CC BY
58
Таким образом, дополнительное обоснование и уточнение методологической базы некоторых понятий, инструментов, лежащих в основе исследования экономических отношений, опосредующих воспроизводство кадрового потенциала, позволят добиться более точного их применения и предотвращения ошибок в практике современного управления в сельском хозяйстве. Для ускорения процесса воспроизводства кадрового потенциала в сельском хозяйстве ЧР необходима совместная работа Министерства сельского хозяйства, органов управления сельского хозяйства муниципальных округов, центра оценки кадрового потенциала АПК, ИКС АПК, учебных заведений сельскохозяйственного профиля и сельхозорганизаций в сфере подготовки высококвалифицированных кадров для села.
Литература
1. Иванова Р., Иванов М.. Изменения в воспроизводственном процессе развитых стран и мировой финансовый кризис [Электронный ресурс] // Вестник Института экономики РАН. 2011. № 1. URL: http://inecon.org/zhurnaly-uchrezhdennye-ie-ran/arxiv-nomerov.html.
ИВАНОВА ТАТЬЯНА ВАЛЕРЬЕВНА - кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и маркетинга, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (ivanovatv85@mail.ru).
IVANOVA TATIANA - candidate of economics sciences, assistant professor of Management and Marketing Chair, Chuvash State University, Russia, Cheboksary.
УДК 332.143 ББК 65.013
Г.В. КАЛИНИНА, А.Н. ВАНЮЛИН, Г.Н. ЕГОРОВА
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРИЗНАКОВ РЕИНДУСТРИАЛИЗАЦИИ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ НА ПРИМЕРЕ РЕГИОНОВ ПРИВОЛЖСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА*
Ключевые слова: деиндустриализации, реиндустриализация, оценка структурного потенциала.
Раскрывается практическая значимость сравнительного анализа для исследования динамики развития структурных и инновационных региональных изменений показателей экономики за 2000-2012 гг. Показан алгоритм реализации аналитического подхода на примере регионов Приволжского федерального округа. Разработанные методики применимы в качестве практического руководства при оценке уровня социально-экономического развития региона и результативности структурных подразделений органов исполнительной власти субъектов РФ.
G. KALININA, A. VANYULIN, G. EGOROV DEVELOPMENT OF IDENTIFYING SIGNS METHODS OF REINDUSTRIALIZATION OF THE RUSSIAN ECONOMY ON THE EXAMPLE OF VOLGA FEDERAL REGION
Key words: deindustrialization reindustrialization, evaluation of the structural capacity.
Reveals the practical importance of the comparative analysis for the study of the dynamic's development, structural changes and innovative regional economic indicators for the 2000-2012 period. The algorithm of the implementation of the analytical approach by the example of the Volga Federal District is shown. Developed methods are useful as a practical guide for assessing the level of socio-economic development of the region and the impact of structural units of the executive authorities of subjects of the Russian Federation.
Замедление темпов роста российской экономики, ограничение ее экспортно-сырьевого потенциала подводят к необходимости решения проблемы зависимости российского бюджета от нефтяных денег посредством перехода от политики деиндустриализации, которая была характерна для последних 20 лет развития России, к реиндустриализации. Основой экономического роста страны должно стать насыщение экономики деньгами, в том числе в развитых
* Публикация подготовлена в рамках поддержанного РГНФ научного проекта № 12-02-00387.
региональных экономиках. Анализ текущей региональной динамики и пространственной структуры России свидетельствует о неоднородности экономического пространства и указывает на полюса роста и проблемные регионы. В первом случае - это регионы с устойчивым, сбалансированным и взаимо-неразрушающим воспроизводством социального, хозяйственного, ресурсного и экологического потенциалов территорий. Во втором случае - это экономически слаборазвитые регионы с незначительными внутренними резервами экономического роста и слабой реализацией имеющихся конкурентных преимуществ. Ключевыми признаками оценки регионального развития могут рассматриваться: накопленный производственный и научно-технический потенциал; диверсифицированность отраслевой структуры промышленности; уровень интенсивности хозяйственной деятельности; уровень инфраструктурной освоенности территории; развитость социальной сферы.
В контексте данной статьи под деиндустриализацией понимаем процесс социальных и экономических изменений, вызванных снижением или полным прекращением индустриальных активностей в регионе или стране, особенно в тяжелой промышленности и индустриальном производстве. Реиндустриа-лизация предполагает наличие развитого постиндустриального сектора в экономике.
