CC BY
25
ДАЛЬНИЙ ВОСТОК: НОВЫЕ СТРАТЕГИИ И МОДЕЛИ РАЗВИТИЯ
DOI 10.22394/1818-4049-2021-94-1-33-44 УДК 332.13(571.6)
Е. Б. Веприкова А. А. Кисленок
Оценка территориальной депрессивности в управлении региональным развитием (на примере регионов Дальнего Востока России)
Проблемы межрегиональной дифференциации и территориальной депрессивности препятствуют экономическому росту и приводят к (диспропорциям пространственного развития страны, которые увеличивают риски формирования депрессивных территорий. Наличие депрессивных территорий в рамках одной территориальной системы снижает общую результативность государственной политики, так как позитивные изменения в развитии одних территорий нивелируются негативными процессами в других. В связи с этим диагностика состояния и выявление признаков нарастания депрессивности является важной задачей государственного управления Выявлять риски формирования региональной депрессивности целесообразно на ранней стадии, когда проведение корректирующих управленческих воздействий максимально результативно и требует меньшего объема ресурсов. Для этого необходим мониторинг социально-экономического развития, построенный на информативной системе показателей, фиксирующих не только текущее состояние территории, но и его динамику с позиции выявления признаков депрессивности. В статье предложен авторский подход к оценке территориальной депрессивности, особенностью которого является учет условий сохранения и воспроизводства качественного человеческого капитала как основного ресурса развития. Учитывая ориентиры национальной политики Российской Федерации, направленные на опережающее социально-экономическое развитие дальневосточного макрорегиона, апробация предлагаемого подхода проведена на примере регионов Дальнего Востока России.
Ключевые слова: управление региональным развитием, депрессивные территории, признаки депрессивности, территориальное развитие, факторы социального неблагополучия.
Признаки территориальной депрессивности. Мониторинг регионального развития, с целью выявления признаков территориальной депрессивности, должен базироваться на информативной системе показателей, способной не только выгавлять
уже сформировавшиеся депрессивные территории, но и фиксировать проявления признаков региональной депрессив-ности на ранней стадии, когда проведение корректирующих управленческих воздействий максимально результативно.
Елена Борисовна Веприкова - канд. экон. наук, начальник научно-исследовательского отдела, Федеральное автономное научное учреждение «Восточный центр государственного планирования» (680000, Россия, г. Хабаровск, ул. Льва Толстого, д. 8). E-mail: e.veprikova@vostokgosplan.ru
Александра Анатольевна Кисленок - канд. экон. наук, руководитель научных проектов, Федеральное автономное научное учреждение «Восточный центр государственного планирования» (680000, Россия, г. Хабаровск, ул. Льва Толстого, д. 8). E-mail: a.kislenok@vostokgosplan.ru
Авторами изучен практический опыт и теоретические подходы к выявлению депрессивных территорий в зарубежной и отечественной науке и практике как к понятию «территориальной депрессивно-сти», так и к системе показателей для ее выявления [Веприкова, Кисленок, 2020].
Территория может оцениваться как депрессивная или проблемная, если для нее характерна совокупность признаков:
- отставание в развитии от средних значений по стране или средних значений по группе схожих территорий;
- устойчивая стагнация/деградация динамики значений показателей социально-экономического развития;
- ограниченность ресурсов для самостоятельного разрешения проблемной ситуации.
Наличие только части признаков говорит о риске депрессивности и необходимости проведения корректирующей управленческой политики для предотвращения формирования депрессивной территории, ключевой характеристикой которой является невозможность преодоления этого состояния без внешнего для территории воздействия из-за отсутствия возможностей эндогенного роста. В связи с этим для оценки территориальной депрессивности необходимо использовать совокупность информативных показателей, позволяющих выявить риски по всем ее признакам на ранних стадиях проявления.
Изучение подходов к выявлению депрессивных территорий в зарубежной и отечественной науке и практике показало, что главный акцент в них делается на отставании в развитии, значительно реже оценивается динамика развития региона и почти не выявляется ограниченность ресурсов для эндогенного роста. Индикаторы по этому направлению депрессивности или не используются, или сводятся к бюджетной обеспеченности регионов. Этого явно недостаточно, так как невозможность самостоятельного преодоления отставания и деградации в развитии является главной проблемой территориальной депрессивно-сти. Наличие бюджетных ресурсов имеет значение, но основным ресурсом, определяющим потенциал развития территории, является объем и качество человеческого потенциала территории, а возможность его реализации определяется качеством институциональной среды.
