CC BY
24УДК 332. 142
Ю. И. Трещевский, А. А. Бурданцева, И. С. Кириллова
ПРОМЫШЛЕННОСТЬ ВОРОНЕЖСКОЙ ОБЛАСТИ — АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ В МАКРООКРУЖЕНИИ
Аннотация: для анализа состояния промышленного развития Воронежской области использованы кластерный и корреляционно-регрессионный анализ. В процессе кластерного анализа установлено, что Воронежская область входит в группу среднеразвитых регионов. В силу отраслевой специфики для сравнительного анализа использованы данные, характеризующие динамику обрабатывающей промышленности Воронежской области и региона-представителя класт ера Г— Владимирской област и. По результатам анализа уст ановлено, что оба региона имеют положительную динамику большинства показателей развития обрабатывающей промышленности: объемов производства; среднегодовой численности занят ых; ст оимост и основных фондов; инвест иций; финансовых результатов. Наблюдается снижение количества предприятий в обрабатывающей промышленности в обоих регионах. Устойчивость т енденций различна.
Ключевые слова: промышленность, регион, макроокружение региона.
UDC 332. 142
Y. I. Treshevsky, A. A. Budantseva, I. S. Kirillova
INDUSTRY OF THE VORONEZH REGION ANALYSIS OF MACROCRANIA
Annotation: cluster and correlation-regression analysis were used to analyze the state of industrial developmen t of the Voron ezh region. In the process of cluster analysis it, was found that, the Voronezh region is included in the group of middle-developed regions. Due to the industry specifics, the data characterizing the dynamics of the manufacturing industry of the Voronezh region and the region-representative of the cluster G — Vladimir region were used for comparative analysis. According to the results of the analysis, both regions have positive dynamics of the majority of indicators of development, of the manufacturing industry: production volumes; average annual number of employees; value of fixed, assets; in vestmen ts; fin ancial, results. There is a decrease in the number of enterprises in the manufacturing industry in both regions. The щ,stain-ability of trends are varies.
Keywords: industry, region, macroenvironment of the region.
Введение
Промышленное развитие регионов России в настоящее время представляет значительный интерес, поскольку переживает сложный период, связанный с неустойчивостью экономической и политической ситуации в мире, введением санкций и контрсанкций, иных обстоятельств, осложняющих деятельность предприятий реального сектора экономики.
В настоящей статье сделана попытка проанализировать состояние промышлен-
ности в регионах страны. Для формирования информационной базы использованы данные официальной статистики [1, 2, 3, 4, 5, 6].
Для анализа использован кластерный анализ, основные методические положения которого представлены в работах И. Манделл, М. Олдендерфера, Р. Блэшфилда, Дж. Хартигана, М. Вонга [7, 8, 9].
Применительно к региональным социально-экономическим процессам кластерный анализ использована О. Голиченко,
В. Кругляковой. Т. Мясниковой, А. Свиридовым, Д. Трещевским, Ю. Трещевским другими исследователями [10, 11. 12, 13, 14, 15].
В связи с использованием различных единиц измерения показатели нормированы по обычной процедуре [Мандель и др]. Для формирования виртуальных кластеров использован метод К-средних. Для определения необходимого количества задаваемых для расчетов кластеров применены три варианта кластеризации — 5,6,7 кластеров. Лучшие статистические характеристики показателей при достижении
Методический подход
В процессе формирования информационной базы приняты показатели, представленные в таблице 1.
необходимого разнообразия средних значений получены при делении информационного массив на пять виртуальных кластеров.
Кластеры сформированы на основе базы данных по 78 регионам страны за 7 лет (с 2010 по 2016 гг.). В результате в базу вошли показатели промышленного развития за различные в экономическом отношении периоды — от посткри-
Таблица 1
Показатели развития промышленности в регионах России
Условные наименования показателей Показатели
Уаг 1 Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ н услуг собственными силами в добыче полезных ископаемых (млн руб.)
