CC BY
9
ВЕСТН. МОСК. УН-ТА. СЕР. 6. ЭКОНОМИКА. 2024. Том 59. № 3
ОТРАСЛЕВАЯ И РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА
А. В. Зубарев1
РАНХиГС (Москва, Россия)
Я. П. Мотякина2
РАНХиГС (Москва, Россия)
УДК: 332.1
doi: 10.55959/MSU0130-0105-6-59-3-7 ТЕРРИТОРИИ
ОПЕРЕЖАЮЩЕГО РАЗВИТИЯ И ЗАНЯТОСТЬ В МОНОГОРОДАХ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ3
В работе оценивается влияние создания территорий опережающего социально-экономического развития (ТОР/ТОСЭР) на диверсификацию занятости и количество фирм в моногородах Российской Федерации. Целью работы является оценка влияния создания территорий опережающего развития на диверсификацию занятости моно города через долю занятых на градообразующем предприятии и число действующих фирм. Основными источниками данных являются ЕМИСС и СПАРК-Интерфакс. Панель данных содержит информацию о 279 моногородах в период с 2015 по 2021 г. Поскольку моногорода получали статусы ТОР, т.е. входили в группу воздействия, в разные годы, в работе использован метод разность разностей с разными периодами (difference in differences with multiple periods), наряду с панельным мэтчингом (panel matching). В ходе работы проверены две основные гипотезы:
1. В моногородах, которым был присвоен статус ТОР, наблюдается снижение доли градообразующего предприятия в занятости населения по сравнению с моногородами, которым статус ТОР не был присвоен.
2. Присвоение статуса ТОР моногороду обеспечивает значимый рост числа действующих предприятий.
В результате анализа полученных оценок было обнаружено, что присвоение статуса ТОР увеличивает число фирм на рынке (в год присвоения статуса ТОР число действующих предприятий растет на 2—4%, a через два года более чем на 8%), однако не выявлено свидетельств того, что присвоение статуса ТОР снижает зависимость моногорода от градообразующего предприятия в терминах доли занятых
1 Зубарев Андрей Витальевич — директор центра математического моделирования экономических процессов, РАНХиГС; e-mail: [email protected], ORCID: 0000-0003-29455271.
2 Мотякина Яна Петровна — м.н.с., центр математического моделирования экономических процессов, РАНХиГС; e-mail: [email protected], ORCID: 0009-0004-4690-829X
3 Статья подготовлена в рамках выполнения научно-исследовательской работы государственного задания РАНХиГС.
© Зубарев Андрей Витальевич, 2024 [МШЗ^И
© Мотякина Яна Петровна, 2024 [ММШ^И
LOMONOSOV ECON. JOUR. 2024. VOL. 59. No. 3
на нем. Работа вносит вклад в ряд исследований о влиянии создания территорий опережающего развития на экономику моногородов путем анализа занятости именно на уровне моногорода.
Ключевые слова: моногород, территории опережающего развития, диверсификация занятости.
Цитировать статью: Зубарев, А. В., & Мотякина, Я. П. (2024). Территории опережающего развития и занятость в моногородах Российской Федерации. Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика, 59(3), 144-170. https://doi.org/10.55959/MSU0130-0105-6-59-3-7.
A. V. Zubarev
RANEPA (Moscow, Russia)
Ya. P. Motyakina
RANEPA (Moscow, Russia)
JEL: R15, J21
PRIORITY DEVELOPMENT AREAS AND EMPLOYMENT IN RUSSIAN CITIES1
The paper examines the impact of priority development areas (PDA) on economic diversification of Russia's cities. The research question of the work is this: has the creation of priority development areas contributed to a decrease in the share of employees in the city-forming enterprise and an increase in the number of operating firms? The main data sources are EMISS and SPARK-Interfax. The sample covers data from 279 cities for the periodfrom 2015 to 2021. Since cities received PDA status in different years, the method of difference in differences with multiple periods is applied alongside panel matching. The work tests two main hypotheses. First, single-industry towns with PDA status show a decrease in the share of city-forming enterprise in the employment of population compared to towns without PDA status. Second, assigning a PDA status to a single-industry town ensures a significant increase in the number of operating enterprises. The findings reveal that assignment of priority development area status doesn't reduce the share of workers in city-forming enterprise among the employed in a single-industry town, but significantly increases the number of existing firms (in the year of assignment of PDA status, the number of existing firms grows by 2—4 % and in two years by more than 8%.
Keywords: single-industry town, priority development areas, employment diversification.
To cite this document: Zubarev, A. V., & Motyakina, Ya. P. (2024). Priority development areas and employment in Russian cities. Lomonosov Economics Journal, 59(3), 144-170. https://doi. org/10.55959/MSU0130-0105-6-59-3-7
1 The article was written on the basis of the RANEPA state assignment research programme.
Введение
Проблемы неравенства экономического развития регионов актуальны как для бедных, так и для богатых стран. Правительства стран встают перед выбором проведения политики, нацеленной на равенство или эффективность (Kline, Moretti, 2014) описывают пять провалов рынка, которые оправдывают создание государственных программ поддержки отстающих регионов, связанные с присвоением им статуса преференциальных зон. В России для стимулирования инвестиций и экономического роста создают в регионах особые экономические зоны (ОЭЗ) и территории опережающего социально-экономического развития1 (ТОР, ТОСЭР) в моногородах2. В связи с большой зависимостью экономики моногорода от деятельности градообразующего предприятия трудно достичь стабильности и выполнения целей устойчивого развития. Так, моногорода сталкиваются с рядом специфичных проблем, в работе (Ivanova, 2021) среди них называются низкие заработные платы, высокий уровень безработицы, некачественное предоставление социальных услуг, отсутствие досуговых учреждений, маргинализацию жителей, что приводит к оттоку трудоспособного населения. По социально-экономическому положению моногорода делятся на три категории (Приложение, табл. А3). Наибольшую уязви-
1 Территория опережающего развития — инструмент развития территорий, предназначенный для поддержки моногородов. В качестве мер поддержки для предприятий, зарегистрированных в ТОР, можно выделить снижение страховых взносов, обнуление ставки федеральной части налога на прибыль, земельного налога, налога на имущество организаций.
2 Согласно постановлению Правительства РФ от 14.02.2000 № 121, моногорода — города, образованные градообразующим предприятием. Градообразующим называется предприятие, на котором в качестве рабочей силы задействовано более 30% общего числа занятых на предприятиях города (Отчет Счетной палаты 2020 г. о результатах экспертно-ана-литического мероприятия «Анализ практики применения преференциальных режимов, действующих на территории Российской Федерации, с точки зрения их влияния на экономический рост и соответствия заявленным целям»).
Согласно постановлению Правительства РФ от 29.07.2014 № 709, моногород — это муниципальное образование численностью от 3 тыс. человек, одна из организаций которого осуществляет деятельность по добыче полезных ископаемых, и/или производству, переработке промышленной продукции и имеет численность работников не ниже 20% среднесписочной численности работников всех организаций в течение пяти предшествующих (включению муниципального образования в перечень моногородов) лет (постановление Правительства РФ от .29.07.2014 № 709). Наряду с данными требованиями муниципальное образование признается моногородом, если на момент 29 июля 2014 г. оно было включено в 1-ю или 2-ю категорию (Приложение, табл. А3) перечня моногородов (постановление Правительства РФ от 29.07.2014 № 709). Перечень моногородов, утвержденный Распоряжением Правительства РФ от 29.07.2014 г. № 1398-р, содержал 313 муниципальных образований. Последние исправления датируются январем 2020 г., тогда в перечень вошел 321 моногород. Тем же постановлением Правительства РФ № 709, указанным выше, была создана классификация моногородов по категориям по социально-экономическому положению (Приложение, табл. А3).
