CC BY
109
ISSN 2311-875X (Online) ISSN 2073-2872 (Print)
Международные экономические отношения
СТРУКТУРНЫЕ СДВИГИ В ЭКОНОМИКЕ ПРИГРАНИЧНЫХ РЕГИОНОВ РОССИИ И КИТАЯ* Ирина Александровна ЗАБЕЛИНА3^, Екатерина Александровна КЛЕВАКИНАЬ
а кандидат экономических наук, научный сотрудник, Институт природных ресурсов, экологии и криологии
СО РАН, Чита, Российская Федерация
ai_zabelina@mail.ru
ь кандидат экономических наук, научный сотрудник, Институт природных ресурсов, экологии и криологии
СО РАН, Чита, Российская Федерация
bedew@yandex.ru
• Ответственный автор
История статьи:
Принята 31.08.2015 Принята в доработанном виде 28.09.2015 Одобрена 07.10.2015
УДК 332.1 JEL: J24, 057, R11
Ключевые слова: регион, приграничное сотрудничество, структурные сдвиги, производительность труда
Аннотация
Предмет. В статье рассматривается процесс трансформации воспроизводственной структуры в российских и китайских регионах, вовлеченных в процессы трансграничного взаимодействия между РФ и КНР.
Цели. Получение количественной оценки структурных сдвигов, наблюдаемых в приграничных регионах в последние годы, установление причин и качественной оценки произошедших изменений.
Методология. При помощи соответствующих индексов авторами выполнен эмпирический анализ структурных сдвигов в экономике приграничных субъектов, изучена региональная производительность труда и проведено межстрановое сопоставление.
Результаты. Полученные количественные оценки свидетельствуют о том, что в период с 2009 по 2013 г. во всех российских регионах произошли заметные структурные сдвиги. При этом выявлены отдельные превосходящие по силе изменения, наблюдаемые в приграничных регионах Китая и на уровне страны в целом, в то время как заметная трансформация хозяйственных систем в провинциях Внутренняя Монголия и Хэйлунцзян наблюдается за весь анализируемый период времени. Установлено, что качественные параметры структурных сдвигов неодинаковы: в КНР заметно увеличивается доля услуг, в том числе финансового сектора. В то же время в соседних регионах РФ активно расширяется доля первичного сектора экономики.
Выводы. Сделан вывод об отсутствии очевидной взаимосвязи между протекающими трансформационными процессами и реализуемыми российско-китайскими инвестиционными проектами в рамках действующей программы сотрудничества между регионами Дальнего Востока и Восточной Сибири РФ и Северо-Востока КНР.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015
В последние годы в приграничных и тяготеющих к ним регионах Восточной Сибири и Дальнего Востока осуществляются проекты приграничного сотрудничества с Китайской Народной Республикой. В связи с этим остаются актуальными различные аспекты российско-китайских взаимоотношений. В частности, проведен анализ влияния эффекта приграничности на инвестиционные процессы [1] и установлено, что он не меняет тенденцию общего отставания обозначенных регионов от среднероссийского уровня1. В ряде работ рассматриваются эколого-экономические аспекты взаимодействия [3] и
*Статья выполнена в рамках проекта № 146 «Трансграничные отношения в азиатской части России: комплексная оценка преимуществ и угроз» и проекта СО РАН (1Х.88.1.6).
1 Богомолова Т., Глазырина И., Горина К. и др. Природный
капитал региона и российско-китайские трансграничные
отношения: перспективы и риски. Чита: Изд-во ЗабГУ, 2014.
527 с.
показано, что эко-интенсивность хозяйственной деятельности в регионах России по некоторым показателям существенно выше, чем в регионах КНР. Это означает для нашей страны более высокий уровень негативного воздействия на природные среды в расчете на единицу созданной добавленной стоимости. Таким образом, закономерным этапом является выявление структурных изменений в экономических системах регионов, произошедших под влиянием реализации программы сотрудничества между регионами Российской Федерации и КНР2.
Становление основных положений теории структурных сдвигов начинается с работ представителей различных экономических школ -
2 Программа сотрудничества между регионами Дальнего Востока и Восточной Сибири РФ и Северо-Востока КНР (2009-2018 гг.). URL: http://lawinrussia.ru/kabinet-yurista/zakom-i-normativme-akti/2010-07-18/programma-sotrudnichestva-mezMu-regionami-dalnego-vostoka-i-vostochnoy-sib.
А. Смита, К. Маркса, Р. Стоуна, Дж. Кейнса и др. Среди современных исследований, посвященных структурным изменениям, существует большое количество как теоретических, так и эмпирических работ. Теоретические исследования посвящены развитию методологических основ и методов измерения наблюдаемых трансформаций3 [4, 5]. Эмпирические исследования сосредоточены преимущественно на количественной оценке происходящих изменений на уровне стран [6, 7], отдельных регионов [8] или отдельных секторов4 [9] с различной степенью детализации. Изучается взаимосвязь между структурными сдвигами и другими процессами, например в работе [10] исследуется взаимосвязь между структурными изменениями и экономическим ростом, в работе [11] - уровнем развития технологий. Большое внимание уделяется моделированию структурных сдвигов при помощи традиционных [13, 14] и нетрадиционных подходов. Например, в работе [15] предложен геометрический подход к моделированию структурных сдвигов в занятости населения трехсекторной экономики, на основе чего сделан вывод о зависимости наблюдаемых изменений от унаследованного пути развития. Это позволяет значительно сократить количество реально возможных сценариев трансформаций в обозримом будущем, принимаемых во внимание при разработке программных и стратегических документов со стороны органов государственной власти.
В настоящей работе на основе эмпирических данных выполнен динамический анализ показателей структуры и их различий в контексте межстранового сопоставления хозяйственных систем регионов, вовлеченных в трансграничное взаимодействие между РФ и КНР, с использованием нескольких наиболее распространенных показателей. Такое пристальное внимание приграничным регионам уделено в связи с тем, то значительная часть проектов, планируемых и реализуемых на территории Российской Федерации (2009-2018 гг.)5,
3 Спасская О.В. Макроэкономические методы исследования и измерения структурных изменений // Научные труды Института народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2003. Т. 1. С. 20-39.
