CC BY
41
Выпуск 3 (43) Том - 2020
Псковский регионологический журнал. 2013-2021
ISSN 2219--7931
URL - http://prj.pskgu.ru
Все права защищены
псковский
РЕГИОНОЛОГИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ
Выпуск 3 (43) Том . 2020
Возможности применения экономико-географических подходов и методов в региональных исследования
Мартынов Василий Львович
Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена Российская Федерация, Санкт-Петербург
Сазонова Ирина Евгеньевна
Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена Российская Федерация, Санкт-Петербург
Аннотация
Экономико-географические исследования в последние десятилетия проводятся не слишком часто. Однако использование экономико-географических подходов и методов может быть полезно в исследованиях проблем развития регионов России. Для того, чтобы использование этих методов и подходов было более эффективным, можно использовать статистические показатели, которые представителями других наук используются крайне редко. Анализ статистических данных предлагается проводить с использованием формулы, традиционно применявшейся в экономической географии для определения специализации регионов.
Целью данной статьи является определение возможностей применения экономико-географических методов и подходов для изучения уровней регионального развития. Задачами статьи является расчёт с использованием предлагаемых методов коэффициентов экономической эффективности населения, основных фондов и территории, и расчёт на этой основе общего коэффициента экономической эффективности субъектов Российской Федерации.
Общий коэффициент экономической эффективности рассчитывается на основе показателей экономической эффективности населения, экономической эффективности основных фондов и экономической эффективности территории. Применение экономико-географических подходов и методов позволяет, во-первых, вовлекать в научный оборот «свежие» статистические показатели, которые редко используются исследователями, но при этом вполне репрезентативны, и во-вторых, эффективность применения этих весьма простых подходов и методов очень высока и вполне сравнима с эффективностью намного более сложных методик.
Ключевые слова: экономико-географические методы, региональные исследования, население, основные фонды, территория
Дата публикации: 17.05.2021
Ссылка для цитирования:
Мартынов В. Л. , Сазонова И. Е. Возможности применения экономико-географических подходов и методов в региональных исследования // Псковский регионологический журнал. - 2020. - Выпуск 3 (43) С. 140-161 [Электронный ресурс].
URL: https://prj.pskgu.ru/s221979310009696-8-1 / (дата обращения: 10.11.2021). DOI: 10.37490^221979310009696-8
1 Введение. Экономико-географические исследования как таковые проводятся всё меньше и меньше. Очень редко используются когда-то обычные для экономической географии методы и подходы, основанные на использовании коэффициентов специализации, локализации, концентрации и тому подобных. Между тем «классические» экономико-географические модели и методы могут быть весьма полезными при изучении процессов трансформации экономического пространства России и её региональных различий. «Многообразие регионов и их особенностей, видимое невооружённым глазом, одних восхищает, других пугает, третьих оставляет равнодушными, а кого-то вдохновляет на исследование общих закономерностей и трендов пространственного развития» [2, с. 47].
2 Во многом это объясняется тем, что в последние годы резко сократился объём относящихся к экономике «региональных» статистических данных, публикуемых в «открытых» статистических справочниках. Так, прекращена публикация данных о производстве большинства видов промышленной продукции по субъектам Российской Федерации, осуществлявшаяся с начала 90-х гг. до середины 10-х гг. XXI в. Эти данные публикуются по федеральным округам и чаще всего в виде «индексов» относительно предыдущего года или же места федерального округа в производстве той или иной продукции. Такого рода публикации позволяют лишь заполнить место в статистических справочниках, не давая почти никакой возможности понять, что же происходит в регионах страны. То, что можно выявить, В. Ю. Кузин определяет следующим образом: «Траектории развития и движущие факторы меняются от региона к региону, однако общим моментом остаётся дифференциация в развитии...» [4, с. 17].
3 Состояние изученности проблемы. Сложности в исследованиях процессов регионального развития связаны ещё и с тем, что большая часть данных публикуется со значительным запозданием. Так, данные по производству валового регионального продукта (ВРП), приводимые в статистических справочниках, обычно отстают на два года, при этом именно показатель ВРП исследуется в качестве основной характеристики уровня развития региона (см., например, [6; 7]). С учётом того, что на подготовку и выход в свет научного труда требуется ещё год — два, статьи, описывающие уровни регионального развития, иногда выходят в свет тогда, когда приводимые в них данных становятся скорее историей, чем географией.
4 Однако при всех недостатках отображения статистической информации экономико-географы очень слабо используют данные текущего статистического учёта, обновляемые регулярно по месяцам.
5 Одним из показателей такого рода являются сведения, характеризующие объём отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами. Этот показатель определяется следующим образом: «Объём отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами — стоимость отгруженных или отпущенных в порядке продажи, а также прямого обмена (по договору мены) всех товаров собственного производства, выполненных работ и оказанных услуг собственными силами. Объём отгруженных товаров представляет собой стоимость тех товаров, которые произведены данным юридическим лицом и фактически отгружены
(переданы) в отчётном периоде на сторону (другим юридическим и физическим лицам).. Объём работ и услуг, выполненных собственными силами, представляет собой стоимость работ и услуг, оказанных (выполненных) организацией другим юридическим и физическим лицам. Данные приводятся в фактических отпускных ценах без налога на добавленную стоимость, акцизов и аналогичных обязательных платежей. .. л»1.