Уаг 2 Число предприятий и организаций в добыче полезных ископаемых (единиц)
Уаг 3 Среднегодовая численность работников в добыче полезных ископаемых (человек)
Уаг 4 Стоимость основных фондов в добыче полезных ископаемых (млн руб.)
Уаг 5 Инвестиции в основной капитал в добыче полезных ископаемых без субъектов малого предпринимательства (млн руб.)
Уаг 6 Сальдированный финансовый результат в добыче полезных ископаемых (млн руб.)
Уаг 7 Объём отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ н услуг собственными силами в обрабатывающих производствах (млн руб.)
Уаг 8 Число предприятий и организаций в обрабатывающих производствах (единиц)
Уаг 9 Среднегодовая численность работников в обрабатывающих производствах (чел.)
Уаг 10 Стоимость основных фондов в обрабатывающих производствах (млн руб.)
Уаг И Инвестиции в основной капитал в обрабатывающих производствах без субъектов малого предпринимательства (млн руб.)
Уаг 12 Сальдированный финансовый результат в обрабатывающих производствах (млн руб.)
Уаг 13 Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ н услуг собственными силами в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды (млн руб.)
Уаг 14 Число предприятий и организаций в производстве и распределении электроэнергии, газа н воды (единиц)
Уаг 15 Среднегодовая численность работников в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды (человек)
Уаг 16 Стоимость основных фондов в производстве н распределении электроэнергии, газа и воды (млн руб.)
Уаг 17 Инвестиции в основной капитал в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды без субъектов малого предпринимательства (млн руб.)
Уаг 18 Сальдированный финансовый результат производство и распределение электроэнергии, газа и воды (млн руб.)
зисного 2010 года до сложной ситуации 2024—2016 гг,
Москва и Санкт-Петербург исключены из анализа в связи с их чрезвычайно высоким превосходством в промышленном развитии, что весьма существенно искажает соотношение сил между остальными регионами.
Как видим, наиболее сильные промышленные регионы объединены в кластерах А, Б, В. Особенность кластеров — незначительное количество входящих в них регионов — 13 регионов во всех трех кластерах. В Кластере А всего один регион — Тюменская область, что фактически не позволяет говорить о полноценном кластере. В литературе получило признание именование таких кластеров паракластерами (похожими на кластеры).
В кластере Б два региона — Московская и Свердловская области.
Кластер В объединяет 10 крупных промышленных регионов: республики Баш-кртостан, Татарстан, Пермский, Краснодарский, Красноярский края, Ростовскую, Нижегородскую, Ленинградскую, Самарскую, Челябинскую области.
Воронежская область в виртуальном кластерном пространстве промышленного развития регионов России
По результатам кластерного анализа получено распределение регионов по группам, ранжированным от максимального до минимального уровня (кластеры А, Б, В, Г, Д — таблица 2).
Таким образом, Воронежской области не удалось занять место в группах лидеров промышленного развития.
Однако область вошла в кластер Г, объединяющий 20 довольно развитых регионов: Республику Саха (Якутию), Приморский, Хабаровский, Ставропольский, Алтайский края, Белгородскую, Владимирскую, Воронежскую, Калужскую, Липецкую, Тверскую, Ярославскую, Вологодскую, Волгоградскую, Оренбургскую, Саратовскую, Иркутская, Кемеровскую, Новосибирскую, Омскую области,
Динамика промышленного развития Воронежской области — сравнительный анализ с регионом-представителем кластера Г
В качестве региона — представителя кластера Г принята Владимирская об-
Таблица 2
Средние нормированные значения кластеров
Показатели Кластер А Кластер Б Кластер В Кластер Г Кластер Д
Varl 1,000000 0,009653 0,037233 0,022952 0,012003
Var2 1,000000 0,473201 0,329564 0,153472 0,080929
Var3 1,000000 0,064811 0,063898 0,054985 0,017385
Var4 1,000000 0,003868 0,019054 0,010801 0,009233
Var5 1,000000 0,003140 0,021567 0,013247 0,009900
Var6 1,000000 0,026022 0,058680 0,034742 0,018211
Var7 0,638387 0,885360 0,467433 0,184146 0,048597
Var8 0,276920 0,798267 0,330113 0,162306 0,065848
Var9 0,230166 0,886711 0,478139 0,222795 0,097179
VarlO 0,818049 0,992533 0,558464 0,216748 0,059084
Varll 0,520828 0,572766 0,561584 0,171033 0,040651
Varl2 0,843104 0,420578 0,370225 0,099798 0,040253
Varl3 1,000000 0,776975 0,368606 0,181489 0,065139
Varl4 0,399492 0,768154 0,312586 0,205562 0,090505
Varl5 1,000000 0,791710 0,510628 0,293403 0,113816
Varl6 1,000000 0,660571 0,339895 0,183633 0,067823
Varl7 1,000000 0,849054 0,464720 0,210440 0,066058
Varl8 1,000000 0,474869 0,441385 0,268879 0,244525
Сумма нормированных значений 14,726946 9,458243 5,733774 2,690431 1,147139
ласть, которая характеризуется минимальным расстоянием от центра кластера.