4 Шмидт Ю.И. Структурные сдвиги в аграрном секторе экономики. Тверь: Тверская ГСХА, 2014. 175 с.
5 Программа сотрудничества между регионами Дальнего Востока и Восточной Сибири РФ и Северо-Востока КНР (2009-2018 гг.). URL: http://lawmrassia.ru/kabinet-ymista/zakoni-i-normativme-akti/2010-07-18/programma-sotradnichestva-mezhdu-regionami-dalnego-vostoka-i-vostochnoy-sib.
ориентирована преимущественно на
горнодобывающую и лесозаготовительную промышленность, предполагающие добычу и первичную переработку полученных ресурсов6. Вместе с тем в стратегических документах развития обозначенных территорий важное место занимает диверсификация экономических систем и отказ от сырьевой модели развития. Для того чтобы оценить, как соотносятся заявленные в федеральных программах7 цели в данном контексте с реализацией программных документов в сфере приграничного сотрудничества8, в работе выполнен анализ изменений, происходящих в структуре воспроизводства и специализации хозяйственных систем регионов, вовлеченных в трансграничное взаимодействие между РФ и КНР.
Секторальная структура экономики в регионах, вовлеченных в трансграничное взаимодействие между РФ и КНР в 2004 г., представлена на рис. 1. Как следует из диаграммы, она характеризовалась следующими параметрами:
• доля первичного сектора в регионах РФ составляла от 13% в Иркутской области до 16% в Хабаровском крае;
• доля вторичного сектора в регионах РФ значительно колебалась от 15% в Забайкальском крае до 34% в Иркутской области;
• доля третичного сектора составляет от 33 до 42%;
• в регионах КНР на первичный сектор приходится 12-17%, на вторичный - 41-52% и на сферу услуг - около 30%.
К 2013 г. структура экономики трансформировалась следующим образом (рис. 2):
• в ряде регионов значительно увеличилась доля первичного сектора: в Забайкальском крае -в 1,5 раза (до 22,1%), в Иркутской области -
6 Глазырина И.П., Жадина Н.В., Яковлева К.А. Сравнительный анализ социально-экономической эффективности регионального лесопользования // Вестник Забайкальского государственного университета. 2014. № 11. С. 95-103.
7 Стратегия социально-экономического развития Сибири до 2020 г., утв. распоряжением Правительства РФ от 05.07.2010 № 1120-р.
8 Программа сотрудничества между регионами Дальнего Востока и Восточной Сибири РФ и Северо-Востока КНР (2009-2018 гг.). URL: http://lawinrussia.ru/kabinet-yurista/zakoni-i-normativnie-akti/2010-07-18/programma-sotrudnichestva-mezhdu-regionami-dalnego-vostoka-i-vostochnoy-sib.
в 1,2 раза (до 16,6%), в Республике Бурятии -в 1,1 раза (до 15,7%);
• за исключением Республики Бурятии, во всех регионах произошло сокращение вторичного сектора, несмотря на рост доли строительства в некоторых из них;
• за исключением Забайкальского края, во всех регионах наблюдался рост сферы услуг в 1,1-1,2 раза;
• в приграничных регионах КНР отмечались различные тенденции: в провинции Хэйлунцзян выросла доля первичного сектора в 1,4 раза, незначительно выросла сфера услуг и сократилась доля вторичного сектора в 0,8 раза. Во Внутренней Монголии выросла доля вторичного сектора в 1,3 раза и сократилась доля первичного сектора в 0,6 раза.
Определенные трансформации также наблюдаются в составе третичного сектора: в КНР отмечается рост доли других услуг, к которым относятся расходы на образование, здравоохранение и т.д., в то время как в РФ этот объем в процентном соотношении от ВРП сокращается и составляет 70-90% от уровня 2004 г. Аналогичная ситуация наблюдается и в финансовом секторе - в КНР отмечается рост в 1,8-5,7 раза, а в РФ этот и без того небольшой объем сокращается и составляет 40-90% от уровня 2004 г. В российских регионах имеет место незначительное увеличение в оптовой и розничной торговле, гостиничном и ресторанном бизнесе, а также в деятельности по предоставлению услуг связи и транспорта.
Остановимся подробнее на ситуации в финансовом секторе - его доля в структуре ВРП российских регионов минимальна. Отсутствие длинных денег в экономике страны и неспособность регулятора в настоящее время каким-либо образом исправить сложившуюся
9
ситуацию приводят к тому, что крупные российские компании предпочитают брать инвестиционные кредиты в иностранных банках, в частности в КНР10. Ставка рефинансирования, утвержденная Народным банком Китая, составляет 5,35%11 против 8,25%12 в РФ. В то время как российские банки в регионах, кредитуя
9 Аганбегян А., Глазьев С., Гринберг Р. Даешь длинные деньги. URL: http://vpk-news.ru/articles/22050.
10 «Газпром» решил взять кредит в китайском банке. URL: http://pronedra.ru/gas/2015/06/28/gazprom-vozimet-kredit-v-knr.
11 Народный банк Китая снизил ставку рефинансирования. URL: http://busmess-swiss.ch/2015/03/narodny-j-bank-kitaya-stavku-refinansirovaniya.
12 Банк России. URL: http://cbr.ru.
преимущественно население и мелкие компании, слабо участвуют в процессе создания валовой добавленной стоимости (не более 0,3%), не самая развитая провинция Китая - Внутренняя Монголия обеспечивает около 3,3% ВРП за счет деятельности финансового сектора и эта доля продолжает увеличиваться.
Исследование структурных различий и сдвигов в национальных экономиках и экономике регионов, вовлеченных в трансграничное взаимодействие, выполнялось с использованием нескольких наиболее распространенных показателей13 [7, 8]: интегрального коэффициента К. Гатева, индекса структурных сдвигов А. Салаи, критерия В.М. Рябцева, коэффициента Герфиндаля. Индекс структурных сдвигов I предложенный
венгерским ученым А. Салаи, учитывает интенсивность различий долей по отдельным группам, удельный вес сопоставляемой пары групп в сравниваемых структурах и количество выделенных категорий. Для расчета индекса используется следующая формула:
к =
где dl - удельный вес (доля) части совокупности за базовый период;
do - удельный вес (доля) части совокупности за рассматриваемый период; п - число групп.