Оценка потенциала человеческих ресурсов в управлении региональным развитием. Человек и его творческая энергия является движущей силой и главным ресурсом развития особенно в условиях новой экономики - экономики знаний, инноваций, глобальных информационных систем, экономики интеллектуального труда, науки, новейших технологий. Поэтому во всем мире обостряется конкуренция за таланты, то есть за людей, обладающих творческой энергией и способностями к созданию нового. А сформировавшиеся институты обеспечивают возможность или, наоборот, сдерживают результативность реализации человеческого потенциала.
При этом включить в оценку территориальной депрессивности показатели для оценки институтов и человеческого капитала очень сложно по ряду причин. Во-первых, очевидна методологическая проблема - сложно оценивать качественные параметры через количественные показатели. Во-вторых, в настоящее время крайне дискуссионными являются вопросы о структуре человеческого капитала, условиях его формирования и подходах к его измерению, также как и о возможности оценки состава и качества социальных институтов. Кроме вышеназванного, существует проблема доступности и надежности информации для изучения этих явлений, в том числе в форме статистических данных, которые являются основой для организации мониторинга.
С учетом этих ограничивающих факторов для анализа потенциала эндогенного роста в регионе предлагается использовать показатели, которые косвенно позволяют оценить состояние социальной среды как результат функционирования институтов и определяющее потенциал территории по воспроизводству и сохранению человеческого капитала. Качество социальной среды можно оценивать через факторы социального неблагополучия, высокая степень проявления которых приводит к снижению возможности территории сохранять и воспроизводить качественный человеческий капитал. В научной литературе среди факторов социального неблагополучия рассматривают разные показатели, в том числе: социально-обусловленные заболевания, смертность (в т. ч. младенческая, детская, от внешних причин, самоубийства), уровень безработицы, уровень преступно-
сти социального сиротства [Гунаев, 2019; Тихомирова, 2018; Дабиев, 2015; Романов, 2019; Понарина, 2015].
На наш взгляд, для оценки потенциала человеческих ресурсов территории наиболее информативными являются факторы социального неблагополучия, имеющие социально-поведенческую природу, то есть результаты определенных действий членов социума - поведенческие факторы социального неблагополучия. К таким факторам, имеющим возможность количественной оценки на основе данных Росстата, можно отнести: уровень преступности, количество убийств и самоубийств, уровни потребления алкогольной продукции, заболеваемости наркоманией, социального сиротства. Данные показатели собираются в региональном разрезе и в обобщенном виде в среднем по стране, также имеется достаточный период наблюдения, чтобы оценить ситуацию в динамике. Достоинством показателей является однозначность интерпретации их значений - рост значений свидетельствует об ухудшении социальной среды, что негативно влияет на условия формирования и сохранения человеческого капитала, а снижение значений показателей говорит о позитивных тенденциях в этой сфере. Таким образом, движение значений данных показателей может быть маркером для оценки условий воспроизводства человеческого капитала в конкретном регионе.
Неблагоприятные условия социальной среды приводят к росту миграционных намерений у наиболее образованной, креативной и дееспособной части общества, т. е. происходит вытеснение лучшей части социума на территории с более благоприятными условиями жизнедеятельности. Наиболее критичной является ситуация, если на фоне высоких значений факторов социального неблагополучия отмечается устойчивая негативная динамика показателей в течение продолжительного периода. Именно ухудшение ситуации во времени зачастую служит основной причиной смены места жительства людей. При этом негативные тренды в социальной сфере могут происходить даже на фоне относительно благополучной экономической ситуации, но деградация условий социальной среды неизбежно приведет в последующем к стагнации экономики из-за
кадровых проблем.
Для апробации предложенного подхода проанализируем значения показателей по поведенческим факторам социального неблагополучия в субъектах РФ, входящих в состав Дальневосточного федерального округа (далее - ДФО) (табл. 1).
Представленные данные свидетельствуют о наличии существенных социальных проблем в регионах Дальнего Востока, так как по всем параметрам совокупные значения по макрорегиону превышают среднероссийский уровень. При этом дифференциация значений внутри макрорегиона достаточно велика и по отдельным показателям составляет от 1,9 до 42 раз.
Критически сложная ситуация сложилась в Еврейской автономной области, где превышение среднероссийского уровня фиксируется по всем оцениваемым показателям в 1,4-3,4 раза. Это свидетельствует о неблагоприятных условиях для сохранения и воспроизводства человеческого капитала и является сдерживающим фактором территориального развития.
По большинству оцениваемых параметров в период с 2014 по 2018 гг. значения улучшились, но при этом разрывы между регионами увеличились, что свидетельствует о нарастании диспропорций в развитии.
Динамику изменений проявления факторов социального неблагополучия предлагается оценивать через средние темпы роста показателей (индекс степени проявления факторов социального неблагополучия). Значение показателя меньше единицы означает, что ситуация в динамике улучшается, что отмечается в 10 из 11 регионов. Наиболее благоприятная динамика отмечается в Хабаровском крае и Сахалинской области. Негативная динамика отмечается в Еврейской автономной области, где средний темп роста превысил единицу.
