The methodological approaches used for growth points formation of the regional economy

Толық мәтін

Введение

В условиях необходимости решения вопроса межрегиональной социально-экономической дифференциации и ограниченности возможностей для увеличения финансовой поддержки региональных бюджетов¹ концепция полюсов (точек) роста, основанная на идее географической неравномерности экономического роста, является актуальной для современной России.

Термин «полюс роста» введён в 1950-е годы французским экономистом Ф. Перру [18], под которым он понимал компактно размещенные и динамично развивающиеся отрасли промышленности или отдельные предприятия, в которых сосредоточен «импульс развития», распространяющий своё влияние на территориальную структуру хозяйства и её динамику. Сегодня в научной литературе также широко используются термины «точка роста» [2–5; 8; 11–13] и «центр роста» [7; 9; 19; 21], как правило, рассматриваемые исследователями как синонимичные первому, либо в его более узкой интерпретации – в качестве составных элементов полюса роста.

Грамотный выбор точек роста выступает ключевой задачей в распределении финансовых средств как для аппарата государственного управления, так и для частных инвесторов, поскольку важность получения наибольшей отдачи от инвестиций в дальнейшем не вызывает сомнений. При этом основное содержание полюсов роста заключается не в соотношении затрат и выпуска, а в акцентировании внимания на инновациях и структурных изменениях в ходе экономического развития [21, с. 3].

Следует отметить, что полюса и точки роста способны создавать сети инновационного сотрудничества, обеспечивая тем самым развивающиеся районы условиями для их экономической интеграции [15, с. 262]. Это, в том числе, соответствует задаче усиления межрегионального сотрудничества и координации социально-экономического развития субъектов РФ, поставленной в Стратегии пространственного развития Российской Федерации до 2025 года².

Сегодня существует множество подходов к выявлению точек роста региональной экономики. Цель данного исследования заключается в агрегировании, классификации и систематизации способов их идентификации. Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд следующих задач: определить теоретические подходы к интерпретации понятия «точка роста» («полюс роста», «центр роста») и их формированию, изучить методы поиска точек роста с приведением конкретного методического инструментария, осуществить анализ их сильных и слабых сторон.

Дифференциация подходов к выявлению точек регионального роста

Как в научной литературе, так и в документах стратегического планирования вне зависимости от его уровня предлагаются разнообразные способы выявления точек роста региональной экономики. В теории полюса (точки) роста, как правило, обсуждаются в контексте единиц экономической деятельности, таких как фирмы и отрасли промышленности. На практике их эквивалентами выступают города, рассматриваемые как центры роста региональной и национальной экономики [21, с. 3].

Таким образом, определение методов выявления точек (полюсов, центров) регионального роста будет осуществляться в зависимости от подхода к интерпретации данного понятия: территориальный (точкой, полюсом или центром роста может выступать регион, муниципальное образование, агломерация, ОЭЗ, ТОСЭР); отраслевой (вид экономической деятельности, отрасль); кластерный (территориально-производственный комплекс, группа сотрудничающих предприятий и организаций – промышленный кластер, НОЦ, ИНТЦ); организационный (предприятие, институт развития); проектный (региональная программа развития, масштабный проект); функциональный (например, экспорт, туризм, инновации).

Обычно выделяют два варианта (подхода) формирования полюсов экономического роста [7, с. 37–38]:

– спонтанный (естественный) – в результате воздействия случайных факторов: благоприятного географического фактора, наличия востребованных природных ресурсов, сложившейся экономической и политической ситуации, исторических событий, демографических и личностных факторов, предпринимательской активности и др.;

– управляемый (искусственный) – в результате сознательного выбора и принятия проектных решений, осуществления активной региональной политики, внедрения методов стратегического планирования и инновационного менеджмента.

В частности, О. Е. Герасимова³ отмечает три подхода, используемых при определении точек роста:

– zero-approach («нулевой») подход – планирование перспектив развития «от желаемого», без учёта текущего состояния региона и его районов. Данный метод подходит для выявления точек роста в регионе-лидере;

– подход на основе решений – формирование целевого ориентира с учётом текущего состояния региональной социально-экономической системы. Данный подход целесообразен при наличии серьезных, но не носящих катастрофического характера для региона проблем, связанных с пространственной поляризацией;

– подход на основе детального анализа – совершенствование действующих механизмов формирования и обеспечения функционирования точек роста в регионе.

