ИНЕРЦИОННОСТЬ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ

Вестник Челябинского государственного университета. 2023. № 11

Bulletin of Chelyabinsk State University. 2023;(11(481):91-101. ISSN 1994-2796 (print). ISSN 2782-4829 (online) Научная статья УДК 330.34; 332.05

doi: 10.47475/1994-2796-2023-481-11-91-101

ИНЕРЦИОННОСТЬ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ

Дарья Сергеевна Бенц

Челябинский государственный университет, Челябинск, Россия, benz@csu.ru, ORCID 0000-0003-1257-248X

Аннотация. Статья посвящена исследованию феномена инерции в долгосрочном экономическом развитии регионов металлургического профиля. Цель статьи — показать фактор инерции в экономическом развитии регионов металлургического профиля, количественно определить степень затухания инерции. На основе ранее проведенных исследований автором включены в выборку шесть регионов, отнесенных к регионам металлургического профиля, — это Вологодская, Липецкая, Мурманская, Свердловская, Тульская и Челябинская области. Конкретными методами исследования выступили метод графической иллюстрации и регрессионный анализ с лагированными переменными. В отношении долгосрочного экономического развития лидерами являются Тульская и Свердловская области, аутсайдером — Мурманская. Переменными регрессий выступили предыдущее и последующее значения индекса физического объема ВРП в фиксированных ценах. По результатам регрессионного анализа построены семь функциональных зависимостей — шесть для каждого региона в отдельности и одна функция по панельной выборке. Установлены виды функций, характеризующие экономическое развитие регионов. Это линейная функция, характеризующая развитие Тульской области, и степенная функция, описывающая развитие остальных пяти регионов. При помощи полученных уравнений регрессии автором показан затухающий характер инерции экономического развития.

Ключевые слова: инерционность развития, инерция, экономическое развитие, экономический рост, долгосрочный период, металлургический профиль, экономика региона

Для цитирования: Бенц Д. С. Инерционность экономического развития регионов металлургического профиля // Вестник Челябинского государственного университета. 2023. № 11 (481). С. 91-101. doi: 10.47475/19942796-2023-481-11-91-101.

Original article

RIGIDITIES IN THE ECONOMIC DEVELOPMENT OF METALLURGICAL REGIONS

Daria S. Benz

Chelyabinsk State University, Chelyabinsk, Russia, benz@csu.ru, ORCID 0000-0003-1257-248X

Abstract. The author studies the phenomenon of inertia in the long-term economic development of metallurgical regions. The purpose of the article is to show the inertia factor in the economic development of the regions of the metallurgical profile and also to quantify the degree of inertia attenuation. Based on previously conducted studies, the author included in six following regions classified as metallurgical regions — these are Vologda, Lipetsk, Murmansk, Sverdlovsk, Tula and Chelyabinsk regions. Specific research methods are graphical illustration and regression analysis with lagged variables. With regard to long-term economic development, the leaders are the Tula and Sverdlovsk regions, the outsider is Murmansk. The regression variables are the prf the physical volume of GRP in fixed prices. Based on the results of regression analysis, the author builds seven functional dependencies — six for each region separately and one function per panel sample. The author received types of functions characterizing the economic development of the regions. This is a linear function characterizing the development of the Tula region, and a power function describing the development of the remaining five regions. Using the obtained regression equations, the author shows the fading nature of the inertia of economic development.

© Бенц Д. С., 2023

Keywords: rigidities of development, inertia, economic development, economic growth, long-term period, metallurgical profile, regional economy

For citation: Benz D. Rigidities in the Economic Development of Metallurgical Regions. Bulletin of Chelyabinsk State University. 2023;(11(481):91-101. (In Russ.). doi: 10.47475/1994-2796-2023-481-11-91-101.

Введение

Обзор литературы показал, что небольшое число публикаций в области экономических наук содержит в названии термин «инерционность развития»1 [1—8]. Причем объекты исследования в найденных публикациях различны. Это и развитие городов [2; 3], и промышленности [1], и национальной экономики [4-7], и социально-экономических систем в целом [8]. Уже из этого набора литературы можно констатировать, что термин «инерционность развития» применим в отношении любой социально-экономической системы.