6 Очевидно, что этот показатель вполне пригоден для того, чтобы с его помощью можно было характеризовать экономическое состояние региона в сравнении с другими регионами страны. В отличие от валового регионального продукта, этот показатель рассчитывается ежемесячно, и к февралю текущего года обычно уже известны показатели, характеризующие прошлый год. Соответственно на момент написания данной статьи (май 2020 г.) уже известны сведения за 2019 г. и даже первые месяцы 2020 г.
7 Основным отличием экономической географии от разнообразных «региональных наук» является преимущественное внимание не к абсолютным, а к относительным показателям. Именно использование относительных показателей позволяет выявить основные черты «экономического рельефа» государства. Для того, чтобы определить значение региона для экономики страны, можно воспользоваться одной из формул расчёта коэффициента специализации, давно и широко используемой в экономико-географических исследованиях. В данном случае коэффициент специализации рассчитывается следующим образом:
8 КС=Дп/Дн, где: КС — коэффициент специализации, Дп — доля региона в производстве продукции, Дн — доля региона в общей численности населения страны.
9 Использование самого подхода, когда в качестве элементов формулы используются не абсолютные, а относительные показатели (соотношение доли территории в производстве или потреблении чего бы то ни было к его же доле в аналогичном показателе всего государства) можно применять в самых разных целях. Так, например, подобным образом можно рассчитывать «эффективность управления» субъектом Федерации, для чего ныне используется очень длинная формула из разных показателей с многочисленными поправочными коэффициентами [10]. Такой подход очень прост, эффективность же его попробуем разобрать на конкретных примерах, приводимых ниже.
10 Эту же формулу без особой переработки можно использовать для расчёта показателя, который можно назвать «коэффициентом экономической эффективности», используя для его расчёта показатель «отгруженных товаров и услуг собственного производства», о котором шла речь выше. Предлагается использовать коэффициент экономической эффективности населения, коэффициент экономической эффективности основных фондов и коэффициент экономической эффективности территории. Коэффициент экономической эффективности населения рассчитывается как отношение доли региона в производстве товаров и услуг, выполненных собственными силами, к его же доле в численности населения страны. Коэффициент экономической эффективности основных фондов — отношение доли региона в производстве товаров и услуг, выполненных собственными силами, к его же доле в стоимости основных фондов (в данном случае учитываются только основные фонды по группам производств, учитываемых при расчёте производства товаров и услуг, выполненных собственными силами, а именно «Добыча полезных ископаемых», «Обрабатывающие производства», «Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха», «Водоснабжение; водоотведение, организация сбора и утилизация отходов, деятельность по организации загрязнений», классификация отраслей дана по ОКВЭД2). Коэффициент экономической эффективности территории — как отношение доли региона в производстве товаров и услуг, выполненных собственными силами, к его же доле в территории страны. В данной статье все эти коэффициенты рассчитаны по состоянию на 2019 г., т. е. ситуация, которая определяется с их помощью, очень близка к современной.
11 Цели и задачи работы. Целью данной статьи является определение возможностей применения экономико-географических методов и подходов для изучения уровней
регионального развития. Задачами статьи является расчёт с использованием предлагаемых методов коэффициентов экономической эффективности населения (ЭЭН), основных фондов и территории, и расчёт на этой основе общего коэффициента экономической эффективности субъектов Российской Федерации.
12 Изложение основного материала. Расчёты экономической эффективности населения дают в целом предсказуемые результаты — наибольшие показатели ЭЭН характерны для северных регионов страны (табл. 1).
13 Таблица 1 Коэффициент экономической эффективности населения, 2019 г. (рассчитано по2)
№ пп Субъект Российской Федерации ЭЭН
1. Ненецкий авт. округ 17,14
2. Ямало-Ненецкий авт. округ 11,86
3. Ханты-Мансийский авт. округ — Югра 6,06
4. Сахалинская область 4,57
5. Чукотский авт. округ 3,69
6. Магаданская область 2,85
7. Республика Саха (Якутия) 2,14
8. Калужская область 1,85
9. Красноярский край 1,74
10. Республика Коми 1,69
11. Республика Татарстан 1,55
12. Мурманская область 1,48
13. Москва 1,46
14. Ленинградская область 1,46
15. Калининградская область 1,39
16. Пермский край 1,37
17. Кемеровская область 1,35
18. Вологодская область 1,34
19. Тюменская область без авт. округов 1,33
20. Липецкая область 1,33
21. Белгородская область 1,22
22. Свердловская область 1,17
23. Камчатский край 1,14
24. Омская область 1,12
25. Тульская область 1,11
26. Самарская область 1,08
27. Санкт-Петербург 1,07
28. Иркутская область 1,06
29. Нижегородская область 1,04
30 Челябинская область 1,02
31 Оренбургская область 1,02
32. Российская Федерация 1
33 Удмуртская Республика 0,95
34. Республика Башкортостан 0,93
35. Астраханская область 0,92
36. Республика Хакасия 0,87
37. Московская область 0,87
38. Томская область 0,86