Методология определения точки роста экономики опирается на два основных подхода: первый связан с качественным анализом и обработкой информации, а второй представлен инструментальными методами и сбором доказательной базы на основе отобранных исследователем критериев. В рамках инструментального подхода можно выделить два направления: анализ динамики основных экономических показателей в целом и в разрезе отраслей и построение моделей нелинейной динамики [12, c. 1155].

По итогам анализа подходов к формированию точек и полюсов роста региональной экономики целесообразно выделить две основные группы используемых методов:

– математико-статистические методы;

– методы экспертной оценки.

Математико-статистические методы

Особенностью применения данных методов выявления точек экономического роста является необходимость наличия специализированного программного обеспечения, позволяющего обрабатывать и моделировать большие массивы данных (MS Excel, IBM SPSS Statistics, Mathcad и др.).

Кластерный анализ. Как правило, кластерный анализ применяется в рамках поиска территориальных точек роста. Например, румынскими исследователями в целях выявления полюсов роста (городов второго уровня) стран – членов Европейского союза проводится двухэтапный кластерный анализ входящих в его состав государств [14, с. 922]:

– иерархический кластерный анализ с использованием метода Уорда и евклидова (квадратичного) расстояния;

– кластерный анализ методом K-средних (англ. K-means).

В основе кластеризации лежат показатели уровня занятости населения, валовых внутренних расходов на НИОКР, уровня высшего образования и профессиональной подготовки, выбросов парниковых газов, доли возобновляемых источников энергии в валовом конечном потреблении энергии, индекса экономической свободы, ВВП на душу населения и др. Для проверки наличия статистически значимых различий между кластерами для каждой из включенных переменных проводится дисперсионный анализ (ANOVA).

При выявлении муниципальных образований (далее – МО) как точек экономического роста региона А. А. Виноградова[4] также применяет метод Уорда, базирующийся на расчете евклидова расстояния, и использует для обработки данных программное обеспечение IBM SPSS Statistics. Авторский метод главных компонент и кластеризации МО включает три этапа:

– анализ фактически сложившихся муниципальных точек роста в результате рассмотрения индикаторов численности населения и трудовых ресурсов, индикаторов экономической и финансовой деятельности;

– комплексная оценка индикаторов результативности развития муниципальных территорий;

– генерация новых точек роста в регионе: первого уровня («мерцающие», «перспективные»), второго уровня («неопределившиеся», «прогрессирующие»), третьего уровня («консервативные», «ядрообразующие»).

Пространственный анализ. Использование инструмента точек роста осуществляется в рамках управления пространственным развитием территорий, при анализе которого целесообразно рассматривать показатели интенсивности использования пространства и связности его элементов в динамике (в средне- и долгосрочной ретроспективе – 5, 15 и 30 лет) с выявлением неблагоприятных факторов [17].

Для выявления территорий как точек роста в рамках данной методологии могут использоваться методы пространственной автокорреляции и картографического анализа, что предполагает следующие шаги [10]:

1) построение матрицы расстояний (например, с учетом информации о протяженности автомобильных дорог);

2) расчёт значения глобального индекса Морана:

$I=\frac{n{\displaystyle \sum _{i=1}^n\sum _{j=1}^n{w}_{ij}}(x_i-\overline{x})(x_j-\overline{x})}{S_0{\displaystyle \sum _{i=1}^n{(x_i-\overline{x})}^2}}$

где

I – глобальный индекс Морана;

x – рассматриваемый показатель;

S₀ – совокупность всех пространственных весов

$\left(S_0=\sum _{i=1}^n\sum _{j=1}^n{w}_{ij}\right)$ ;

n – число анализируемых территорий.

Сопоставление индекса Морана с математическим ожиданием позволяет сделать вывод о наличии и характере пространственной автокорреляции:

$E\left(I\right)=\frac{-1}{n-1}$

где

E(I) – математическое ожидание индекса;

n – число анализируемых территорий.