мость к экономическим шокам демонстрируют моногорода 1-й категории с наиболее сложным социально-экономическим положением. Изначально именно в этих моногородах (согласно Федеральному закону от 29.12.2014 № 473-Ф3) было решено создавать территории опережающего социально-экономического развития для улучшения инвестиционного климата и условий жизни населения путем снижения налоговых ставок и предоставления различных льгот. Срок действия созданных территорий опережающего развития — 10 лет с возможностью продления еще на 5 дополнительных лет по решению Правительства РФ.
Анализ деятельности государственных программ необходим для их лучшей реализации и расширения, что должно приводить к снижению межрегионального неравенства. Во многих исследованиях, например (Wang, 2013; Freedman et al., 2021; Atkins et al., 2020; Arefeva et al., 2021; Белев и др., 2021а, б) изучались вопросы влияния преференциальных зон на занятость, привлечение инвестиций, рост фирм и рост числа фирм.
В России в 2020 г. Счетная палата провела анализ практики применения преференциальных режимов на территории РФ с точки зрения соответствия их целям за 2014—2018 гг., но не смогла дать однозначную оценку применения ТОР в связи с отсутствием единых критериев1. В отчете Счетной палаты 2022 г. по результатам 2021 г. утверждается, что для ТОР в моногородах среднесписочная численность работников в среднем выше на 14—15 человек у предприятий-резидентов ТОР, чем у нерезидентов2.
Необходимость оценивания государственных программ поддержки отстающих территорий, сложность подходов к оценке и отсутствие полной статистической информации обусловливают актуальность настоящего исследования, целью которого является оценка влияния создания территорий опережающего развития на диверсификацию занятости моногорода в терминах доли занятых на градообразующем предприятии и числа действующих фирм.
Обзор литературы
Моногорода в России дифференцированы не только по социально-экономическому положению, но и по истории возникновения, по размеру:
1 Отчет Счетной палаты о результатах экспертно-аналитического мероприятия «Анализ практики применения преференциальных режимов, действующих на территории Российской Федерации, с точки зрения их влияния на экономический рост и соответствия заявленным целям», 2020. https://ach.gov.ru/upload/iblock/d22/d22daa028b1854b51b99c9d2927c 2e06.pdf
2 Отчет Счетной палаты о результатах экспертно-аналитического мероприятия «Анализ механизма установления и функционирования преференциальных режимов как инструмента социально-экономического развития и внешнеэкономической политики». Утвержден Коллегией Счетной палаты Российской Федерации 21 декабря 2021 года. https:// ach.gov.ru/upload/iblock/67a/vdwd3gv17fv0y7o801rii8bfnqnisvzy.pdf
среди 321 примеров встречаются как моногорода с населением 4 тыс. человек, так и крупные моногорода с населением 700 тыс. человек. Классификация моногородов по рискам, а также кластеризация крупных (от 100 тыс. человек) моногородов России была предложена в работе (Шаститко, Фатихова, 2015).
История возникновения моногородов в России подробно исследуется в работе (Ускова и др., 2012): моногорода делятся на возникшие вокруг мануфактур со времен первой промышленной революции, возникшие во времена «ситцевого капитализма» путем разукрупнения деревень с народными промыслами вокруг заводов легкой промышленности и шахтерские поселки в зоне строительства Транссибирской магистрали. В советское время моногорода медленно развивались до Второй мировой войны, а затем наблюдался рост числа монопрофильных образований на базе эвакуированных заводов. Жизнедеятельность населения, вплоть до сферы услуг (школы, детские сады, больницы), полностью зависела от градообразующего предприятия, что увеличивало себестоимость производства и при переходе к рыночным отношениям делало продукцию неконкурентоспособной, а жители и работники главного предприятия оказывались в затрудненном, бедственном положении.
Среди мер поддержки моногородов выделяют усиление диверсификации экономики моногорода, мероприятия, направленные на поддержку градообразующего предприятия, и контролируемое демографическое сжатие — программы переселения людей из моногорода (Ivanova, 2021).
Диверсификация занятости, будучи одной из целей создания ТОР, является предметом нашего исследования. В литературе в качестве показателя диверсификации выделяют следующие:
• индекс Герфиндаля — Хиршмана, HHI (концентрация фирм);
• число новых фирм, образованных в отраслях, не принадлежащих отрасли градообразующего предприятия, добавленная стоимость новых предприятий;
• доля людей, работающих не на градообразующем предприятии.
В работе (Зубаревич, 2017) анализируются моногорода и их соответствие критериям монопрофильности, используется доля занятых на градообразующем предприятии для оценки влияния присвоения статуса ТОР на экономику. Автор утверждает, что многие из существующих моногородов уже не соответствуют критериям монопрофильности. В работе (Белев и др., 2021a) при оценивании влияния создания ТОР на продуктивность в моногородах и (Wang, 2013) при оценивании ОЭЗ в Китае на экономический рост исследуют увеличение числа новых фирм при росте общей факторной производительности. Анализ диверсификации через индекс Герфиндаля — Хиршмана (HHI) используется в работе (Белев и др., 2021a) при расчете индекса отраслевой концентрации и в анализе диверсификации структуры экономики моногородов в работе (Антонова, 2017). Обрат-
ный индекс Герфиндаля — Хиршмана для измерения диверсификации описан в работе (Duranton, Puga, 2000).
Переходя к рассмотрению зарубежных и российских работ, посвященных изучению влияния преференциальных режимов на экономику, отметим, что наиболее подходящими методами для измерения эффекта от создания территории опережающего социально-экономического развития (присвоения статуса ТОР) в моногороде являются сопоставление на основе меры склонности (propensity score matching, PSM) и разность разностей (difference-in-differences, DID). Однако ряд работ базируется на анализе опросов или сравнительном анализе динамики отдельных показателей. Так, в работе А. Аггарвала и соавт. (Aggarwal et al., 2008) изучаются ОЭЗ, зоны экспортной переработки (export processing zones), которые позволили привлечь существенные прямые иностранные инвестиции за счет налоговых, инфраструктурных и правовых условий в странах Восточной Азии. Авторы выяснили, что ОЭЗ лучше работают в развитых промышленных районах, чем в отстающих. В работе (Ivanova, 2021) автор анализирует тренды социально-экономического развития моногородов России различных типов, показывая, что для большого числа характерно демографическое сжатие в связи с оттоком трудоспособного населения. В рамках анализа динамики социально-экономического развития моногородов М. Иванова рассмотрела показатели рынка труда, так как, по ее мнению, диверсификация экономики моногорода должна способствовать повышению качества жизни населения, в том числе через изменение структуры занятости. С помощью полученных результатов автор заключает, что повышение диверсификации экономики моногородов не гарантирует снижения безработицы и изменений в структуре занятости населения, что может быть связано с тем, что новые рабочие места не требуют высокой квалификации работников, и трудоспособному квалифицированному персоналу приходится уезжать в более благополучные районы. В работе (Шаститко, Фатихова, 2019) помимо диверсификации экономики авторы выделяют возможность ликвидации, самостоятельного развития и искусственного поддержания моногородов.
Среди исследований с применением эконометрических методов отметим две работы С. Г. Белева и соавт. 2021 г. В статье (Белев и др., 2021б) оценивается эффективность ТОР на уровне предприятий, авторы используют данные СПАРК-Интерфакс. С помощью МНК и мэтчинга авторы проверяют две гипотезы о том, что статус резидента ТОР получают фирмы, которые наиболее успешны в предыдущем периоде, и что присвоение этого статуса не провоцирует роста фирмы. Обе гипотезы не были опровергнуты, в связи с чем авторы сделали вывод, что цель диверсификации экономик моногородов не достигнута.
В работе (Белев и др., 2021а) впервые в российской экономической литературе представлена количественная оценка влияния от создания ТОР на производительность в моногородах. В результате оценивания с помощью
мэтчинга авторы выявили, что рост общей факторной производительности происходит в связи с увеличением продуктивности существовавших на рынке фирм, а не из-за создания новых продуктивных фирм или выбытия непродуктивных. Авторы утверждают, что ТОР не стимулирует создание новых фирм.