Анализируемые показатели соответствуют представленным в таблице 1 Уаг 7 — Уаг 12, относящимся к обрабатывающей промышленности.
В качестве предполагаемых функций использованы: линейная, логарифмиче-
ская (по натуральному логарифму); степенная.
Результаты расчетов показателя «объём отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами» представлены на рисунке 1.
450000 400000 350000 300000 250000 200000 150000 100000 50000 О
2010
2011 2012 2013 2014 2015
> Владимирская область Ш Воронежская область
2016
Обозначения:
Линейная функция (Владимирская область)
у = 37259х+ 140811 к2 = 0,9746
Линейная функция (Воронежская область)
у = 39711х+ 131798 к2 = 0,9479
Логарифмическая функция (Владимирская область)
у = 1092811п(х) 4 156754 к2 = 0,8426
Логарифмическая функция (Воронежская область)
у = 1174561п(х) 4 147596 к2 = 0,8334
Степенная функция (Владимирская область)
у = 173900х°3917 к2 = 0,9113
-► Степенная функция (Воронежская область)
у = 166230х° 4261 к2 = 0,9094
где х — 1-год в периоде исследования;
у — значение показателя в ьгоду в млн руб.; И2 — коэффициент детерминации.
Рис. 1. Объём отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами в обрабатывающих производствах (млн рублей)
В Воронежской области объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами в обрабатывающих производствах с 2010 года по 2016 год растет. Наиболее достоверно данный график описывается линейной зависимостью (на 94 %). В целом на протяжении всего периода наблюдается значительный рост В 2012 году объем вырос более чем на 29,6 % по сравнению с 2010 го-
дом. В 2013 году темп роста показателя замедляется, но уже в 2014 и 2015 годах показатель растет с увеличением темпа роста. В 2016 темп роста снова снизился.
Во Владимирской области с 2009 года наблюдается практически равномерный рост объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами в обрабатывающих производствах. С 2010 года по 2016 год он
вырос с 189 370 млн руб. до 411594 млн руб., то есть более чем в 2 раза. Линейная регрессионная модель наиболее достоверно, с коэффициентом детерминации равным 0,97 описывает динамику данного показателя.
Как видим, обрабатывающая промышленность обеих областей продемонстри-
ровала устойчивость к неблагоприятной экономической и политической ситуации 2014—2016 годов.
Динамика числа предприятий в обрабатывающих производствах представлена на рисунке 2.
5000 4800 4600 4400 4200 4000 3800
3600
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
—•—Владимирская область —•—Воронежская область
Обозначения:
> Линейная функция (Владимирская область) у = -5,9643х + 4156,3 к2 = 0,0246
Линейная функция (Воронежская область) у = -17,464х + 4766,3 к2 = 0,1414
........► Логарифмическая функция (Владимирская область) V = -41,511п(х) + 4183 к2 = 0,1197
Логарифмическая функция (Воронежская область) V = -28,061п(х) + 4730,6 к2 = 0,0367
► Степенная функция (Владимирская область) у = 4181,4х-а01 к2 = 0,1154
-► Степенная функция (Воронежская область) V = 4730,9х-°'006 к2 = 0,0391
где х — 1-год в периоде исследования;
у — значение показателя в ьгоду в единицах; К2 — коэффициент детерминации.