39. Волгоградская область 0,84
40. Республика Карелия 0,83
41. Владимирская область 0,82
42. Новгородская область 0,78
43. Тверская область 0,74
44. Ярославская область 0,73
45. Курская область 0,69
46. Хабаровский край 0,67
47. Рязанская область 0,67
48. Республика Мордовия 0,61
49. Костромская область 0,61
50. Ульяновская область 0,60
51. Смоленская область 0,60
52. Республика Марий Эл 0,54
53. Воронежская область 0,53
54. Ростовская область 0,53
55. Новосибирская область 0,51
56. Архангельская область без авт. округа 0,50
57. Брянская область 0,48
58. Саратовская область 0,47
59 Кировская область 0,47
60. Чувашская Республика 0,44
61. Псковская область 0,43
62. Приморский край 0,41
63. Амурская область 0,41
64. Ивановская область 0,40
65. Краснодарский край 0,40
66. Тамбовская область 0,39
67. Пензенская область 0,39
68. Орловская область 0,39
69. Курганская область 0,38
70. Забайкальский край 0,38
71. Алтайский край 0,36
72. Еврейская авт. область 0,32
73. Ставропольский край 0,29
74. Республика Бурятия 0,28
75. Республика Адыгея 0,25
76. Республика Тыва 0,17
77. Карачаево-Черкесская Республика 0,17
78. Республика Крым 0,16
79. Севастополь 0,15
80. Кабардино-Балкарская Республика 0,09
81. Республика Северная Осетия — Алания 0,08
82. Республика Алтай 0,07
83. Чеченская Республика 0,05
84. Республика Дагестан 0,05
85. Республика Калмыкия 0,04
86. Республика Ингушетия 0,03
14 На карте (рис. 1), характеризующей различия субъектов Российской Федерации по
данному показателю, хорошо видна «северная широтная полоса» субъектов Федерации, характеризующихся наиболее высокими показателями ЭЭН.
Рис. 1. Коэффициент экономической эффективности населения, 2019 г. Границы: 1 — России, 2 — иностранных государств; величина коэффициента ЭЭН: 3 — выше 2, 4 — от 1 до 2, 5 — от 0,75 до 1, 6 — от 0,5 до 0,75, 7 — от 0,3 до 0,5, 8 — от 0,1 до 0,3, 9 — меньше 0,1.
16 Фантастически высокая в сравнении с остальной Россией экономическая эффективность населения северных регионов определяется тремя основными факторами: первое — преобладанием в структуре производства экспортно-ориентированных сырьевых отраслей, второе — «оптимизацией» численности населения, активно происходившей на протяжении всего постсоветского времени и продолжающейся до настоящего времени, и третье — активное использование труда временных и сезонных рабочих. Это либо «вахтовый метод», когда работников организованно завозят на определённое время, либо заезд сезонных работников — в последние годы это либо граждане республик бывшего Союза ССР, либо жители южных регионов России. Субъектов Федерации с показателем ЭЭН выше 2 — всего 7.
17 Показатели ЭЭН от 1 до 2 характерны для 24 субъектов Федерации. Это очень «разношёрстная» группа регионов. В качестве основных факторов, способствующих формированию высоких показателей, можно выделить экономико-географическое положение, с одной стороны, и ресурсную обеспеченность с другой. К этой группе относятся Москва и С.-Петербург, но если для Москвы показатель ЭЭН составляет 1,46, т. е. почти в полтора раза больше среднероссийского, то для С.-Петербурга — 1,07, значительно уступая ЭЭН Ленинградской области (1,46) (для Москвы и Московской области ситуация обратная, ЭЭН Москвы намного выше, чем Московской области).
18 В 54 субъектах Федерации показатель ЭЭН меньше среднего по России. При этом в 10 субъектах Федерации этот показатель составляет от 0,75 до 1, в 14 — от 0,5 до 0,75, в 16 — от 0,3 до 0,5. В эту группу входит и Псковская область, ЭЭН которой составляет 0,43. Группа, в которую входит Псковская область, представлена субъектами Федерации двух типов — это либо депрессивные регионы, где созданные в советское время отрасли специализации рухнули, а новых так и не появилось, либо просто отсталые регионы. Псковская область относится ко второму типу.
19 В 7 субъектах Федерации ЭЭН составляет от 0,1 до 0,3. К этой группе относятся, в частности, Крым и Севастополь, присоединённые к России в 2014 г. За годы, прошедшие после включения этих территорий в состав Российской Федерации, кардинальных перемен к лучшему в их развитии не произошло. Возможно, этому развитию будет способствовать реализация крупных транспортных проектов (Крымский мост, автотрасса «Таврида» и т. д.),
но надо осознавать, что само по себе транспортное строительство решить проблемы развития любого региона не может. Как справедливо утверждала в 2014 г. Н. В. Зубаревич, «... инфраструктурные инвестиции не гарантируют выравнивающего эффекта.» [3, с. 11]. В том же 2014 г. та же мысль, но несколько резче, была высказана авторами данной статьи: «К сожалению, представления о том, что новое транспортное строительство способно улучшить социально-экономическую ситуацию в тех или иных регионах, распространены очень широко. Это вульгарно-экономический подход, совершенно не соответствующий действительности» [5, с. 27].
20 В 7 субъектах Федерации ЭЭН составляет менее 0,1. Большая часть этой группы представлена республиками Северного Кавказа, сюда же относится Республика Алтай. Для всех регионов, составляющих эту группу, свойственно полное отсутствие возможностей для дальнейшего экономического развития — в силу разных причин там сейчас нет отраслей экономики, имеющих не то что общероссийское, но даже и локальное значение, вся экономическая деятельность в их пределах имеет сугубо местный характер.