В качестве косвенной оценки общих условий воспроизводства и сохранения качественного человеческого капитала, может быть использован интегральный показатель (уровень социального неблагополучия - У сн), который рассчитывается на основе соотношения значений показателей, характеризующих социальное неблагополучие в субъекте РФ в составе ДФО со средним значением по макрорегиону.
Таблица 1
Показатели социального неблагополучия по субъектам РФ, входящих в состав ДФО
Субъект РФ год Уровень преступности1 Кол-во самоубийств 2 Кол-во убийств 9 Розничная продажа крепкой алкоголь. продукции3 Уровень заболеваемости наркоманией4 Уровень соц. сиротства5 Средний темп роста степени проявления факторов соц. неблагополучия
Российская Федерация 2014 1 499,5 18,2 8,8 0,72 14,5 21,7 0,71
2018 1 356,3 12,4 5,4 0,68 10,2 15,4
Дальневосточный федеральный округ 2014 2 255,4 33,3 19,1 1,08 17,5 37,5 0,73
2018 1 901,1 20,8 11,4 0,91 19,0 27,6
Республика Бурятия 2014 2 519,2 52,8 24,9 0,92 5,2 31,5 0,69
2018 2 389,6 38,5 15,7 0,69 3,4 24,0
Республика Саха (Якутия) 2014 1 121,0 34,5 21,0 0,92 7,9 38,0 0,64
2018 1 236,0 23,9 14,3 0,80 3,1 23,1
Забайкальский край 2014 2 952,5 47,7 26,3 0,77 5,6 46,1 0,75
2018 2 276,4 32,6 16,6 0,52 10,3 24,9
Камчатский край 2014 1 562,6 18,8 16,0 1,35 12,3 41,8 0,61
2018 1 896,9 6,0 7,0 1,23 9,5 28,7
Приморский край 2014 2 523,2 23,5 17,0 1,15 37,4 35,7 0,71
2018 1 720,5 18,7 10,3 0,91 37,0 24,0
Хабаровский край 2014 2 210,3 25,7 11,7 1,30 10,5 35,8 0,42
2018 1 698,9 1,1 4,2 1,18 18,7 25,2
Амурская область 2014 2 128,6 48,0 22,9 0,90 22,2 37,4 0,88
2018 2 203,5 33,0 17,0 0,76 24,4 37,7
Магаданская область 2014 2 064,5 10,1 14,1 1,84 6,8 22,8 0,69
2018 2 068,5 4,9 5,6 1,54 6,2 16,0
Сахалинская область 2014 2 350,2 10,6 12,5 1,50 26,0 28,2 0,54
2018 2 040,4 2,9 4,3 1,21 18,4 20,5
Еврейская автономная область 2014 2 045,8 35,4 21,8 0,93 25,5 63,2 1,09
2018 2 275,7 32,9 12,4 0,96 65,4 49,8
Чукотский автономный округ 2014 1 276,0 41,5 27,7 1,27 0,0 66,3 0,786
2018 1 511,0 44,4 14,1 1,21 0,0 61,0
Соотношение max и min значения 2014 2,6 5,2 2,4 2,4 7,2 1,4
2018 1,9 42,0 4,0 2,9 21,1 3,8
Источники: составлено и рассчитано авторами на основе дан.ньж Росстата7, Минпросвещения России8, Росалкогольрегулирования9.
1 Количество преступлений в расчете на 100 тыс. человек населения.
2 В расчете на 100 тыс. человек населения.
3 Декалитров в расчете на душу населения.
4 Число пациентов с впервые в жизни установленным диагнозом, взятых под диспансерное наблюдение с синдромом зависимости от наркотических веществ (наркомании), человек на 10 тыс. населения.
5 Число детей, оставшихся без попечения родителей, выявленных и учтенных за отчетный год, в расчете на 10 тыс. детей в возрасте от 0 до 17 лет.
6 Без учета уровня заболеваемости наркоманией.
7 Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru
8 Министерство просвещения Российской Федерации. URL:https://edu.gov.ru/
9 Федеральная служба по регулированию алкогольного рынка. https://fsrar.gov.ru
Расчет производится по следующей формуле (1):
У =
^ сн
г_
(1),
где 1 - показатель, характеризующий социальное неблагополучие;
3"гб- значение 1-го показателя, характеризующего социальное неблагополучие в субъекте РФ;
3^ф0- значение 1-го показателя, характеризующего социальное неблагополучие в среднем по ДФО.
Интегральная оценка уровня социального неблагополучия в субъектах РФ в составе ДФО приведена в таблице 2.
