CC BY
39
Научная статья
УДК 332.1
JEL: R11, R58, O11.
DOI 10.25205/2542-0429-2022-22-3-35-50
Оценка социально-экономического потенциала Дальневосточного федерального округа
Ольга Игоревна Гулакова1, Виктория Дмитриевна Моисеенко2
'Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН Новосибирск, Россия 1 2Новосибирский государственный университет Новосибирск, Россия 1 o.gulakova@g.nsu.ru, https://orcid.org/0000-0001-5041-4795 2v.moiseenkol@g.nsu.ru
Аннотация
Для реализации стратегических планов национального экономического роста необходимо развитие Дальневосточного федерального округа (ДФО), являющегося связующим звеном России и Азиатско-Тихоокеанского региона (АТР). Целью работы стали анализ и оценка основных макроэкономических тенденций, влияющих на социально-экономическое развитие ДФО. В качестве основной методики исследования использован метод «сдвиг - доля» и эмпирический анализ основных макроэкономических показателей региона. Ввиду того, что фундамент развития региона образуют факторы влияния, сформировавшиеся до пандемии коронавируса и начала специальной операции на Украине, анализ ДФО был произведен для периода с 2014 по 2019 годы. Исследование показало, что в целом Дальний Восток демонстрировал в анализируемом периоде положительную динамику, темпы роста отраслей округа превышали национальные, что было обеспечено как высоким внешним спросом на их продукцию, так и положительными результатами программы по ускоренному развитию ДФО, которая благоприятно сказалась на отраслях специализации региона. Однако отрасли с высокой долей добавленной стоимости находятся в кризисной ситуации, что может нивелировать положительные тенденции развития региона уже в ближайшее время, а в социальной сфере все еще отсутствуют благоприятные изменения, что в первую очередь характеризуется продолжающимся сокращением численности населения региона.
Ключевые слова
Дальневосточный федеральный округ, макроэкономические показатели, метод структурных сдвигов, экономический рост, программа развития
Источник финансирования
Статья подготовлена по плану НИР ИЭОПП СО РАН, проект № 121040100283-2.
Для цитирования
Гулакова О. И., Моисеенко В. Д. Оценка социально-экономического потенциала Дальневосточного федерального округа// Мир экономики и управления. 2022. Т. 22, № 3. С. 35-50. DOI 10.25205/25420429-2022-22-3-35-50
© Гулакова О. И., Моисеенко В. Д., 2022
Estimation of Socio-Economic Potential of the Far Eastern Federal District
Olga I. Gulakova1, Victoria D. Moiseenko2
'Institute of Economics and Organization of Industrial Production SB RAS Novosibirsk, Russia
1 2Novosibirsk State University Novosibirsk, Russia
'o.gulakova@g.nsu.ru, https://orcid.org/0000-0001-5041-4795 2v.moiseenkol@g.nsu.ru
Abstract
To implement the strategic plans for national economic growth, it is necessary to develop the Far Eastern Federal District (FEFD), which is a link between Russia and the Asia-Pacific Region (APR). The aim of the work is to analyze and evaluate the main macroeconomic trends affecting the socio-economic development of the Far Eastern Federal District. The shift-share method and empirical analysis of the main macroeconomic indicators of the region were used as the main research methodology. Due to the fact that the foundation for the development of the region is formed by the factors of influence that formed before the coronavirus pandemic and the start of a special operation in Ukraine, the analysis of the Far Eastern Federal District was carried out for the period from 2014 to 2019. The study showed that, in general, the Far East showed positive dynamics in the analyzed period, due to the fact that the growth rates of the district's industries exceeded the national ones, which was ensured both by high external demand for their products and by the positive results of the program for the accelerated development of the Far Eastern Federal District, which had a favorable effect in the areas of specialization of the region. However, industries with a high share of value added are in a crisis situation, which may neutralize the positive trends in the development of the region in the near future, and there are still no favorable changes in the social sphere, which is primarily characterized by a continuing decline in the region's population. Keywords
Far Eastern Federal District, macroeconomic indicators, shift-share analysis, economic growth, development program
Funding
The article was carried out in accordance with the plan to research of IEIE SB RAS, project No. 121040100283-2.
For citation
Gulakova O. I., Moiseenko V. D. Estimation of Socio-Economic Potential of the Far Eastern Federal District. WorldofEconomics andManagement, 2022, vol. 22, no. 3, pp. 35-50. (in Russ.) DOI 10.25205/25420429-2022-22-3-35-50
Введение
Для достижения лидирующих позиций в мировом экономическом процессе РФ необходимо грамотно использовать свой ресурсный и географический потенциал, что может быть обеспечено посредством стимулирования восточного вектора развития и интеграции в экономическое пространство Азиатско-Тихоокеанского региона (АТР), что обусловлено смещением центра тяжести мировой экономики и политики в сторону АТР.
