ЭКОНОМИКА РЕГИОНА

При неравномерном социально-экономическом развитии территориальных систем особенно актуальным является поиск приоритетов их пространственного развития для обеспечения устойчивого экономического роста. В ходе исследования была выдвинута гипотеза о том, что приоритетом пространственного развития региона является формирование полюсов роста на территории муниципальных образований с повышенной концентрацией производственных ресурсов, обладающих тесными пространственными взаимовлияниями с окружающими их территориями. Цель исследования заключается в разработке методологического подхода к поиску и обоснованию приоритетов пространственного развития региона на примере муниципальных образований Свердловской области. авторский методологический подход предполагает выделение в квадрантах диаграммы рассевания П. Морана двух подгрупп территорий по уровню пространственного взаимовлияния для поиска действующих и формирующихся полюсов роста и зоны их сильного и умеренного влияния. Для обоснования эффективности выбранных приоритетов применен дифференцированный подход к построению пространственных моделей SAR. В результате сформированы две группы территорий: пространственно взаимосвязанные (полюса роста, территории, образующие пространственный кластер и входящие в их зону влияния) и пространственно удаленные. исследование показало, что пространственными приоритетами развития Свердловской области должно стать формирование полюсов роста на территории муниципальных образований, обладающих повышенным уровнем концентрации размещаемых предприятий, трудовых и инвестиционных ресурсов (гг. нижний Тагил и Каменск-Уральский), а также на территории муниципальных образований, входящих в зону сильного влияния, действующего в регионе полюса роста (городские округа Березовский, Верхняя Пышма, Среднеуральск, Первоуральск, Дегтярск, Ревда, Полевской, Сысертский, Арамильский, Белоярский, каменский и Верхнее Дуброво). необходимо и наращивание тесных кооперационных взаимосвязей между муниципальными образованиями, которые, как показал пространственный автокорреляционный анализ П. Морана, входят в зону сильного влияния Екатеринбургской агломерации. Представленное исследование позволит в дальнейшем обозначить механизмы реализации приоритетов пространственного развития региона.

Интерес к проблематике исследования приграничных экосистем вызван тем, что они функционируют под влиянием как факторов внутренней среды, так и внешней макро- и мезосреды. Большинство исследований в области экосистемного подхода в региональной экономике носят теоретический характер и не подкрепляются эмпирическим анализом. Цель статьи заключается в оценке влияния факторов внутренней и внешней среды на устойчивость предпринимательских экосистем, находящихся в приграничных регионах. Методика основана на отборе исследуемых экосистем и выявлении их отличительных характеристик - эмерджентности и коопконкуренции. Для оценки и группировки применялись методы кластерного анализа и главных компонент с использованием машинного обучения на языке программирования Phyton. В результате исследования выделены и сгруппированы системообразующие факторы, важные с позиции теории экосистем и специфические для приграничного состояния; сформированы индикаторы, позволяющие комплексно оценить влияние факторов среды на устойчивость экосистем; предложены четыре кластера и проведено ранжирование экосистем по типам устойчивости. Определены два класса наиболее устойчивых экосистем с высоким уровнем совместной деятельности, находящихся в благоприятных приграничных условиях. Большая часть экосистем отнесена к классам неустойчивости по двум группам причин: влияние геополитических факторов (66 экосистем) и неустойчивость внутренней среды (65 экосистем), что сдерживает их развитие. В ходе анализа главных компонент произведена группировка экосистем по интегральному баллу устойчивости и определены ключевые факторы (наличие крупных предприятий, кооперативные связи между акторами, иностранные инвестиции, импортные операции с дружественными странами, институциональная среда и приграничная инфраструктура). Выделено 47 устойчивых экосистем и 43 наиболее неустойчивых. Результаты проведенного исследования имеют прикладное значение для разработки стратегий развития регионального предпринимательства с учетом изменений и адаптации к вызовам окружающей среды.