Е. Н. Лавренчук и Д. А. Кирпищиков (2021) с помощью модели с фиксированными эффектами оценили влияние факторов на формирование бюджетов регионов РФ на панели данных 83 регионов за 2010—2017 гг. В рамках работы авторы выдвинули гипотезу о положительном влиянии наличия ТОР в регионе на поступления в бюджет региона. Коэффициент при переменной «Наличие территории опережающего развития» оказался значимым и положительным, что подтвердило предположение авторов.
В статье (Wang, 2013) оценивается влияние создания особых экономических зон в Китае на развитие местной экономики (увеличение заработных плат работников, привлечение инвестиций, снижение пространственного неравенства) с помощью набора данных по муниципалитетам и метода разности разностей (DID). Приток ПИИ не вытеснил внутренние инвестиции (в отличие от результатов по российским данным), большая часть инвестиций, привлекаемых ОЭЗ, относится к новым предприятиям. За счет агломерационных экономик ОЭЗ увеличивают общий рост факторной производительности, наблюдается значительное увеличение заработков местных рабочих и умеренный рост стоимости жизни без существенного повышения цен на жилье.
В 2021 г. в США проводились оценки влияния особых экономических зон на диверсификацию занятости на различных закрытых и открытых данных. В статьях (Freedman et al., 2021; Atkins et al., 2020) получены ограниченные свидетельства положительного влияния преференциальных территорий на экономические условия жизни. Выявлено повышение уровня занятости на территориях с присвоенным статусом и снижение уровня бедности в сравнении с похожими территориями, не присоединенными к программе.
В статье (Arefeva et al., 2021) авторы наблюдают увеличение числа новых фирм благодаря ОЭЗ, закрытие разоряющихся старых, причем эффект более значимый по городским предприятиям, нежели сельским. Авторы наблюдают рост занятости с 2017 по 2019 г. на 3,0-4,5 п.п. в городской местности. Влияние программы на рост новых фирм в 4-6 раз больше, чем на закрытие старых. Было выявлено, что программа не простимулировала создание рабочих мест в новых отраслях.
Оценивание эффективности государственных программ по созданию преференциальных территорий сопряжено с рядом трудностей, рассмотренные исследования имеют ограничения. Статусы ТОР присваивались моногородам не одномоментно, а в разные годы. Для нашего исследования это означает, что в группу воздействия (treatment group) наблюдения добавляются постепенно. При таких условиях можно использовать ме-
тод разность разностей с разными периодами (Callaway, Sant'Anna, 2021) и панельный мэтчинг.
Из работ российских авторов лишь в (Белев и др., 2021а) рассматривали влияние ТОР на общую факторную производительность на уровне города, в то время как (Лавренчук, Кирпищиков, 2021; Белев и др., 20216) оценивали влияние ТОР на уровне региона и на уровне отдельных предприятий соответственно. Мы же хотим провести исследование влияния создания ТОР именно на уровне моногорода, причем конкретно на показатели занятости и числа действующих фирм, чего не было сделано ранее в российской экономической литературе. На основании изученной литературы мы выдвигаем и будем тестировать следующие гипотезы:
1. В моногородах, которым был присвоен статус ТОР, наблюдается снижение доли градообразующего предприятия в занятости населения по сравнению с моногородами, которым статус ТОР не был присвоен.
2. Присвоение статуса ТОР моногороду обеспечивает значимый рост числа действующих предприятий.
Данные и эмпирическая стратегия
Описание данных
Данные представляют собой несбалансированную панель за 2015— 2021 гг. Вслед за исследованием Н. В. Зубаревич о занятости в моногородах (2017), в качестве зависимой переменной для проверки первой гипотезы мы будем использовать показатель доли занятых на градообразующих предприятиях, в % от всех занятых в моногороде. Для создания переменной мы используем данные следующих показателей моногородов с ЕМИСС: среднесписочная численность работников градообразующей организации, уровень безработицы, численность трудоспособного населения.
Показатель среднесписочная численность работников градообразующей организации был составлен с помощью нескольких источников данных, так как в ЕМИСС был пропущен 2020 г., а также все данные за 2021 г. были некорректными (отличались от предыдущих в десятки тысяч раз). Данные за 2019—2021 гг. были собраны с помощью базы СПАРК и сайта моногорода.рф (со страницы, содержащей ссылки на информацию по каждому моногороду, датируемой январем 2020 г.). Информация о ликвидации предприятий была проверена с помощью поиска новостных страниц в интернете. В некоторых моногородах градообразующее предприятие не является единственным, в таком случае данные были проверены по каждому предприятию и просуммированы.
За 2017—2019 гг. информация была представлена за месяцы, для очистки от выбросов при определении годовых значений мы использовали медианное значение.
Для расчета зависимой переменной количество работников градообразующих предприятий поделено на количество занятых1.
Выборка ограничена наблюдениями, где градообразующие предприятия либо не были закрыты, либо обанкротились не раньше 2018 г. Были удалены наблюдения, содержащие неполные данные по численности работников градообразующего предприятия. Конечная выборка содержит наблюдения по 279 моногородам за период с 2017 по 2021 г.
Для проверки второй гипотезы о том, что присвоение статуса ТОР моногороду обеспечивает значимый рост числа действующих предприятий, с помощью базы СПАРК были собраны данные по числу действующих фирм с 01.01.2015 по 31.12.2021. В регрессиях используется показатель, нормированный на 1000 человек.
Переменная число действующих фирм на 1000 человек характеризует число фирм, которые действовали в моногороде в определенном году и не были ликвидированы на момент 2022 г. Эти фирмы можно также назвать «успешными». Выборка состоит из 272 моногородов, 82 из которых присвоен статус ТОР.
В табл. 1 приведено описание переменных и их источников.
Таблица 1
Описание переменных для исследования
Переменная Описание Годы Источник
ТОР Бинарная переменная, равная единице, если моногороду присвоен ТОР в текущий момент времени Все решение-верное.рф
Доля занятых на градообразующем предприятии Зависимая переменная, означающая долю занятых на градообразующих предприятиях, в % от всех занятых 279 моногородов, 2017-2021 гг. ЕМИСС, СПАРК, моногорода. рф
Число действующих фирм на 1000 человек Зависимая переменная, означающая количество неликвидированных (на 2022 г.) фирм в моногороде за текущий год на 1000 человек постоянного населения 272 моногорода, 2015-2021 гг. СПАРК
Численность населения Логарифм постоянной численности населения 2015-2021 гг. ЕМИСС
Источник: составлено авторами.
1 Численность занятых рассчитывается с помощью показателей уровня безработицы и численности трудоспособного населения. Уровень безработицы также рассчитывается к численности трудоспособного населения (https://www.fedstat.ru/indicator/57943). Эти показатели используются в связи с отсутствием показателя экономически активного населения для моногородов в базе ЕМИСС.
Переменной интереса является ТОР. Переменная в панели равна нулю, если моногороду не присвоен статус ТОР, единице, если статус ТОР присвоен в текущем году или ранее.
Предварительный анализ данных
В первой части эмпирического исследования выборка содержит 279 наблюдений (табл. А2) по моногородам из 59 регионов (табл. А1). В 2021 г. 85 моногородов имели статус территории опережающего развития (табл. 2).
Таблица 2
Распределение моногородов по категориям
Всего Категория 1 Категория 2 Категория 3
Моногорода 279 79 136 64
Процент, % 100,0 28,3 48,7 22,9
Группа воздействия (ТОР) 85 36 34 15
Процент, % 100,0 42,4 40,0 17,6
Источник: составлено авторами.