3. Расчёт значения локального индекса Морана и определение тесноты взаимосвязей между отдельными территориями:

$ILi=zi\sum w_{ij}{z}_j$

где

I_Li – локальный индекс Морана для i-той территории;

w_ij – стандартизированная дистанция между i-той и j-той территориями;

z_i и z_j – стандартизированные значения изучаемого показателя для i-той и j-той территорий.

4. Группировка территорий в соответствии с соотношением характерных для них стандартизированных значений рассматриваемого показателя (например, по численности постоянного населения, ВРП) и значений пространственного фактора. Выделение регионов, наиболее сильно влияющих друг на друга.

Потенциальными полюсами роста выступают регионы в группах, которые отличаются высокими значениями показателей и тесной взаимосвязью между собственным развитием и развитием прочих территорий [10, с. 115].

Использование пространственного анализа также возможно при поиске точек роста (например, отраслей и производств), исходя из возможности оказывать внешние экстерналии (например, на смежные производства и отрасли) в результате роста собственных объемов производства и реализации продукции. Здесь может предполагаться следующий алгоритм действий [11]:

– расчёт темпов роста объема производства продукции и услуг минимум за 5 лет по отдельным отраслям экономики региона и их средних значений, а также определение темпов роста валового регионального продукта (ВРП);

– оценка среднего удельного веса объема производства продукции отрасли в объеме ВРП региона. Потенциальные отрасли роста характеризуются темпами роста производства продукции выше среднего темпа роста ВРП и наибольшими удельными весами объема производства продукции;

– анализ деятельности предприятий выбранных отраслей по двум выше рассмотренным условиям. Потенциальными точками роста являются предприятия с темпами роста объема производства продукции выше темпа роста отрасли, с наибольшими удельными весами;

– выявление вертикально диверсифицированных связей точек роста. Определение отраслей и предприятий, способных порождать цепную реакцию в технологически связанных отраслях и производствах – «локомотивов роста»;

– определение полюса развития в региональной экономике, которым может выступать региональный узел предприятий – точки роста. Выделение границ распространения действия полюсов развития. Составление карты.

Вместе с этим необходимо отметить, что теории полюсов роста, связывающие экономические и пространственные внешние эффекты с размером города (или региона), пренебрегая социокультурными факторами в процессах регионального развития, считаются некоторыми исследователями устаревшими [19, c. 655].

Анализ структурных сдвигов. Поиск точек инновационного роста (отраслей) в рамках анализа структурных сдвигов в экономике регионов предполагает расчёт [13]:

1) индекса Рябцева (число от 0 до 1) – чем ближе значение показателя к 1, тем сильнее различия в структуре экономики:

$Ir=\sqrt{\frac{{\displaystyle \sum _{i=1}^n{(d_{1i}-d_{0i})}^2}}{{\displaystyle \sum _{i=1}^n{(d_{1i}+d_{0i})}^2}}}$

где

d₁ – значение структурного показателя в текущем периоде;

d₀ – значение структурного показателя в базовом периоде.

2) Коэффициента специализации на производстве инновационной продукции (душевого производства):

$K_{ИС}=\frac{V_{ij}/V_{ic}}{P_j/P_c}$

где

V_ij – объем производства инновационной продукции в j-м регионе;

V_ic – объем производства инновационной продукции в стране;

P_j – численность населения в j-м регионе;

P_c – численность населения в стране.

3) Коэффициент специализации по среднесписочной численности работников:

$K_{СП}=\frac{R_{ij}}{R_{ic}}$

где

R_ij – среднесписочная численность работников i-й отрасли в j-м регионе;

R_ic – среднесписочная численность работников i-й отрасли в стране.

3) Коэффициент использования передовых производственных технологий, позволяющий выделить субъекты макрорегиона, активно создающие и внедряющие инновации в производственный процесс:

$K_{ИППТ}=\frac{T_d}{T_u}\ast 1000$

где

T_d – число разработанных передовых производственных технологий за период 2006–2020 гг.;

T_u – число используемых передовых производственных технологий в 2020 г.

Здесь также следует отметить работу китайских исследователей, нелинейная эконометрическая модель которых, основанная на использовании данных по провинциям КНР с 2000 по 2014 гг., сосредоточена на изучении направления технологических инноваций и структурных изменений в целях стимулирования экономического роста страны [20].