Дальневосточный федеральный округ (ДФО) является связующим звеном между Россией и АТР и имеет огромный потенциал не только благодаря богатым запасам полезных ископаемых, водных и лесных ресурсов, но и выгодному экономико-географическому положению.
Целью работы является определение основных тенденций развития ДФО. В соответствии с поставленной целью для проведения анализа выбран временной промежуток с 2014 по 2019 годы. Выбор 2014 г. обусловлен началом программы по ускоренному развитию ДФО, объявленной В. В. Путиным в декабре 2013 г., а также обострением политической обстановки в 2014 г., повлекшей за собой валютный кризис 2014-2015 годов. 2019 г. выбран в качестве завершающего года для анализа в силу окончания первого этапа программы ускоренного развития ДФО и получения первых результатов от ее действия, а также по причине пандемии COVID-19 в 2020 г., повлекшей «коронакризис» и остановку производств по всему миру, что негативно повлияло на экономические показатели всех стран. Кроме того, до 2020 г. еще действовала общепризнанная система международных расчетов, гарантий, страхования, сеть транспортных коммуникаций и только начинала давать трещину система политических договоренностей. Таким образом, макроэкономические тенденции сформировавшиеся в 2014-2019 годах определяют рамки сценария, в основе которого лежат устоявшиеся внутренние и внешние механизмы воздействия, дают возможность оценки наиболее реалистичного потенциала региона и открывают подходы к регулированию, направленному на его экономическое развитие, а также представляют собой базис для выявления влияния пандемии и, не имеющих ничего общего с целями прогрессивного развития государств, воздействия политик западных стран.
Методика «сдвиг - доля»
Для детального анализа экономических тенденций в ДФО в работе используется методика «сдвиг - доля» (метод структурных сдвигов, shift-share analysis), появившаяся более полувека назад и уже успевшая показать свою эффективность в исследованиях российских [1-3] и зарубежных авторов [4-9]. Методика «сдвиг - доля» позволяет исследовать зависимости экономического развития от региональных структурных изменений в производстве. Для выявления факторов, оказывающих наиболее сильное влияние на экономическую динамику, как правило используют такой инструмент, как эконометрический анализ. Однако он не позволяет проводить сравнение структурных изменений между регионами, а в условиях ограниченной статистической базы его применение становится не корректным, в отличие от методики «сдвиг - доля» не требующей больших объемов данных.
В основе методики «сдвиг - доля» лежит предположение о том, что при одинаковой производительности в различных отраслях независимо от их размещения и совпадении отраслевой структуры региона с национальной экономикой, темп роста региона равен темпу роста национальной экономики [10]. Разница между национальным и региональным темпами роста называется «сдвигом» и определяется формулой (1):
У г = У* + Sa, (1)
где уг - темп роста региона,y* - национальный темп роста, Sa - величина «сдвига» (действительный сдвиг).
Основная идея метода структурных сдвигов заключается в декомпозиции совокупного роста регионального показателя на три составляющие: факторы общенациональной динамики - «национальный эффект»; факторы динамики отдельных отраслей - «отраслевой эффект»; фактор собственной конкурентоспособности региона - «региональный эффект» [3]. Таким образом формулу (1) можно представить в виде:
Уг = y* + Sa = y* + Sp + Sd. (2)
«Национальный эффект» (y*) - это часть изменения, которая относится к общему росту национальной экономики; при росте национальной экономики эффект будет положительным, в регионе будут наблюдаться позитивные изменения во всех отраслях.
Для оценки эффективности структуры производства региона используется «отраслевой эффект» (композиционный) или пропорциональный сдвиг (Sp); он показывает, каким был бы прирост регионального показателя, если бы рассматриваемый сектор региональной экономики рос с темпом, соответствующим национальному темпу [3]. При положительном знаке эффекта доля быстрорастущих отраслей в регионе выше, а по сравнению с национальной экономикой структура производства более эффективна, что обусловлено растущим внешним спросом на продукцию, производимую в данных отраслях. Пропорциональный сдвиг определяется по формуле:
^а^-ЗК- (3)
где W - показатель, i - номер отрасли, r - номер региона, 0 и t - моменты времени.
Следующей составляющей является «региональный эффект» (конкурентный) или дифференциальный сдвиг (Sd), который характеризует вклад эндогенных факторов, в совокупности определяющих специфику данного региона, и представляет собой разницу между реальным и предполагаемым ростом, если бы рассматриваемый сектор рос с темпом, равным национальному в данном регионе. Причина появления дифференциального сдвига - различие в темпе роста идентичных отраслей на региональном и национальном уровнях. Соответственно, дифференциальный сдвиг провоцируется внутренними структурными тенденциями региона и определяется по формуле:
Sd=ï.?= (4)
Wio
В сумме дифференциальный и пропорциональный сдвиг составляют действительный сдвиг:
Sd = Sa + Sp (5)
В случае положительного значения действительного сдвига исследуемый показатель в регионе и, соответственно, экономика региона растут быстрее, чем в стране. Следовательно, можно разделить регионы на передовые (с положительным действительным сдвигом) и отстающие (с отрицательным сдвигом).