Интегральный коэффициент К. Гатева ^
учитывает интенсивность различий долей по отдельным группам и удельный вес сопоставляемой пары групп в двух сравниваемых структурах. Он рассчитывается по формуле:
k =
J Ж+гч2)
Критерий В.М. Рябцева IR несущественно
отличается от интегрального коэффициента К. Гатева:
ад - d0y
- ¿of
Наряду с данными индексами для региональных экономик был рассчитан коэффициент Герфиндаля, или индекс рыночной концентрации
13 Энциклопедия статистических терминов в 8 т. Методологические основы статистики. Т. 1. М.: Федеральная служба государственной статистики, 2011. С. 183.
который может быть использован как измеритель диверсификации экономики [7]:
п : = 1
Значение показателя изменяется в интервале от 0 (когда национальная или региональная экономика представлена множеством секторов, каждый из которых занимает незначительную долю в общем показателе) до 1 (национальная или региональная экономика представлена только одним сектором).
Рассмотренные индексы имеют свои достоинства и недостатки. В работе [16] проанализированы специфические особенности этих и других статистических показателей и предложена их классификация на основе нескольких критериев: н о р м и р о в а н н о с т и , у н и в е р с а л ь н о с т и , чувствительности и направленности (табл. 1).
Для оценки структурных различий и сдвигов была использована официальная информация статистических служб России14 и КНР15, включающая в себя сведения об объеме валового внутреннего (регионального) продукта с 2004 по 2013 г. Следует отметить, что данные национальной статистической службы Китая имеют некоторые отличия от исчисляемых в российской практике. В частности, показатели, характеризующие отраслевую структуру национальной экономики и отдельных регионов РФ, представлены в разрезе основных видов экономической деятельности. В китайской статистике используется секторальная структура экономики, которая подразумевает выделение трех основных секторов: первичного (включает отрасли, связанные с добычей и первичной переработкой сырья, - добычу природных ресурсов, сельское и лесное хозяйство, рыболовство и охоту), вторичного (обрабатывающую промышленность и
строительство) и третичного (сферу услуг) [17].
Таким образом, для достижения сопоставимости результатов данные Росстата были сгруппированы в соответствии с секторальной структурой экономики. Стоит отметить, что ввиду отсутствия информации, необходимой для учета ценового фактора (в частности, отсутствие индексов цен на уровне отдельных видов экономической
14 Национальные счета. Федеральная служба государственной статистики. URL:
http://gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/ac counts.
15 Annual data. National Bureau of Statistics of China. URL: http://stats.gov.cn/english/Statisticaldata/AnnualData.
деятельности в регионах КНР), в расчетах был использован валовой внутренний (региональный) продукт, исчисленный в текущих основных ценах.
Индексы Салаи, Гатева и Рябцева были рассчитаны за весь рассматриваемый период (2004-2013 гг.), прошедший после мирового финансового кризиса (2009-2013 гг.), а также получены ежегодные изменения индексов. Для интерпретации полученных результатов была использована шкала оценки меры существенности структурных различий, разработанная для критерия Рябцева [18]:
— от 0 до 0,030 - тождественность структур;
— от 0,031 до 0,070 - весьма низкий уровень различия структур;
— от 0,071 до 0,150 - низкий уровень различия структур;
— от 0,151 до 0,300 - существенный уровень различия структур;
— от 0,301 до 0,500 - значительный уровень различия структур;
— от 0,501 до 0,700 - весьма значительный уровень различия структур;
— от 0,701 до 0,900 - противоположный тип структур;
— от 0,901 до 1 - полная противоположность структур.
В докризисный период структура воспроизводства в большинстве регионов России была слабо подвержена изменениям, исключение составляли только Амурская область и Забайкальский край (2005-2006 гг., 2006-2007 гг.), в которых значение индекса Салаи оставалось достаточно высоким -0,34-0,35. В период финансового кризиса (20082009 гг.) произошла ощутимая трансформация практически во всех регионах: наиболее слабые изменения отмечались в Хабаровском и Приморском краях, наиболее сильные - в Республике Бурятии и Еврейской автономной области. На национальном уровне за рассматриваемый временной интервал произошли незначительные структурные изменения: значение всех индексов не превышали 0,07, что означает весьма низкий уровень различия структур.
Последующие ежегодные изменения структурных пропорций менее заметны (за исключением Еврейской автономной области) по сравнению с кризисным периодом и за исключением Приморского края являются более слабыми по
сравнению с ежегодными изменениями индекса в докризисный период (а также до начала реализации программ приграничного
сотрудничества). В общем случае за период 20092013 гг. во всех российских регионах произошли заметные структурные сдвиги, причем превосходящие по силе изменения, наблюдаемые в приграничных регионах Китая и на макроуровне. Заметная трансформация хозяйственных систем в провинциях Внутренняя Монголия и Хэйлунцзян наблюдалась за весь анализируемый период времени (значение индексов Салаи, Гатева и критерия Рябцева изменялось в диапазоне от 0,14 до 0,27).
Использование коэффициента Герфиндаля для характеристики диверсификации региональной экономики имеет определенные особенности: его значение зависит от степени детализации исходных данных. В данном случае для всех рассматриваемых регионов коэффициент показывает низкую концентрацию активности в каком-либо виде деятельности, то есть структура хозяйственных систем в регионах по рассматриваемым группировкам является дифференцированной (табл. 2). Абстрагируемся от абсолютного значения индекса и сконцентрируем внимание на его динамике:
• на всех территориях, за исключением Забайкальского края, экономика приграничных регионов в 2004 г. была менее диверсифицированной, чем в 2009 г.;
• только в трех регионах (Амурской области, Забайкальском крае, Приморском крае) в 2013 г. экономика стала менее диверсифицированной, чем в 2004 г.
Следует отметить, что изменения в уровне диверсификации экономики являются незначительными, то есть ни кризис, ни осуществляемые в регионах программы в рамках реализации приграничного сотрудничества не оказали существенного влияния на заметную концентрацию активности в какой-либо отрасли.