Большая часть моногородов относятся ко 2-й категории (с рисками ухудшения социально-экономического положения), самая малочисленная группа, как для полной выборки, так и для группы воздействия (ТОР) — 3-я категория моногородов со стабильной экономической ситуацией (табл. 2). В 2016 г. менее четверти моногородов соответствуют критериям монопрофильности (Зубаревич, 2017), аналогичный результат сохранился и для 2017—2021 гг. для выборки в 279 моногородов.
На рис. 1 изображена диаграмма перехода моногородов из контрольной группы (серый цвет) в группу воздействия (темно-серый цвет) по годам, т.е. отображен факт присвоения моногороду статуса ТОР.
■ ТОР ВНЕ ТОР
2016 2017 2018 2019 2020 2021
Рис. 1. Диаграмма присвоения статуса ТОР моногородам в зависимости от года Источник: составлено авторами.
В 2016 г. 9 моногородов получили статус ТОР, в 2017 г. — 26 моногородов, в 2018 г. — 25, в 2019 г. — 21 и в 2020 г. только 4 моногорода получили статус территории опережающего социально-экономического развития.
Эмпирическая стратегия
В работе оценивается эффект от создания территорий опережающего развития в моногородах, средний эффект воздействия для подвергшихся воздействию (ATT). Для его расчета используют такие методы, как мэт-чинг и разность разностей. Выборка делится на две группы: контрольную группу и группу воздействия. В нашем случае в группу воздействия попадают моногорода, которым присваивают статус ТОР. Тогда в этом и следующих периодах наблюдение находится в группе воздействия (переменная при ТОР равна 1). В контрольную группу входят моногорода, которым в периоде не присвоен статус ТОР.
Одним из двух выбранных нами эмпирических инструментов является мэтчинг. Он позволяет избежать смещения оценок из-за возможного эффекта самоотбора моногородов в группу воздействия. Самоотбор (selection bias) представляет собой проблему эндогенности и может возникать, например, из-за того, что в программу создания ТОР, в первую очередь, попадали моногорода из 1-й категории с наиболее сложным социально-экономическим положением. Кроме того, мэтчинг является непараметрическим методом, который не накладывает ограничений на функциональную форму для исследуемой причинно-следственной связи.
В связи с тем, что данные для нашего исследования имеют панельную структуру, для проверки гипотез мы будем использовать панельный мэтчинг. Процедура панельного мэтчинга разработана в том числе для ситуаций, когда наблюдения входят в группу воздействия не одномоментно (Imai et al., 2023). Для каждого наблюдения отбирается набор контрольных наблюдений из других объектов в тот же период времени, которые имеют одинаковую предысторию в течение определенного промежутка времени. Набор дополнительно уточняется через стандартные методы сопоставления или взвешивания, чтобы сопоставленные контрольные наблюдения стали похожими на обработанное наблюдение с точки зрения историй исходных характеристик. После этого шага применяется метод разности разностей, который корректирует возможный временной тренд. Панельный мэтчинг можно использовать для оценки среднего эффекта воздействия для подвергшихся воздействию как сразу после воздействия, так и через 1—5 лет, т.е. в некоторой долгосрочной перспективе. Для получения оценок используется пакет Panel Match1 в R.
1 Package "PanelMatch". (04.06.2024). https://cran.r-project.org/web/packages/Panel Match/PanelMatch.pdf
В работе выбран условный метод расчета стандартных ошибок, который вычисляет дисперсию оценки, предполагая независимость по объектам, но не по времени, и для сопоставления наблюдений из группы воздействия и каждого контрольного наблюдения — расстояние Махаланобиса, которое учитывает дисперсии и ковариации между переменными (Imai et al., 2023). Для обеих гипотез был проверен баланс ковариат после процедуры мэтчинга, т.е. рассчитана стандартизированная разница средних значений (SMD) ковариат (численность постоянного населения) сопоставленных единиц из контрольной группы и группы воздействия. Для гипотезы о доле занятых на градообразующем предприятии SMD = 0,0369 и для гипотезы о числе действующих фирм SMD = 0,0542, оба значения меньше 0,1, что говорит об однородности групп после проведенной процедуры мэтчинга.
Другим используемым нами методом является разность разностей с разными периодами (staggered adoption difference-in-differences, SA_DID), позволяющий оценить эффект от воздействия программы, которая в разных наблюдениях введена в разные периоды времени (Athey, Imbens, 2018). Для получения оценок был использован пакет did для R1, учитывающий группы по годам, когда наблюдения переходят в группу воздействия (Callaway, Sant'Anna, 2021). Метод позволяет оценивать мгновенный ATT и эффекты по годам, средний эффект воздействия в зависимости от продолжительности воздействия, средний эффект для группы за все годы воздействия. Группой называют набор наблюдений, которые получают воздействие с одного года (название группы совпадает с этим годом). Например, моногорода, которым статус ТОР был присвоен в 2017 г., входят в группу под названием 2017. В качестве контрольной группы могут выступать Never Treated — наблюдения, которые никогда не были ТОР, Not Yet Treated — наблюдения, которые на момент определенного года не стали ТОР, но позже могли перейти из группы контроля в группу воздействия. В работе в качестве контрольной группы выступает Never Treated, однако была проведена проверка и по контрольной группе Not Yet Treated, которая показала аналогичные результаты.
Результаты
При проверке гипотезы о том, что присвоение статуса ТОР снижает долю занятых на градообразующем предприятии среди занятых моногорода, рассматривается выборка из 279 моногородов с 2017-2021 гг. (5 периодов). С помощью панельного мэтчинга, результаты которого изображены на рис. 2 (где показаны общие оценки для мгновенного эффекта,
1 Getting Started with the did Package. (29.08.2023). https://bcallaway11.github.io/did/ articles/did-basics.html
эффекта через год, два и три после перехода в группу воздействия), получаем незначимые результаты, что может быть связано с малым количеством периодов (нет данных за 2015—2016 гг.).
Рис. 2. Средний эффект от присвоения статуса ТОР моногороду на долю занятых на градообразующем предприятии в зависимости от прошедшего количества лет после присвоения, рассчитанный методом мэтчинга Источник: составлено авторами.
Далее рассмотрим результаты отдельно по группам и для разных периодов, для этого воспользуемся методом разность разностей. На рис. 3 показаны результаты для групп моногородов, которым присвоили статус ТОР в 2018 г. (group 2018), 2019 г. (group 2019), 2020 г. (group 2020) за период с 2018 по 2021 г. На рис. 2 также изображены доверительные интервалы до вхождения в группу воздействия и после этого. Тот факт, что доверительные интервалы до вхождения в группу воздействия содержат ноль (для группы 2019 г. доверительный интервал 2018 г., для группы 2020 г. доверительные интервалы 2018 и 2019 гг.) при условии отсутствия ожиданий/предвидения воздействия (anticipation), свидетельствует в пользу выполнения предпосылки о параллельности претрендов (parallel trends assumption) контрольной группы и группы воздействия (здесь и на рисунках, представленных далее). Условие параллельности претрендов означает, что если бы моногородам не присваивали статус ТОР (отсутствие воздействия), то средняя разница в доле занятых на градообразующем предприятии между экспериментальной и контрольной группами оставалась бы постоянной с течением времени. Предпосылка необходима для корректного выявления причинно-следственной связи от воздействия
в рамках метода разности разностей, т.е. чтобы точно определять влияние создания ТОР на долю занятых на градообразующем предприятии/ число фирм, а не влияние рассматриваемых переменных на вероятность присвоения моногороду статуса ТОР. Если предпосылка не выполняется, оценка среднего эффекта воздействия может считаться невалидной (Callaway, Sant'Anna, 2021).
Рис. 3. Средний эффект от присвоения статуса ТОР на долю занятых на градообразующем предприятии в разные периоды для моногородов, принадлежащим разным группам, полученный методом разность разностей Источник: составлено авторами.