Циклический анализ Особенного внимания заслуживают научные труды отечественных исследователей, предлагающих метод поиска точек роста региональной экономики на основе циклического анализа (циклов Китчина). Благодаря информации о средних значениях длин цикла возможна оценка временных перспектив отдачи от частных и государственных инвестиций. Здесь точками роста выступают секторы экономики, способные показать устойчивый, выше средних значений рост, в среднесрочной перспективе (4–6 лет) [12, с. 1151].

В рамках данного исследования необходим расчёт среднегеометрических темпов роста промышленного производства и среднеквадратических отклонений (по анализируемым регионам за выбранный период). Для расчета циклов используется показатель индекса производства (в процентах к предыдущему периоду), наиболее полно отражающий динамику физического объема производства продукции в течение года и лишенный влияния изменений цен. Для анализа отраслевой цикличности и повышения точности её моделирования могут быть использованы 11 аддитивных и аддитивно-мультипликативных моделей трендов [12, с. 1157–1158]:

T_t=C₀+A₀t,T_t=C₀+A₀t^a,T_t=C₀+A₀e^at,

$T_t=C_0+\frac{A_0}{1+e^{-a(t-t_0)}},T_t=C_0+A_{0}arctg\left(a\right(t-t_0\left)\right),$

$T_t=C_0+A_{0}exp(-exp(-a(t-t_0)\left)\right),$

$T_t=C_0+A_0(1+exp(-a(t-t_0)\left)\right),\sigma >0,$

$T_t=C_0+A_{0}exp(-a{(t-t_0)\left)\right)}^{\sigma }, \sigma >0,$

$\begin{array}{l}{T}_t=C_0+\frac{A_0}{1+\alpha {(t-t_0)}^2}\\ T_t=C_0+\frac{A_0}{1+\frac{\alpha }{1+\exp (-\sigma (t-t_0\left)\right)}(t-t_0)2}\end{array}$,

$T_t=C_0+\frac{A_0}{1+\alpha {(t-t_0)}^2}\cdot \frac{1}{1+\exp (-\sigma (t-t_0\left)\right)}$,

где

C₀ – асимптотический уровень, отражающий предельное значение, которого может достигнуть тренд;

A₀ – амплитуда тренда – уровень насыщения для логистических трендов или высота пика колоколообразного тренда;

α – скорость роста/спада тренда, отражает быстроту изменения индикатора во времени и направление динамики (рост/спад, в зависимости от знака);

t₀ – характеристика параллельного переноса тренда по оси абсцисс, позволяющая определить положение важных точек на тренде (точка перегиба логист, пик колокола);

σ – коэффициент асимметрии колоколообразного тренда: если σ > 0, то колокол имеет рост, более быстрый, чем спад, а если σ < 0, то, наоборот, рост к максимуму более медленный, чем последующий спад.

Для сглаживания циклических колебаний используются вейвлет-преобразование и моделирование полученных компонент разложения ARMA-моделями. Оценка точности полученных моделей и прогнозов осуществляется благодаря коэффициенту детерминации и коэффициенту Тейла [12].

Помимо этого, циклический анализ применим в рамках функционального подхода к точкам роста. Например, развитие местной экономики, полюсом роста которой является экспорт, будет уязвимо к циклическим колебаниям в национальной и международной среде, что может обеспечить нестабильность на внутреннем рынке [16, c. 87].

Дескриптивный (описательный) анализ. Поиск точек роста в рамках комплексного анализа статистических данных может осуществляться на основе составления экономических профилей территорий, содержащих общие экономические характеристики по текущему состоянию экономики и перспективам её развития.

Методика построения экономического профиля городского поселения может включать следующие этапы [6, с. 91]:

1) формирование базы данных по отобранным экономическим и социальным показателям;

2) вычисление max, min, среднего значения по каждому показателю:

$x_j^{\max }=\underset{i}{\max }{x}_{ij},j=\overline{\mathrm{1,}n,}$

$x_j^{\min }=\underset{i}{\min }{x}_{ij},j=\overline{\mathrm{1,}n,}$

$x_j^{cp}=,\sum _{i=1}^m\frac{x_{ij}}{m},$

где

j – номер показателя;

i – номер городского поселения;

x_ij – значение показателя.