Растет запрос на промышленную политику как в развивающихся, так и развитых странах, при этом особое внимание уделяется ее проектированию применительно к позиционированию в глобальных цепочках создания стоимости. Существует провал в исследованиях, где фокус государственной поддержки, поступающей из региональных бюджетов, связывается с характером интеграции региональной экономики в глобальные цепочки создания стоимости (ГЦСС). Вот почему цель данного исследования - анализ факторов предоставления компаниям государственной поддержки из региональных бюджетов в зависимости от степени интеграции регионов в восходящие и нисходящие связи в ГЦСС в обрабатывающей промышленности. Для проведения анализа используется опрос руководителей 1,9 тысяч российских предприятий обрабатывающих отраслей, проведенный в августе - ноябре 2022 г.. Выборка включает в себя показатели деятельности компаний в 2019-2022 гг., репрезентативна в разрезе видов экономической деятельности и размерных групп предприятий. Мы находим, что финансовая поддержка компаний из региональных бюджетов более консервативна (менее поисковая по сравнению с поддержкой из федеральных бюджетов) и направлена на поддержку некоторого «ядра» компаний, значимых для устойчивости региональной экономики. Фокусом поддержки, распределяемой в регионах, выступают компании-экспортеры, а в последние годы также компании, выполняющие госзаказ. В 2022 г. в радикально изменившихся внешних условиях произошла смена представлений о драйверах развития - среди получателей поддержки вперед вышли компании с государственным участием. При наличии более существенной интеграции в глобальную экономику региональная политика становится более вертикальной, направленной на поддержку крупных, интегрированных в ГЦСС компаний, а при меньшей интегрированности - более горизонтальной, поисковой, связанной с поддержкой МСП. Для тех регионов, которые больше интегрированы в нисходящие связи (по сравнению с восходящими), заметно внимание к поддержке инновационно-активных компаний в интересах решения задач локализации, импортозамещения, технологической независимости. Наши результаты показывают некоторые латентные, но складывающиеся на практике приоритеты в промышленной политике. Как следствие, на уровне регионов можно обсуждать дополнительные инициативы содействия репозиционированию экономик российских регионов в глобальной экономике в условиях новой реальности.

Необходимость поиска новых источников экономического роста в индустриальных и старопромышленных районах определяет важность исследования взаимосвязи наукоемких бизнес-услуг и промышленного развития в регионах. Цель статьи - проанализировать, насколько российские регионы вовлечены в процесс территориальной сервисизации с точки зрения распространения наукоемких видов деятельности в сфере деловых услуг и способствует ли это росту производительности в рамках реализации стратегии сервисизации промышленных компаний, то есть добавления к выпускаемому продукту услуг. Предложенная авторами аналитическая рамка восполняет разрыв между исследованиями в области последствий применения промышленными компаниями стратегии сервисизации и возможностями развития промышленного потенциала региона за счет сектора наукоемких бизнес-услуг. Работа представляет собой первое исследование с использованием российских данных в области территориальной сервисизации и развивает это направление в экономической литературе в части применяемой методологии исследования. В исследовании предложено использование трехшаговой CDM-модели с фиксированными эффектами для панельных данных. На основе эконометрического оценивания данных компаний обрабатывающей промышленности в 56 регионах РФ в работе обнаружено, что на проникновение наукоемких бизнес-услуг в региональную экономику оказывает положительный эффект увеличение размера рынка и рост числа компаний обрабатывающей промышленности, а предсказанный уровень проникновения наукоемких услуг имеет позитивную связь с сервисизацией промышленных предприятий в регионе. Кроме того, удалось обнаружить положительный эффект от предсказанной доли занятых в сервисизованных компаниях для производительности в промышленных предприятиях, представленный выработкой на одного занятого. Результаты исследования могут быть применены при разработке мер государственной политики в области регионального развития и промышленной политики. Ограничения исследования связаны со сложностью фиксации фактического использования сервисных ОКВЭД российскими промышленными компаниями.