Рис. 2. Число предприятий и организаций в обрабатывающих производствах (единиц)
По Воронежской области данный показатель заметно снижается, однако коэффициенты детерминации весьма низки, что не позволяет сделать вывод об определенности зависимости. В 2016 году показатель принимает самое низкое значение (4573 единиц).
По Владимирской области ситуация немного отличается. Однако, как и Воронеж-
ской области, количество предприятий в обрабатывающей промышленности неустойчиво снижается.
Среднегодовая численность работников в обрабатывающей промышленности анализируемых регионов представлена на рисунке 3.
250000
200000
150000
100000
50000
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
» Владимирская область Ш Воронежская область
Обозначения.
Линейная функция (Владимирская область) у =-19371х + 238157 к2 = 0,4294
Линейная функция (Воронежская область) у = -1028,6х + 147243 к2 = 0,3221
........► Логарифмическая функция (Владимирская область) V = -471051п(х) + 218039 к2 = 0,2552
Логарифмическая функция (Воронежская область) у = -40521п(х) + 148064 к2 = 0,5024
-► Степенная функция (Владимирская область) у = 286229х-°'642 к2 = 0,2342
-► Степенная функция (Воронежская область) у = 148045х-°'028 к2 = 0,4982
где х — ¡-гол. в периоде исследования;
у — значение показателя в ¡-году (чел.); II2 — коэффициент детерминации.
Рис. 3. Среднегодовая численность работников в обрабатывающих производствах (чел.)
В Воронежской области данный показатель имеет нестабильную динамику — она описывается линейной зависимостью с достоверностью всего 32,2 %. С 2010 года по 2014 наблюдался спад среднегодовой численности работников в обрабатывающих производствах. В 2014 году — самое низкое значение — 138800 человек. В 2015 показатель вырос на 4,8 % по сравнению с прошлым годом, однако в 2016 снова происходит спад.
Во Владимирской области динамики данного показателя сходна и наиболее точно передается линейной зависимостью, однако коэффициент корреляции составляет всего 0,4294. С 2010 года по 2014 наблюдаются незначительные колебания среднегодовой численности работников в обрабатывающих производствах. С 2015 по 2016 год
происходит существенный спад — численность занятых в обрабатывающей промышленности снижается до самого низкого значения за весь рассматриваемый период (167000 человек).
Динамика стоимости основных фондов в обрабатывающей промышленности анализируемых областей представлена на рисунке 4.
В Воронежской области значение показателя стоимости основных фондов в обрабатывающих производствах имеет постоянную положительную динамику, что описывается линейным трендом с достоверностью 97 %. Максимальное значение показатель принимает в 2016 г. (209170 млн руб.), что в 2,3 раза больше, чем в 2010 г. (90231 млн руб.)
250000
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
9 Владимирская область Ш Воронежская область
Обозначения:
Линейная функция (Владимирская область) у = 14460х+ 71478 R2 = 0,9637
........► Линейная функция (Воронежская область) V = 106 Юх + 65564 R2 = 0,9689
........► Логарифмическая функция (Владимирская область) V = 433051п(х) + 76578 R2 = 0,8686
Логарифмическая функция (Воронежская область) V = 581821п(х) + 73143 R2 = 0,8572
........► Степенная функция (Владимирская область) V = 82174х0'3509 R2 = 0,9398
Степенная функция (Воронежская область) V = 82321х°'4267 R2 = 0,9113
где х — 1-год в периоде исследования; у — значение показателя в ьгоду в млрд руб.; II2 — коэффициент детерминации.