При проверке данной гипотезы не наблюдается значимых эффектов для отдельных групп по годам, поэтому для более подробного анализа также рассмотрим агрегированные результаты среднего эффекта воздействия.
На рис. 4 изображены средние эффекты воздействия в зависимости от количества прошедших лет от начала воздействия, в результате проверки данной гипотезы также не выявлено значимых эффектов. Доверительные интервалы в периоды до присвоения статуса ТОР («-2» — за два года до начала воздействия, «-1» — за год до начала воздействия) содержат нули, что означает выполнение предпосылки о параллельности пре-трендов.
Average Effect by Length of Exposure
0.010.00...........- .............
■0.01- -L ■0.02-
-2-10 1 2 3
Рис. 4. Средний эффект от присвоения статуса ТОР моногороду на долю занятых на градообразующем предприятии в зависимости от продолжительности воздействия, полученный методом разность разностей Источник: составлено авторами.
Далее на рис. 5 показан общий средний эффект воздействия для каждой группы за все периоды воздействия. Значимых эффектов не выявлено, что может быть связано с небольшим числом наблюдений в группах.
Average Effect by Group 2020 ■ I-1-■-1
о 2019 О
2018- I-•-1-1
—i-1-1-.-1-
-0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02 ATT
Рис. 5. Средний эффект от присвоения статуса ТОР моногороду на долю занятых на градообразующем предприятии в зависимости от календарного года, полученный методом разность разностей Источник: составлено авторами.
В результате с помощью таких методов, как разность разностей и мэт-чинг, не было выявлено положительного влияния создания ТОР на зависимость от градообразующего предприятия. Данные по доле занятых на градообразующем предприятии доступны с 2017 г., поэтому результаты можно получить только с 2018 г., в связи с чем в рамках данного исследования невозможно оценить успешность присвоения статуса ТОР моногородам в 2016 и 2017 гг. В итоге полученные результаты не демонстрируют свидетельств в пользу гипотезы о том, что присвоение статуса ТОР снижает долю занятых на градообразующем предприятии среди занятых моногорода.
Результаты проверки гипотезы о росте числа
действующих предприятий
Для проверки второй гипотезы о том, что присвоение статуса ТОР моногороду обеспечивает значимый рост числа действующих предприятий, мы собрали данные по фирмам, которые действовали в рассматриваемый период (с 2015 г.) в моногороде и не были ликвидированы на момент 2022 г. В качестве основной характеристики для мэтчинга используется размер моногорода. Панель используемых данных содержит информацию за период с 2015 по 2021 г.
В результате проверки гипотезы с помощью панельного мэтчинга мы выявили положительное влияние создания ТОР на рост числа успешных фирм в год присвоения статуса ТОР и на 1-й и 2-й годы после присвоение статуса ТОР (рис. 6). Так, согласно коэффициентам, присвоение моногороду статуса ТОР увеличивает число успешных фирм на 1000 человек постоянного населения в среднем на 0,36 в год присвоения статуса, на 0,54 через год и на 0,78 через два года после присвоения статуса ТОР. Среднее значение числа действующих предприятий на 1000 человек постоянного населения моногорода по всей выборке за диапазон 2015— 2021 гг. равно 8,97, поэтому в процентном отношении можно получить, что присвоение статуса ТОР моногороду увеличивает число действующих фирм в среднем на 4,01% в год присвоения статуса ТОР, на 6,02% через год и на 8,7% через два года. Для моногорода с численностью постоянного населения равной средней по выборке численности постоянного населения 45 тыс. человек присвоение статуса ТОР увеличило бы число действующих фирм на 16,2 фирмы в год присвоения статуса, на 24,3 фирмы через год и на 35,1 фирмы через два года.
Аналогично подходу при проверке предыдущей гипотезы о влиянии ТОР на долю занятых на градообразующем предприятии рассмотрим отдельные годовые эффекты для групп и различные агрегированные результаты, полученные с помощью метода разности разностей для второй гипотезы.
При оценивании воздействия в каждой группе по годам мы выявили значимый положительный коэффициент для эффекта от создания ТОР у группы моногородов, которым присвоили статус в 2017 г., проявляющийся мгновенно в 2017 г., а также три последующих года (рис. 7). Для этих моногородов мгновенный эффект (в 2017 г.) от присвоения статуса ТОР равен увеличению числа действующих предприятий на 1000 человек постоянного населения в среднем на 0,22 (2,5%), через год (в 2018 г.) на 0,51 (5,76%), через два года (в 2019 г.) на 0,78 (8,8%) , через три года (в 2020 г.) на 1,32 (14,9%). При расчете процентных эффектов в качестве значения для сравнения использовалось среднее значение зависимой переменной для группы 2017 г. в 2016 г.
Рис. 6. Средний эффект от присвоения статуса ТОР моногороду на число действующих предприятий в зависимости от прошедшего количества лет после присвоения, рассчитанный методом мэтчинга Источник: составлено авторами.
Рис. 7. Средний эффект от присвоения статуса ТОР на число действующих предприятий в разные периоды для моногородов, принадлежащим разным группам, полученный методом разность разностей Источник: составлено авторами.
На рис. 8 изображены средние эффекты воздействия в зависимости от продолжительности воздействия. Аналогично результатам панельного мэтчинга мы получаем значимые положительные коэффициенты в сам период присвоения ТОР, а также через 1—3 года после: таким образом, присвоение статуса ТОР увеличивает рост действующих предприятий в моногороде в год присвоения, а также три последующих года. Согласно полученным коэффициентам, присвоение статуса ТОР обеспечивает моногороду увеличение числа действующих предприятий на 1000 человек постоянного населения в среднем на 0,20 (2,2%) в год присвоения статуса, на 0,46 (5,1%) через год, на 0,77 (8,6%) через два года и на 1,05 (11,7%) через три года после присвоения статуса ТОР. Например, для моногорода с численностью постоянного населения 45 тыс. человек, что соответствует средней численности постоянного населения выборки, присвоение статуса ТОР обеспечило бы прирост в 9 действующих предприятий в год присвоения, 20,7 предприятия через год, 34,65 предприятия через два года и 47,25 предприятия через три года после присвоения статуса ТОР. Доверительные интервалы в периоды до начала воздействия содержат нули, что свидетельствует в пользу выполнения предпосылки о параллельности претрендов и валидности результатов.
Average Effect by Length of Exposure
___________________.__._i___J_.___
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
Рис. 8. Средний эффект от присвоения статуса ТОР моногороду на число действующих предприятий в зависимости от продолжительности воздействия, полученный методом разность разностей Источник: составлено авторами.
На рис. 9 показаны средние эффекты воздействия за все периоды воздействия для каждой группы. Значимая положительная усредненная оценка за все периоды воздействия наблюдается только среди группы моногородов, которым статус ТОР был присвоен в 2018 г., иными словами, присвоение статуса ТОР обеспечило значимый рост числа действующих предприятий моногородам, которым статус был присвоен в 2018 г., в сред-
нем на 0,42 (5,7%). При расчете процентного эффекта в качестве значения для сравнения использовалось среднее значение числа действующих предприятий в группе 2018 г. за период 2015—2017 гг. Так, для моногорода с численностью постоянного населения 45 тыс. человек присвоение статуса ТОР в 2018 г. обеспечило бы увеличение числа действующих предприятий на 19.
Рис. 9. Средний эффект от присвоения статуса ТОР моногороду на число действующих предприятий в зависимости от календарного года, полученный методом разность разностей Источник: составлено авторами.
В итоге как метод разности разностей, так и панельный мэтчинг продемонстрировали свидетельства в пользу положительного влияния создания ТОР на рост числа действующих фирм, которые впоследствии не были ликвидированы (на момент 2022 г.). Мы видим как мгновенный эффект, так и эффект на 1—3 года после начала воздействия. Наибольшие положительные результаты заметны для групп моногородов, которым присвоили ТОР в 2017 и 2018 гг.