Подоплёка повышенного интереса к этой проблеме очевидна - после перестройки 1990-х гг. во многих регионах России произошла фактическая деиндустриализация. Типичным примером является ситуация в Чувашской Республике. Во времена СССР республика обладала значительной промышленной и производственной базой. В 90-х же годах значительная часть предприятий по причине их «нерентабельности» и «неконкурентоспособности» была утрачена.
Поэтому ставшие «вдруг» резко регрессивными регионы стали изыскивать возможности восстановления своей экономики. Поиски велись в направлении реструктуризации экономики. При этом основным содержанием реструктуризации стала идея замены устаревших отраслей производства на новые и более высокотехнологичные. Отсюда и появился термин инновация, который изначально понимался как проведение новых научных разработок, на базе которых и будут организованы новые производства.
Заинтересованность региональных властей в инновациях очевидна - появление новых производств снимает значительную часть социального напряжения и позволяет в конечном счете избежать депопуляции населения, которая характерна даже для новых членов Евросоюза (в частности, одна треть сравнительно высокообразованного населения стран Балтии вынуждена искать работу за пределами своих стран, а величина депопуляции населения таких стран, как Румынии, Болгарии и Молдавии, составляет до 60%).
В России идут те же самые процессы, но центром притяжения населения остаются Москва, Московская область и регионы с экспортносырьевой ориентацией промышленности.
Важными аспектами управления любой экономической системой являются наличие инструментов для оценки актуальных показателей реиндустриа-лизации экономической системы, возможность их посубъектного сравнения, а также возможность постоянного контроля над динамикой и направлениями изменения этих показателей. В отечественной науке и практике в настоящее время не существует какой-либо целостной и общепринятой (универсальной) методики оценки уровня реиндустриализации экономических систем (в том числе региональных).
В настоящее время вопрос оценки регионального инновационного, структурного или какого-либо иного потенциала становится одним из самых актуальных в литературе, посвященной региональной экономике. Наиболее часто в известных методиках в качестве основной характеристики уровня текущего развития региона используют всевозможные индексы. Известны методики, разработанные Всемирным экономическим форумом и проектом «Социальный атлас российских регионов»; интегральный Индекс технологических достижений Программы развития ООН; Индекс готовности регионов России к информационному обществу Института развития информационного общества; рейтинги социально-экономического положения субъектов РФ информационных рейтинговых агентств «Эксперт РА», Группы РИА Новости и РосБизнесКонсалтинг РБК и др. [2, 4-9].
В рамках исследования была выдвинута гипотеза о возможности использования на примере субъектов Приволжского федерального округа (ПФО) единой методики промежуточных индексов, характеризующих наличие признаков наметившейся реиндустриализации.
Следует отметить, что для такого анализа сложилась исключительно благоприятная ситуация - на протяжении последних 10-14 лет развитие экономики России было достаточно стабильным и без особых потрясений.
Схема расчетов выглядит следующим образом:
- на основе анализа экономической структуры выявить регионы, у которых в настоящее время наблюдается повышенная инновационная и структурная активность (2011-2012 г.);
- определить параметры этих же регионов в 2000 г.;
- на основе сравнения данных за 2000 г. и 2011-2012 гг. с помощью стандартных статистических методов выявить существенные факторы, которые привели к повышенной инновационной и структурной активности регионов. Эти расчеты и могут стать основой для получения корректной и статистически обоснованной методики определения инновационного и структурного потенциала;
- распространить полученные результаты на другие регионы России. При этом может получиться ситуация, при которой одни регионы, будучи одинаковыми по показателям в 2000 г., через 10 лет стали инновационно и структурно активными, а у других регионов данный потенциал так и не реализовался.
В расчетах была использована следующая совокупность региональных социально-экономических показателей: валовой региональный продукт; объем внутренних затрат на научные исследования, разработки и технологические инновации; объем инвестиций в основной капитал; общая стоимость основных фондов; объем иностранных инвестиций в экономику региона; объем иностранных инвестиций в экономику региона; объем экспорта со странами СНГ и дальнего зарубежья; объем импорта со странами СНГ и дальнего зарубежья; объем экспорта технологий и услуг технического характера; объем импорта технологий и услуг технического характера; доходы консолидированных бюджетов.