Рис. 4. Стоимость основных фондов в обрабатывающих производствах (млн рублей)
Стоимость основных фондов в обрабатывающих производствах Владимирской области также имеет выраженную положительную динамику и к 2016 году достигает максимального значения (182 705 млн руб.) Динамика описывается линейным трендом с достоверностью 96 %. Максимальное значение показателя было достигнуто в 2016 г. и составило 182 705 млн руб., что в 2,13 раза больше, чем в 2010 г. (85 766 млн руб.).
Заметно опережающее развитие Воронежской области по сравнению с регионом — представителем кластера Г, начиная с 2012 года. Ухудшение макроэкономической ситуации в 2014—2016 годах выровняло тренды — обе области наращивают
объем основных фондов одними и теми же темпами.
Динамика инвестиций в основной капитал в анализируемых регионах представлена на рисунке 5.
Динамика инвестиций в основной капитал в обрабатывающих производствах (без субъектов малого предпринимательства) по Воронежской области нестабильна, спад и подъем чередуется ежегодно. Динамика описывается линейным трендом с достоверностью всего 49 %. Максимальное значение данный показатель принимает в 2016 г. (38386,1 млн руб.), что в 2,4 раза больше минимального значения (2011 г. — 15836,5 млн руб.)
45000 40000
0
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
< Владимирская область < Воронежская область
Обозначения:
........► Линейная функция (Владимирская область) у = 1788,5х + 8448,9 к2 = 0,5221
.......Линейная функция (Воронежская область) у = 2353,7х + 14379 к2 = 0,4933
.......Логарифмическая функция (Владимирская область) у = 6445,31п(х) + 7753 к2 = 0,6814
Логарифмическая функция (Воронежская область) у = 6424,21п(х) + 15970 к2 = 0,3693
........► Степенная функция (Владимирская область) у = 7963,7хаб027 к2 = 0,7652
........► Степенная функция (Воронежская область) у = 16915х0 2515 к2 = 0,3838
где х — 1-год в периоде исследования;
у — значение показателя в ¡-голу в млрд руб.; II2 — коэффициент детерминации.
Рис. 5. Инвестиции в основной капитал в обрабатывающих производствах без субъектов малого
предпринимательства (млн рублей)
По Владимирской области динамика инвестиций в основной капитал положительна до 2014 г., после чего она меняет тренд на отрицательный. В результате динамика описывается в данном временном периода степенной функцией с достоверностью 76,5 %. Важно, что значение степени в функции меньше 1 — достаточно выраженный отрицательный тренд.
Заметно расхождение трендов инвестиций в обрабатывающей промышленности Воронежской и Владимирской областей с 2014 года — рост в первой из них и падение во второй.
Динамика финансового результата в обрабатывающих производствах Воронежской
и Владимирской областях представлена на рисунке 6.
Динамика показателя «сальдированный финансовый результат в обрабатывающих производствах» по Воронежской области в целом имеет положительную динамику за исключением небольших спадов в 2013 г. и в 2016 г. Зависимость описывается линейным трендом с достоверностью 85 %. Максимальное значение данный показатель принимает в 2015 г. (21779 млн руб., что на 22993 млн.руб. больше, чем в 2010 г., когда показатель принимал минимальное значение, причем — отрицательное (-1214 млн руб.).
35000
-5000
» Владимирская область 9 Воронежская область
Обозначения:
■■■■■■► Линейная функция (Владимирская область) V = 3064,9х + 4787,4 к2 = 0,6704
........► Линейная функция (Воронежская область) у = 3327,2х-2860,7 к2 = 0,8508
■.......► Логарифмическая функция (Владимирская область) у = 8224,31ц|ф + 7030,7 к2 = 0,4851
Логарифмическая функция (Воронежская область) у = 103741п(х) - 2185,7 к2 = 0,8311
........► Степенная функция (Владимирская область) у = 9150,4х°'4435 к2 = 0,5244
где х — ¡-гол. в периоде исследования; у — значение показателя в ьгоду в млн руб.; II2 — коэффициент детерминации.