21 Итоги расчётов коэффициента экономической эффективности основных фондов представлен в табл. 2.
22 Таблица 2 Коэффициент экономической эффективности основных фондов, 2019 г. (рассчитано по 3)
№ пп Субъект Российской Федерации ЭЭОФ
1. Омская область 2,80
2. Калининградская область 2,26
3. Брянская область 2,05
4. Республика Марий Эл 2,04
5. Москва 1,91
6. Севастополь 1,86
7. Псковская область 1,74
8. Белгородская область 1,73
9. Владимирская область 1,68
10. Калужская область 1,67
11. Удмуртская Республика 1,63
12. Алтайский край 1,63
13. Республика Мордовия 1,62
14. Московская область 1,60
15. Камчатский край 1,58
16. Чувашская Республика 1,49
17. Нижегородская область 1,49
18. Тульская область 1,47
19. Республика Башкортостан 1,45
20. Республика Татарстан 1,43
21. Тамбовская область 1,40
22. Ульяновская область 1,40
23. Ивановская область 1,38
24. Орловская область 1,34
25. Кемеровская область 1,31
26. Новосибирская область 1,30
27. Волгоградская область 1,30
28. Санкт-Петербург 1,29
29. Липецкая область 1,29
30. Вологодская область 1,29
31. Курская область 1,24
32. Свердловская область 1,22
33. Краснодарский край 1,21
34. Челябинская область 1,18
35. Пермский край 1,17
36. Рязанская область 1,16
37. Республика Карелия 1,15
38. Самарская область 1,14
39. Красноярский край 1,13
40. Костромская область 1,11
41. Кировская область 1,09
42. Тюменская область без ХМАО и ЯНАО 1,06
43. Тверская область 1,05
44. Ярославская область 1,04
45. Ростовская область 1,04
46. Смоленская область 1,01
47. Российская Федерация 1,00
48. Республика Адыгея 0,98
49. Ставропольский край 0,98
50. Воронежская область 0,97
51. Забайкальский край 0,97
52. Чукотский автономный округ 0,95
53. Саратовская область 0,94
54. Республика Хакасия 0,94
55. Пензенская область 0,92
56. Иркутская область 0,92
57. Республика Северная Осетия - Алания 0,92
58. Мурманская область 0,92
59. Новгородская область 0,92
60. Ленинградская область 0,91
61. Республика Саха (Якутия) 0,90
62. Магаданская область 0,89
63. Хабаровский край 0,89
64. Архангельская область без Ненецкого АО 0,85
65. Республика Тыва 0,82
66. Оренбургская область 0,75
67. Республика Ингушетия 0,75
68. Республика Бурятия 0,72
69. Томская область 0,69
70. Курганская область 0,69
71. Кабардино-Балкарская 0,68
72. Карачаево-Черкесская 0,65
73. Приморский край 0,62
74. Астраханская область 0,60
75. Амурская область 0,55
76. Ханты-Мансийский автономный округ — 0,53
Югра
77. Республика Коми 0,52
78. Ненецкий автономный округ 0,39
79. Сахалинская область 0,39
80. Ямало-Ненецкий автономный округ 0,39
81. Еврейская автономная область 0,38
82. Республика Алтай 0,35
83. Республика Крым 0,34
84. Республика Дагестан 0,32
85. Республика Калмыкия 0,31
86. Чеченская Республика 0,31
23 Во-первых, разброс показателей ЭЭОФ значительно меньше, чем ЭЭН. Во-вторых, лидирующие позиции по ЭЭОФ занимают мало в чём сходные между собой регионы — Омская, Калининградская, Брянская области и республика Марий Эл. Москва также относится к числу регионов-лидеров по этому показателю, но занимает пятое место в стране. При этом стоимость основных фондов, сосредоточенных в пределах столицы, огромна и намного превосходит аналогичный показатель в тех субъектах Федерации, которые занимают первые четыре места. За Москвой следуют Севастополь, а затем Псковская область, традиционно относимая к числу наименее успешных в экономическом отношении субъектов Федерации. Выход Псковской области в число наиболее благополучных по ЭЭОФ субъектов Федерации можно связать с развитием пищевой промышленности (производство мяса и мясопродуктов на юге области, «Великолукский мясокомбинат»). Пищевая промышленность с её быстрым оборотом капитала даёт наилучшее сочетание стоимости основных фондов (объёмом капиталовложений) и отдачи от них. То же самое можно отнести и к Омской области, которая занимает на 2019 г. первое место в России по коэффициенту ЭЭОФ, и к Белгородской области, занимающей шестое место по данному показателю, и ко многим другим субъектам Федерации, даже Камчатскому краю, специализирующемуся на рыболовстве и добыче морепродуктов при почти полном отсутствии других отраслей.
24 В целом для «обжитых» регионов страны характерны более высокие показатели ЭЭОФ, чем для «регионов нового освоения» (рис. 2).
Рис. 2. Коэффициент экономической эффективности основных фондов, 2019 г. Границы: 1 — России; 2 — иностранных государств; величина коэффициента ЭЭОФ: 3 — выше 2, 4 — от 1,5 до 2, 5 — от 1,25 до 1,5, 6 — от 1 до 1,25, 7 — от 0,75 до 1, 8 — до 0,5 до 0,75, 9 — ниже 0,5.