В соответствии с полученными оценками самая неблагоприятная ситуация фиксируется также в Еврейской автономной области. Кроме того, высокую оценку уровня социального неблагополучия получили также Амурская область и Чукотский автономный округ10.
Сложившаяся ситуация негативно отражается на миграционных процессах
данных регионов. По данным Росстата за пять лет (2014-2018 гг.) территорию Еврейской автономной области покинуло 22,7 тыс. чел. (около 14% от населения области), Амурской области - 75,5 тыс. чел. (около 9,5% от населения области), Чукотского автономного округа - 20,8 тыс. чел. (около 42,2% от численности населения региона). При этом, численность прибывших не позволяет восполнять численные потери населения11. Кроме того, замещение постоянного населения негативно сказывается на качестве человеческого капитала и снижает человеческий потенциал территории, что существенно ограничивает возможности эндогенного развития территорий.
Таким образом, оценка поведенческих факторов социального неблагополучия информативна для использования в качестве маркеров условий сохранения и воспроизводства человеческого потенциала территории как основы территориального развития. Подтверждением чего является информация о динамике миграционного оттока населения в этих регионах.
Таблица 2
Оценка уровня социального неблагополучия субъектов РФ, входящих в состав ДФО
Субъект РФ 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г. 2018 г.
Дальневосточный федеральный округ 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
Республика Бурятия 1,00 1,05 1,06 1,02 1,05
Республика Саха (Якутия) 0,82 0,81 0,81 0,84 0,82
Забайкальский край 1,06 1,06 1,02 1,00 1,05
Камчатский край 0,86 0,85 0,70 0,75 0,81
Приморский край 1,14 1,13 1,11 1,08 1,09
Хабаровский край 0,85 0,83 0,68 0,76 0,76
Амурская область 1,11 1,11 1,10 1,11 1,31
Магаданская область 0,77 0,82 0,79 0,86 0,78
Сахалинская область 0,94 0,95 0,91 0,95 0,85
Еврейская автономная область 1,18 1,38 1,60 1,64 1,78
Чукотский автономный округ 1,03 1,04 1,29 1,18 1,16
Источники: составлено и рассчитано авторами.
10 С некой долей критичности необходимо оценивать значения показателей, приведенных в расчете на 100 тыс. человек, в Чукотском автономном округе, что связано с малой численностью населения региона (на 1.01.2020 г. - 50,3 тыс. человек).
11 Численность прибывших по данным Росстата за 5 лет (2014-2018 гг.) составила в Еврейской автономной области - 13,5 тыс. чел., в Амурской области - 61,7 тыс. чел., В Чукотском автономном округе -19,1 тыс. чел.
Показатели для оценки территориальной депрессивности: результаты апробации. С учетом вышесказанного, для практического использования при проведении оценки депрессивности в территориальном развитии можно предложить систему показателей, основанную на доступных для анализа статистических данных, которые имеют достаточный временной период наблюдения для оценки динамики процессов и позволяют оценить степень проявления признаков территориальной депрессивности по трем ее составляющим (рис. 1).
Несмотря на небольшое число использованных показателей, их количество, по мнению авторов, является достаточным для оценки степени проявления признаков территориальной депрессивности. Кроме того, небольшое количество параметров наблюдения упрощает проведение мониторинга. Результаты проведенной апробации на примере субъектов РФ в составе дальневосточного макрорегиона подтверждают информативность использованной системы показателей (табл. 3).
В результате апробации депрессивным регионом оказалась Еврейская автономная область, что означает неспособность региона самостоятельно преодолеть кризисную для него ситуацию.
Признаки депрессивности фиксируются и в других субъектах РФ в составе ДФО:
- отставание от среднероссийского уровня по пяти оцениваемым показателям в 4-х регионах: Республика Бурятия,
Забайкальский край, Приморский край, Амурская область;
- отдельные признаки депрессивности (по 2 из 3-х направлений оценки) проявляются в Республике Бурятия, Забайкальском крае, Приморском крае.
Следует отметить также, что темпы развития экономики макрорегиона существенно уступают среднероссийским, о чем свидетельствуют значения индексов физического объема ВРП и инвестиций в основной капитал. Это в будущем может привести у росту отставания регионов от среднероссийского уровня по оцениваемым параметрам.
При выявлении признаков депрессив-ности территорий стоит оценивать также степень их проявления или остроту депрессии, так как фиксация отставания от среднероссийских значений и темпов роста не иллюстрирует уровень критичности ситуации.
Для этого можно использовать нормирование - перевод разноразмерных значений в безразмерную шкалу от 0 до 1 (такой прием позволяет работать с более объемным массивом информации, например, для оценки степени проявления депрессивности по всем субъектам РФ).