Рис. 6. Сальдированный финансовый результат в обрабатывающих производствах (млн рублей)
Динамика показателя во Владимирской области гораздо менее устойчивая, заметен быстрый рост финансовых результатов обрабатывающей промышленности региона, начиная с 2014 года. До этого периода имело место колебание вокруг приблизительно одной и той же величины. Описывается динамика финансового результата линейным трендом с достоверностью 67 %. Максимальное значение данный показатель принимает в 2016 г и составляет 32 122 млн руб., что в 2,85 больше минимального значения достигнутого в 2014 году (11261 млн руб.).
Заключение
Обобщение вышеизложенного позволяет сделать следующие выводы.
Для анализа состояния промышленного развития Воронежской области целесообразно использовать сочетание кластерного и сравнительного анали-
за, позволяющего определить статичные и динамические характеристики исследуемых процессов.
В процессе кластерного анализа определено, что Воронежская область входит в группу среднеразвитых регионов наряду с еще 19-ю субъектами федерации. Кластер уступает по показателям промышленного развития 15 регионам страны, но существенно превосходит оставшиеся 45 регионов, не вошедшие в четверку развитых и среднеразвитых кластеров.
В силу отраслевой специфики для сравнительного анализа использованы данные, характеризующие динамику обрабатывающей промышленности Воронежской области и региона-представителя кластера Г — Владимирской области. Сравнение производилось по динамике показателей, использованных для кластерного анализа, оцененной на основе корреляционно-регрессионного анализа.
По результатам анализа установлено;
— объемы промышленного производства в обоих регионах весьма близки, тенденция устойчива и описывается возрастающей линейной функцией с высокой степенью достоверности;
— в обоих регионах количество предприятий в обрабатывающей промышленности неустойчиво сокращается;
— среднегодовая численность работников в обоих регионах сокращается, но различным образом — в 2014 году произошел некоторый рост показателя в Воронежской области и сокращение — во Владимирской; в обоих случаях тенденции неустойчивы;
— для обоих регионов характерно наращивание стоимости основных производственных фондов в обрабатывающей промышленности устойчивыми темпами (до
2013 года темпы роста показателя в Воронежской области были несколько выше);
— на протяжении практически всего анализируемого периода объемы инвестиций в основной капитал в Воронежской области были выше, чем во Владимирской области; в 2014 году величина данного показателя в обоих случаях стала снижаться, с 2015 года тренды разошлись по вектору — в Воронежской области заметен быстрый рост, во Владимирской снижение продолжилось;
— напротив, финансовый результат на протяжении всего периода выше во Владимирской области; точка соприкосновения —
2014 год на фоне снижения показателя Владимирской области и роста в Воронежской, затем последовало изменение динамики — быстрый рост во Владимирский области и неустойчивое движение вверх — в Воронежской.
ЛИТЕРАТУРА
1. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2017 : стат. сб. / Рос-стат. — М„ 2017. — С. 122—148; 567—568; 634—636; 646—648; 724—725; 1222—1253.
2. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2016 : стат. сб. / Рос-стат. — М„ 2016. — С. 543—544; 570—572; 1260—1262.
3. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2015 : стат. сб. / Рос-стат. — М„ 2015. — С. 503—504; 530—532; 1202—1204.
4. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2014 : стат. сб. / Рос-стат. — М„ 2014. — С. 374—375; 400—402; 852—854.
5. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2013 : стат. сб. / Рос-стат. — М„ 2013. — С. 403—404; 430—432; 942—944.
6. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2012 : стат. сб. / Рос-стат. — М„ 2012. — С. 411—412; 428—430; 942—944.
7. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011: стат. сб. / Росстат. — М„ 2011. — С. 379—380; 396—398; 940—942.
8.Манделъ И. Д. Кластерный анализ / И. Д. Мандель. — М. : Финансы и статистика, 1988. — 176 с.
9. Олдендерфер М. С. Кластерный анализ / Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / М. С. Олдендерфер, Р. К. Блэшфилд ; под ред. И. С. Енюкова. — М. : Финансы и статистика, 1989. — 215 с.