26 Регионы, имеющие наиболее низкие показатели ЭЭОФ, располагаются на южной и северной окраинах страны. На юге это Республика Крым, а также северо-кавказские республики и Калмыкия. На юге Сибири к таким регионам относится Республика Алтай, на юге Дальнего Востока — Еврейская автономная область. В этих регионах неэффективность основных фондов определяется их общей отсталостью в социально-экономическом отношении. Причины этой отсталости разных регионов различны, разбор их в задачи данной статьи не входит.
27 Крайне низкая эффективность основных фондов северных регионов, лидирующих по показателю ЭЭН, — Ненецкого, Ямало-Ненецкого, Ханты-Мансийского АО, Сахалинской области, — объясняется тем, что стоимость основных фондов в этих регионах,
специализирующихся на добывающей промышленности при очень сложных природных условиях, весьма велика (о влиянии природно-ресурсной базы на уровень регионального развития см., например, [8]). По мере исчерпания природно-ресурсной базы «омертвление капитала» в этих регионах будет усиливаться, а экономическая эффективность основных фондов ухудшаться.
28 Коэффициент экономической эффективности территории (ЭЭТ) ярчайшим образом демонстрирует превосходство староосвоенных регионов над т. н. «регионами нового освоения». Для него характерны ещё большие различия, чем для коэффициента экономической эффективности населения. Наиболее высокий ЭЭТ имеют, естественно, Москва и С.-Петербург, причём по этому показателю Москва превосходит С.-Петербург почти в два раза (табл. 3).
29 Таблица 3 Коэффициент экономической эффективности территории (ЭЭТ) (рассчитано по4)
№ пп Субъект Российской Федерации ЭЭТ
1. Москва 826,69
2. Санкт-Петербург 478,73
3. Московская область 17,51
4. Калининградская область 10,74
5. Республика Татарстан 10,42
6. Севастополь 8,88
7. Белгородская область 8,12
8. Самарская область 7,51
9. Тульская область 7,43
10. Липецкая область 7,39
11. Калужская область 7,33
12. Нижегородская область 5,07
13. Челябинская область 4,71
14. Владимирская область 4,45
15. Кемеровская область 4,39
16. Удмуртская Республика 3,97
17. Ленинградская область 3,76
18. Краснодарский край 3,52
19. Чувашская Республика 3,46
20. Республика Башкортостан 3,06
21. Свердловская область 3,04
22. Сахалинская область 3,00
23. Курская область 2,99
24. Ярославская область 2,97
25. Воронежская область 2,77
26. Пермский край 2,61
27. Ростовская область 2,61
28. Ульяновская область 2,36
29. Астраханская область 2,21
30. Ивановская область 2,20
31. Рязанская область 2,20
32. Ханты-Мансийский автономный округ — 2,19
Югра
33. Волгоградская область 2,19
34. Республика Мордовия 2,18
35. Брянская область 1,92
36. Оренбургская область 1,89
37. Республика Марий Эл 1,82
38. Омская область 1,81
39. Республика Адыгея 1,69
40. Тюменская область без ХМАО и ЯНАО 1,48
41. Ставропольский край 1,43
42. Пензенская область 1,41
43. Республика Крым 1,39
44. Орловская область 1,38
45. Тамбовская область 1,35
46. Смоленская область 1,33
47. Саратовская область 1,31
48. Тверская область 1,29
49. Вологодская область 1,26
50. Новгородская область 1,00
51. Российская Федерация 1
52. Ямало-Ненецкий автономный округ 0,97
53. Новосибирская область 0,94
54. Мурманская область 0,89
55. Республика Хакасия 0,88
56. Республика Северная Осетия — Алания 0,84
57. Кабардино-Балкарская 0,77
58. Костромская область 0,76
59. Карачаево-Черкесская 0,66
60. Чеченская Республика 0,59
61. Алтайский край 0,58
62. Кировская область 0,58
63. Псковская область 0,57
64. Приморский край 0,56
65. Курганская область 0,52
66. Ненецкий автономный округ 0,49
67. Республика Ингушетия 0,48
68. Республика Коми 0,39
69. Иркутская область 0,38
70. Томская область 0,35
71. Республика Дагестан 0,33
72. Республика Карелия 0,33
73. Красноярский край 0,25
74. Еврейская автономная область 0,17
75. Архангельская область без НАО 0,15
76. Хабаровский край 0,13
77. Забайкальский край 0,11
78. Амурская область 0,10
79. Магаданская область 0,10
80. Республика Бурятия 0,09
81. Камчатский край 0,09
82. Республика Саха (Якутия) 0,07
83. Республика Тыва 0,04
84. Чукотский автономный округ 0,03
85. Республика Алтай 0,02
86. Республика Калмыкия 0,01
30 Вполне логичным представляется то, что на третьем месте по ЭЭТ — Московская
область. Вслед за ней идут Калининградская область и Татарстан, ЭЭТ которых отличается не слишком значительно. Для Московской и Калининградской областей, а также Татарстана основным фактором, определяющим высокие значения ЭЭТ, можно считать экономико-географическое положение, но этот вопрос нуждается в дальнейших исследованиях.