Основные сдвиги в воспроизводственной структуре связывают с динамикой производительности труда [19]. Она является одним из важных факторов экономического роста, а также относится к числу показателей, которые п о з в о л я ю т о ц е н и т ь э ф ф е к т и в н о с т ь функционирования экономической системы в целом и отдельных ее отраслей. Существуют р а з л и ч н ы е с п о с о б ы и с ч и с л е н и я производительности труда, которые существенно различаются на микро- и макроуровнях. На
региональном уровне для анализа производительности труда может быть использовано соотношение ВРП и величины трудозатрат, которая может быть измерена как численность лиц, занятых в экономике16.
Исчисленная таким образом средняя производительность труда (рис. 3) по трем базовым отраслям промышленности (добыче полезных ископаемых, обрабатывающей промышленности, производству и распределению электроэнергии) на основе официальных статистических данных РФ17 и КНР18 с использованием ППС показывает, что в 2005 г. в России и Китае эффективность функционирования производственных цепочек находилась примерно на одном уровне: 41 и 51 тыс. долл. США/чел. соответственно. К 2012 г. разрыв существенно увеличился и показатели составили 53 и 76 тыс. долл. США/чел. соответственно.
Таким образом, прирост эффективности в КНР составляет 54% против 30% в РФ. Полученные данные свидетельствуют о том, что наибольший рост производительности в Китае приходился на докризисный период (2005-2008 гг.), в то время как в России, за исключением кризисного периода, происходил стабильный ежегодный прирост до 9%. При этом производительность труда в приграничных регионах КНР не только выше, чем в приграничных регионах РФ, но и выше, чем по Китаю в целом: валовая выработка добавленной стоимости на одного работника во Внутренней Монголии (АРВМ) в 2,6 раза превышает уровень КНР, в провинции Хэйлунцзян - в 1,4 раза. Это может быть обусловлено тем, что данные регионы более эффективно используют возможности приграничного сотрудничества. Однако в них в среднем производится только 5% совокупного валового регионального продукта страны19.
Ежегодные темпы прироста производительности в приграничных регионах РФ в докризисный период преимущественно не превышали 10%, однако в послекризисный период для некоторых из них ситуация изменилась. Так, в 2010 г. прирост (по отношению к 2009 г.) составил 39% в Забайкальском крае, 19% - в Иркутской области; в
16 Щеглова А.Н. Образовательный потенциал региона как основа его инновационного развития. URL: http://econorus.org/c2013/program.phtml?vid=report&eid=282.
17 Федеральная служба государственной статистики. URL: http://gks.ru.
18 National Bureau of Statistics of China. URL: http://stats. gov.cn.
19 China statistical yearbook - 2014. URL: http://stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2014/indexeh.htm.
2011 г. - 30% в Амурской области, 18% - в Иркутской области и Республике Бурятии (табл. 3), что было обусловлено увеличением объемов производства в добывающих и обрабатывающих отраслях промышленности. В 2011 г. по отношению к предыдущему году заметно увеличилась добыча золота в Амурской области20, в 2010 г. - в Забайкальском крае21, в котором также был отмечен рост объемов добычи угля22. Отдельно стоит упомянуть регионы, в которых положительную динамику производительности труда демонстрировали как добывающая, так и обрабатывающая отрасли промышленности. В 2011 г. Республика Бурятия стала лидером среди регионов Сибирского федерального округа по темпам роста обрабатывающих производств (преимущественно за счет производства транспортных средств и оборудования)23. Наряду с этим существенно увеличилась добыча угля, золота и урана. В Иркутской области зафиксирован рост объемов производства в сфере обработки древесины и производства изделий из дерева24, а также добычи полезных ископаемых: нефти - более чем в 3 раза, газа - более чем в 1,5
25
раза25.
После кризиса рост производительности во всех субъектах существенно замедлился, а в названных регионах (за исключением Иркутской области) вслед за стремительным взлетом наблюдался откат к предыдущему состоянию. Похожая ситуация имела место и в строительстве. Валовая выработка добавленной стоимости в данном секторе на одного работника в Автономном районе Внутренняя Монголия (АРВМ) в 3,2 раза
20 Амурский статистический ежегодник 2012: статистический сборник. Благовещенск: Амурстат, 2012. 300 с.
21 Доклад об экологической ситуации в Забайкальском крае за 2010 г. / Министерство природных ресурсов и промышленной политики Забайкальского края. URL: http://минприр.забайкальскийкрай.рф/OOS/ekologicheskaya_sit uaciya.html.
22 Интернет-публикации Забайкалкрайстата за 2015 год. URL: http://stat.chita.ru:8080/bgd_site/bgd.aspx.
23 Об утверждении отчета об исполнении закона Республики Бурятия «О программе социально-экономического развития республики Бурятия на 2011-2015 годы» за 2011 г. URL: http://docs.cntd.ru/document/473806177.
24 Пояснительная аналитическая записка по итогам социально-экономического развития Иркутской области за 2011 г. / Министерство экономического развития Иркутской области. URL: http:// irkobl.ru/sites/economy/socio-economic/socio-economic_situation.
25 Государственный доклад о состоянии и об охране
окружающей среды Иркутской области за 2011 г. Иркутск:
Форвард, 2012. С. 29.
превышает уровень КНР, в провинции Хэйлунцзян
- в 1,6 раза. В Российской Федерации производительность труда выше среднего уровня по стране в тех регионах Дальнего Востока, которые непосредственно граничат с КНР, при этом стремительный рост в этой отрасли, вероятно, связан с выполнением крупных инвестиционных и инфраструктурных проектов, реализуемых государством (например, строительством трубопровода «Восточная Сибирь
- Тихий океан») в связи со своими геополитическими приоритетами (рис. 4). Одновременно в период 2004-2010 гг. в Приморском крае наблюдался наибольший приток иностранных трудовых мигрантов - 223 тыс. чел., в Забайкальском и Хабаровском краях, Амурской области - около 150 тыс. чел.