В связи с отсутствием единого подхода к поддержке креативных индустрий и объективной дифференциацией исходных социально-экономических условий в регионах России складываются различные модели участия властей в развитии креативных индустрий. Понимание соотношения факторов, влияющих на креативные индустрии, является одним из ключей к более эффективным целеполаганию и поддержке креативного сектора в российских регионах. Целью настоящего исследования является выявление с использованием метода полиномиальной логистической регрессии объективных факторов, влияющих на качество политики в сфере креативных индустрий в регионах России и определение с помощью кластеризации методом k-средних групп регионов, схожих по профилю реализуемых креативных политик. Определены три группы политик: организованная, самостоятельная и непроявленная. Выявлено, что восемь «организованных» регионов опережают остальные группы по уровню организационного обеспечения (в 5 и 7 раз), по привлекаемым мерам федеральной поддержки (в 1,5 и 1,8 раза), нормативному правовому и стратегическому обеспечению (на 4 % и 8 %) и находятся примерно на одном уровне с двадцатью «самостоятельными» регионами по масштабу региональных мер поддержки. «Организованные» регионы по численности студентов опережают «самостоятельные» в 1,4 раза, а «непроявленные» - в 1,9 раза; по числу патентных заявок -в 2,2 раза и 2,5 раза соответственно; по посещаемости культурных учреждений - на 22 % и 18 %. Моделирование показало, что активности органов власти в поддержке креативных индустрий на региональном уровне способствует сочетание факторов инновационного и культурного развития.

Значительную часть территории России занимают приграничные регионы. Все они в разной степени адаптированы к условиям трансграничного взаимодействия. В представленной статье рассматриваются экономические и институциональные условия взаимодействия регионов России и Казахстана на сибирском участке государственной границы в рамках так называемых «трансграничных макрорегионов». В перечень исследуемых приграничных регионов обеих стран включены регионы, имеющие друг с другом общие границы. Целью статьи является обоснование выбора направления в формировании трансграничного макрорегиона в створе российско-казахстанской границы, обладающего оптимальным набором признаков сочетаемости между входящими в его состав приграничными регионами. основными задачами исследования являются оценка готовности приграничных регионов обеих стран к сотрудничеству друг с другом; определение перечня показателей, лежащих в основе мониторинга развития сопредельных регионов, и типологизация регионов по отношению к осуществлению трансграничного взаимодействия. Выдвигается гипотеза о равной готовности приграничных регионов России и Казахстана к налаживанию трансграничного сотрудничества и формированию устойчивых экономических отношений в рамках макрорегиона. В статье представлена концептуальная модель трансграничного макрорегиона, включающая в себя общность границ сопредельных регионов, их экономическую специализацию и инфраструктурную обеспеченность. Представлена типология приграничных регионов на основе оценки инфраструктурной обеспеченности региона и его экономической активности, по результатам которой определено лидерство Новосибирской области и Павлодарской области. Сравнительный анализ позволил выделить три варианта образования трансграничных макрорегионов, основанные на соотнесении показателей географически близких и открытых друг другу приграничных регионов обеих стран по ведущему в рамках каждого макрорегиона российскому региону - Омскому, Новосибирскому и Алтайскому. определена ведущая роль новосибирского направления в формировании трансграничного макрорегиона. Полученные результаты могут быть использованы органами государственной власти для разработки концепции развития приграничных регионов страны, обоснования перспективных мер реализации пространственной стратегии государства.

В 2021 г. в России были утверждены региональные стратегии цифровой трансформации. Авторы данного исследования предположили, что существует положительная корреляция между уровнем социально-экономического развития, накопленным опытом цифровизации региональной экономики и потенциалом достижения регионами поставленных задач цифровой трансформации. Для проверки этой гипотезы было проведено ранжирование регионов РФ по потенциалу достижения установленных ими плановых показателей на основе адаптивного автоматизированного метода главных компонент, дополненного анализом среды функционирования (PCA-DEA). Для проведения исследования выбраны 2 блока показателей в качестве входов модели: уровень развития икТ-сектора в регионе (18 индикаторов) и уровень социально-экономического развития региона за 2022 г. (20 индикаторов). В качестве выхода модели были отобраны показатели, по которым у регионов в выборке были запланированы измеримые результаты на 2023 г. (всего 43 индикатора). В выборку вошли все регионы РФ, за исключением ДНР, ЛНР, Запорожской и Херсонской областей из-за отсутствия стратегий цифровой трансформации по состоянию на 1 июля 2023 г., города Москвы, проходящей трансформацию по стратегии «Умный город», а также Чукотского АО, запланировавшего результаты по менее 30 % показателей. В результате мы получили пять групп регионов, распределенных по убыванию шансов достижения плановых показателей цифровизации. Место в рейтинге зависит не только от уровня цифровизации и социально-экономического развития, но и от полноты включения в программу цифровой трансформации стратегических показателей. При этом имеют место значительные отклонения планируемых регионами показателей от рекомендуемых профильными министерствами. Используя декомпозицию интегрального показателя и посредством расчета коэффициентов корреляции, мы выявили факторы, определившие позиции регионов в рейтинге. Разработанная методология позволила учесть как структуру данных, так и эффективность планирования в политике цифровизации, что способствует определению наиболее эффективных стратегий и принятию правильных решений для дальнейшего развития цифровой экономики. Полученный результат может быть использован как для внутренней аналитики оценки результатов реализации стратегии цифровой трансформации конкретного региона, так и для внешней аналитики - при сравнении достигнутых результатов и построения региональных рейтингов.