3. Расчет уровней для каждого показателя по каждому городскому поселению (среднее значение выступает базой для сравнения):

$z_{ij}=\frac{x_{ij}}{x_j^{cp}},i=\overline{\mathrm{1,}m,}j=\overline{\mathrm{1,}n.}$

Вычисление min и max для уровней по каждому показателю.

4. Построение диаграммы разброса значений по каждому показателю для каждого городского поселения, на которую наносятся 2 графика: средних значений и значений показателей для данного поселения. Полученная комбинированная диаграмма представляет собой экономический профиль.

Для реализации указанной методики характерно использование табличного процессора MS Excel.

Следует отметить, что способы поиска точек роста, связанные с описательным анализом статистических данных, являются наиболее популярными и вполне релевантными, поскольку позволяют оперативно получать информацию, сравнивая элементы региональных систем без сложных математических вычислений. Например, широкое распространение получили способы определения отраслевых точек роста: по удельному весу отрасли в общем объеме продукции, произведенной в регионе за определенный период; по доле убыточных предприятий в отрасли; по уровню рентабельности отраслей; по денежному выражению полученной отраслями прибыли; по совокупности ведущих предприятий; по бюджетной эффективности (размеру налоговых платежей) отраслей [5, c. 500].

Сравнительный анализ. Есть мнение, что сетевые связи между точками роста могут укрепить межрегиональное взаимодействие в макрорегионе. При этом эффективное сотрудничество возможно лишь между теми из них, которые равны или близки по уровню. В данном случае для выявления разноуровневых территориальных центров роста (на примере МО) может быть использована модель 4-х фильтров, включающая два этапа исследования [9]:

1) оценка уровня поляризации социально-экономического пространства (макрорегионального и регионального) по показателям в разрезе трех «слоёв» пространства (экономическое, социальное, экологическое) макрорегиона, среди которых: среднемесячная заработная плата работников организаций; доля площади жилых помещений в ветхих и аварийных жилых домах; уловлено и обезврежено загрязняющих веществ в процентах от общего количества загрязняющих веществ, отходящих от стационарных источников и др. По каждому показателю для каждого региона и макрорегиона в целом рассчитываются среднее значение коэффициента вариации за период (%) и средний темп прироста коэффициента вариации за период (%);

2) выявление центров роста различного уровня в макрорегионе с помощью модели 4-х фильтров (таблица 1).

Таблица 1. Центры роста в рамках модели четырех фильтров

Источник: составлено автором по работе [9, с. 219–220]

Кроме того, применение метода сравнительного анализа предлагается И. А. Новиковой⁵ при поиске точек роста конкурентоспособности региона по виду экономической деятельности, включая произведение необходимых для этого математических расчётов. Авторская методика состоит из трёх этапов:

1) формирование состава частных диагностических показателей потенциала, динамики развития и мультиплицирующего эффекта точки роста (характеризует степень приумножающего влияния точки роста на ВРП и коэффициент акселерации ВРП по инвестициям в основной капитал). Сравнение исследуемого элемента региональной экономической системы с аналогичным элементом-лидером, а также ближайшими конкурентами;

2) получение оценок по частным показателям точки роста;

3) расчет интегрального показателя точки роста:

${И}_{ТРК}{=}^3{\sqrt{{П}_{ТРК}\times Ди{Э}_{ТРК}\times М}}_{ТРК}$,

где

${П}_{ТРК}$ – групповой показатель потенциала точки роста;

$Ди{Э}_{ТРК}$ – групповой показатель динамики развития точки роста;

${М}_{ТРК}$ – групповой показатель мультиплицирующего эффекта точки роста. Следует отметить, что групповые показатели являются средними геометрическими значениями входящих в группы частных показателей.

Автор выделяет следующие точки роста: «развивающиеся» (все групповые показатели > 1); «формирующиеся» или «утрачивающие потенциал» (П_ТРК < 1); «стабилизировавшегося» или «угасающего» роста (ДиЭ_ТРК < 1); точки роста с незначительным мультиплицирующим эффектом (M_ТРК < 1).