Наиболее часто используемыми показателями, при помощи которых реализуется методика «сдвиг - доля», являются занятость, валовая добавленная стоимость (ВДС), объем отгруженных товаров, либо производительность труда, определенная как отношение численности занятых к валовой добавленной стоимости, однако использование любого из показателей имеет свои ограничения и специфику. Использование показателя производительности труда, способствует наиболее корректному анализу социально-экономического положения региона, так как он позволяет учесть не только экстенсивное, но и интенсивное развитие региона [1; 3]. Однако при использовании стоимостных показателей возникает ряд проблем, связанных с корректным учетом фактора инфляции, обеспечивающим сопоставимость оценок. При использовании в России показателя ВДС и, как следствие, производительности труда возникают проблемы, связанные с несовпадением места создания доходов с местом их регистрации. С другой стороны, использование в методике показателя занятости позволяет изучить лишь экстенсивный рост региона, так как он может неточно отражать реальную экономическую динамику (рост выпуска необязательно сопровождается ростом занятости).
Одни из основных преимуществ методики «сдвиг - доля» заключаются в простоте расчетов, и, как правило, доступности необходимых данных. В то же время она является достаточно точной и позволяет фиксировать основные изменения рассматриваемых переменных. Однако методика структурных сдвигов содержит и некоторые существенные недостатки. Одним из негативных аспектов является невозможность динамически исследовать экономические изменения в рамках заданного интервала, позволяющая рассматривать лишь годы начала и конца анализируемого периода. Методика не учитывает корреляцию между отраслевым и региональным эффектами, торговый цикл, колебания национальной занятости, а также не учитывает влияние бизнеса. Другим важным недостатком методики является неопределенность теоретического содержания: форма не дает ответы на вопросы о том, объясняются ли моделью существенные изменения в отрасли и является ли модель правильной для их изучения.
Для учета и нивелирования негативных аспектов классической методики ученые разрабатывали модификации исходной формы. Для сглаживания проблем связанных с расчетом абсолютных показателей методику дополнили вычислением относительных показателей [7], которые определяются как отношение сдвигов к анализируемому региональному показателю в базовом периоде по формулам (6-8):
ЯЗр = (6)
¿1=1 ™1Г
КБа = хйс (7)
Ю. = (8)
¿■1=1 "Чг
где RSp - относительный пропорциональный сдвиг, RSd - относительный дифференциальный сдвиг, RSa - относительный действительный сдвиг.
Таблица 1
Сравнительный анализ модификаций методики «сдвиг - доля»
Table 1
Comparative Analysis of Modifications of the Shift-Share Method
Модификация методики Особенность Дополнительные преимущества Недостатки
Динамическая модель Непрерывный учет влияния всех эффектов Нивелирование влияния на результаты анализа выбора начального и конечного годов исследования Необходимость большого объема данных для проведения анализа
Гомотетическая статическая версия по Эстебану -Марквилласу Введение гомо-тетического условного показателя, который был бы в определенной отрасли региона, если бы доля этой отрасли в регионе была такой же, как в национальной экономике Устранение корреляции между отраслевым и региональным эффектами Необходимость большого объема данных, зачастую недоступных, для проведения анализа
Гомотетическая статическая версия по Бишопу -Симпсону Введение гомоте-тического условного показателя; использование в модели относительных показателей Устранение корреляции между эффектами; устранение зависимости от влияния бизнеса, торгового цикла, колебаний национальной занятости Необходимость большого объема данных, зачастую недоступных, для проведения анализа
Про странственные модели Включение пространственных эффектов при помощи эконометри-ческих методов Устранение пространственного влияния эффектов, позволяющее разделить общие характеристики в соседних регионах и уникальные характеристики отдельно рассматриваемого региона Сложность, обусловленная корректностью создания эндогенной матрицы весов; необходимость большого объема данных, зачастую недоступных
Источник: Составлено авторами.
Кроме того были созданы модификации, в той или иной мере лишенные недостатков классической методики: динамическая версия [4], гомотетическая статическая версия по Эстебану - Марквилласу, гомотетическая статическая версия по Бишопу - Симпсону [9], а также пространственные версии [8]. Анализ вариаций классической методики «сдвиг - доля» представлен в таблице 1.
Предложенные модификации позволяют нивелировать лишь некоторые недостатки присущие классическому методу структурных сдвигов. Однако ни одна из предложенных методик не решает одновременно все проблемы метода, и каждая требует дополнительных данных. Следовательно, выбор модификации методики «сдвиг - доля» должен быть обусловлен перечнем конкретных задач, стоящим перед исследователем и наличием необходимой информационной базы.