Таким образом, есть основания полагать, что более высокие показатели производительности труда в приграничных регионах КНР (и в стране в целом) могут обеспечиваться более эффективной организацией технологических цепочек п р о и з в о д с т в а в б а з о в ы х о т р а с л я х промышленности. Согласно исследованию [20] в послекризисный период отмечается заметное усиление производственной зависимости российской экономики от импорта, что в наибольшей степени проявляется в обрабатывающих производствах, а именно в машиностроении. Несмотря на то что сырьевой сектор характеризуется относительно невысокой зависимостью от импортных поставок, в технологически более сложных сырьевых производствах эта зависимость весьма существенна. В связи с этим жесткая политика импортозамещения в целях снижения наблюдаемой зависимости от импорта российской экономики в условиях технологической отсталости российских производственных процессов представляется нецелесообразной до тех пор, пока модернизационные процессы в России не принесут должного эффекта.
Произошедшие после 2009 г. структурные изменения в Иркутской и Амурской областях, Республике Бурятии и Забайкальском крае (а именно в них было зафиксировано наибольшее значение индекса Салаи за период с 2009 по 2013 г.) могут быть связаны с динамикой производительности труда в базовых отраслях промышленности, однако четко обозначить причину ее изменений - реализацию инвестиционных проектов или влияние кризиса -невозможно. Тем более что восточные регионы страны оказались в меньшей степени подвержены
воздействию кризиса, чем остальные. Это обусловлено в первую очередь наличием тесных экономических связей с КНР, макроэкономическая ситуация в которой, благодаря усилиям правительства, достаточно слабо отреагировала на произошедшие изменения. Кроме того, как отмечает Н.В. Зубаревич, особые геополитические интересы центра позволили дальневосточным регионам оказаться в относительном выигрыше по сравнению с другими субъектами за счет повышенных федеральных трансфертов и инвестиций на сырьевые и инфраструктурные проекты [21].
К одним из наиболее важных факторов, влияющих на производительность труда, относятся инвестиции в основной капитал. В регионах Сибири и Дальнего Востока в последние годы инвестиционные процессы несколько замедлились, а часть из них, в том числе Забайкальский край, по итогам 2013-2014 гг. занимают худшие места в рейтинге инвестиционной привлекательности регионов [22].
Обозначенные инвестиционные проекты либо не реализуются совсем, вследствие чего край вынужден расторгнуть заключенные договоры, как в случае с Могойтуйской промышленной зоной26, либо реализуются с отставанием от запланированного графика. Снижение мировых цен на некоторые цветные металлы, наблюдавшееся в кризисные годы, внесло свои коррективы в планы отдельных добывающих компаний. Так, ГМК «Норильский никель» намеревается осваивать только два месторождения (Бугдаинское молибденовое и Быстринское золото-медное) вместо изначально запланированных пяти полиметаллических месторождений. При этом компания неоднократно откладывала сроки ввода в эксплуатацию горно-обогатительных комбинатов27.
На сегодняшний день в Российской Федерации прослеживается следующая тенденция: наиболее активным инвестором выступает государство, а бизнес играет более пассивную роль в развитии новых и поддержании существующих производств, привлекая для капиталовложений преимущественно заемные средства [23]. В частности, для освоения упомянутых полиметаллических месторождений на юго-востоке Забайкальского края требуется
26 Край расторг договор с китайской корпорацией за бездействие в Могойтуйской промзоне. URL: http://news.chita.ru/73830.
27 «Норникель» получил предложения по финансированию строительства ГОКа в Забайкалье. URL:
http://news. chita. ru/66245.
строительство железной дороги, которое осуществляется при помощи государственного финансирования28. По обозначенным причинам компанией было принято решение о сокращении протяженности (в два раза) железнодорожной ветки, которая должна была обслуживать горнодобывающие предприятия. Перенос начала эксплуатации этих предприятий на более поздние сроки негативно сказывается на уже построенном участке железной дороги, который постепенно приходит в негодность29.
Одним из важных факторов, стимулирующих частные компании повышать производительность труда, является конкуренция, что несвойственно рынку сбыта продукции естественных монополий и наиболее крупным игрокам. Таким образом, для успешного развития государство должно определить необходимые институциональные изменения и разработать механизмы, создающие стимулы для компаний инвестировать значительную часть прибыли на техническое переоснащение существующих производств. Развитие долгосрочного инвестиционного кредитования за счет внутренних источников также будет способствовать модернизации
30
реального сектора экономики .
Выявленная в настоящем исследовании тенденция увеличения доли первичного сектора в экономиках отдельных приграничных регионов России требует особого внимания со стороны органов государственной власти, поскольку усиление ресурсной направленности экономики делает ее более уязвимой (по сравнению с диверсифицированной экономикой) к различным воздействиям. Кроме того, сырьевая экономика не обеспечивает повышения благосостояния населения, проживающего на данных территориях, пропорционально экономическому росту. Другим важным аспектом является неблагоприятное воздействие добывающего сектора на природную среду, поскольку в настоящее время он обеспечивает весомую долю в общем объеме загрязнений. Это способствует не только накоплению некоторых загрязняющих
ингредиентов в природной среде [24] и ухудшению
28 Калгина И.С. Анализ эффективности механизма государственно-частного партнерства в минерально-сырьевом комплексе Забайкальского края // Вестник Забайкальского государственного университета. 2014.
№ 5. С. 107-117.
29 Ветка Нарын - Лугокан в 2017 г. заработает в режиме подъездного пути. URL: http://news.chita.ru/63702.
30 Аникина А., Багова В., Брезгин И. и др. Экологические индикаторы качества роста региональной экономики. М.: НИА-Природа, 2005. 306 с.
качества жизни населения, но и приводит к возникновению ущерба экономике вследствие того, что в загрязненной окружающей среде она функционирует менее эффективно. Таким образом, повышение производительности труда в приграничных регионах позволит продолжить
экономическое развитие, снизив их зависимость от минерально-сырьевого сектора и косвенно улучшив тем самым показатели устойчивости развития региональной эколого-экономической системы [25].