Методы экспертной оценки

Наиболее простым способом выявления точек роста в рамках метода экспертной оценки выступает ранжирование точек роста по отобранным количественным и качественным показателям (например, размеру территории, численности постоянного населения, числу предприятий и организаций, комплексу показателей качества жизни).

В целом данные методы выявления точек роста не предполагают использование специализированного программного обеспечения с целью проведения сложных математических вычислений.

Ресурсный подход. О. Е. Герасимова⁶ осуществляет выбор точек роста региона, исходя из составления ресурсных профилей МО, характеризующих обеспеченность МО финансовыми, трудовыми, предпринимательскими, инфраструктурными и природными ресурсами. Доминирующий ресурс определяет соответствующий тип точки роста: трудовая, предпринимательская, инновационная, инфраструктурная или государственная. Автор использует лепестковые диаграммы, а в целях определения приоритетного направления сглаживания пространственной поляризации составляет SWOT-анализ МО.

Выявление точек роста в рамках метода экспертных оценок, в основе которого лежит ресурсный подход, может предполагать появление источника конкурентного развития в какой-либо отрасли или сфере деятельности, способного стимулировать как собственное развитие, так и развитие других экономических субъектов, находящихся в поле притяжения.

Алгоритм действий для отбора потенциальных «точек экономического роста» в регионе (отраслей, сфер деятельности), связанный с оценкой финансовых ресурсов, может иметь следующий вид (рисунок 1).

Рисунок 1. Алгоритм формирования комплекса «точек экономического роста» в регионе Источник: взято из работы [8, с. 31]

Критериальный подход. Также возможно выделение специфических признаков точек роста, таких как лучшая доступность к краевому центру, наличие преимуществ в демографическом составе населения и уровне экономического развития, развитости инфраструктурного обеспечения, гарантирующего мобильность населения и проницаемость района [2, с. 316].

Среди наиболее значимых критериев при отборе точек экономического роста с ориентацией на имеющийся в регионе социально-экономический потенциал можно выделить [8, с. 32]:

– способность экономического субъекта (отрасли, сферы) влиять на прирост ВРП и в случае сконцентрированного управленческого воздействия вывести регион по объемам внутреннего продукта в группу регионов-лидеров;

– ориентированность на выход со своей продукцией на внешние рынки;

– возможности создать в случае расширения масштабов деятельности рабочие места, решать проблему повышения доходов населения региона;

– возможность оказывать мультипликативное воздействие на другие субъекты экономики региона для получения синергетического эффекта от взаимодействия;

– возможность привлекать на территорию региона инвестиции для реализации масштабных проектов, вовлекать в эти проекты субъекты малого бизнеса (данный критерий имеет решающее значение).

Инновационный подход. Определение точек роста в рамках данного подхода напрямую связано с необходимостью решения вопроса импортозависимости экономики страны или региона. При этом необходимо отметить первостепенную роль совместных усилий представителей науки, бизнеса и государства.

В качестве точек роста, основанных на научно-технологическом развитии, могут рассматриваться инновационно научно-технологические центры (например, ИНТЦ «Сколково», ИНТЦ «Воробьевы горы», ИНТЦ «Сириус») и региональные научно-образовательные центры [3].

Как точки роста экономики монопрофильных населенных пунктов в рамках инновационного подхода могут рассматриваться территории опережающего социально-экономического развития (ТОСЭР, ТОР) и предпринимательские парки, а также конкретные инструменты развития, например, субсидирование затрат энерго- и ресурсоснабжающим организациям до 95%, создание доступных ресурсов для развития бизнеса (как «Точка кипения», «Мой бизнес»). В качестве оптимального пути развития экономики моногородов также предлагается создание кластеров вокруг градообразующих предприятий. Данная мера подразумевает не отказ от монозависимости, а обеспечение возможностей для создания вокруг градообразующих предприятий новых связанных, но при этом автономных производств [4, с. 215].

Пространственный подход. Некоторыми исследователями отмечается необходимость сопряжения концепции полюсов роста (преимущественно экономической) с концепцией опорного каркаса территории (преимущественно географической). Так, в зависимости от уровня транспортной доступности полюсов роста можно разбить пространство региона на зоны [1, с. 805]:

– интенсивного развития – это МО, основным фактором развития которых является территориальная близость инфраструктуры опорного каркаса и соответствующих полюсов роста;

– перспективного развития – это МО с ограниченным доступом к опорному каркасу социально-экономического развития.