В действительности же многие ученые допускают фактор инерции в отношении развития социально-экономических систем. Инерционность исследуется и как фактор цикличности экономики [9], и как антипод инновационного развития [4; 5; 10], и как феномен, характерный для объектов материального мира и субъективной реальности [11]. Исследование пространства также невозможно без принятия фактора инерции [5; 12-14].

Таким образом, констатируем, что инерция, будучи свойством системы [15], не может быть оставлена без внимания. Инерция, как правило, не выходит за рамки любого исследования в области естественных и технических наук, но редко выступает самостоятельным объектом исследования в экономических науках.

В своем исследовании будем придерживаться следующего понимания инерционности социально-экономической системы: это «такое свойство социально-экономической системы, когда при изменении внешних и внутренних факторов (сил воздействия) на элементы системы они некоторое время не меняют свои параметры состояния, то есть сохраняют инерцию» [11]. В нашем же исследовании речь идет об «инерционности развития», поэтому к приведенному определению добавлю: инерционность развития означает сохранение некоторое время траектории развития.

Часто авторы противопоставляют инерционное развитие инновационному. Однако может ли экономическая система встать на рельсы инновационного (высокотехнологичного) развития, сохраняя при этом некоторую инерционность? Вероятно, да. Если принять во внимание, что инер-

1 С учетом форм в именительном падеже.

ционность — это неотъемлемое свойство любой социально-экономической системы, то ускоренное развитие возможно и при наличии этого свойства. Инерция может работать как со знаком «+», так и со знаком «-», она может ускорять или замедлять экономическое развитие.

Регионы металлургического профиля часто ассоциируют с медленнорастущими регионами, в том числе в силу низкой технологичности самой отрасли. Автором исследованы среднесрочные и долгосрочные тренды экономического развития регионов металлургической специализации [16] и металлургического профиля [17]. К регионам металлургической специализации автором были отнесены регионы с максимальным удельным весом производства металлургической продукции крупными и средними предприятиями в общем объеме производства продукции всех отраслей крупными и средними предприятиями (Вологодская, Липецкая, Челябинская, Мурманская и Свердловская области) [16]. Регионы металлургического профиля были отобраны по комплексу критериев — кроме удельного веса металлургического производства был учтен фактор технологичности. По результатам кластерного анализа в выборку регионов металлургической специализации попали Челябинская и максимально схожие с ней Вологодская, Липецкая, Свердловская и Тульская области [17].

В это исследование включим расширенный список ранее исследованных регионов — Вологодская, Липецкая, Мурманская, Свердловская, Тульская и Челябинская области. Условно назовем их регионами «металлургического профиля», что не противоречит ранее проведенным исследованиям.

Цель статьи — исследовать фактор инерции в экономическом развитии регионов металлургического профиля. Цель будет достигаться посредством построения моделей долгосрочного экономического развития шести указанных регионов. Так как речь идет об инерционности развития, то в качестве переменных в модели примем последующие и предыдущие значения индексов физического объема валового регионального продукта (это так называемые модели с лагирован-ными переменными).

Соответственно к задачам исследования отнесем:

1. Анализ долгосрочного экономического роста указанных регионов, оценку позиций каждого региона в сравнении.

2. Определение специфических особенностей долгосрочного экономического развития указанных регионов посредством построения модели для каждого региона.

3. Определение общих особенностей долгосрочного экономического развития регионов металлургического профиля посредством построения модели по панельной выборке.

Методы и материалы

Методика исследования приведена в табл. 1.

Результаты исследования

Оценим динамику индексов физического объема валового регионального продукта (к базовому 1998 г.) в исследуемых регионах (рис. 1). Начиная с 2002 г. Свердловская область выходит в лидеры по темпам экономического роста, уступив это лидерство в 2020-2021 гг. Тульской области. Аутсайдером по темпам экономического ро-

ста выступает Мурманская область. За более чем двадцатилетний период ее рост составил лишь 42 %. Для сравнения: рост Тульской и Свердловской областей составил 167 % и 160 % соответственно.