Реализованные механизмы развития ДФО
Дальний Восток является воротами России в Азиатско-Тихоокеанский регион, экономика стран которого растет очень высокими темпами. Так, темпы роста реального ВВП по ППС в АТР без США превысили темпы роста аналогичного показателя для Европейского союза за период 2007-2020 годов на 10,4 п. п. (рис. 1) Это обуславливает смену вектора РФ в восточном направлении и рост значимости развития ДФО.
Динамика роста ВВП (по ППС), в трлн долл. США в ценах 2017 г. Составлено авторами на основе данных The World Factbook1
Dynamics of GDP growth (at PPP), in trillions of US dollars in 2017 prices Compiled by the authors based on data from The World Factbook
Однако в ДФО существует ряд факторов, препятствующих его развитию. Для борьбы с ними была принята программа социально-экономического развития Дальнего Востока, в рамках которой правительством РФ были разработаны
1 CIA The World Factbook. URL: https://www.cia.gov/the-world-factbook (дата обращения: 22.04.2022).
и реализованы многочисленные меры для ускоренного развития региона, среди которых: снижение тарифов на электроэнергию для промышленных потребителей, льготное финансирование крупных инвестиционных проектов и субъектов малого и среднего предпринимательства, инвестиционные квоты на вылов рыбы, развитие транспортной сети региона, реализация планов социального развития центров экономического роста2.
Новаторскими механизмами развития ДВО стали создание ТОР (территорий опережающего развития - часть территории РФ, на которой установлен особый правовой режим ведения предпринимательской деятельности) и свободного порта в городе Владивосток (СПВ). Резиденты ТОР и СПВ получают различные выгоды, такие как налоговые и таможенные льготы, административные преференции (режим «одного окна» для инвестора, привлечение иностранной рабочей силы без квот и другие), а также землю и инфраструктуру для реализации своих проектов [11].
Всего в РФ создано 23 ТОР, 22 из которых расположены на территории ДФО. За четыре года действия в СПВ наблюдался устойчивый рост числа резидентов, и на 31.12.2019 их количество составило 1 720 компаний3.
Главной целью программы является создание в регионе глобально конкурентоспособной и привлекательной среды для инвестирования и ведения малого, среднего и крупного бизнеса, что обеспечит привлечение в ДФО инвестиций, за которыми последуют развитие различных отраслей, улучшение качества социальной сферы, увеличение количества рабочих мест и остановка оттока населения в другие регионы и за рубеж [12].
Эмпирический анализ ДФО
В программу опережающего развития Дальнего Востока были заложены весьма оптимистичные ожидания [12]. В 2019 г. программа ускоренного развития Дальнего Востока обозначила первые результаты, наметившиеся в регионе, в связи с завершением первого этапа программы. Однако фактически полученные результаты оказались далеки от тех, что были запланированы.
Так, превышение темпа прироста ВРП над среднероссийским темпом должно было составить 1,5-2 % в период до 2020 г., но он соответствовал национальному и составил 1,3 %4, причем даже этого удалось достичь только благодаря высокому приросту ВРП в лишь четырех субъектах ДФО (республике Саха Якутия - 2,9%, в Камчатском крае - 2,2 %, в Амурской - 2,9 % и Магаданской области - 3 %, в Чукотском АО - 3,2 %), в Хабаровском крае и в республике Бурятия темпы роста имели негативную тенденцию, а в остальных субъектах округа ВРП рос темпами ниже национального.
2 Распоряжение Правительства РФ «Национальная программа социально-экономического развития Дальнего Востока на период до 2024 года и на перспективу до 2035 г» от 24.09.2020. № 2464-p URL:http://static.govemmentm/media/files/ NAlSPJ8QMRZUPd9LIMWJoeVhn1l6eGqD.pdf (дата обращения: 20.04.2022).
3 Корпорация развития Дальнего Востока и Арктики. URL https://erdc.ru/upload/reestr-spv.pdf. (дата обращения: 30.04.2022).
4 Регионы России. Социально-экономические показатели. URL: https://gks.ru/bgd/regl/b21_14p/ Main.htm. (дата обращения 29.05.2022).
Одной из задач программы ускоренного развития являлось сокращение оттока населения из ДФО, а также увеличение численности населения в данном регионе до 7,5 млн чел. [12]. Однако даже введение ряда мер, описанных выше, не повлияло на сокращение оттока населения. В период с 2014 по 2019 г., согласно данным ФСГС РФ, население Дальнего Востока дополнительно сократилось на 105 тыс. чел. Одним из основных факторов, наиболее существенно влияющим на снижение численности населения, является ухудшение благосостояния населения [13]. К сожалению, в анализируемом периоде это характерно для ДФО. Соотношение среднедушевых денежных доходов к среднедушевым потребительским расходам населения в регионе демонстрирует отрицательную динамику и с 2015 г. приближается к национальному показателю (в 2005 г. соотношение на 12 % превышало национальный показатель). Однак, согласно данным ФСГС, в некоторых областях ДФО доходы все еще значительно превышают расходы: так, в Камчатском крае в 2019 г. соотношение среднедушевых денежных доходов к среднедушевым потребительским расходам на 20 % превышало национальный показатель, в Магаданской области - на 43 %, в Чукотском автономном округе - более чем в 2 раза, что является потенциалом для сокращения миграции и возможного роста населения в дальнейшем.