Рис. 3. Коэффициент экономической эффективности территории, 2019 г. Границы: 1
— России; 2 — иностранных государств; величина коэффициента ЭЭТ: 3 — выше 100, 4
— от 10 до 10, 5 — от 5 до 10, 6 — от 3 до 5, 7 — от 1 до 3, 8 — от 0,5 до 1, 9 — меньше 0,5.
32 Тот же фактор экономико-географического положения можно считать определяющим для субъектов Федерации, имеющих ЭЭТ от 5 до 10. Для субъектов Федерации, имеющих показатель ЭЭТ от 3 до 5, основным фактором развития можно считать природные ресурсы. Большая часть субъектов Федерации, расположенных в Европейской России и в Западной Сибири, имеет ЭЭТ от 1 до 3, но в силу многочисленности этой группы выявить общие для всех слагающих её регионов общие факторы и условия развития несколько затруднительно. Показатель ЭЭТ от 0,5 до 1 характерен для депрессивных субъектов Федерации, к числу которых, невзирая на некоторые успехи последних лет, относится и Псковская область. Показатель ниже 0,5 характерен для субъектов Федерации, имеющих сложные природные условия, препятствующие освоению их территории. Это либо горные районы (республики Северного Кавказа, Алтай и др.), либо районы сухих степей и полупустынь (Калмыкия), либо северные районы с экстремальными климатическими условиями (НАО, ЯНАО, Якутия и др.).
33 На основании частных коэффициентов экономической эффективности можно вывести общий коэффициент экономической эффективности (ОЭЭ) регионов, рассчитываемый следующим образом:
34 ОЭЭ = (ЭЭН + ЭЭОФ + ЭЭТ)/3, где ОЭЭ — коэффициент общей экономической эффективности, ЭЭН — коэффициент экономической эффективности населения; ЭЭОФ — коэффициент экономической эффективности основных фондов по регионам; ЭЭТ — коэффициент экономической эффективности территории.
35 Формула крайне незатейливая, однако применение её даёт следующие результаты (табл. 4).
36 Таблица 4 Общий коэффициент Федерации, 2019 г.
№пп Субъект Российской Федерации
1. Москва
2. Санкт-Петербург
3. Московская область
4. Ненецкий автономный округ
экономической эффективности субъектов
276,69 160,36 6,66 6,01
5. Калининградская область 4,78
6. Республика Татарстан 4,47
7. Ямало-Ненецкий автономный округ 4,41
8. Белгородская область 3,69
9. Севастополь 3,63
10. Калужская область 3,62
11. Липецкая область 3,34
12. Тульская область 3,33
13. Самарская область 3,24
14. Ханты-Мансийский автономный округ — 2,93
Югра
15. Сахалинская область 2,65
16. Нижегородская область 2,53
17. Кемеровская область 2,35
18. Владимирская область 2,32
19. Челябинская область 2,30
20. Удмуртская Республика 2,18
21. Ленинградская область 2,04
22. Омская область 1,91
23. Республика Башкортостан 1,81
24. Свердловская область 1,81
25. Чувашская Республика 1,79
26. Пермский край 1,72
27. Краснодарский край 1,71
28. Курская область 1,64
29. Ярославская область 1,58
30. Чукотский автономный округ 1,56
31. Брянская область 1,48
32. Республика Мордовия 1,47
33. Республика Марий Эл 1,47
34. Ульяновская область 1,45
35. Волгоградская область 1,44
36. Воронежская область 1,42
37. Ростовская область 1,39
38. Рязанская область 1,34
39. Ивановская область 1,33
40. Вологодская область 1,29
41. Тюменская область без ХМАО и ЯНАО 1,29
42. Магаданская область 1,28
43. Астраханская область 1,24
44. Оренбургская область 1,22
45. Мурманская область 1,09
46. Тамбовская область 1,04
47. Красноярский край 1,04
48. Орловская область 1,04
49. Республика Саха (Якутия) 1,03
50. Тверская область 1,03
51. Российская Федерация 1
52. Смоленская область 0,98
53. Республика Адыгея 0,97
54. Камчатский край 0,94
55. Новосибирская область 0,92
56. Псковская область 0,91
57. Пензенская область 0,90
58. Саратовская область 0,90
59. Новгородская область 0,90
60. Ставропольский край 0,90
61. Республика Хакасия 0,89
62. Республика Коми 0,86
63. Алтайский край 0,85
64. Костромская область 0,83
65. Иркутская область 0,79
66. Республика Карелия 0,77
67. Кировская область 0,71
68. Томская область 0,63
69. Республика Крым 0,63
70. Республика Северная Осетия — Алания 0,61
71. Хабаровский край 0,56
72. Курганская область 0,53
73. Приморский край 0,53
74. Кабардино-Балкарская 0,51
75. Архангельская область без НАО 0,50
76. Карачаево-Черкесская 0,49
77. Забайкальский край 0,48
78. Республика Ингушетия 0,42
79. Республика Бурятия 0,36
80. Амурская область 0,35
81. Республика Тыва 0,34
82. Чеченская Республика 0,32
83. Еврейская автономная область 0,29
84. Республика Дагестан 0,23
85. Республика Алтай 0,15
86. Республика Калмыкия 0,12
37 Лидерами по общей экономической эффективности на 2019 г. являются Москва и
С.-Петербург, как и следовало ожидать. Их лидерство в экономическом отношении в данном случае обеспечивается за счёт чрезвычайно высокого коэффициента экономической эффективности территории, но при этом подтверждается множеством других фактов, как прямых, так и косвенных. Можно утверждать, что благодаря Москве и С.-Петербургу (главным образом Москве) поддерживается экономическая жизнь на просторах ВосточноЕвропейской равнины. К сожалению, очень часто можно прочитать о том, что воздействие Москвы на развитие России имеет негативный характер: «Москва — огромный мегаполис, пожирающий демографические ресурсы окружающих (и не только) областей. Большая армия здоровых мужчин из сельской местности, которые могли бы работать на земле, устраиваются охранниками и проводят свою жизнь за телевизорами» [1. с. 20]. Но надо осознавать, что «работа на земле» в значительной мере потеряла свой экономический смысл, и если бы не Москва, то «армии здоровых мужчин», «работающих на земле» пришлось бы влачить совершенно жалкое существование, если бы оно вообще продолжалось. «Крестьянская Россия» ушла в прошлое навсегда, и настало время «городской России», в которой охранники являются одной из самых массовых профессий.