Пересчет значений по всем параметрам, большее значение которых оценивается положительно, осуществляется по формуле (2):
)
хтах ^тгп
(2),
Отставание от других территорий
ВРП в расчете на душу населения Уровень
безработицы (по методологии МОТ) Средняя
продолжительность поиска работы Соотношение среднедушевых доходов и прожиточного минимума Уровень бедности
Депрессивность территории
-*-
Негативная динамика в развитии территории
Индекс физического объема валового внутреннего продукта (ВРП) за последние 7—
10 лет
Индекс физического объема инвестиций в основной капитал за последние 7-10 лет Реальные денежные доходы за последние 7-10 лет
Ограниченность ресурсов для эндогенного роста
Уровень социального неблагополучия Индекс степени проявления социального неблагополучия за последние 5-7 лет Собственные доходы бюджета на душу населения с учетом индекса бюджетных расходов (ИБР) Индекс роста налоговых и неналоговых доходов бюджета с учетом ИБР за последние 7-10 лет
Рис.1. Система показателей для выявления признаков депрессивности
территорий.
Таблица 3
Определение признаков депрессивности и депрессивных субъектов РФ, входящих в состав ДФО (2018 г.)
Показатель Он ДФО Республика Бурятия Республика Саха (Якутия) Забайкальский край Камчатский край Приморский край Хабаровский край Амурская область Магаданская область Сахалинская область О ЧАО
Отсталость от других территорий (сравнение со среднероссийскими значениями)
ВРП на душу населения с учетом уровня покупательной способности, тыс. руб. 578,7 - 229,1 699,7 281,5 396,2 361,1 415,0 347,8 675,9 1804,5 278,0 753,0
Уровень безработицы населения, % 4,8 6,3 9,3 6,9 10,2 4,9 5,4 3,8 5,6 5,1 5,3 7,0 3,1
Средняя продолжительность поиска работы безработными (мес.) 7,4 8,0 8,3 6,8 9,6 7,0 7,8 7,2 8,1 6,1 7Д 9,0 3,9
Соотношение среднедушевых доходов и прожиточного минимума 3,2 2,7 2,3 2,6 2,1 2,5 2,8 2,9 2,8 3,3 3,9 1,9 3,7
Уровень бедности, % 12,6 15,8 19,1 18,6 21,4 15,8 13,9 12,2 15,6 9,5 8,5 23,7 8,8
Стагнация экономики территории
Реальные денежные доходы к уровню 2010 г., % 103,4 111,1 105,6 114,2 94,4 106,1 116,6 98,5 124,7 109,9 115,6 79,3 124,8
Индекс физического объёма ВРП к уровню 2010 г., % 117,5 108,5 98,8 127,4 105,9 121,2 99,7 104,0 97,6 125,3 107,8 93,0 110,1
О)
ю
Продолжение таблицы 3
о
Показатель Он ДФО Республика Бурятия Республика Саха (Якутия) Забайкальский край Камчатский край Приморский край Хабаровский край Амурская область Магаданская область Сахалинская область О $ ЧАО
Индекс физического объема инвестиций в основной капитал к уровню 2010, % 116,4 99,6 79,9 207,5 120,5 74,3 45,2 58,7 180,0 195,4 93,6 61,1 221,2
Отсутствие стимулов и ресурсов для саморазвития
Налоговые и неналоговые доходы бюджета на душу населения с учетом ИБР*, тыс. руб- 69,б 46,7 27,4 38,2 35,1 20,4 49,2 49,9 48,7 35,7 132,6 36,0 21,1
Индекс роста налоговых и неналоговых доходов бюджета с учетом ИБР к 2010 г., % 107 112,3 123,3 128 92,6 137,6 112,6 96,2 113,3 108,8 149,6 87,7 49,5
Уровень социального неблагополучия - 1,00 1,05 0,82 1,05 0,81 1,09 0,76 1,31 0,78 0,85 1,78 1,16
Индекс степени проявления факторов социального неблагополучия за последние 5 лет 0,71 0,73 0,69 0,64 0,75 0,61 0,71 0,42 0,88 0,69 0,54 1,09 0,78
03
>
р р
н
ч: а
> л
м н
л
м
р
03 о
0
«
01
тз о
о о
н н
ю о ю
ю
курсивом - значение показателя хуже среднероссийских жирным - значение показателя в сравнении с 2014 г. стало хуже
* ИБР - индекс бюджетных расходов, рассчитываемый Минфином России. См. постановление Правительства РФ от 22.11.2004 № 670 "Ораспределении дотаций на выравнивание бюджетной обеспеченности субъектов Российской Федерации".