В отличие от других регионов России на Дальнем Востоке в период с 2013 г. были реализованы несколько крупных проектов для привлечения инвестиций, благодаря которым норма инвестиций в основной капитал увеличилась до 30 % в ВРП, в то время как аналогичный национальный показатель составил всего 17 % [14]. Наибольший рост инвестиций был достигнут в период с 2017 по 2019 г. и был обусловлен увеличением инвестиций в основной капитал у резидентов ТОР и СПВ, а также вложением 90 млрд руб. (26 % от всех иностранных инвестиций в РФ) иностранными инвесторами в экономику Дальнего Востока [14]. Все это позволило реализовать заложенные в программу планы по превышению темпа прироста инвестиций в основной капитал в ДФО над национальными (за период с 2013 по 2019 г. превышение составило 3,2 %), однако «коронакризис» сократил это превышение всего до 0,6 % для периода с 2013 по 2020 г5.
Анализируя динамику изменений отраслевой структуры Дальнего Востока, можно отследить влияние программы ускоренного развития на производственный комплекс региона. Основными отраслями специализации Дальнего Востока традиционно принято считать добычу полезных ископаемых, рыбохозяйственный и лесной комплексы, морской транспорт, судостроительство и судоремонт [15]. До 2015 г. отраслевая структура ДФО не изменялась, а значимость профилирующих отраслей региона продолжала незначительно расти, однако с 2016 г. благодаря реализации крупных инфраструктурных и ресурсодобывающих проектов в отраслевой структуре ДФО увеличивается вес отрасли добычи полезных иско-паемых6 (рост доли добычи полезных ископаемых за период с 2014 по 2019 гг. со-
5 Регионы России. Социально-экономические показатели. https://gks.ru/bgd/regl/b21_14p/Main. htm (дата обращения 29.05.2022).
6 Среднесписочная численность работников по полному кругу организаций. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС) https://fedstat.ru/ (дата обращения 20.05.2022).
ставил 3 %). Для оценки результативности данной отрасли в работе использовался показатель региональной фондоотдачи, рассчитываемый как отношение объемов промышленного производства к инвестиционным ресурсам [16]. В период с 2014 по 2019 гг. показатель фондоотдачи по Дальнему Востоку превышал значение аналогичного национального показателя более чем в два раза за счет крупных проектов реализовывающихся в Республике Саха (Якутия), в Магаданской и Сахалинской областях, а также в Чукотском автономном округе.
Одной из задач программы ускоренного развития Дальнего Востока было увеличение доли обрабатывающих производств в ВРП региона. Однако фактически полученный показатель оказался в 2019 г. почти в два раза меньше планового: 4,7 % вместо 8,4 % [12]. Причем снизилась не только доля данной отрасли в экономике Дальнего Востока, но и показатель фондоотдачи, средние показатели которого по РФ превышали показатели по ДФО в период с 2014 по 2019 гг. более чем в три раза.
Все большую значимость для Дальнего Востока приобретает отрасль строительства, доля которой в период с 2016 по 2019 гг. в регионе увеличилась на 3 %, однако это скорее свидетельствует о росте уровня урбанизации (миграции населения края из деревни в город), нежели о росте численности населения региона.
Рыбохозяйственный комплекс ДФО имеет огромное социально-экономическое значение для России, так как является источником поступлений средств в государственный бюджет и формирования рабочих мест для населения региона. С 1990-х годов наблюдается ряд проблем, связанных с практически полной деградацией данной отрасли, однако в начале 2000-х годов ситуацию удалось исправить - объемы производства в натуральном выражении стали расти приблизительно на 5 % ежегодно, но в силу девальвации рубля в 2014 г. и удорожания рыбной продукции проблемы в отрасли остаются [17].
Несмотря на суровый климат ДФО в 2017-2018 годах темпы роста сельского хозяйства в данном регионе в 1,5-2 раза превышали общероссийский показатель [18]. Значение полученного показателя говорит не только о недооценке территорий Дальнего Востока для ведения сельского хозяйства (за исключением южных территорий региона, таких как Приморский и Хабаровский края и других), но и о положительной динамике развития с помощью территорий с налоговыми и неналоговыми льготами (ТОР и СПВ) в регионе. Общий выпуск сельскохозяйственной продукции за период с 2015 по 2019 гг. на Дальнем Востоке вырос на 9,87 % [13]. Положительная динамика производства обеспечена ростом отрасли растениеводства на 17,4 % в относительном выражении, что в свою очередь обеспечено притоком иностранных инвестиций, 50 % которых поступает от китайских инвесторов и направлены на развитие таких культур, как рис и соя [13].