Вместе с этим по результатам факторного анализа потенциала социально-экономического развития региона можно выделить полюса роста различного порядка [1, с. 806–807]:

1) первого порядка – например, агломерация, образующая инновационно-технологический пояс региона и выступающая «донором идей», интеллектуального капитала и инновационных разработок;

2) второго порядка – часть региона, характеризующаяся высокой инвестиционной активностью, наличием многопрофильных индустриальных парков, современными производствами, развитой образовательной и инновационной базой, образующая индустриальный пояс;

3) третьего порядка – средние и малые города с развитой производственной базой, сферой услуг, активной деловой средой, что обеспечивается их расположением на важнейших транспортных коридорах и достаточной обеспеченностью инженерно-транспортной инфраструктурой, образующие агроиндустриальный пояс.

Когнитивный (форсайт) подход. АНО «Центр стратегических исследований» Ульяновской области в целях выявления и анализа точек роста региона сформировал пул из 20 экспертов, включив представителей Российской академии наук, Агентства стратегических инициатив, Общественной палаты РФ, МО Ульяновской области, сотрудников и преподавателей вузов и т. д. Экспертам были выданы листы, содержащие порядка 300 существующих точек роста с возможностью добавления новых «потенциальных», в том числе выявленных по результатам региональных исследований (экспедиционных, архивных, космического мониторинга, ГИС-анализа и т. д.). В качестве возможных точек роста МО Ульяновской области были предложены новые производственные комплексы, предприятия, техно- и индустриальные парки, транспортно-логистические центры, исследовательские центры, проекты в сфере АПК и арт-проекты, кластеры творческих индустрий, событийные мероприятия и др.⁷ По итогам завершившейся форсайт-сессии был сформирован список инвестиционных проектов региона.

Необходимо отметить, что в условиях дефицита точной количественной информации можно использовать методологию, основанную на моделировании субъективных представлений экспертов, и главным инструментом которой является когнитивная карта ситуации, составленная в виде ориентированного функционального графа. Однако применимость когнитивного моделирования в вопросе поиска потенциальных точек регионального экономического роста является на сегодняшний день сложной задачей, требующей комплексного научного решения [5, с. 503].

Директивный подход. Критерии и способы формирования точек роста также могут отражаться в стратегических документах государственного и регионального развития. Например, Стратегия социально-экономического развития Московской области до 2030 г.⁸ предполагает развитие опорных точек роста за счёт преобразования старопромышленных городских территорий (проекты редевелопмента), создания туристско-рекреационных кластеров и многофункциональных деловых центров, развития промышленно-логистических центров и научно-технологических кластеров, обеспечения центров и точек роста скоростными транспортными коммуникациями и дорожно-транспортной инфраструктурой; формирования пояса занятости населения в зоне тяготения Центральной кольцевой автомобильной дороги.

Результаты исследования

Определение точек (полюсов, центров) роста региональной экономики осуществляется в контексте географических и негеографических представлений об их содержании. Выбор методов их выявления во многом зависит от поставленных перед исследователем задач и средств, которыми он располагает.

Основным преимуществом математико-статистических методов поиска точек роста выступает возможность комплексного анализа. Использование приёмов экономико-математического и эконометрического моделирования позволяет наиболее полно отразить текущее состояние социально-экономической системы и выявить неявные точки роста экономики региона со значительным потенциалом. Например, в результате апробации циклического анализа выяснилось, что, несмотря на лидирующие позиции по производству фармацевтической продукции в 2020 году в Новосибирской области и Республике Татарстан наблюдается долгосрочный нисходящий тренд развития сектора фармацевтической промышленности. В то же время Калужская, Кировская, Самарская и Курская области, несмотря на отдельные периоды отрицательной динамики, в целом показывают устойчивый рост фармсектора, который может выступить их точкой роста [12, c. 1164–1166]. Также, например, применение метода пространственной автокорреляции позволяет оценить взаимосвязи между отдельными территориями, обозначить лидеров (как по масштабам развития, так и по силе их влияния на соседей) и аутсайдеров [10, с. 115]. В результате выделяются точки роста (регионы, МО), близость к которым способна обернуться для соседствующих территорий масштабным оттоком ресурсов. Среди недостатков данной группы методов можно выделить: несовершенство массива доступной для исследования статистической информации, сложность вычислений и применения креативного подхода («out of the box thinking»).