10. Hartigan I. .4. Algoritm AS 136: А K-Means Clustering Algorithm / J. A. Hartigan, M. A. Wong // Journal of the Royal Statistical Society Series С (Applied Statistic. Vol. 28, № 1 (1979). — P. 100—108.
11. Голиченко О. Г! Анализ результативности инновационной деятельности регионов России / О. Г. Голиченко, И. Н. Щепи-на // Экономическая наука современной России. — 2009. — № 1 (44). — С. 77—79.
12. Кругля,коваВ. М. Региональная инвестиционная политика: методологическое, концептуальное, методическое обеспечение : монография / В. М. Круглякова. — Воронеж : Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2012. — 300 с.
13. Трещевский Ю. И. Выбор стратегий инновационного развития регионов на основе виртуальной кластеризации / Ю. И. Трещевский, Д. Ю. Трещевский // Ученые записки Таврического национального университета им. В. И. Вернадского. — 2012. — Т. 25 (64). № 4. — Экономика и управление. — С. 208—217.
14. Трещевский Ю. И. Кластерный подход к анализу факторов и условий инвестиционной деятельности в регионах России / Ю. И. Трещевский, В. М. Круглякова // Экономика и управление. Российский научный журнал. — 2011. — № 7 (69). — С. 17—21.
15. Мясникова, Т. А. Стратегирование социально-экономического развития муниципальных образований в регионах России: теория, методология, методическое обеспечение [Текст] : монография / Т. А. Мясникова. — Воронеж: Издательско-полиграфиче-ский центр «Научная книга», 2015. — 271 с.
16. Свиридов А. С. Управление процессами социализации бизнеса в регионах России: методология исследования, теория, практика [Текст] : монография / А. С. Свиридов. — Воронеж: Издательско-полиграфиче-ский центр «Научная книга», 2015. — 300 с.
Воронежский государственный университет
Трещевский Ю. И., доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики и управления организациями E-mail: utreshevski@yandex.ru Тел.: 8-952-555-87-84
Бурданцева А. А., студентка E-mail: burdantseva@icloud.com
Кириллова И. С., студентка E-mail: irina.kirillova56@gmail.coni
УДК 338.24
А. Е. Чичерин
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГОСУДАРСТВЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭКОНОМИКОЙ РЕГИОНА
Аннотация: в статье дана сравнительная характеристика точек зрения, раскрывающих сущность и содержание эффективности государственного управления экономикой региона. Обоснован авторский теоретико-методологический подход к исследованию эффективности государст венного управления экономикой региона. Предложена авторская трактовка ее сущности и содержания.
Ключевые слова: регион, экономика, государственное управление, эффективность, сущность, содержание.
UDC 338.24
А. Е. Chicherin
THEORETICAL ASPECTS OF RESEARCH EFFICIENCY OF PUBLIC ADMINISTRATION ECONOMY OF REGION
Abstract: the article provides a comparative description of points of view that, reveal the essence and con ten t of the effectiveness of state management of the region's economy. The author substantiates a theoretical and methodological approach to the study of the effectiveness of state management of the region's economy. The author's in terpretation of its essence and con ten t is proposed.
Keywords: region, economy, governance, efficiency, essence, content.
Введение
Значительная роль государства в обеспечении устойчивого развития региона, объемы и разнообразие располагаемых им ресурсов актуализируют проблему их эффективного использования. Результаты государственного управления экономической сферой посредством содействия развитию и продуктивному использованию регионального потенциала находят свое отражение в повышении уровня жизни населения. Проблемы, связанные с эффективностью управления региональной экономикой,
приобретают особое значение в современных условиях, характеризующихся нестабильностью внешнеполитической и экономической конъюнктуры.
Вместе с тем, недостаточная разработанность вопросов, связанных с теоретическим анализом эффективности государственного управления экономикой региона затрудняет выбор соответствующих критериев и показателей, что не позволяет адекватно оценить искомую эффективность и определить необходимые меры для ее повышения.