В целом промышленное производство на Дальнем Востоке в период с 2014 по 2019 г. показало положительную динамику, увеличившись на 31,5 % [12] (согласно программе, рост должен был составить 2,6 раза). Однако рост промышленного комплекса связан с особенностями дальневосточной экономики, заключающейся в превышении показателей промышленного роста средних национальных значений в периоды хорошей конъюнктуры на внешних рынках, нежели с самой программой ускоренного развития ДФО.
Динамический анализ ДФО с использованием методики «сдвиг - доля»
В работе произведен анализ ДФО и его субъектов, с использованием классического метода «сдвиг - доля», дополненного расчетом относительных показателей и динамическим анализом.
В качестве индикатора экономической активности выбрана среднесписочная численность занятых, чтобы нивелировать проблемы, связанные с использованием стоимостных показателей, описанные выше. Ввиду того, что рост занятости иллюстрирует достаточно достоверно лишь экстенсивное развитие региона, результаты анализа, полученные в результате указанной методики, будут использоваться как дополнительные к эмпирическому анализу основных макроэкономических показателей региона.
База данных для анализа региона сформирована из данных о среднесписочной численности занятых РФ, ДФО и его субъектов на основе данных ЕМИСС7. Данные за период с 2017 по 2019 г., доступные только в структуре ОКВЭД 2, приведены к структуре ОКВЭД.
В результате проведенных расчетов относительные дифференциальные (RSd) и пропорциональные сдвиги (RSd) в целом по ДФО составили 22,1 % и 0,3 %, соответственно (см. табл. 2). Кроме того, проведенный отраслевой анализ выявил, что почти у всех агрегированных отраслей (кроме финансовой деятельности) темп прироста занятости был не только положительным, но и выше национального. Наибольший темп роста в регионе показали отрасли добычи (добыча природного газа и газового конденсата выросла на 123 %, добыча нефти - на 26 %, добыча металлических руд - на 64 %), отрасли рыболовства и рыбоводства (на 47 %) и отрасли строительства (на 30 %). Отрасль обрабатывающих производств остается одной из отраслей с наименьшими темпами прироста занятости в ДФО и только благодаря высокому росту в отраслях химического и металлургического производства, совокупный темп роста промышленности был положительным и составил 105 %.
Для получения корректных выводов об экономическом развитии субъектов, входящих в состав ДФО был дополнительно произведен динамический анализ структурных сдвигов для каждого региона округа. Анализ показал, что лишь три субъекта округа (Чукотский автономный округ, республика Саха (Якутия) и Магаданская область) определяют экономический рост Дальнего Востока и их можно классифицировать как «экономически успешные». Более половины субъектов ДФО (республика Бурятия, Еврейская АО, Забайкальский край, Приморский и Хабаровский край, Сахалинская область) демонстрируют отсутствие благоприятных внутренних условий для развития отраслей (RSd < 0), что перекрывает существование высокого внешнего спроса на их продукцию (RSp < 0). Амурская область и Камчатский край наоборот характеризуются высокой конкурентоспособностью отраслей на региональном уровне, который позволяет нивелировать кризис отраслей на национальном уровне (см. табл. 2).
7 Среднесписочная численность работников по полному кругу организаций. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС) https://fedstat.ru/(дата обращения 20.05.2022).
Таблица 2
Относительные сдвиги прироста занятости субъектов ДФО в (%) в период с 2014 по 2019 г.
Table 2
Relative Shifts in the Growth in Employment of Subjects of the Far Eastern Federal District in (%) in the Period from 2014 to 2019
Регион RSd RSp RSa
ДФО 22,1 0,3 22,3
Амурская область 0,6 - 0,6 0,0
Республика Бурятия -4,09 0,29 - 3,8
Еврейская АО - 6,58 0,14 - 6,43
Забайкальский край - 9,74 0,45 - 9,29
Камчатский край 0,36 - 0,08 0,28
Магаданская область 0,22 1,78 2,00
Приморский край - 3,56 0,01 - 3,55
Сахалинская область -3,69 0,73 - 2,96
Хабаровский край - 5,0 0,3 - 4,7
Чукотский АО 5,19 - 0,01 5,11
Республика Саха (Якутия) 7,27 1,09 8,36
Источник: Расчеты авторов.
Динамический анализ ДФО (попарный анализ каждых двух лет из исследуемого интервала) выявил, что высокий экономический рост отрасли региона демонстрировали лишь в период с 2017 по 2018 г., в остальные временные промежутки доля отраслей с опережающими темпами роста была значительно меньше.
