenko A.N., Prokapalo O.M. Economic Macroregions: An Integration Phenomenon or a Political Geographic Rationale? Far Eastern Russia Case. Prostranstvennaya Ekonomika = Spatial Economics, 2020, vol. 16, no. 1, pp. 6699. https://dx.doi.org/10.14530/se.2020.L066-099 (In Russian).
ВВЕДЕНИЕ
В соответствии с законом о стратегическом планировании в РФ (О стратегическом..., 2014) в феврале 2019 г правительством утверждена Стратегия пространственного развития Российской Федерации до 2030 года (Стратегия., 2019). Одним из направлений пространственного развития страны в соответствии с этой Стратегией является «сокращение уровня межрегиональной дифференциации в социально-экономическом развитии субъектов Российской Федерации, а также снижение внутрирегиональных социально-экономических различий», что должно быть обеспечено «за счет усиления межрегионального сотрудничества и координации социально-экономического развития субъектов Российской Федерации в рамках макрорегионов Российской Федерации» (Стратегия., 2019, с. 8, прил. 2). Как экономико-географическая новация в Стратегии представлено разбиение национального экономического пространства на 12 макрорегионов, одним из которых является Дальневосточный макрорегион, образованный путем включения в состав Дальневосточного федерального округа Забайкальского края и Республики Бурятия.
В действительности к новациям предложение о разбиении экономического пространства на макрорегионы можно отнести с очень высокой долей условности. Такое разбиение объективно происходило и находило отражение в теоретических концепциях региональной организации экономики параллельно с территориальной локализацией товарного производства, что приводило к возникновению системы территориальных рынков (Минакир, 2006, с. 24). Основой этого процесса являлась концентрация экономической деятельности определенного вида на территориях, на которых сосредоточены наиболее благоприятные для данного вида деятельности ресурсы труда и капитала. Подобная локализация являлась основой для формирования в пределах национальных экономических пространств экономических регионов. Причем для стран, обладающих обширными в географическом смысле территориями и пространственно разреженной экономической деятельностью, такими объектами становились преимущественно крупные территориальные образования. А в странах с относительно небольшой территорией и высокой плотностью экономической деятельности развивались преимущественно поселенческие ареалы.
Независимо от размерности экономических районов (регионов) выделяются, как правило, три основных условия их формирования и формального выделения в рамках экономического пространства: 1) высокая теснота экономических связей, 2) открытость, то есть встроенность в систему внешних для региона рынков, и 3) наличие ясно выделяемой экономической специализации (Минакир, 2006, с. 45).
В настоящей статье авторы ставят перед собой задачу исследовать выполнение двух из этих условий: степени тесноты экономических связей территориальных подсистем, объединяемых в макрорегионы, и их встроен-ность в определенную систему рынков, определяемую специализацией этих территориальных подсистем.
Проблемы межрегиональных взаимодействий, как формы функционирования экономического пространства, традиционно рассматриваются в экономико-географических и экономических исследованиях с разных точек зрения. В классических трудах по пространственной экономике, особенно в работах ученых немецкой школы, центральным пунктом являлось рассмотрение организующей роли рынков по отношению к определенному региону и окружающей его территории (Тюнен, 1926; Лёш, 1959; Вебер, 1926). В работах ученых советского периода акцент делался на взаимодействиях советских республик и / или сформированных в плановом порядке макрорегионов как элементов единого национального комплекса, а также на межотраслевых взаимодействиях в рамках республик и макрорегионов. При этом рынком полагался сам процесс межрегиональных и межотраслевых взаимодействий (Гранберг и др., 1981; Моделирование..., 1983). После перехода РФ к системе рыночных отношений увеличился интерес к анализу рынков как условия функционирования территориальных систем, имея в виду под последними преимущественно субъекты РФ (Лукин, 2013; Савельев, 2010; Шнипер, Новоселов, 1993; Науменко, 2006; Чайковский, 2008).
В настоящей статье исследование сосредоточено на вопросах влияния различных типов рынка на функционирование экономик субъектов РФ и степени взаимосвязанности региональных экономик, административно объединенных в единый макрорегион, что должно позволить ответить на вопрос о наличии или отсутствии объективной экономической основы для формирования экономического макрорегиона.
Объектом наблюдения для авторов является выделяемый в Стратегии пространственного развития Дальневосточный экономический макрорегион, в границах которого заключены наиболее проблемные с точки зрения плотности экономической деятельности, тесноты экономических связей и взаимосвязанности экономических специализаций территории.
МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЙОНИРОВАНИЕ В РОССИИ
Для России, обладающей самой обширной территорией среди всех мировых держав, выделение крупных экономических регионов являлось традиционно важным средством не только оптимизации хозяйственного оборота, но и государственного управления, которое традиционно, как в любой
большой с точки зрения территории стране, воспроизводило проблему противоречия централизованного управления и местной целесообразности в использовании ресурсов. В условиях России эта проблема чрезвычайно обострилась в период экономических реформ С. Витте и П. Столыпина, когда регионы настойчиво требовали предоставить им права и возможности самостоятельно решать свои экономические проблемы, а правительство старалось эти права ограничить, одновременно возложив на местные сообщества выполнение целого ряда функций общегосударственного характера. Впрочем, содержанием всего пореформенного периода (начиная с 1861 г.), в течение которого конструировалась новая территориальная организация российской экономики и общества, являлось противодействие двух начал -экономического, определяемого формированием национального рынка, и политического, направленного на изменение административно-территориального устройства страны.
При этом вплоть до 1917 г. основная борьба в области экономического и административного районирования в России концентрировалась на уровне низовых территориальных образований (земств), систему которых стремились распространить на всю территорию страны (Веселовский, 1917, с. 204). Эта борьба завершилась реформой земства, которую инициировало Временное правительство в мае 1917 г. (подробнее см. Герасименко, 1990). В результате в России была создана система местного самоуправления, охватывающая всю территорию страны. Конечно, главной идеей являлось создание не столько экономического, сколько государственно-управленческого территориального каркаса. Этот приоритет административного районирования над экономическим впоследствии сыграл ключевую роль при переходе от низового к макроэкономическому и административному районированию. А необходимость такого перехода стала очевидной очень быстро, так как низовые территориальные образования оказались не в состоянии справиться с возросшим объемом функций, что заставило начать работу по их укрупнению (Девель, 2017, с. 472).
Уже в начале 1920-х гг. начались работы по определению принципов нового административного деления и методологии экономического районирования страны как единого хозяйственного комплекса, который виделся уже тогда системой экономических регионов, в основу выделения которых предлагалось положить природные данные, состав и движение населения, роль и функции в народном хозяйстве страны (Бернштейн-Коган, 1921, с. 26). Именно последнее (выполнение определенной функции / функций в общей системе национальной экономики) фактически было принято в качестве критерия при экономическом районировании. По существу это означало признание устойчивости межрегиональных и межотраслевых взаимо-