Рис. 1 позволяет увидеть два этапа усиления дифференциации экономического роста: за период 1998-2008 гг. и за период 2009-2014 гг. налицо конусообразная геометрия графиков, после чего идет некоторое сближение экономик.

На рис. 2-7 приведены модели экономического развития. Построение моделей показало: для пяти из шести исследуемых регионов степенная функция лучше аппроксимирует исходные данные. Для этих регионов построены функции вида Y = A  Xb.

Тульская область демонстрирует линейное развитие (рис. 6). Для нее построена функция вида

Y = k  X + c.

Примечательно, что значения степени b всех пяти функций (рис. 2-5, 7) находятся ниже единицы, что говорит о затухающем характере инерции. Самая высокая в этом плане сила инерции

Таблица 1 Table 1

№ Этап исследования Содержание этапа

1 Формирование выборки регионов В исследование включены регионы металлургической специализации [16] и регионы металлургического профиля [17].

2 Определение независимой и зависимой переменных В качестве зависимой переменной примем индекс физического объема ВРП в последующем периоде; в качестве независимой — в предыдущем. Индекс физического объема ВРП рассчитаем по отношению к базовому (стартовому) периоду.

3 Определение временного диапазона выборки Временной период: 1998-2021 гг. Стартовым примем 1998 г. Индексы физического объема ВРП рассчитаем по отношению к 1998 г. Источником выступят данные Росстата.

4 Формирование исследуемой функции у, = / (У«), где Уи1 — индекс физического ВРП по отношению к 1998 г. в предыдущем году; У, — индекс физического ВРП по отношению к 1998 г. в последующем году. Конкретный вид функции (линейная, нелинейная) определяется в процессе исследования.

5 Построение функции У, = /(У,] для каждого исследуемого региона Для каждого исследуемого региона построим функцию с лагированной переменной. Диапазон выборки: 1998-2021 гг.

6 Построение функции У, = /(У,.]) для панельной выборки В панельную выборку включим только те регионы, функция для которых получена одинаковая.

7 Анализ параметров Проведем анализ параметров полученных функций. Оценим степень затухания / ускорения инерции.

Примечание: составлено автором.

Методика исследования Research methodology

Челябинская область ——Свердловская область —Ь— Липецкая область Вологодская область Ж Тульская область • Мурманская область

Рис. 1. Динамика индексов физического объема валового регионального продукта (к базовому 1998 г.) в регионах металлургической специализации и металлургического профиля Fig. 1. Dynamics of indices of the physical volume of the gross regional product (by the base year 1998) in the regions of metallurgical specialization and metallurgical profile Примечание: рассчитано автором по данным Росстата

Y

Рис. 2. Модель экономического развития Челябинской области Fig. 2. The model of economic development of the Chelyabinsk region Примечание: построено автором по данным Росстата

характерна для Тульской области (единичная степень). На рис. 1 мы и видим максимальный долгосрочный рост этой области.

Рис. 3. Модель экономического развития Свердловской области Fig. 3. The economic development model of the Sverdlovsk region Примечание: построено автором по данным Росстата

С другой стороны, коэффициент A показывает силу нарастания инерции. При минимальном значении степени b (0,79) в уравнении Вологодской

2,5 2,3

1,1

0,9

1,5 1,7 Y

Рис. 4. Модель экономического развития

Липецкой области Fig. 4. The model of economic development Lipetsk region Примечание: построено автором по данным Росстата

y = 1,1166x0-78"

R2 = 0,8914 •

y = 0,8154x + 0,312 -R2 = 0,8778

0,9 1 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 Yrt-1)

Рис. 5. Модель экономического развития

Вологодской области Fig. 5. The model of economic development Vologda region Примечание: построено автором по данным Росстата