Динамика технологических инноваций в промышленности регионов России характеризуется пространственно-временной неравномерностью, что делает актуальным изучение параметров траектории развития инноваций. Цель данного исследования - оценка сравнительной значимости траектории развития инноваций и текущего уровня экономического развития региона для инновационной динамики в промышленности регионов страны. С использованием динамической авторегрессионной функции выполнено моделирование текущих инновационных затрат и выпуска промышленных предприятий как функции от траектории развития инноваций (своих предыдущих значений) и текущего уровня экономического развития региона (измеряемого валовым региональным продуктом) на панели из 70 регионов России в 2000-2020 гг. с детализацией федеральных округов и периодов 2000-2005, 2006-2010, 2011-2015, 2016-2020 гг. Установлено, что положительная траектория развития инноваций, увеличивающая их текущий объем, в промышленности большинства регионов России сформировалась только в 2011-2020 гг. В то же время в 2000-2005 гг. в отдельных регионах наблюдалась устойчивая отрицательная траектория развития инноваций, создающая отрицательные экстерналии и негативно влияющая на прирост объема инноваций. В течение всего периода 2000-2020 гг. текущий уровень экономического развития региона был более важен для увеличения объема инноваций, чем траектория их развития. Влияние траектории развития инноваций и уровня экономического развития региона на текущий объем инноваций носит преимущественно компромиссный характер, то есть в конкретный момент времени воздействие чаще оказывал какой-то один из факторов. Это указывает на уязвимость инновационных проектов в рассматриваемый период. Выделяется промышленность Урала и Сибири, где рассматриваемые факторы систематически оказывали комплементарный (совместный) положительный эффект, что значительно увеличивает вероятность успешной реализации инновационных проектов. Полученные результаты представляют интерес в контексте пространственно-временной детализации экономических механизмов инновационного развития регионов России.

Фрагментация мировой экономики, формирование в России новой модели развития национальной экономики на фоне санкционного давления, а также глобальный энергопереход порождают системные угрозы для Кузбасса - ведущего в стране ресурсного региона, специализирующегося на добыче угля. В настоящей статье рассматриваются проблемы поиска приемлемого направления осуществления ревитализации Кемеровской области - Кузбасса как старопромышленного региона в условиях современных вызовов. Данное исследование продолжает серию научных проектов Института экономики и организации промышленного производства СО РАН по изучению российских ресурсных регионов и ставит целью анализ реализованной в Кемеровской области в период 19902000-х гг. модели ревитализации и оценку ее влияния на последующий выбор направления развития. Исследование проводилось с использованием хронологического, исторического и структурного анализа; были изучены документы стратегического планирования Кузбасса и статистическая информация с начала 1990-х гг. по настоящее время. Результаты показывают, что Кемеровская область является исключительным случаем в мировой практике ревитализации ресурсных регионов (которые, как правило, идут по пути диверсификации структуры экономики и уменьшения роли отраслей сырьевой специализации). В 1990-е гг. Кузбасс создал основу формирования устойчивого развития экономики в средне- и долгосрочной перспективе, но в 2000-е гг. он замедлил движение в данном направлении в связи с усилением экспортной ориентации добычи угля. В итоге регион попал в «сырьевую ловушку». Как следствие, сейчас перед Кемеровской областью вновь остро стоит проблема перезапуска процессов ревитализации за счет поиска новых точек роста в рамках процесса диверсификации экономики. Анализ и выводы, содержащиеся в статье, представляют интерес как для специалистов в сфере проектирования региональной экономической политики, так и для исследователей вопросов устойчивого развития ресурсных регионов.