Таблица 1
Свойства индексов структурных различий и сдвигов
Критерий Содержание критерия Интегральный коэффициент Гатева Индекс структурных сдвигов Салаи Критерий Рябцева Индекс Герфиндаля
Нормированность Значение показателя находится в диапазоне от 0 до 1 0 - идентичность структур, 1 - полное различие структур 0 - идентичность структур, 1 - полное различие структур 0 - идентичность структур, 1 - полное различие структур 0 - низкоконцентрированные рынки, 1 - высококонцентрированные рынки
Универсальность Рассматривается в пространственно-временном аспекте, что подразумевает использование для анализа структурных различий (в пространстве) и структурных сдвигов (во времени) Универсальный Универсальный Универсальный Не учитывает изменения во времени
Чувствительность Понимается как эластичность того или иного показателя в зависимости от изменения удельных весов изучаемых совокупностей Может быть рассчитан в любом случае Не может быть рассчитан, если доли в каждом периоде какой-либо группы равны 0 Может быть рассчитан в любом случае Может быть рассчитан в любом случае
Направленность Определяется как вектор развития, обозначает положительные или отрицательные структурные сдвиги Определяет наличие структурных сдвигов, а также их величину Определяет наличие структурных сдвигов, а также их величину Определяет наличие структурных сдвигов, а также их величину Определяет в регионе доминирование отдельных отраслей
Таблица 2
Индексы структурных различий и сдвигов для регионов, вовлеченных в трансграничное взаимодействие между РФ и КНР
Регион (страна) Индекс 2005/2006 2006/2007 2008/2009 2011/2012 2012/2013 2004/2013 2009/2013
Еврейская АО 0,34 0,34 0,38 0,37 0,37
1G 0,11 0,13 0,05 0,07 0,27 0,2 0,27
1R 0,08 0,09 0,03 0,05 0,19 0,14 0,20
0,19 0,18 0,18 0,18 0,21 0,18 0,18
Амурская область 0,35 0,34 0,21 0,09 0,16 0,37 0,38
0,08 0,06 0,11 0,05 0,20 0,14 0,25
0,06 0,05 0,08 0,07 0,14 0,10 0,18
0,17 0,17 0,16 0,16 0,18 0,17 0,16
Хабаровский край 0,09 0,11 0,13 0,09 0,07 0,12 0,18
0,1 0,04 0,1 0,11 0,07 0,18 0,23
1R 0,07 0,03 0,07 0,08 0,05 0,13 0,17
1H 0,15 0,15 0,15 0,16 0,16 0,16 0,15
Приморский край 0,06 0,08 0,14 0,17 0,12 0,18 0,24
0,08 0,07 0,15 0,15 0,11 0,14 0,26
0,06 0,05 0,11 0,14 0,08 0,10 0,19
0,17 0,17 0,15 0,15 0,15 0,16 0,15
Иркутская область 0,11 0,09 0,26 0,06 0,09 0,22 0,36
0,08 0,19 0,05 0,07 0,14 0,15 0,21
0,06 0,13 0,03 0,05 0,10 0,10 0,15
0,19 0,16 0,17 0,16 0,14 0,19 0,17
Забайкальский край 0,34 0,02 0,21 0,03 0,12 0,35 0,33
0,07 0,04 0,05 0,04 0,08 0,16 0,27
1R 0,05 0,03 0,04 0,03 0,06 0,11 0,20
1H 0,18 0,18 0,19 0,17 0,18 0,18 0,19
Республика Бурятия ^S 0,34 0,07 0,12 0,39 0,38
0,07 0,06 0,10 0,08 0,13 0,16 0,26
0,05 0,04 0,07 0,06 0,09 0,11 0,19
0,19 0,19 0,18 0,16 0,15 0,19 0,18
Российская Федерация ^S 0,04 0,05 0,07 0,03 0,11 0,13 0,09
0,04 0,04 0,07 0,04 0,20 0,08 0,12
^R 0,03 0,03 0,05 0,03 0,14 0,05 0,08
^H 0,16 0,16 0,15 0,15 0,12 0,16 0,15
Хэйлунцзян ^S 0,10 0,09 0,09 0,07 0,03 0,27 0,09
^G 0,01 0,03 0,09 0,10 0,06 0,20 0,11
1R 0,01 0,02 0,06 0,07 0,04 0,14 0,08
1H 0,29 0,29 0,28 0,25 0,22 0,28 0,23
Внутренняя Монголия ^S 0,03 0,05 0,10 0,02 0,02 0,17 0,04
^G 0,06 0,06 0,06 0,01 0,02 0,24 0,02
^R 0,04 0,04 0,04 0,01 0,02 0,18 0,01
^H 0,21 0,23 0,28 0,28 0,28 0,19 0,26
КНР ^S 0,03 0,04 0,04 0,01 0,02 0,13 0,04
^G 0,02 0,02 0,03 0,02 0,02 0,10 0,05
^R 0,01 0,01 0,02 0,02 0,02 0,07 0,03
^H 0,23 0,24 0,23 0,22 0,21 0,23 0,22
Таблица 3
Ежегодные темпы прироста средней производительности труда по трем базовым отраслям промышленности в 2006-2012 гг., %
Регион (страна) 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Российская Федерация 6 8 4 -7 9 6 1
Амурская область 1 -8 9 9 3 30 -10
Забайкальский край -2 6 6 11 39 -13 2
Иркутская область 18 -17 4 4 19 18 12
Приморский край -3 4 5 3 13 2 1
Республика Бурятия 1 -7 13 -3 7 18 -11
Хабаровский край -7 8 4 -20 14 4 -
Рисунок 1
Структура экономики в регионах РФ и КНР в 2004 г.
Примечание. Строительство рассматривается отдельно от вторичного сектора.
Рисунок 2
Структура экономики в регионах РФ и КНР в 2013 г.
Примечание. Строительство рассматривается отдельно от вторичного сектора. Рисунок 3
Производительность труда по базовым отраслям промышленности:
а - Российская Федерация; б - КНР
Рисунок 4
Производительность труда в строительстве:
а - Российская Федерация; б - КНР
Список литературы
1. Глазырина И.П., Фалейчик А.А., Фалейчик Л.М. Приграничное сотрудничество в свете инвестиционных процессов: пока минусов больше, чем плюсов // ЭКО. 2011. № 9. С. 51-70.