2,9 2,7 2,5 2,3 2,1 t)Y( 1,9 1,7 1,5 1,3 1,1

0,9

y = 1,0561x0'976 R2 = 0,9853

y = 1,0139x + 0,0487 R2 = 0,9861

•

y = 1,0211x°'9613 R2 = 0,7687 •

y = 1,0159x - 0,0001 . R2 = 0,7759

•

•

1,7 1,9 Y

2,1 2,3 2,5 2,7

1,1 1,2 Y

8

7

6

2,1

1,9

1,7

1,5

1,3

0,9

0,9

1,1

1,3

1,9

2,1

2,3

1,5

1,4

1,3

1,2

1,1

0,9

0,9

1,3

1,4

0,9

1,1 1,3

1,5

Рис. 6. Модель экономического развития

Тульской области Fig. 6. The model of economic development Tula region Примечание: построено автором по данным Росстата

области коэффициент А здесь, наоборот, максимален (1,12). Из рис. 1 мы видим, что долгосрочный рост Вологодской области нельзя назвать лидирующим. Вологодская область опередила лишь Мурманскую в плане долгосрочного роста. Самое высокое значение степени b (0,96) характерно для Мурманской области, однако оно не позволило выйти региону в лидеры из-за самого низкого значения коэффициента А (1,02).

Челябинская и Свердловская области близки в отношении коэффициента А (1,0999 и 1,0995), однако несколько разнятся в значениях степени b

Рис. 7. Модель экономического развития

Мурманской области Fig. 7. The model of economic development Murmansk region Примечание: построено автором по данным Росстата

(0,87 и 0,91), вследствие чего в долгосрочной перспективе Свердловская область и показывает более высокий рост — 2,6 и 2,12 раза (рис. 1).

Самыми близкими по уровню долгосрочного экономического роста оказались Челябинская и Липецкая области — 2,12 и 2,27 раза (рис. 1). За 23 года рост Липецкой области на 15 % превысил рост Челябинской области. Степень функции b, равная 0,93, в уравнении Липецкой области позволила обогнать Челябинскую область, в уравнении которой степень b составила лишь 0,87.

Исследование, посвященное среднесрочным трендам развития регионов металлургического профиля, показало схожесть экономик Свердловской, Липецкой, Вологодской и Тульской областей с экономикой Челябинской области [17]. В один кластер попали пять указанных регионов. Критериями кластеризации явились в том числе и уровни технологичности обрабатывающих отраслей промышленности по показателю занятости. Стоит отметить, что максимально несхожий регион от указанных пяти регионов — это Мурманская область. Именно эта область и продемонстрировала самый низкий экономический рост за двадцатитрехлетний период. Отсюда можно предположить, что уровень технологичности всё же задает вектор долгосрочного экономического развития регионов.

Мурманская область, демонстрирующая за двадцатитрехлетний период самый низкий экономический рост, наряду с Вологодской областью, отличается и одним из самых низких уровней технологичности обрабатывающих производств — по показателю доли высокотехнологичных отраслей, оцененной через среднюю численность работников (рис. 8).

Некоторую связь между темпами долгосрочного экономического роста (рис. 1) и уровнем технологичности обрабатывающих производств (рис. 8) можно проследить. Первое место по темпам экономического роста занимает Тульская область (рис. 1). Этот же регион показывает и са-

мый высокую долю занятости в высокотехнологичных видах промышленности (рис. 8). Второе место — и по темпам долгосрочного роста, и по уровню технологичности — заняла Свердловская область. Челябинская область, занимая третье место по темпам долгосрочного роста, показала четвертое место по уровню технологичности. С другой стороны, в Липецкой области лишь 0,88 % работников заняты в высокотехнологичных производствах, однако это не помешало ей занять третье место по темпам экономического роста.

Если же ориентироваться на сумму первых двух групп технологичности (High-technology+ Medium-high-technology), то лидером среди шести изучаемых регионов выступает Свердловская область (35,48 %). Второе место занимает Мурманская область (35,10 %), однако это не помогло ей достичь высоких темпов экономического роста. Стоит отметить, что все шесть исследуемых регионов показывают значение доли занятого населения в высокотехнологичных и средне-высокотехнологичных отраслях, находящееся на уровне ниже среднероссийского (40,74 %).