Необходимо отметить, что сравнивать наши результаты с результатами предыдущих работ сложно в связи с использованием совершенно разных зависимых переменных, а также временных промежутков, однако аналогично некоторым другим исследованиям (Лавренчук, Кирпищиков, 2021; Белев и др., 2021а; Отчет Счетной палаты..., 2021) мы обнаруживаем положительный экономический эффект от создания ТОР в моногородах.
Заключение
В статье рассматривается проблема зависимости экономики моногородов от градообразующего предприятия и влияние создания территорий опережающего развития на число действующих предприятий и занятость
в моногороде. В качестве инструментария для проведения подобного анализа мы использовали метод разности разностей и панельный мэтчинг.
Полученные нами оценки дают возможность отвергнуть гипотезу о том, что присвоение статуса ТОР снижает зависимость от градообразующего предприятия путем снижения доли занятых на нем. Однако мы обнаружили явные свидетельства в пользу того, что присвоение статуса ТОР, при прочих равных, обеспечивает рост числа действующих фирм в моногороде. Полученные с помощью мэтчинга и разности разностей результаты схожи и сопоставимы по количественным оценкам. Так, например, выявлено, что в год присвоения статуса ТОР число действующих предприятий растет в среднем на 2,2-4,0%, через год на 5,1-6,0%, через два года на 8,6-8,7%. Данный эффект наиболее выражен для моногородов, которым статус ТОР был присвоен в 2017 и 2018 гг. Таким образом, наше исследование вносит вклад в научную дискуссию в отечественной литературе о моногородах и территориях опережающего развития, представляя результаты оценивания влияния ТОР на занятость и число действующих фирм именно на уровне моногорода.
Список литературы
Антонова, И. С. (2017). Динамический подход к оценке процесса диверсификации экономики моногорода. Национальные интересы: приоритеты и безопасность, 5(348). https://doi.Org/10.24891/ni.13.3.431
Белев, С. Г., Ветеринаров, В. В., & Сучкова, О. В. (2021а). Территории опережающего развития и производительность в российских городах. Экономический журнал ВШЭ, 25(1), 1-33. Б01: 10.17323/1813-8691-2021-25-1-9-41
Белев, С. Г., Ветеринаров, В. В., Козляков, Г. С., & Сучкова, О. В. (2021б). Территории опережающего развития как инструмент поддержки предприятий в российских моногородах. Финансы: теория и практика, 25(6), 54-67. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2021-25-6-54-67
Зубаревич, Н. В. (2017). Трансформация рынков труда российских моногородов. Вестник Московского университета. Серия 5. География, (4), 38-44. https://vestnik5. geogr.msu.ru/jour/article/view/334/316?locale=ru_RU
Лавренчук, Е. Н., & Кирпищиков, Д. А. (2021). Оценка факторов, влияющих на налоговые поступления в бюджет регионов. Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика, (5), 136-154. https://doi.org/10.38050/01300105202157
Отчет Счетной палаты о результатах экспертно-аналитического мероприятия «Анализ практики применения преференциальных режимов, действующих на территории Российской Федерации, с точки зрения их влияния на экономический рост и соответствия заявленным целям», 2020. https://ach.gov.ru/upload/iblock/d22/d22daa0 28Ь1854Ь51b99c9d2927c2e06.pdf
Отчет Счетной палаты о результатах экспертно-аналитического мероприятия «Анализ механизма установления и функционирования преференциальных режимов как инструмента социально-экономического развития и внешнеэкономической политики». Утвержден Коллегией Счетной палаты Российской Федерации 21.12.2021. https://ach.gov.ru/upload/iblock/67a/vdwd3gv17fv0y7o801rii8bfnqnisvzy.pdf
Положение Правительства РФ от 29.08.1994 № 1001 «О порядке отнесения предприятий к градообразующим и особенностях продажи предприятий должников, являющихся градообразующими». https://www.consultant.ru/document/cons_doc_ LAW_4363/a04646df5280a5c9182e9df7cdcd98378e45c413/
Постановление Правительства РФ от 14.02.2000 № 121 «О Федеральной программе государственной поддержки малого предпринимательства в Российской Федерации на 2000—2001 годы. https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_26237/
Постановление Правительства РФ от 29.97.2014 № 709 «О критериях отнесения муниципальных образований Российской Федерации к монопрофильным (моногородам) и категориях монопрофильных муниципальных образований Российской Федерации (моногородов) в зависимости от рисков ухудшения их социально-экономического положения». https://base.garant.ru/70707142/
Постановление Правительства РФ от 22.06.2015 № 614 «Об особенностях создания территорий опережающего социально-экономического развития на территориях монопрофильных муниципальных образований Российской Федерации (моногородов)». https://minek-officialsite.rktv.ru/investmentapi.php/common/file/497771d53e40d49 67ab651ab35ef10b3/P-614-22-06-2015.pdf
Распоряжение Правительства РФ от 29.97.2014 № 1398-р «Об утверждении Перечня монопрофильных муниципальных образований Российской Федерации (моногородов)». http://static.government.ru/media/files/41d4f68fb74d798eae71.pdf
Свод правил СП 42.13330.2016 Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений Актуализированная редакция СНиП 02.07.01-1989. https://www.minstroyrf.gov.ru/docs/14465/
Ускова, Т. В., Иогман, Л. Г., Ткачук, С. Н., Нестеров, А. Н., & Литвинова, Н. Ю. (2012). Моногород: управление развитием / Под ред. Т. В. Усковой. Вологда: ИСЭРТ РАН, 8-19. http://library.vscc.ac.ru/Files/books/1333450063M0N0G0R0D.PDF
Федеральный закон от 29.12.2014 № 473-ФЗ «О территориях опережающего социально-экономического развития в Российской Федерации». https://minek-officialsite. rktv.ru/investmentapi.php/common/file/1ed5ac7b27763025740f5b79bff988f4/Federal-nyi-zakon-ot-29-dekabrya-2014-g-N-473-FZ-0-territoriyakh-operezhayushchego-sotsia.pdf
Шаститко, А. Е., & Фатихова, А. Ф. (2015). Моногорода: новый взгляд на старую проблему. Балтийский регион, (1), 7-35. D0I 10/5922/2074-9848-2015-1-1
Шаститко, А. Е., & Фатихова, А. Ф. (2019). Моногорода России: возможные варианты развития. Государственное управление. Электронный вестник, 76, 109-135. D0I: 10.24411/2070-1381-2019-10006
Aggarwal, A., Hoppe, M., & Walkenhorst, P. (2008). Special Economic Zones in South Asia: Industrial Islands or Vehicles for Diversification? Working Paper, International Trade Department, the World Bank. Washington, DC. https://aradhnaaggarwal.com/wp-content/ uploads/2005/03/wb_2016.pdf
Arefeva, A., Davis, A., Ghent, C., & Park, M. (2021). The Effect of Capital Gains Taxes on Business Creation and Employment: The Case of 0pportunity Zones. Available at SSRN. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3645507
Athey, S., & Imbens, G. W. (2018). Design-Based Analysis in Difference-in-Differences Settings with Staggered Adoption, NBER Working Paper, w24963. D0I: 10.3386/w24963
Atkins, R., Hernandez-Lagos, P., Jara-Figueroa, C., & Seamans, R. (2020). What is the Impact of 0pportunity Zones on Employment 0utcomes? NYU Stern School of Business. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3673986
Callaway, B., & Sant'Anna, P. H. C. (2021). Difference-in-Differences with multiple time periods, Journal of Econometrics, 225(2), 200-230. ISSN 0304-4076. https://doi. org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001
Duranton, G., & Puga, D. (2000). Diversity and Specialisation in Cities: Why, Where and When Does it Matter? Urban Studies, 37(3), 533-555. https://doi.org/10.1080/004209800 Freedman, M., Khanna, S., & Neumark, D. (2021). The Impacts of Opportunity Zones on Zone Residents. NBER Working Paper, 28573. DOI: 10.3386/w28573
Imai, K., Kim, I. S., & Wang, E. H. (2023). Matching Methods for Causal Inference with Time-Series Cross-Sectional Data. American Journal of Political Science. https://doi. org/10.1111/ajps.12685
Ivanova, M. (2021). Demographic contraction as an indicator of the problems of single-industry municipalities. Population and Economics, 5, 76-91. DOI: 10.3897/popecon.5.e65661.