Таким образом, анализ ДФО в период с 2014 по 2019 г. показывает, что макрорегион относится к экономически успешным регионам, его экономика растет темпом выше национального, что обеспечено как высоким внешним спросом на продукцию региона, так и благоприятными местными обстоятельствами. Значительное преобладание абсолютного значения дифференциального сдвига свидетельствует о том, что местные условия вносят больший вклад в экономическое развитие региона, а следовательно программа ускоренного развития региона начала приносить первые положительные результаты.
Заключение
В настоящее время в силу усложнения политических отношений РФ с западными странами и сменой вектора экономического развития России на восточный, ускоренное развитие ДФО является одной из первоочередных задач РФ.
С 2014 г. в РФ действует национальная программа, направленная на экономическое развитие Дальнего Востока и Сибири, в рамках которой было реализовано множество механизмов, среди которых выделяются такие как создание территорий опережающего развития и свободного порта Владивосток, которые повышают инвестиционную привлекательность Дальневосточного федерального округа.
В ходе проведения эмпирического анализа ДФО, дополненного методикой структурных сдвигов, были сделаны следующие выводы. Результаты первого этапа программы ускоренного развития не соответствуют заявленным планам, и лишь прирост инвестиций в основной капитал происходил прогнозными темпами. Это благоприятно сказалось на развитии отраслей специализации региона (добычи и рыбохозяйственного комплекса), а также отрасли строительства, что благодаря высокому внешнему спросу стимулировало рост экономики в ДФО темпами выше национального. В тоже время в отраслях обрабатывающей промышленности сложилась обратная ситуация: снизилась не только доля этих отраслей в экономике Дальнего Востока, но и показатели региональной фондоотдачи отрасли, в целом отрасль демонстрировала наиболее низкие темпы прироста занятости в ДФО и его субъектах. Соответственно, отрасли с высокой долей добавленной стоимости находятся в кризисной ситуации, что может нивелировать небольшие положительные тенденции развития региона уже в среднесрочной перспективе.
Можно отметить, что прогнозы по программе ускоренного развития Дальневосточного ФО были завышены, однако в общем программа позволила стимулировать экономический рост региона, а значит, множество механизмов, реализованных в ее рамках, благоприятно влияют на развитие Дальнего Востока в целом. Для стабилизации экономического роста необходимо развитие не только сырьевого сектора экономики, но и промышленности региона.
Список литературы
1. Елхина И. А. Мониторинг структурных сдвигов в экономике регионов России в условиях развития конвергентных технологий //Фундаментальные и прикладные исследования в современном мире. 2016. № 16-2. С. 80-82.
2. Мельникова Л. В., Сивых Е. П. Метод «сдвиг - доля» как инструмент анализа экономической динамики российских регионов // Актуальные вопросы экономики и социологии: сборник статей по материалам XVI Международной осенней конференции молодых ученых в новосибирском Академгородке. - Новосибирск: Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, 2020. - С. 72-74
3. Михеева Н. Н. Структурные факторы региональной динамики: измерение и оценка // Пространственная экономика. 2013. № 1. С. 11-32
4. Barff R, Prentice L. K. Dynamic Shift-Share Analysis // Growth and Change. April, 1998. № 19 (2). С. 1-10.
5. Shi C.-Y., Yang Y. A Review of Shift-Share Analysis and Its Application in Tourism. // International Journal of Management Perspectives, 2008, Vol.1, No.1 pp. 21-30.
6. Esteban-Marquillas J. M. A reinterpretation of shift-share analysis // Regional and Urban Economics. 1972. №2(3). C. 249-255
7. Lindsay B E., Martin S. E. An Application of the Bishop-Simpson Method: A Shift-Share Variant // Journal Of The Northeastern Agricultural and Resource Economics Association (NAREA). 1978. №7 (01). С. 47-49.
8. Fernández M. M., López A. J. Spatial shift-share analysis versus spatial filtering. An application to the Spanish Employment // Empirical Economics. 2008. № 34(1). С. 123-142.
9. Selting A., Loveridge S. A Summary of the Literature on Shift-share Analysis. University of Minnesota, Department of Applied Economics, 1992. - С. 38, http:// dx.doi.org/10.22004/ag.econ.14086.
10. Мельникова Л. В. Современная региональная экономика: теории и модели/ Министерство образования и науки РФ, НГУ - Новосибирск : РИЦ НГУ, 2015. - С. 303.
11. Кутелева А. В и др. Свободный порт Владивосток: вызовы и решения // Россия и АТР. 2021. № 1. С. 104-124.
12. Минакир П. А. «Программная» экономика: Дальний Восток // Пространственная экономика. 2019. Т. 15. № 2. С. 7-16.