Глядя на рис. 1, мы говорим о долгосрочной динамике, на рис. 9 видим статическое состояние в отношении уровня технологичности. Но нужно понимать, что за период с 2017 по 2021 г. практически никаких изменений в отношении рейтинга технологичности не произошло [17]. Соотнести уровень технологичности за столь же длинный

Виды деятельности

High-technology Medium-high-technology Medium-low-technology Low-

Челябинская

область

Свердловска

я область

Липецкая

область

Вологодская

область

Тульская

область

Мурманская

область

Россия

6,14

6,98

0,88 0,23

7,63

0,27

24,78

28,50

16

29 4,60

21,40

34,83

55,16

54,92

54,53

52,

50,30

52,66

26,73

33,52

13,92 9,60

28,30

32,30

2,24 25,74^

Рис. 8. Уровни технологичности регионов металлургического профиля, %, 2021 г. Fig. 8. Technological levels of metallurgical profile regions, %, 2021 Примечание: рассчитано автором по данным FIRA.PRO в соответствии с методикой оценки уровня

технологичности, разработанной Евростатом (Eurostat. High-tech classification of manufacturing industries). Доступ: https://ec.europa.eu/eurostat/statisticsexplained/index.php?title=Glossary: Hightech_classification_of_

manufacturing_industries

период, какой приведен на рис. 1, не представляется возможным в силу изменений ОКВЭД.

Далее построим модель экономического развития по панельной выборке, включив в нее пять исследуемых регионов, за исключением Тульской области, развитие которой описывается линейной функцией. Для остальных пяти регионов самой удачной оказалась степенная функция. Результат построения степенной функции по панельной выборке приведен на рис. 9.

Дескриптивная статистика наблюдаемых переменных всех построенных функций показана в табл. 2. Для оценки качества моделей вида степенной функции таковые были предварительно

линеаризованы. В табл. 3 показаны итоги оценки качества всех семи построенных функций.

Заключение

В качестве первой задачи был заявлен сравнительный анализ долгосрочного экономического роста выбранных регионов. Начиная с 2002 г. устойчивым лидером была Свердловская область, которая в 2020 г. уступила свое лидерство Тульской области. На протяжении всего изучаемого периода (1998-2021 гг.) устойчивым аутсайдером выступила Мурманская область. Если экономики Тульской и Свердловской областей за 23 года выросли в 2,67 и 2,6 раза в фиксированных ценах,

Рис. 9. Модель экономического развития регионов металлургической специализации Fig. 9. Model of economic development of metallurgical specialization regions Примечание: построено автором по данным Росстата

Таблица 2 Table 2

Дескриптивная статистика наблюдаемых переменных для построения функций вида

ln(Yt) = lnA + b • ln(Yt-1) и Yt = k • Yt-1 + с Descriptive statistics of observed variables for constructing functions of the form ln(Yt) = lnA + b • ln(Yt-1) and Yt= k • Yt-1 + с

Переменная Количество наблюдений Выборка Среднее значение Стандартная ошибка Минимальное значение Максимальное значение

Натуральный логарифм индекса физического объема ВРП в последующем периоде, 1п(У,) 23 Челябинская область 0,532 0,026 0,081 0,696

Свердловская область 0,661 0,024 0,016 0,954

Липецкая область 0,532 0,015 0,031 0,820

Вологодская область 0,429 0,026 0,131 0,553

Мурманская область 0,160 0,018 0,058 0,352

115 Панель (5 регионов) 0,463 0,008 0,016 0,954

Натуральный логарифм индекса физического объема ВРП в предыдущем периоде, !п(Ум) 23 Челябинская область 0,499 0,048 0 0,752

Свердловская область 0,619 0,034 0 0,937

Липецкая область 0,496 0,027 0 0,776

Вологодская область 0,405 0,060 0 0,551

Мурманская область 0,144 0,115 0 0,296

115 Панель (5 регионов) 0,433 0,016 0 0,937

Окончание табл. 2 The end of the table 2

Переменная Количество наблюдений Выборка Среднее значение Стандартная ошибка Минимальное значение Максимальное значение

Индекс физического объема ВРП в последующем периоде, У, 23 Тульская область 1,801 0,047 0,997 2,672

Индекс физического объема ВРП в предыдущем периоде, Ум 1,729 0,026 0,997 2,531

Примечание: составлено автором.