Источники: составлено и рассчитано авторами на основе данных Росстата, Минфина России, Минпросвещения России, Росал-коголърегулирования
где - нормированное значение г-го показателя, характеризующего признак депрессивности по 7-му направлению;
Х^ - значение г-го показателя, характеризующего признак депрессивности по j-му направлению;
В свою очередь интегральная оценка степени проявления признаков депрессивности по всем направлениям определяется по следующей формуле (5):
X
max
минимальное значение ряда; - максимальное значение ряда.
(5),
где Д,
Если оптимальным считается значение стремящиеся к минимуму, то нормирование осуществляется по следующей формуле (3):
= 1 -
■men
-max ^тгп
Оценка степени проявления признаков депрессивности по направлениям осуществляется с допущением того, что все оцениваемые параметры имеют равные веса. Тогда степень проявления признаков депрессивности по j-му направлению определяется следующим по формуле (4):
I"
J n
где Д/ - степень проявления признаков депрессивности по j-шу направлению;
n- количество показателей, характеризующих признаки депрессивности по j-му направлению.
(3).
'U
(4),
чштерг - оценка степени проявления признаков депрессивности по всем направлениям.
Нормированные значения, равные нулю или близкие к нему, означают высокую степень проявления соответствующего признака депрессивности на данной территории. В свою очередь, чем лучше ситуация, тем ближе значение параметра к единице.
Графическое отображение полученных результатов представлено на рис. 2.
Такое представление данных по трем направлениям позволяет оценить не только степень проявления признаков депрессив-ности в регионах по отдельным направлениям, но и сопоставить их между собой. Например, в Забайкальском крае и Республике Бурятия отмечается значительное отставание по достигнутому уровню экономического развития от среднероссийского уровня и среднего уровня дальневосточного макрорегиона. Однако, в регионах по отдельным экономическим параметрам отмечается рост, также положительно оце-
Рис. 2. Степень проявления признаков депрессивности в регионах ДФО
нивается динамика показателей, характеризующих способность регионов к саморазвитию. Т. е. данные регионы являются отстающими и имеют высокие риски де-прессивности, но у них есть ресурсы для эндогенного роста, которые могут быть активизированы для предотвращения скатывания в депрессивность и могут способствовать экономическому росту.
Заключение. Используемая система показателей для оценки признаков де-прессивности, а также подходы к интегральной оценке отдельных признаков де-прессивности являются информативными и могут использоваться в практике регионального управления для организации мониторинга социально-экономического развития регионов с целью раннего выявления признаков депрессивности и выработки корректирующей системы мер.
Предлагаемая система показателей не является завершенной и может дополняться или изменяться в зависимости от целей и задач исследований, в частности, необходимо продолжить усилия по формированию индикаторов для оценки качества человеческого капитала и сравнительного качества институтов как ключевых составляющих потенциала развития в регионе.
Список литературы:
1. Аджемоглу Д., Робинсон Д. А. Почему одни страны богатые, а другие бедные. Происхождение власти, процветания и нищеты. М.: АСТ, 2015. 693 с.
2. Аникин В. А. Человеческий капитал: становление концепции и основные трактовки // Экономическая социология. 2017. № 4. С. 120-156.
3. Артоболевский С. С. Западный опыт реализации региональной политики: возможности и ограничения практического использования // Региональные исследования. 2008. № 3 (18). С. 3-16.
4. Богатырева И. А., Криковцова М. Н. Проблемы дифференциации регионов России по уровню социально-экономического развития. Актуальные вопросы функционирования экономики Алтайского края: сборник статей. Барнаул: Изд-во Алт. унта, 2016. № 8. С. 13-24.
5. Веприкова Е. Б., Кисленок А. А. Подходы к определению территориальной депрессивности в управлении региональным развитием // Власть и управление на Востоке России. 2020. № 4. С. 60-73.
6. Гранберг А. Г. Экономическое пространство России // Экономика и управление. 2006. № 2 (23). С. 11-15.
7. Гунаев Е. А., Бадмаева Н. В., Кова-нова Е. С. Индикаторы социального неблагополучия населения: этнорегиональ-ная специфика Калмыкии, Бурятии и Тувы // Новые исследования Тувы. 2019. № 1. С. 190-201.
8. Дабиев Д. Ф. Человеческий капитал и индекс преступности (на примере Тывы) // ЭКО. 2015. № 2. С. 176-179.
9. Земцов С. П., Смелов Ю. А. Факторы регионального развития в России: география, человеческий капитал или политика регионов // Журнал Новой экономической ассоциации. 2018. № 4 (40). С. 84-108.
10. Зубаревич Н. В. Региональное развитие и региональная политика в России // ЭКО. 2014. № 4. С. 6-27.
11. Корчагин Ю. А. Российский человеческий капитал: фактор развития или деградации? Воронеж: ЦИРЭ, 2005. 252 с.