Если сравнить основные экономические показатели регионов ПФО, то можно выделить три группы регионов: передовые регионы - Самарская и Нижегородская области, Республика Татарстан; регионы со средними показателями развития - Пермский край, Республика Башкортостан, Оренбургская область, Удмуртская Республика; регионы-аутсайдеры - Республики Марий Эл и Мордовия, Чувашская Республика, Кировская, Пензенская, Саратовская и Ульяновская области (см. табл. 1).
Таблица 1
Матрица значений коэффициентов корреляции между экономическими показателями регионов ПФО в 2010 г.
Регион Значение коэффициентов корреляции межд показателями регионов ПФО
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
1 Республика Башкортостан 1,00
2 Республика Марий Эл 0,26 1,00
3 Республика Мордовия 0,52 -0,35 1,00
4 Республика Татарстан 0,60 0,19 0,29 1,00
5 Удмуртская Республика 0,83 -0,16 0,66 0,36 1,00
6 Чувашская Республика 0,39 -0,39 0,68 0,21 0,77 1,00
7 Пермский край 0,80 -0,04 0,46 0,31 0,80 0,32 1,00
8 Кировская область 0,77 -0,09 0,76 0,41 0,82 0,60 0,70 1,00
9 Нижегородская область -0,18 -0,30 0,16 -0,76 0,20 0,41 0,00 0,00 1,00
10 Оренбургская область 0,17 -0,25 -0,02 0,48 0,05 -0,01 0,29 0,03 -0,44 1,00
11 Пензенская область 0,62 -0,35 0,86 0,12 0,79 0,62 0,72 0,84 0,24 0,01 1,00
12 Самарская область -0,21 -0,39 -0,12 -0,38 -0,04 0,00 0,15 -0,05 0,45 0,21 -0,08 1,00
13 Саратовская область 0,81 -0,24 0,73 0,48 0,96 0,77 0,82 0,86 0,07 0,26 0,83 0,00 1,00
14 Ульяновская область 0,29 -0,51 0,65 -0,36 0,66 0,69 0,44 0,51 0,75 -0,22 0,79 0,18 0,60 1,00
Примечание. Полужирным шрифтом выделены статистически существенные коэффициенты корреляции.
Структуры экономики регионов-аутсайдеров в 2000 г. значительно отличались друг от друга. Схожесть структур имелась только у следующих регионов: Чувашская Республика - Саратовская область; Пензенская область -Кировская область; Республика Башкортостан - Кировская область - Саратовская область.
В передовых регионах ПФО за прошедшие 10 лет произошла радикальная перестройка экономики. Корреляция структур экономики этих регионов в 2000 и 2010 г. отсутствует.
Примеры приведены на рис. 1-6.
Наиболее привлекательными являются изменения, произошедшие в Самарской и Нижегородской областях. В Самарской области существенно вырос экспорт технологий и заметно уменьшилась величина импорта, а в Нижегородской области при сохранившихся высоких затратах на собственную науку резко сократился импорт технологий и возрос объем иностранных инвестиций.
ВВП
Рис. 1. Сравнительная характеристика структурных показателей экономики Нижегородской области в 2000 и 2010 гг.
ВВП
Доходы
Отечественные инвестиции
2010 2000
Экспорт технологий
Основные
ностранные инвестиции
Экспорт
Рис. 2. Сравнительная характеристика структурных показателей экономики Самарской области в 2000 и 2010 гг.
ВВП
Доходы
Отечественные инвестиции
2010 2000
Экспорт технологий
Основные фонды
Импорт
ностранные инвестиции
Экспорт
Рис. 3. Сравнительная характеристика структурных показателей экономики Республики Татарстан в 2000 и 2010 гг.
Доходы
Экспорт технологий
Импорт
Отечественные инвестиции
2010 2000
Основные фонды
Экспорт
Рис. 4. Сравнительная характеристика структурных показателей экономики Оренбургской области в 2000 и 2010 гг.
ВВП
К регионам среднего уровня развития можно отнести Оренбургскую область. В ней в 2000 г. была очень велика доля иностранных инвестиций, которые к 2010 г. преобразовались в высокую долю импорта технологий. В этом отношении показательны данные по Чувашской Республике.
ВВП
Рис. 5. Сравнительная характеристика структурных показателей экономики Чувашской Республики в 2000 и 2010 гг.