Таблица 3 Table 3

Итоги регрессионного анализа he results of the regression analysis

№ Выборка Вид функциональной зависимости Уравнение регрессии Коэффициент детерминации Подтверждение нулевой гипотезы о незначимости уравнения

1 Челябинская область Степенная У = 1,1 0,9416 не подтверждается не подтверждается

2 Свердловская область Степенная У = 1,1УД91 0,9718 не подтверждается не подтверждается

3 Липецкая область Степенная У = 1,07 УД93 0,9822 не подтверждается не подтверждается

4 Вологодская область Степенная У = 1,12УД79 0,8914 не подтверждается не подтверждается

5 Мурманская область Степенная У = 1,02УД96 0,7687 не подтверждается не подтверждается в отношении параметра Ь; подтверждается в отношении параметра А

6 Панель (5 регионов) Степенная У = 1,05У 0'195 0,9681 не подтверждается не подтверждается

7 Тульская область Линейная У = 1,1 у,0^7 0,9861 не подтверждается не подтверждается в отношении параметра к; подтверждается в отношении параметра с

Примечание: составлено автором.

то экономика Мурманской области — лишь в 1,42 раза.

Автором была предпринята попытка увязать динамику долгосрочного экономического роста с уровнем технологичности обрабатывающих производств. Однако явной связи почти не прослеживается. С одной стороны, такие регионы-лидеры

действительно показывают максимальные среди шести изучаемых регионов доли занятого населения в высокотехнологичных производствах (7,63 и 6,98 %). С другой стороны, Липецкая область, не имея даже одного процента (0,88 %) занятого населения в высокотехнологичных отраслях, продемонстрировала далеко не самый низкий рост — экономика региона за 23 года выросла

на 127 %. Этот показатель очень далек от значения аутсайдера (42 %).

Более того, для Мурманской области, наряду со Свердловской областью, характерно высокое значение занятости в сумме двух первых по уровню технологичности производств (высокотехнологичных и средне-высокотехнологичных), однако эти два региона очень полярны в плане долгосрочного роста, поэтому фактор технологичности пока не доказан.

Относительно второй задачи, поставленной автором, можно сказать следующее. Особенность долгосрочного экономического развития, охарактеризованная как зависимость последующего темпа экономического роста от предыдущего, заключается в нелинейном характере зависимости. Исключение составила лишь Тульская область, продемонстрировавшая линейную зависимость. Нужно отметить, что линейная зависимость характеризует более быстрый экономический рост, нежели степенная, так как все полученные уравнения содержат степень, значение которой ниже единицы. Степень Ь полученных нелинейных уравнений и характеризует затухающий характер инерции экономического развития (именно потому, что она ниже единицы).

С другой стороны, линейный коэффициент А в полученных степенных уравнениях характеризует некий автоматический рост — рост при прочих равных условиях. Если предыдущий пе-

риод характеризовался отсутствием экономического роста, иными словами, индекс физического объема ВРП был равен 1,00 (Ум =1), то экономика региона вырастет в последующем периоде на процент, заложенный в линейном коэффициенте А. Этот коэффициент для всех исследуемых регионов оказался выше единицы, следовательно, инерционность развития доказана.

Тот факт, что регионы, функция которых содержит более низкие значения степени Ь, продемонстрировали более высокие значения линейного коэффициента А и наоборот, говорит о приблизительно одинаковой долгосрочной инерционной динамике. Это позволило автору соединить пять исследуемых регионов, развитие которых описывается степенной функцией, в одну панельную выборку, построить единую модель долгосрочного экономического развития и решить третью поставленную задачу. В уравнении, полученном по панельной выборке, линейный коэффициент А равен 1,05, степень Ь равна 0,95. С одной стороны, это говорит о том, что в следующем году экономика среднестатистического металлургического региона покажет 5%-ный рост при условии его отсутствия в предыдущем и при одинаковом воздействии прочих факторов. Это и есть признак наличия инерции развития. С другой стороны, степень полученного уравнения показывает затухающий характер инерции.

Список источников

1. Быстров А. В., Свирчевский В. Д. Инерционность развития нефтяной промышленности России — угроза экономической безопасности страны // Федерализм. 2015. № 4 (80). С. 73-84.