13. Макар С. В. и др. Пространственное развитие Дальнего Востока России: демографические и социально-экономические факторы // Народонаселение. 2021. Т. 24. № 1. С. 117-130
14. Аганбегян А. Г. Развитие Дальнего Востока: национальная программа в контексте национальных проектов // Пространственная экономика. 2019. Т. 15. № 3. С. 165-181
15. Гулакова О. И. Социально-экономическое развитие Дальнего Востока: анализ и оценка // Вестник НГУЭУ 2018. № 4. С. 143-156
16. Егоров Н. А., Постникова К. Ю. Особенности формирования ТОСЭР на Дальнем Востоке // Международный научно-исследовательский журнал. 2019. № 8-2(86). С. 32-37
17. Тимофеев Д. Н. Место и роль рыбной отрасли в экономике Дальневосточного федерального округа // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2019. Т. 8. № 1(26). С. 317-320
18. Левин Ю. А. и др. Инвестиционное и институциональное обеспечение развития природно-ресурсного сектора экономики Дальнего Востока // Инновации и инвестиции. 2020. № 7. С. 207-211.
References
1. Elkhina I. A. Monitoring of structural shifts in the economy of Russian regions in the context of the development of convergent technologies. Basic and applied research in the modern world, 2016, No. 16-2, pp. 80-82
2. Melnikova L. V., Sivyh E. P. The Shift-Share Method as a Tool for Analyzing the Economic Dynamics of Russian Regions. In: Current issues of economy and sociology. Book of papers: 16th Fall Conference of young scientists in Akademgorodok, 2020, pp. 72-74. (in Russ.)
3. Miheeva N. N. Structural Factors of Regional Dynamics: Measurement and Evaluation. Spatial Economics, 2013, No. 1, pp. 11-32. (in Russ.)
4. Barff R., Prentice L. K. Dynamic Shift-Share Analysis. Growth and Change, 1998, No. 19(2), pp. 1-10.
5. Shi C.-Y., Yang Y. A Review of Shift-Share Analysis and Its Application in Tourism. International Journal of Management Perspectives, 2008, Vol.1, No.1 pp.21-30.
6. Esteban-Marquillas J. M. A reinterpretation of shift-share analysis. Regional and Urban Economics, 1972, No. 2(3), pp. 249-255.
7. Lindsay B. E., Martin S. E. An application of the bishop-simpson method: a shift-share variant. Journal's Of The Northeastern Agricultural and Resource Economics Association (NAREA), 1978, No. 7 (01), pp. 47-49.
8. Fernández M. M., López A. J. Spatial shift-share analysis versus spatial filtering. An application to the Spanish Employment. Empirical Economics, 2008, No. 34(1), pp. 123-142.
9. Selting A., Loveridge S. A Summary of the Literature on Shift-share Analysis: Department of Agricultural and Applied Economics, University of Minnesota, College of Agriculture, 1972. no.2(3). pp. 249-255
10. Melnikova L. V. Modern regional economy: theories and models. Novosibirsk, NSU, 2015, pp. 275-288. (in Russ.)
11. Kuteleva A. V. et al. Free port of Vladivostok: challenges and solutions. Russia and the Asia-Pacific, 2021, No. 1, pp. 104-124. (in Russ.)
12. Minakir P. A. "Program" economy: Far East. Spatial Economics, 2019, No. 2, pp. 7-16. (in Russ.)
13. Makar S. V. et al. Spatial development of the Russian Far East: demographic and socio-economic factors. Population, 2021, No. 1, pp. 117-130. (in Russ.)
14. Aganbegyan A. G. Development of the Far East: a national program in the context of national projects. Spatial Economics, 2019, No. 3, pp. 165-181. (in Russ.)
15. Gulakova O. I. Socio-economic development of the Far East: analysis and evaluation. Bulletin of NSUEM, 2018, No. 4, pp. 143-156. (in Russ.)
16. Yegorov N. A. Features of the formation of TASED in the Far East. International research journal, 2019, No. 8-2 (86), pp. 32-37. (in Russ.)
17. Timofeyev D. N. The place and role of the fishing industry in the economy of the Far Eastern Federal District. Azimuth of Scientific Research: Economics and Management, 2019, No. 1(26), pp. 317-320. (in Russ.)
18. Levin Yu. A. et al. Investment and institutional support for the development of the natural resource sector of the economy of the Far East. Innovation and investment, 2020, No. 7, pp. 207-211. (in Russ.)
Информация об авторах
Гулакова Ольга Игоревна, кандидат экономических наук, старший научный сотрудник, доцент Scopus AuthorID: 57202766282
Моисеенко Виктория Дмитриевна, бакалавр
Information about the Author
Olga I. Gulakova, Candidate of Sciences (Economic), Senior Researcher Scopus AuthorlD: 57202766282
Viktoriya D. Moiseenko, bachelor
Статья поступила в редакцию 04.07.2022; одобрена после рецензирования 10.08.2022; принята к публикации 01.09.2022
The article was submitted 04.07.2022; approved after reviewing 10.08.2022; accepted for publication 01.09.2022