2. Глазырина И.П., Забелина И.А., Клевакина Е.А. Экологическая составляющая экономического развития: приграничные регионы России и Китая // ЭКО. 2014. № 6. С. 5-24.
3. Забелина И.А., Клевакина Е.А. Эколого-экономические аспекты природопользования и проблемы приграничного сотрудничества в регионах Сибири // ЭКО. 2011. № 9. С. 155-166.
4. Esteban-Marquillas J.M. A reinterpretation of shift-share analysis // Regional and Urban Economics. 1972. Vol.2. № 3. P. 249-255.
5. Arcelus F. An extension of shift-share analysis // Growth and Change. 1984. Vol. 15. № 1. P. 3-8.
6. Dos Reis Gomes da Silva E.M. Structural change and economic growth. A longitudinal and cross-country study. Universidade do Porto: Porto, 2008.
7. Михеева Н.Н. Структурные факторы региональной динамики: измерение и оценка // Пространственная экономика. 2013. № 11. С. 11-32.
8. Аралбаева Г.Г., Афанасьев В.Н. Прогнозирование структурных сдвигов в отраслевой структуре экономики Оренбургской области на основе системы эконометрических уравнений // Вестник Оренбургского государственного университета. 2011. № 13. С. 23-29.
9. Shi Ch.Y., Yang Y. A Review of Shift-Share Analysis and its Application in Tourism // International Journal of Management Perspectives. 2008. Vol 1. Iss. 1. P. 21-30.
10. Fan Sh., Zhang X., Robinson Sh. Structural Change and Economic Growth in China // Review of Development Economics. 2003. Vol. 7. № 3. P. 360-377.
11. Urraca-Ruiz A. The technological dimension of structural change under market integration // Structural Change and Economic Dynamics. 2013. Vol. 27. P. 1-18.
12. Chen B. Modeling and testing smooth structural changes with endogenous regressors // Journal of Econometrics. 2015. Vol. 185. № 1. P. 196-215.
13. Stock J.H., Watson M.W. Evidence on Structural Instability in Macroeconomic Time Series Relations // Journal of Business and Economic Statistics. 1996. № 14. P. 11-30.
14. Hansen B. The New Econometrics of Structural Change: Dating Breaks in U.S. Labor Productivity // Journal of Economic Perspectives. 2001. № 15. P. 117-128.
15. Stijepic D. A geometrical approach to structural change modeling // Structural Change and Economic Dynamics. 2015. Vol. 33. P. 71-85.
16. Перстенева Н.П. Критерии классификации показателей структурных различий и сдвигов // Фундаментальные исследования. 2012. № 3-2. С. 478-482.
17. Clark C. Conditions of Economic Progress. Macmillan: London, 1940.
18. Елхина И.А. Структурные сдвиги и структурные различия хозяйственных систем в России // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2014. № 4. С. 38-41.
19. Седлак M. Тенденции развития секторальной структуры экономики // Проблемы теории и практики управления. 1998.№ 4. С. 30-34.
20. Березинская О.Б., Ведев А.Л. Производственная зависимость российской промышленности от импорта и механизм стратегического импортозамещения // Вопросы экономики. 2015. № 1. С. 103-
21. Зубаревич Н.В. Регионы России: неравенство, кризис, модернизация. М.: Независимый институт социальной политики. 2010. 160 с.
22. Шишацкий Н.Г., Бухарова Е.Б. Сибирь: от «знаковых» проектов - к эффективной инвестиционной политике // ЭКО. 2015. № 2. С. 52-61.
23. Алексеев А.В. Инвестиции в промышленность России: «я за тобою следую тенью»? // ЭКО. 2012. № 5. С. 103-116.
24. Тагаева Т.О., Мкртчян Г.М. Экологическая политика: на пути к устойчивому развитию // ЭКО. 2012. № 7. С. 119-135.
25. Зандер Е.В., Пыжев А.И., Старцева Ю.И. Оценка устойчивости развития эколого-экономической системы региона при помощи индикатора «истинных сбережений» (на примере Красноярского края) // Экономика природопользования. 2010. № 2. С. 6-17.
115.
ISSN 2311-875X (Online) ISSN 2073-2872 (Print)
International Economic Relations
STRUCTURAL CHANGES IN ECONOMIES OF BORDER REGIONS IN RUSSIA AND CHINA Irina A. ZABELINAa% Ekaterina A. KLEVAKINAb
a Institute of Natural Resources, Ecology and Cryology of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences, Chita, Chitinsky District,
Zabaykalsky Krai, Russian Federation
i_zabelina@mail.ru
b Institute of Natural Resources, Ecology and Cryology of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences, Chita, Chitinsky District,
Zabaykalsky Krai, Russian Federation
bedew@yandex.ru
• Corresponding author
Article history:
Received 31 August 2015 Received in revised form 28 September 2015 Accepted 7 October 2015
JEL classification: J24, O57, R11
Keywords: region, cross-border cooperation, structural changes, labor productivity
Abstract
Importance The article overviews the process of transforming the reproduction structure in the Russian and Chinese regions involved in the cross-border liaison between the Russian Federation and People's Republic of China.
Objectives The research investigates how many structural changes have happened in the border regions for the recent years, identifies causes and the quality of the changes.
Methods Using appropriate indexes, we performed an empirical analysis of structural shifts in economies of the border regions, studied the regions' labor productivity and compared this indicator in the countries.
Results The quality of structural shifts is found to differ. China sees an increase in services, including the financial sector, meanwhile the neighboring regions of Russia expand the primary sector of the economy.
Conclusions and Relevance We conclude that there is no evident correlation between the current transformation processes and ongoing Russian-Chinese investment projects as part of the effective cooperation program of regions of the Far East, West Siberia of Russia and the north-west of China.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015
Acknowledgments
The article was prepared as part of project No. 146 Cross-Border Relations in the Asian Part of Russia: A Comprehensive Assessment of Advantages and Threats and the project of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences (IX.88.1.6).
References
1. Glazyrina I.P., Faleichik A.A., Faleichik L.M. Prigranichnoe sotrudnichestvo v svete investitsionnykh protsessov: poka minusov bol'she, chem plyusov [Cross-border cooperation in terms of investment processes: there are more cons than pros so far]. EKO = ECO Journal, 2011, no. 9, pp. 51-70.