2. Дворядкина Е. Б. Инерционность экономического развития городов традиционно-промышленного региона. Екатеринбург, 2005. 201 с.

3. Дворядкина Е. Б., Голошейкин Е. В., Арагилян И. В. Инерционность как свойство экономического развития городов традиционно-промышленного региона // Управленец. 2014. № 5 (51). С. 72-78.

4. Лысова Н. А. Сценарии и векторы стратегического развития экономики России: инновационность или инерционность? // Экономическое развитие России: драйвер роста или генератор вызовов : материалы Международной научно-практической конференции. М., 2016. С. 87-90.

5. Напалкова И. Г., Солдатова А. С. Пространственная инерционность России и проблемы перехода к инновационному типу развития // Ars Administrandi (Искусство управления). 2011. № 3. С. 20-26.

6. Павлов К. В. Общинность и инерционность социально-экономического развития России после октябрьской революции // Наука Удмуртии. 2018. № 1 (83). С. 163-165.

7. Сидорина М. В. Экономика СССР после окончания Второй мировой войны: инерционность развития или рациональная обусловленность? // Сборник материалов межвузовской научно-практической конференции «Великая Отечественная война 1941-1945 гг.: истоки и всемирно-историческое значение Победы, ее уроки и современность». М., 2005. С. 153-160.

8. Хакимов Р. М., Абрамов Н. Р., Нурутдинов А. А. Инерционность социально-экономических систем в контексте устойчивого развития // Евразийский юридический журнал. 2022. № 10 (173). С. 526-527.

9. Агеева О. Ю., Спахов С. В., Юшкова В. Э. Инерционность экономических систем как фактор

цикличности экономики // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2018. N° 3 (58). С. 231-237.

10. Гасанов М. А., Жиронкин С. А., Гузырь В. В., Жаворонок А. В. Структурно-циклический подход к технологическому обновлению российской экономики // ЭКО. 2019. № 2 (536). С. 8-21.

11. Хайруллин В. А., Макар С. В., Ямалова Э. Н. Инерция в социально-экономических системах: теоретико-эвристический анализ феномена // Дискуссия. 2021. Вып. 108. С. 88-104.

12. Бакланов П. Я., Мошков А. В. Инерционность территориальных структур хозяйства в регионах Дальнего Востока // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 2017. № 2. С. 3-10.

13. Хайруллин В. А., Макар С. В. Теоретический анализ фактора инерционности в топических экономических системах (региональных, территориальных и др.) // Евразийский юридический журнал. 2020. № 8 (147). С. 404-406.

14. Гордеев С. С., Зырянов С. Г., Подопригора А. В. «Эффект колеи» в развитии социально-экономического пространства региона. Часть 1: «Эффект колеи» и локальный кризис в Челябинской области // Социум и власть. 2019. № 5 (79). C. 84-97.

15. Доценко Е. Ю. Структурная инерция как методологический инструмент исследования структурных сдвигов в экономике // Экономика и управление инновациями. 2019. № 1. С. 4-18. DOI: 10.26730/25875574-2019-1-4-17

16. Бенц Д. С. Особенности долгосрочного экономического развития регионов металлургической специализации // Вестник Челябинского государственного университета. 2023. № 3 (473). С. 36-52.

17. Бенц Д. С., Резепин А. В. Среднесрочные тренды экономического и технологического развития регионов металлургического профиля // Journal of New Economy. 2023. Т. 24, № 3. С. 91-118.

References

1. Bystrov AV, Svirchevsky VD. Inertia of Development of the Oil Industry in Russia — A Threat to the Economic Security of the Country. Federalizm = Federalism. 2015;4(80):73-84. (In Russ.).

2. Dvoryadkina YeB. Inertia of Economic Development of Cities of Traditional-Industrial Region. Yekaterinburg; 2005. 201 p. (In Russ.).

3. Dvoryadkina YeB, Golosheykin YeV, Aragilyan IV. Lag effect as a property of economic development of cities in a traditional industrial region. Upravlenets = The Manager. 2014;5(51):72-78. (In Russ.).