Kline, P., & Moretti, E. (2014). People, Places, and Public Policy: Some Simple Welfare Economics of Local Economic Development Programs. Annual Review of Economics, 6, 629662. DOI: 10.1146/annurev-economics-080213-041024.
Wang, J. (2013). The Economic Impact of Special Economic Zones: Evidence from Chinese Municipalities Journal of Development Economics, 101, 133-147. 10.1016/j. jdeveco.2012.10.009
Интернет-источники
ЕМИСС. Уровень регистрируемой безработицы в моногородах (численность безработных граждан, зарегистрированных в органах службы занятости, в процентах к численности населения в трудоуспособном возрасте). Дата обращения 01.05.2022, https://www.fedstat.ru/indicator/57943
Полный список преференциальных территорий: особых экономических зон (ОЭЗ) федеральных и региональных, опережающего социально-экономического развития (ТОСЭР, ТОР) в моногородах, на Дальнем востоке и других муниципальных образованиях Российской Федерации. Дата обращения 01.05.2022, https://xn----
dtbhaacat8bfloi8h.xn--p1ai/toser-all
Getting Started with the did Package. (29.08.2023). https://bcallaway11.github.io/did/ articles/did-basics.html
Package "PanelMatch". (04.06.2024). https://cran.r-project.org/web/packages/ PanelMatch/PanelMatch.pdf
References
Antonova, I. S. (2017). A dynamic approach to evaluating the diversification of the single-industry town economy. National interests: priorities and security, 3(348). https://doi. org/10.24891/ni.13.3.431
Belev, S. G., Veterinarov, V. V., & Suchkova, O. V. (2021a). Priority Development Areas and Productivity Growth in Russian Cities. HSE Economic Journal, 25(1), 9-41. (In Russ.) DOI: 10.17323/1813-8691-2021-25-1-9-41.
Belev, S. G., Veterinarov, V. V., Kozlyakov, G. S., & Suchkova, O. V. (2021b). Priority development areas as a tool for enterprises support in Russian monotowns. Finance: Theory and Practice, 25(6), 54-67. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2021-25-6-54-67
Code of rules SP 42.13330.2016 Urban planning. Planning and development of urban and rural settlements Updated version of SNiP 92.07.01-1989. https://www.minstroyrf.gov. ru/docs/14465/
Decree of the Government of the Russian Federation of February 14, 2000 No. 121 "On the Federal Program of State Support for Small Business in the Russian Federation for 2000-2001. https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_26237/
Decree of the Government of the Russian Federation of July 29, 2014 No. 709 "On the criteria for classifying municipalities of the Russian Federation as single-industry (single-industry towns) and categories of single-industry municipalities of the Russian Federation (single-industry towns) depending on the risks of worsening their socio-economic situation." https://base.garant.ru/70707142/
Decree of the Government of the Russian Federation of June 22, 2015 No. 614 "On the features of the creation of territories of advanced socio-economic development in the territories of single-industry municipalities of the Russian Federation (single-industry towns)". https:// minek-officialsite.rktv.ru/investmentapi.php/common/file/497771d53e40d4967ab651ab35ef 10b3/P-614-22-06-2015.pdf
Decree of the Government of the Russian Federation dated July 29, 2014 No. 1398-r "On approval of the List of single-industry municipalities of the Russian Federation (single-industry towns)". http://static.government.ru/media/files/41d4f68fb74d798eae71. pdf
Federal Law No. 473-FZ of December 29, 2014 "On Territories of Advanced Social and Economic Development in the Russian Federation". https://minek-officialsite.rktv.ru/ investmentapi.php/common/file/1ed5ac7b27763025740f5b79bff988f4/Federal-nyi-zakon-ot-29-dekabrya-2014-g-N-473-FZ-O-territoriyakh-operezhayushchego-sotsia.pdf
Lavrenchuk, E. N., & Kirpishchikov, D. A. (2021). Estimation of factors affecting tax revenues to regional budgets. Moscow University Economics Bulletin, (5), 136-154. https:// doi.org/10.38050/01300105202157
Regulation of the Government of the Russian Federation No. 1001 dated August 29, 1994 "On the procedure for classifying enterprises as city-forming enterprises and the features of the sale of enterprises of debtors that are city-forming". https://www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_4363/a04646df5280a5c9182e9df7cdcd98378e45c413/
Report of the Accounts Chamber on the results of the expert analytical event "Analysis of the practice of applying preferential regimes operating on the territory of the Russian Federation, in terms of their impact on economic growth and compliance with the stated goals" (2020). https://ach.gov.ru/upload/iblock/d22/d22daa028b1854b51b99c9d2927c2e06. pdf
Report of the Accounts Chamber on the results of the expert-analytical event "Analysis of the mechanism for establishing and functioning of preferential regimes as an instrument of socio-economic development and foreign economic policy." Approved by the Board of the Accounts Chamber of the Russian Federation on December 21, 2021. https://ach.gov.ru/ upload/iblock/67a/vdwd3gv17fv0y7o801rii8bfnqnisvzy.pdf
Shastitko, A. E. & Fatikhova, A. F. (2015). Monotowns: a new take on the old problem. Baltic region, (1), 7-35. DOI 10/5922/2074-9848-2015-1-1
Shastitko, A. E. & Fatikhova, A. F. (2019). Single-industry towns in Russia: possible options for development. Public administration. Electronic Vers. Issue, 76, 109-135. DOI: 10.24411/2070-1381-2019-10006
Uskova, T. V., logman, L. G., Tkachuk, S. N., Nesterov, A. N., & Litvinova, N. Yu. (2012). Monotown: development management. Ed. T. V. Uskova. Vologda: ISEDT RAS, 8-19. http://library.vscc.ac.ru/Files/books/1333450063MONOGOROD.PDF
Zubarevich, N. V. (2017). Transformation of labor markets in Russia's single-industry cities. Bulletin of Moscow University. Series 5. Geography, (4), 38—44. https://vestnik5.geogr. msu.ru/jour/article/view/334/316?locale=ru_RU
Приложение
Список регионов
№ п/п Регион Число моногородов № п/п Регион Число моногородов
1 Республика Хакасия 5 31 Белгородская область 1
2 Республика Саха (Якутия) 6 32 Республика Бурятия 6
3 Чувашская Республика 5 33 Республика Дагестан 2
4 Алтайский край 5 34 Ульяновская область 4
5 Пермский край 5 35 Ростовская область 2
6 Тульская область 5 36 Смоленская область 1
7 Кемеровская область 23 37 Республика Татарстан 7
8 Республика Крым 2 38 Воронежская область 4
9 Приморский край 8 39 Рязанская область 3
10 Свердловская область 17 40 Тверская область 4
11 Республика Мордовия 5 41 Курская область 1
12 Челябинская область 13 42 Иркутская область 6
13 Нижегородская область 12 43 Мурманская область 6
14 Брянская область 7 44 Пензенская область 4
15 Кировская область 8 45 Архангельская область 7
16 Республика Башкортостан 6 46 Калужская область 2
17 Новгородская область 3 47 Тамбовская область 1
18 Красноярский край 4 48 Вологодская область 3
19 Курганская область 4 49 Омская область 1
20 Забайкальский край 7 50 Липецкая область 1
21 Ивановская область 9 51 Карачаево-Черкесская Республика 1
22 Саратовская область 2 52 Волгоградская область 2
23 Республика Коми 4 53 Орловская область 1
24 Удмуртская Республика 3 54 Ставропольский край 1
25 Владимирская область 6 55 Ленинградская область 3
26 Республика Карелия 9 56 Амурская область 3
27 Ярославская область 3 57 Томская область 1
28 Оренбургская область 7 58 Самарская область 2
29 Костромская область 2 59 Хабаровский край 2
30 Новосибирская область 2
Источник: составлено авторами.