2. Glazyrina I.P., Zabelina I.A., Klevakina E.A. Ekologicheskaya sostavlyayushchaya ekonomicheskogo razvitiya: prigranichnye regiony Rossii i Kitaya [The environmental component of economic development: the border regions of Russia and China]. EKO = ECO Journal, 2014, no. 6, pp. 5-24.
3. Zabelina I.A., Klevakina E.A. Ekologo-ekonomicheskie aspekty prirodopol'zovaniya i problemy prigranichnogo sotrudnichestva v regionakh Sibiri [Environmental and economic aspects of environmental management and the issues of cross-border cooperation in the Siberian regions]. EKO = ECO Journal, 2011, no. 9, pp. 155-166.
4. Esteban-Marquillas J.M. A Reinterpretation of Shift-Share Analysis. Regional and Urban Economics, 1972, vol. 2, no. 3, pp. 249-255.
5. Arcelus F. An Extension of Shift-Share Analysis. Growth and Change, 1984, vol. 15, no. 1, pp. 3-8.
6. Dos Reis Gomes da Silva E.M. Structural Change and Economic Growth. A Longitudinal and CrossCountry Study. Porto, Universidade do Porto, 2008.
7. Mikheeva N.N. Strukturnye faktory regional'noi dinamiki: izmerenie i otsenka [Structural factors of regional dynamics: measurement and evaluation]. Prostranstvennaya ekonomika = Spatial Economics, 2013, no. 1, pp. 11-32.
8. Aralbaeva G.G., Afanas'ev V.N. Prognozirovanie strukturnykh sdvigov v otraslevoi strukture ekonomiki Orenburgskoi oblasti na osnove sistemy ekonometricheskikh uravnenii [Forecasting structural shifts in the economic sectors of the Orenburg oblast on the basis of econometric equations]. Vestnik Orenburgskogo gosudarstvennogo universiteta = Vestnik of Orenburg State University, 2011, no. 13, pp. 23-29.
9. Shi Ch.Y., Yang Y. A Review of Shift-Share Analysis and its Application in Tourism. International Journal of Management Perspectives, 2008, vol. 1, iss. 1, pp. 21-30.
10. Fan Sh., Zhang X., Robinson Sh. Structural Change and Economic Growth in China. Review of Development Economics, 2003, vol. 7, no. 3, pp. 360-377.
11. Urraca-Ruiz A. The Technological Dimension of Structural Change under Market Integration. Structural Change and Economic Dynamics, 2013, vol. 27, pp. 1-18.
12. Chen B. Modeling and Testing Smooth Structural Changes with Endogenous Regressors. Journal of Econometrics, 2015, vol. 185, no. 1, pp. 196-215.
13. Stock J.H., Watson M.W. Evidence on Structural Instability in Macroeconomic Time Series Relations.
Journal of Business and Economic Statistics, 1996, vol. 14, no. 4, pp. 11-30.
14. Hansen B. The New Econometrics of Structural Change: Dating Breaks in U.S. Labor Productivity. Journal of Economic Perspectives, 2001, vol. 15, iss. 3, pp. 117-128.
15. Stijepic D. A Geometrical Approach to Structural Change Modeling. Structural Change and Economic Dynamics, 2015, vol. 33, pp. 71-85.
16. Persteneva N.P. Kriterii klassifikatsii pokazatelei strukturnykh razlichii i sdvigov [Criteria of the classification of indicators of structural distinctions and shifts]. Fundamental'nye issledovaniya = Fundamental Research, 2012, no. 3-2, pp. 478-482.
17. Clark C. The Conditions of Economic Progress. London, Macmillan, 1940.
18. Elkhina I.A. Strukturnye sdvigi i strukturnye razlichiya khozyaistvennykh sistem v Rossii [Structural changes and structural differences between economic systems in Russia]. Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo sotsial'no-ekonomicheskogo universiteta = Vestnik of Saratov State Socio-Economic University, 2014, no. 4, pp. 38-41.
19. Sedlak M. Tendentsii razvitiya sektoral'noi struktury ekonomiki [Trends in developing a sectoral structure of the economy]. Problemy teorii i praktiki upravleniya = Problems of Theory and Practice of Management, 1998, no. 4, pp. 30-34.
20. Berezinskaya O.B., Vedev A.L. Proizvodstvennaya zavisimost' rossiiskoi promyshlennosti ot importa i mekhanizm strategicheskogo importozameshcheniya [Dependency of the Russian industry on imports and the strategy of import substitution industrialization]. Voprosy Ekonomiki, 2015, no. 1, pp. 103-115.
21. Zubarevich N.V. Regiony Rossii: neravenstvo, krizis, modernizatsiya [Regions of Russia: inequality, crisis, modernization]. Moscow, Independent Institute for Social Policy Publ., 2010, 160 p.
22. Shishatskii N.G., Bukharova E.B. Sibir': ot "znakovykh" proektov - k effektivnoi investitsionnoi politike [Siberia: From iconic projects toward an effective investment policy]. EKO = ECO Journal, 2015, no. 2, pp.52-61.
23. Alekseev A.V. Investitsii v promyshlennost' Rossii: "ya za toboyu sleduyu ten'yu"? [Investment in the Russian industrial sector: 'I'll chase you wherever you'll go']. EKO = ECO Journal, 2012, no. 5, pp.103-116.
24. Tagaeva T.O., Mkrtchyan G.M. Ekologicheskaya politika: na puti k ustoichivomu razvitiyu [Environmental policies: towards sustainable development]. EKO = ECO Journal, 2012, no. 7, pp.119-135.
25. Zander E.V., Pyzhev A.I., Startseva Yu.I. Otsenka ustoichivosti razvitiya ekologo-ekonomicheskoi sistemy regiona pri pomoshchi indikatora "istinnykh sberezhenii" (na primere Krasnoyarskogo kraya) [Evaluating the sustainability of the region's environmental and economic system's development using the Genuine Savings Indicator (evidence from the Krasnoyarsk Krai)]. Ekonomika prirodopol'zovaniya = Economics of Natural Resource Management, 2010, no. 2, pp. 6-17.