4. Lysova NA. Scenarios and vectors of strategic development of the Russian economy: innovation or inertia? Ekonomicheskoe razvitie Rossii: drajver rosta ili generator vyzovov = Russia's Economic Development: Growth Driver or Call Generator. Moscow; 2016. Pp. 87-90. (In Russ.).

5. Napalkova IG, Soldatova AS. Spatial inertia of Russia and problems of transition to innovative type of development. Ars Administrandi. 2011;(3):20-26. (In Russ.).

6. Pavlov KV. Obshchinnost and lag effect of social and economic development of Russia after the October revolution. Nauka Udmurtii = Science of Udmurtia. 2018;1(83):163-165. (In Russ.).

7. Sidorina MV. The USSR economy after the end of World War II: inertia of development or rational conditioning? Sbornikmaterialov mezhvuzovskoj nauchno-prakticheskoj konferencii "Velikaya Otechestvennaya vo-jna 1941-1945 gg.: istoki i vsemirno-istoricheskoe znachenie Pobedy, ee uroki i sovremennost'" = Unparalleled feat. A collection of materials from the intercollegiate scientific and practical conference "The Great Patriotic War of 1941-1945: the origins and world-historical significance of Victory, its lessons and modernity.". 2005; 153-160. (In Russ.).

8. Khakimov RM, Abramov NR, Nurutdinov AA. Inertia of Socio-Economic Systems in the Context of Sustainable Development. Evrazijskij yuridicheskij zhurnal = Eurasian Law Journal. 2022;10(173):526-527. (In Russ.).

9. Ageeva OYu, Spakhov SV, Yushkova VE. Rigidities of economic systems as a factor of boom-and-bust economy. Vestnik of Voronezh state agrarian university = Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2018;3(58):231-237. (In Russ.).

10. Gasanov MA, Zhironkin SA, Guzyr VA, Zhavoronok AV. Structural-and-Cyclical Approach to Technological Renewal of the Russian Economy. EKO = ECO. 2019;2(536):8-21. (In Russ.).

11. Khairullin VA, Makar SV, Yamalova EN. Inertia in socio-economic systems: theoretical and heuristic analysis of the phenomenon. Diskussiya = Discussion. 2021;(108):88-104. (In Russ.).

12. Baklanov PYa, Moshkov AV. Persistence of the territorial structures of economy. Vestnik Moskovsk-ogo universiteta. Seriya 5: Geografiya = Bulletin of Moscow University. Series 5: Geography. 2017;(2):3-10. (In Russ.).

13. Khayrullin VA, Makar SV. Theoretical analysis of the inertia factor in topical economic systems (regional, territorial, etc.). Evrazijskij yuridicheskij zhurnal = Eurasian Law Journal. 2020;8(147):404-406. (In Russ.).

14. Gordeev SS, Zyryanov SG, Podoprigora AV. "Path Dependence" in developing socio-economic space of the region. Part 1: "Path Dependence" and the local crisis in the Chelyabinsk Region. Socium i vlast' = Society and power. 2019;5

15. Dotsenko EYu. Structural inertia as a methodological tool for the study of structural shifts in the economy. Ekonomika i upravlenie innovaciyami = Economics and Innovation Management. 2019;(1):4-18. (In Russ.).

16. Benz DS. Features of long-term economic development of metallurgical specialization regions. Bulletin of Chelyabinsk State University. 2023;3(473):36-52. (In Russ.).

17. Bents DS, Rezepin AV. Medium-term trends in economic and technological development of metals industry regions. Journal of New Economy. 2023;24(3):91-118. (In Russ.).

Информация об авторе

Д. С. Бенц — кандидат экономических наук, доцент, профессор кафедры экономики отраслей и рынков.

Information about the author

D. S. Benz — Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Professor of the Department of Industry and Market Economics.

Статья поступила в редакцию 06.11.2023; одобрена после рецензирования 11.11.2023; принята к публикации 13.11.2023.

Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.

The article was submitted 06.11.2023; approved after reviewing 11.11.2023; accepted for publication 13.11.2023.

The author declares no conflicts of interests.