Структура ее экономики остается неизменной 10 лет подряд, т.е. республика нуждается в поисках точек инновационного и структурного роста, хотя республика участвует во многих прорывных экспериментах и пилотных проектах.
Анализ показал, что в регионах-аутсайдерах в течение последних 10 лет шли одинаковые процессы, приведшие к одинаковой и далеко не инновационной экономике.
Стратегическим направлением региональных направлений реиндустриа-лизации можно рассматривать их пространственное развитие в рамках федеральных округов (см. наложение круговых диаграмм на рис. 6), которые мультиплицируют результаты экономических процессов на межрегиональном пространстве. В практической плоскости в основе любых интеграционных конструкций необходимо рассматривать территориальные зоны опережающего экономического роста с определенной отраслевой специализацией реального сектора. В целях развития межрегиональных экономических связей на сегодняшний день продолжают оставаться актуальными региональные кластерные образования, зоны опережающего экономического роста, а также технологические платформы.
Одними из приоритетных для формирования кластеров в Приволжском федеральном округе, а также зон опережающего экономического роста могут рассматриваться инфокоммуникационный сектор (Национальная программная платформа (НПП) и Национальная суперкомпьютерная технологическая платформа (НСТП)).
Основной задачей промышленных агломераций является развитие центров федерального масштаба с наращиванием и модернизацией производственного потенциала и развитием транспортно-логистических, институционально-деловых, инфокоммуникационных, социально-экономических и других функций [3].
ВВП
Экспорт технологий
Импорт технологий
Основные фонды
Отечественные инвестиции
Экспорт
—ж— Чувашская Республика
"•""■Кировская область —□-- Удмуртская Республика -Республика Мордовия
—о—Ульяновская область —•— Саратовская область —Л— Пензенская область
Рис. 6. Сравнительная характеристика структурных показателей экономики регионов Приволжского федерального округа в 2010 г.
Полученные практические выводы и оценки могут быть использованы органами власти в процессе диагностики, мониторинга и корректировки направлений развития региональных инновационных и структурных процессов. Разработанные методики применимы в качестве практического руководства при оценке уровня социально-экономического развития региона и результативности структурных подразделений органов исполнительной власти субъектов РФ.
1. Белова Н.П., Калинина Г.В., Калинин А.М. Управление экономическими системами: теоретические подходы // Вестник Чувашского университета. 2009. № 4. С. 363-371.
2. Индекс открытости правительства регионов России [Электронный ресурс] // Электронный регион: сайт. URL: http://eregion.ru/opengov.
3. Калинина Г.В., Калинин А.М. Обоснование качества развития региональной системы в аспектах информационного пространства региона методами многомерного анализа // Вестник Чувашского университета. 2012. № 4. С. 378-386.
4. Лисина А.Н. Методика оценки уровня инновационного развития региона // Вестник Новосибирского государственного университета. Сер. Социально-экономические науки. 2012. Т. 12, № 1. С. 115-126.
5. Рейтинговое агентство «Эксперт РА»: сайт. URL: http://www.raexpert.ru.
6. РИА Рейтинг: сайт. URL: http://www.riarating.ru.
7. РосБизнесКонсалтинг РБК: сайт. URL: http://www.rbc.ru.
8. Социальный атлас российских регионов: сайт. URL: http://atlas.socpol.ru.
9. Управление персоналом: сайт. URL: http://inscience.ru.
КАЛИНИНА ГАЛИНА ВИКТОРОВНА. См. с. 139.
ВАНЮЛИН АЛЕКСАНДР НИКОЛАЕВИЧ - кандидат технических наук, доцент кафедры математических и инструментальных методов экономики, Чебоксарский кооперативный институт, Россия, Чебоксары (van-u-lin@ yandex.ru).
VANYULIN ALEXANDER - candidate of technical sciences, associate professor of Chair of the Mathematical and Instrument Methods of the Economy, Cheboksary Cooperative Institute, Russia, Cheboksary.
ЕГОРОВА ГАЛИНА НИКОЛАЕВНА - доцент кафедры математических и инструментальных методов экономики, Чебоксарский кооперативный институт, Россия, Чебоксары (Egorovagn@yandex.ru).
EGOROVA GALINA - associate professor of Chair of the Mathematical and Instrument Methods of the Economy, Cheboksary Cooperative Institute, Russia, Cheboksary.
Литература