Список моногородов, участвовавших в исследовании
№ п/п Моногород № п/п Моногород № п/п Моногород № п/п Моногород
1 Абаза 36 Вольск 71 Заволжье 106 Комсомольский
2 Айхал 37 Воркута 72 Закаменск 107 Кондопога
3 Алатырь 38 Ворсма 73 Заполярный 108 Кондрово
4 Алейск 39 Восток 74 Заречный 109 Коряжма
5 Александровск 40 Воткинск 75 Заринск 110 Костомукша
6 Алексин 41 Выкса 76 Зверево 111 Котовск
7 Анжеро-Судженск 42 Вязники 77 Зеленогорск 112 Красавино
8 Армянск 43 Вяртсиля 78 Зеленодольск 113 Красная Поляна
9 Арсеньев 44 Вятские Поляны 79 Златоуст 114 Краснобродский
10 Асбест 45 Гаврилов-Ям 80 Инза 115 Краснокаменск
11 Атяшево 46 Гай 81 Инта 116 Красноперекопск
12 Аша 47 Галич 82 Кадошкино 117 Краснотурьинск
13 Бакал 48 Глазов 83 Калтан 118 Красноуральск
14 Балахна 49 Горнозаводск 84 Каменка 119 Красный Яр
15 Белая Березка 50 Горный 85 Каменск 120 Кувандык
16 Белая Холуница 51 Гороховец 86 Каменск-Уральский 121 Кувшиново
17 Белебей 52 Губкин 87 Камские Поляны 122 Кулебаки
18 Белев 53 Гурьевск 88 Канаш 123 Кумертау
19 Белово 54 Гусиноозерск 89 Карабаш 124 Курлово
20 Белогорск 55 Дагестанские Огни 90 Карачев 125 Лебедянь
21 Белорецк 56 Далматово 91 Карпинск 126 Ленинск-Кузнецкий
22 Березовский 57 Дальнегорск 92 Каспийск 127 Лесной
23 Благовещенск 58 Димитровград 93 Катайск 128 Лесосибирск
24 Боровичи 59 Донецк 94 Качканар 129 Линево
25 Бородино 60 Дорогобуж 95 Кизема 130 Лучегорск
26 Варгаши 61 Елабуга 96 Кирово-Чепецк 131 Магнитогорск
27 Верхний Уфалей 62 Елань-Коленовский 97 Кировск 132 Малышева
28 Верхняя Пышма 63 Елатьма 98 Кирс 133 Мантурово
29 Верхняя Салда 64 Емва 99 Киселевск 134 Мариинск
30 Верхняя Тура 65 Ефремов 100 Клинцы 135 Мариинский Посад
31 Вершина Теи 66 Жарковский 101 Княгинино 136 Медногорск
32 Вершино-Дарасунский 67 Железногорск 102 Ковдор 137 Медногорский
33 Вичуга 68 Железногорск-Илимский 103 Кокуй 138 Междуреченск
34 Володарск 69 Жешарт 104 Колобово 139 Меленки
35 Волчанск 70 Жирекен 105 Кольчугино 140 Менделеевск
№ п/п Моногород № п/п Моногород № п/п Моногород № п/п Моногород
141 Миасс 176 Октябрьский 211 Саянск 246 Топки
142 Миньяр 177 Оленегорск 212 Светлогорье 247 Тулун
143 Мирный 178 Омутнинск 213 Светлый 248 Тургенево
144 Михайловка 179 Онега 214 Свободный 249 Тутаев
145 Мокшан 180 Осинники 215 Северобайкальск 250 Тында
146 Мончегорск 181 Очер 216 Северодвинск 251 Угловка
147 Мохсоголлох 182 Павлово 217 Североонежск 252 Удачный
148 Муезерский 183 Павловск 218 Североуральск 253 Удомля
149 Мухтолово 184 Парфино 219 Северск 254 Уржум
150 Мценск 185 Первомайск 220 Сегежа 255 Усть-Илимск
151 Мыски 186 Первомайский 221 Селенгинск 256 Усть-Катав
152 Набережные Челны 187 Первоуральск 222 Сельцо 257 Учалы
153 Навашино 188 Петровск 223 Семилуки 258 Фокино
154 Наволоки 189 Петухово 224 Сердобск 259 Фролово
155 Надвоицы 190 Пикалево 225 Серов 260 Фурманов
156 Невинномысск 191 Пиндуши 226 Силикатный 261 Чапаевск
157 Нерюнгри 192 Питкяранта 227 Сим 262 Чебаркуль
158 Нефтекамск 193 Побединка 228 Сланцы 263 Чегдомын
159 Нижнекамск 194 Погар 229 Сокол 264 Черемхово
160 Нижний Куранах 195 Полевской 230 Соль-Илецк 265 Череповец
161 Нижний Тагил 196 Полысаево 231 Сорск 266 Черногорск
162 Никель 197 Приволжск 232 Сосенский 267 Чистополь
163 Никольск 198 Прокопьевск 233 Спасск-Дальний 268 Чусовой
164 Новоалтайск 199 Райчихинск 234 Спирово 269 Шелехов
165 Новодвинск 200 Ревда 235 Ставрово 270 Шерегеш
166 Новокузнецк 201 Решетиха 236 Степное Озеро 271 Шерловая Гора
167 Новоорловск 202 Россошь 237 Стрижи 272 Шумерля
168 Новопавловка 203 Ростов 238 Суворов 273 Эльбан
169 Новотроицк 204 Рузаевка 239 Суоярви 274 Южа
170 Новоульяновск 205 Савино 240 Сураж 275 Юрга
171 Новочебоксарск 206 Саган-Нур 241 Сясьстрой 276 Яровое
172 Новошахтинский 207 Салаир 242 Тайга 277 Ярославский
173 Норильск 208 Сарапул 243 Таштагол 278 Ясный
174 Нытва 209 Сатка 244 Тейково 279 Яшкино
175 Нязепетровск 210 Саяногорск 245 Тольятти
Источник: составлено авторами
Классификация моногородов
Категория 1 Моногорода с наиболее сложным социально-экономическим положением Соответствие не менее чем два из следующих признаков: 1) градообразующее предприятие обанкротилось и/или прекратило производственную деятельность; 2) имеется информация о планируемом высвобождении более 10% работников градообразующей организации; 3) развитие отрасли, в которой осуществляет деятельность градообразующая организация, оценивается как неблагоприятное; 4) уровень регистрируемой безработицы в моногороде в 2 и более раза превышает средний уровень безработицы по РФ; 5) социально-экономическая ситуация в моногороде оценивается населением как неблагополучная
Категория 2 Моногорода, имеющие риски ухудшения социально-экономического положения Соответствие одному из следующих признаков: 1) имеется информация о планируемом высвобождении более 3% работников градообразующей организации; 2) уровень регистрируемой безработицы в моногороде превышает средний уровень безработицы по РФ
Категория 3 Моногорода стабильной социально-экономической ситуацией Соответствие всем признакам: 1) градообразующая организация осуществляет производственную деятельность на территории муниципального образования; 2) отсутствует информация о планируемом высвобождении более 3% работников градообразующей организации; 3) уровень регистрируемой безработицы в муниципальном образовании не превышает средний уровень безработицы по Российской Федерации; 4) социально-экономическая ситуация в муниципальном образовании оценивается населением как благополучная
Источник: составлено авторами на основе постановления Правительства РФ от 29.07.2014 № 709.