12. Лексин В. Н., Швецов А. Н. Реформы и регионы: системный анализ процессов реформирования региональной экономики, становление федерализма и местного самоуправления. М.: ЛЕНАНД, 2012. 1024 с.
13. Маилян Ф. Н. Роль социального капитала в процессе формирования и реализации человеческого капитала // Вестник Томского гос. университета. Экономика. 2012. № 1 (17). С. 52-61.
14. Понарина Н. Н., Холина О. И., Крамчанинова Н. В. Социальное сиротство в современной России: детерминанты воспроизводства и распространения // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2015. № 11. С. 33-36.
15. Пришляк Е. А., Радько С. Г. Исследование факторов, влияющих на формирование человеческого капитала в Российской Федерации // Управленческие науки. 2018. № 8 (2). С. 94-105.
16. Романов В. Г. Муниципальная статистика преступности населения Забайкальского края: маркер социального неблагополучия // Вестник ЗабГУ. 2017. № 23 (8). С. 109-121.
17. Романов В. Г., Романова И. В. Здравоохранение и состояние заболеваемости населения Забайкальского края: маркер социального неблагополучия // Вестник ЗабГУ. № 10. С. 62-83.
18. Суворов Н. В., Суворов А. В., Гре-
бенников В. Г., Иванов В. Н., Балашова Е. Е., Болдов О. Н. Оценка вклада накопления человеческого капитала в экономический рост // Проблемы прогнозирования. 2016. № 5 (158). С. 18-35.
19. Тихомирова Т. М., Сукиасян А. Г. Влияние факторов социального неблагополучия на оценку человеческого потенциала в регионах России // Федерализм. 2018. № 2 (90). С. 64-78.
20. Чернышев К. А. Исследование постоянной миграции населения депрессив-
Библиографическое описание статьи
Веприкова Е. Б., Кисленок А. А. Оценка территориальной депрессивности в управлении региональным развитием (на примере регионов Дальнего Востока России) // Власть и управление на Востоке России. 2021. № 1 (94). С. 33-44. DOI 10.22394/18184049-2021-94-1-33-44
ных регионов России // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2017. Т. 10. № 4. С. 259-273.
21. Kalantari Khalil. Identification of Backward Regions in Iran // Geog. Res. 1998. № 48. Pp. 120-131.
22. Nader Zali, Hassan Ahmadi, Seyed Mohammadreza Faroughi. An Analysis of Regional Disparities Situation in the East Azarbaijan Province // Journal of Urban and Environmental Engineering. 2013. № 1. Pp. 183-194.
Elena B. Veprikova - Candidate of Economics, Head of the research department, the Federal Autonomous Scientific Institution «The Eastern State Planning Center» (8, Lev Tolstoy Str., Khabarovsk, 680000, Russia). E-mail: e.veprikova@postok.gosplan.ru
Aleksandra A. Kislenok - Candidate of Economics, Project Leader, the Federal Autonomous Scientific Institution «The Eastern State Planning Center» (8, Lev Tolstoy Str., Khabarovsk, 680000, Russia). E-mail: a.. kislenok@vostokgosplan.ru
Estimation of territorial backwardness in the regional development policy-making (on the example of the Far-Eastern regions)
The problems of interregional differentiation and territorial backwardness hamper economic growth, lead to imbalances in the spatial development of the Russian Federation and increase risks of forming backward territories. The presence of backward parts within a territorial system brings down the overall state policy's effectiveness because positive development dynamics in several parts of the territory cancels by the adverse processes in other parts of the territory. Therefore, the investigation of the conditions of territorial development as a spatial system and the identification of indicators of the increasing backwardness within this system is a fundamental problem of state regional policy-making. It is worthwhile identifying risks of forming territorial backwardness earlier when accurate management's decisions can be undertaken with the higher effectiveness and smaller recourses. To this end, monitoring of the social and economic developments based upon an informative system of indicators revealing not only the present status of performance of the region but also its dynamics in terms of the determinant of the territorial backwardness. The article presents the author's approach to the assessment of territorial backwardness featured with taking into account the conditions of maintaining and reproducing high-quality human capital as a critical driver of regional development. Given the national policy's priorities towards the advanced social and economic development of the Far East of Russia, the proposed approach has been tested on the Far-Eastern regions.
Keywords: regional development policy, backward territories, indicators of backwardness, territorial development, factors of social disadvantage.
References:
1. Adzhemoglu D., Robinson D. A. Why nations fail. The origins of power, prosperity and poverty. Moscow, AST, 2015, p. 693.
2. Anikin V. A. Human capital: genesis
of the concept and main definitions Ekono-micheskaya sociologiya [Economic Sociology], 2017, no. 4, pp. 120-156.