38 На третьем месте по ОЭЭФ, значительно уступая Москве и С.-Петербургу — Московская область, характеризующаяся очень сложной и многофункциональной структурой экономики, но очень немного уступает ей Ненецкий АО, где единственной отраслью не то что специализации, но и вообще промышленности является топливная промышленность. Далее в числе лидеров чередуются высокоразвитые полифункциональные регионы, нахождение которых в этой группе смело можно прогнозировать и дальше, и «сырьевые» территории, благополучие которых основывается чаще всего на одной, в лучшем случае двух отраслях добывающей промышленности (рис. 4).
Рис. 4. Общий коэффициент экономической эффективности субъектов Российской Федерации, 2019 г. Границы: 1 — России, 2 — иностранных государств; величина общего коэффициента экономической эффективности: 3 — выше 10, 4 — от 5 до 10, 5 — от 3 до 5, 6 — от 1 до 3, 7 — от 0,75 до 1, 8 — от 0,5 до 0,75, 9 — ниже 0,5.
40 Хорошо заметная полоса высокоразвитых и благополучных в экономическом отношении субъектов Федерации, уходящая на юг от Московской области (Калужская, Тульская, Липецкая, Белгородская области) в пределы Украины. Через восток Украины в советское время проходило одно из двух направлений транспортно-экономического взаимодействия времён СССР — «Москва — Юг». По всей видимости, она до сих продолжается в пределы современной Украины, и восстановление экономического взаимодействия в этом направлении не представит больших сложностей в случае нормализации российско-украинских отношений. Восточная Украина при всех российско-украинских сложностях и проблемах представляет собой часть «экономической России».
41 Можно полагать, что резким снижением российско-украинского трансграничного взаимодействия объясняется экономическое «проседание» западных регионов Южной России, в частности Ростовской области. Новые дороги, идущие в обход территории Украины, построить удалось, но эти дороги вместо промышленных территорий Восточной Украины идут через аграрные районы Центральной России. К сожалению, на данный момент (весна 2020 г.) система транспортно-экономического взаимодействия единых в экономическом отношении Юга России и Юга Украины в значительной мере разрушена. Включение в состав России Крыма имело большое политическое, а Севастополя — ещё и военное значение, но экономический эффект был скорее отрицательным. Положительный экономический эффект может быть достигнут только в случае восстановления полномасштабного межрегионального взаимодействия между Россией и Украиной.
42 Вторым, а в условиях современной России первым, направлением транспортно-экономического взаимодействия является направление «Москва — Урал». Волга, на протяжении столетий игравшая роль главной оси освоения на востоке Европейской России, ныне почти утратила своё значение в этом качестве. Общий коэффициент экономической эффективности регионов Поволжья связан скорее с их нахождением на широтных сухопутных магистралях, соединяющих Москву с Уралом и Сибирью, чем с расположением на внутренних водных путях бассейна Волги. Но воздействие этих широтных путей как таковых проявляется до Урала, где оно хорошо заметно на примере Челябинской области. Восточнее Урала решающим фактором развития становятся природные ресурсы. Это хорошо видно по «полосе бедности», протягивающейся вдоль Транссиба и соответственно южных границ Азиатской России и особенно чётко проявляющейся к востоку от Байкала.
Тихоокеанские субъекты Федерации имеют коэффициент ОЭЭ выше, чем их более западные соседи, что объясняется либо транспортно-географическим положением, либо природными ресурсами региона.
43 «Пояс бедности» в 2019 г. также протягивается вдоль побережья Каспийского моря, включая в свой состав Чечню и Ингушетию. Природные ресурсы региона практически выработаны, транспортно-географическое положение крайне неблагоприятное, природные условия в целом сложные.
44 Если же говорить о Псковской области, то экономическую ситуацию в ней по состоянию на 2019 г. не получится назвать блестящей. Однако эта ситуация далеко не столь трагична, как это часто принято считать. Коэффициент общей экономической эффективности Псковской области хотя и уступает среднероссийскому, но всё же близок к нему. Для того, чтобы дать более детальный анализ и точный прогноз развития области, нужны более глубокие и детальные исследования не только современного состояния, но и тенденций развития, который явно превосходит объём одной статьи.