Преимуществами методов экспертной оценки служат их сравнительная простота, сильная практическая направленность, возможность творческого подхода. Однако имеет место ряд проблем научно-практического характера, связанных с рисками ошибочного провозглашения исследуемых объектов полюсами и точками роста на основе субъективных представлений эксперта. Так, в результате определения основных факторов, формирующих структуру экономического пространства Ростовской области, обозначены восемь перспективных полюсов роста региона, среди которых города Зерноград, Семикаракорск и Пролетарск, а также пос. Матвеев-Курган [1, с. 802, 806].

Учитывая, в том числе специфику управленческой деятельности, оптимальным решением является комбинация приёмов математико-статистических методов и методов экспертной оценки. Это особенно актуально при искусственном создании точек роста с высокими рисками утери полученного потенциала и увеличения нагрузки на бюджет (например, Олимпийские игры в г. Сочи). Также следует отметить недостаточную увязку рассмотренных в статье методик с показателями качества жизни населения.

Заключение

Изначально теория полюсов роста, появившаяся в 50-е годы XX века, была сфокусирована на менее благополучных регионах. Сегодня произошло смещение фокуса внимания на процветающие регионы и города [19, с. 655], усиливается акцент на повышение конкурентоспособности городских и региональных экономик в рамках реализации стратегий мезо-уровня.

Знание подходов для выявления точек роста обеспечивает органы государственного и муниципального управления возможностями для позитивной трансформации структуры экономики региона, увеличения потока инвестиций, повышения качества жизни населения, укрепления и развития межрегиональных экономических связей и др.

При этом разработка инструментария, позволяющего выявлять точки и полюса роста на основе потребностей и уникальных возможностей региона, его социально-экономических и культурных характеристик, остается сегодня одной из ключевых задач методологического характера.

¹ «О параметрах проекта федерального бюджета на 2024 год и на плановый период 2025 и 2026 годов» // Совет Федерации Федерального Собрания Российской Федерации: офиц. сайт. – 2023. – URL: http://council.gov.ru/activity/activities/parliamentary/148548/ (дата обращения: 31.01.2024).

² Распоряжение Правительства РФ от 13.02.2019 № 207-р (ред. от 30.09.2022) «Об утверждении Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года» // Консультант Плюс. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_318094/ (дата обращения: 31.01.2024).

³ Герасимова О. Е. Управление пространственной поляризацией в регионе на основе формирования точек роста (на примере Республики Татарстан): дис. … канд. экон. наук. – Казань, 2009. – 147 с.

⁴ Виноградова А. А. Организационно-методический инструментарий активизации точек экономического роста в регионе: дис. … канд. экон. наук. – Тамбов, 2015. – 196 с.

⁵ Новикова И. А. Развитие точек роста конкурентоспособности региона: дис. … канд. экон. наук. – Уфа, 2021. – 204 с.

⁶ Герасимова О. Е. Управление пространственной поляризацией в регионе на основе формирования точек роста (на примере Республики Татарстан): дис. … канд. экон. наук. – Казань, 2009. – 147 с.

⁷ Михайлова Н. ЦСИ. Точки роста муниципальных образований Ульяновской области // Улпресса. – URL: https://ulpressa.ru/2020/09/24/точки-роста-муниципальных-образован/ (дата обращения: 03.02.2024).

⁸ Стратегия социально-экономического развития Московской области на период до 2030 года // Правительство Московской области. – URL: https://mosreg.ru/ob-oblasti/prioritety-razvitiya (дата обращения: 03.02.2024).

Авторлар туралы

Nadezda Laktaeva

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: LaktaevaNE@spa.msu.ru
SPIN-код: 6509-1800

postgraduate student

Әдебиет тізімі

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар

Әрекет

1. JATS XML

Жүктеу

2. Figure 1. The algorithm for the formation of a complex of "points of economic growth" in the region Source: taken from [8, p. 31]

Жүктеу (297KB)

Метадеректер