3. Artobolevsky S. S. Western experience in the implementation of regional policy: opportunities and limitations of practical use
Regional'nyye issledovaniya [Regional studies], 2008, no. 3 (18), pp. 3-16.
4. Bogatyreva I. A., Krikovcova M. N. The differentiation problems of Russian regions by the socio-economic development level. Actual questions of Altai territory's economical functioning. Pod red. V.V. Mishchenko. Barnaul city, Izd-vo Alt. Un-ta, 2016, no. 8, pp. 13-24.
5. Veprikova E. B., Kislenok A. A. The Approaches to the Definition of Territorial Backwardness in Regional Development Management Vlast' i ypravlenie na Vostoke Rossii [Power and Administration in the East of Russia]. 2020. no 4. Pp. 60 -73.
6. Granberg A. G. Economical space of Russia Ekonomika i upravlenie [Economics and Management], 2006, no. 2 (23), pp. 11-15.
7. Gunaev E. A., Badmaeva N. V., Ko-vanova E. S. Indicators of human social disadvantage: ethno-regional specifics of the Kalmyk, Buryatiya and Tuva republics Novye issledovaniya Tuvy [The new research of Tuva], 2019, no. 1, pp. 190-201.
8. Dabiev D. F. The human capital and the crime rate (the case of the Tuva republic) EKO [ECO], 2015, no. 2, pp. 176-179.
9. Zemcov S. P., Smelov YU. A. The factors of regional development in Russia: geography, human capital or regional policy ZHurnal Novoj ekonomicheskoj associacii [The Journal of the New Economic Association], 2018, no. 4 (40), pp. 84-108.
10. Zubarevich N. V. Region development and regional policy in Russia EKO [ECO], 2014, no. 4, pp. 6-27.
11. Korchagin Yu. A. Is Russian human capital a factor of development or degradation? - Voronezh, CIRE, 2005.
12. Leksin V. N., Shvecov A. N. The reforms and regions: system analysis of the reform processes of regional economy, the formation of federalism and local governance. Moscow, LENAND, 2012.
13. Mailyan F. N. The significance of social capital at the process of forming and realization of human capital Vestn. Tom. gos. un-ta. Ekonomika [Tomsk State University Journal of Economics], 2012, no. 1 (17), pp. 52-61.
14. Ponarina N. N., Holina O. I., Kram-
chaninova N. V. Social orphanhood in contemporary Russia: determinants of reproduction and propagation Gumanitarnye, social'no-ekonomicheskie i obshchestvennye nauki [Humanities, Social-economic and Social Sciences], 2015, no. 11, pp. 33-36.
15. Prishlyak E. A., Rad'ko S. G. Research into factors influencing human capital's formation in the Russian Federation Upravlencheskie nauki [Uprav-lencheskie nauki], 2018, no. 8 (2), pp. 94105.
16. Romanov V. G. Municipal crime statistics of Transbaikal Region: indicator of social disadvantage Vestnik ZabGU [Transbaikal State University Journal], 2017, no. 23 (8), pp. 109-121.
17. Romanov V. G., Romanova I. V. Public health and state of health in Transbaikal Region: indicator of social disadvantage Vestnik ZabGU [Transbaikal State University Journal], 2019, no. 10, pp. 62-83.
18. Suvorov N. V., Suvorov A. V., Greben-nikov V. G., Ivanov V. N., Balashova E. E., Boldov O. N. Assessment of the impact of human capital on economic growth Prob-lemy prognozirovaniya [Studies on Russian Economic Development], 2016, no. 5 (158), pp. 18-35.
19. Tihomirova T. M., Sukiasyan A. G. Influence of social disadvantage factors on the assessment of human potential in Russian regions Federalizm [Federalism], 2018, no. 2 (90), pp. 64-78.
20. Chernyshev K. A. The research into the continuous migration of the Russian backward territories Ekonomicheskie i social'nye peremeny: fakty, tendencii, prog-noz [Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast], 2017, Ch. 10, no. 4, pp. 259-273.
21. Kalantari Khalil. Identification of Backward Regions in Iran. Geog. Res., 1998, no. 48, pp. 120-131.
22. Nader Zali, Hassan Ahmadi, Seyed Mohammad reza Faroughi. An Analysis of Regional Disparities Situation in the East Aazarbaijan Province Zhurnal gorodskoy i ekologicheskoy inzhenerii [Journal of Urban and Environmental Engineering], 2013, no. 1, pp. 183-194.
Reference to the article
Veprikova E. B., Kislenok A. A. Estimation of territorial backwardness in the regional development policy-making (on the example of the Far-Eastern regions) // Power and Administration in the East of Russia. 2021. No. 1 (94). Pp. 33-44. DOI 10.22394/18184049-2021-94-1-33-44