45 Выводы. Применение экономико-географических подходов и методов позволяет, во-первых, вовлекать в научный оборот «свежие» статистические показатели, которые крайне редко используются исследователями, но при этом вполне репрезентативны, и во-вторых, эффективность применения этих весьма простых подходов и методов очень высока и вполне сравнима с эффективностью намного более сложных методик (можно сравнить, например, результаты данного исследования со сведениями, приводимыми в [9]). Более того, их использование позволяет выявить особенности пространственного развития страны, которые до этого обнаруживались не всегда. Невзирая на то, что авторы данной статьи сконцентрировались на выявлении региональных различий 2019 г., ту же самую методику можно применять для анализа временных изменений и обнаружения тенденций развития регионов.
Примечания:
1. Объём отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами. [Электронный ресурс]: URL: >>>> (дата обращения: 12.05.2020).
2. Промышленное производство. [Электронный ресурс]: URL: >>>> (дата обращения: 12.05.2020).
3. Промышленное производство. [Электронный ресурс]: URL: >>>> (дата обращения: 28.04.2020); Регионы России. Социально-экономические показатели. 2019. Стат. справочник. М.: Федеральная служба государственной статистики. 2019
4. Промышленное производство. [Электронный ресурс]: URL: >>>> (дата обращения: 28.04.2020); Регионы России. Социально-экономические показатели. 2019. Стат. справочник. М.: Федеральная служба государственной статистики. 2019.
Библиография:
1. Гуня А. Н., Ефимов А. Б. Региональное разнообразие и различия в освоенности территории России как факторы её современного развития (религиозно-философский аспект) // Культурное наследие России. 2018. № 2. С. 15-23.
2. Зубаревич Н. В. Развитие российского пространства: барьеры и возможности региональной политики // Мир новой экономики. 2017. № 2. С. 46-57.
3. Зубаревич Н. В. Региональное развитие и региональная политика в России // ЭКО. 2014. № 4 (478). С. 6-27.
4. Кузин В. Ю. Корпорации развития: институт регионального развития в России // Псковский регионологический журнал. 2015. № 23. С. 17-24.
5. Мартынов В. Л., Сазонова И. Е. Межрегиональное взаимодействие в «стратегиях развития» субъектов Федерации (на примере Северо-Западного экономического района) // Псковский регионологический журнал. 2014. № 20. С. 21-31.
6. Миронова М. Н., Холина В. Н. Диспропорции регионального развития России: динамика в постсоветский период // Вестник РУДН. Серия: Экономика. 2011. № 4. С. 23-34.
7. Морошкина М. В. Пространственное развитие России: региональные диспропорции // Регионология . 2018. № 4 (105). С. 34-47.
8. Рюмина Е. В., Аникина А. М. Анализ влияния фактора природных ресурсов на уровень экономического развития регионов России // Проблемы прогнозирования. 2007. № 5. С. 106125.
9. Тикунов В. С., Черешня О. Ю. Индекс экономического развития регионов Российской Федерации // Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2015. № 6. С. 41-47.
10. Фёдорова Е. А., Черникова Л. И., Мусиенко С. О. Оценка эффективности регионального управления // Экономика региона. 2019. № 2. С. 350-362.
Possibilities of applying economic-geographic approaches and methods in regional researches
Vassilii Martynov
Herzen Russian State Pedagogical University Russian Federation, Sankt Petersburg Irina Sazonova
Herzen Russian State Pedagogical University Russian Federation, Sankt Petersburg
Abstract
Economic and geographical studies in recent decades are not carried out too often. However, the use of economic and geographical approaches and methods can be used to study the problems of the development of Russian regions. In order to make the use of these methods and approaches more effective, it is possible to use statistical indicators, which are rarely used by representatives of other sciences. It is proposed to analyze statistical data using the formula traditionally used in economic geography to determine the specialization of regions.
The purpose of this article is to determine the possibilities of applying economic and geographical methods and approaches to study the levels of regional development. The objectives of the article are to calculate, using the proposed methods, the coefficients of economic efficiency of the population, fixed assets and territory, and to calculate on this basis the total coefficient of economic efficiency of the constituent entities of the Russian Federation.
The general coefficient of economic efficiency is calculated on the basis of indicators of economic efficiency of the population, economic efficiency of fixed assets and economic efficiency of the territory. The application of economic and geographical approaches and methods allows, firstly, to attract into the scientific circulation "fresh" statistical indicators that are extremely rarely used by researchers, but are quite representative, and secondly, the effectiveness of these very simple approaches and methods is very high and is quite comparable to the effectiveness of much more complex techniques.
Keywords: economic and geographical methods, regional studies, population, fixed assets, territory Date of publication: 17.05.2021 Citation link:
Martynov V., Sazonova I. Possibilities of applying economic-geographic approaches and methods in regional researches // Pskov region studies journal. - 2020. - Issue 3 (43) C. 140-161 [Electronic resource]. URL: https://prj.pskgu.ru/s221979310009696-8-1/ (circulation date: 10.11.2021). DOI: 10.37490/S221979310009696-8
Код пользователя: 0; Дата выгрузки: 10.11.2021; URL - http://prj.pskgu.ru/s221979310009696-8-1/ Все права защищены.
