УСТОЙЧИВОСТЬ РЕГИОНАЛЬНЫХ ЭКОНОМИК И ЕЕ ФАКТОРЫ

УСТОЙЧИВОСТЬ РЕГИОНАЛЬНЫХ ЭКОНОМИК И ЕЕ ФАКТОРЫ

RESILIENCE OF REGIONAL

ECONOMIES AND ITS FACTORS

DOI: 10.38197/2072 -2060- 2021- 230-4-397-403 МАЛКИНА Марина Юрьевна

Профессор кафедры экономической теории и методологии, Нижегородский государственный университет имени Н.И.Лобачевского, д.э.н., профессор

Marina YU. MALKINA

Professor of the Department of Economic Theory and Methodology, Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Doctor of Economics, Professor

Цель исследования - оценка и анализ устойчивости экономического развития российских регионов. На основе пяти основных показателей развития, использования метода расстояний Махаланобиса для создания композитного индекса, построения его временных регрессий и отделения трендовой от циклической компоненты, получены оценки уровня неустойчивости развития 83 регионов РФ в 2000-2017 годах. Подтверждены гипотезы о положительной связи неустойчивости развития с уров -нем и темпом развития региона и об отрицательной связи неустойчивости с уров -нем отраслевой диверсификации экономики.

The purpose of the study is to assess and analyze the resilience of the economic development of Russian regions. Based on five main development indicators, using the Mahalanobis distance technique to design a composite index, constructing its temporal regressions and separating the trend component from the cyclical component, assessments of the level of development instability in 83 Russian regions in 2000-2017 are obtained. The hypotheses about the positive relationship of development instability with the level and rate of regional development, and about the negative relationship of instability with the level of sectoral diversification of the economy are confirmed.

Ключевые слова Регион, устойчивое развитие, показатели, агрегирование, расстояние Махаланобиса, регрессия.

Keywords Region, resilient development, indicators, aggregation, Mahalanobis distance, regression.

Признательность Исследование выполнено в рамках базовой части государственного задания Минобрнауки РФ, проект 0729 -2020-0056.

Acknowledgments The study was carried out within the framework of the basic part of the state assignment of the Ministry of Education and Science of the Russian Federation, project 0729 -2020-0056.

Аннотация

Abstract

Введение

В литературе сформировались два подхода к пониманию устойчивости экономического развития. Согласно первому из них, устойчивым (sustainable) является такое развитие, которое сопровождается позитивными социальными, экологическими и прочими эффектами. Так, принятая ООН в 2015 году «Повестка дня в области устойчивого развития на период до 2030 года» включает 17 целей устойчивого развития, охватывающих борьбу с неравенством и бедностью, обеспечение доступа населения к жизненно важным благам, экономное природопользование и защиту окружающей среды [1]. Россия также присоединилась к данной Повестке и осуществляет ежегодный мониторинг достижения целей устойчивого развития [2], в том числе в разрезе регионов и городов [3, 4].

Согласно второму подходу, которого мы придерживаемся в данной статье, под устойчивостью или стабильностью (resilience) развития экономики страны или региона понимается как ее сопротивляемость к воздействию внутренних и внешних шоков, так и способность восстанавливаться после этих шоков и выходить на качественно новую траекторию развития. Это подход опирается на ряд фундаментальных трудов К. Фостера [5], Р. Мартина [6] и др., которые разработали методологические основы оценки экономической резилиентности.

Важной методологической проблемой является измерение уровня устойчивости развития страны или региона. При этом возникают проблемы как выбора индикаторов устойчивости экономики [7; 8], так и сведения их к агрегированным метрикам. Среди альтернативных способов агрегирования разными авторами предлагается расчет среднеарифметических, среднегеометрических индексов, а также показателей энтропии [9], использование метода эквивалентных дисперсий или Z- счета, агрегации портфеля и главных компонент [10], а также применение математической теории графов [11]. У каждого из этих методов есть свои достоинства и недостатки.

Применяемый в данном исследовании метод расстояний Махаланобиса для оценки устойчивости экономического развития используется крайне редко [12]. Однако он аккумулирует ряд преимуществ перечисленных выше методов. Во -первых, он основан на том же самом способе нормирования частных показателей (с учетом их вариации), что и метод Z- счета, и инвариантен к масштабу показателей. Во -вторых, через включение матрицы ковариаций он учитывает коллинеарность частных показателей, то есть имеет то же преимущество, что и метод главных компонент. В -третьих, согласно этому методу рассчитывается среднее по ряду показателей расстояние регионов от центра, которое служит в качестве бенчмарка. Наконец, расчет расстояний Махаланобиса за ряд лет позволяет выявить, как в динамике меняется место конкретного региона относительно центральной тенденции и насколько плавным является это изменение.

Анализ устойчивости экономического развития подразумевает выявление определяющих ее факторов и проверку соответствующих гипотез на основе построения эконо-метрических зависимостей [13]. В моделях пространственной экономики, основанных на панельных выборках регионов, доказывается влияние на устойчивость межотраслевых взаимодействий и пространственных эффектов [14]. Например, в работе [15] показано, что уровень устойчивости регионального развития зависит как от отраслевой диверсификации экономики, так и от устойчивости экономик соседних регионов.

В нашей работе мы руководствуемся динамическим подходом к оценке устойчивости регионального развития. Для создания единого показателя развития исполь-

зуем метод расстояний Махаланобиса, а для отделения его флуктуаций от устойчивого тренда - построение временных регрессий. Далее протестируем три гипотезы: о связи устойчивости экономического развития региона с уровнем и темпом его развития, а также степенью отраслевой диверсификации экономики.

Материалы и методы

Исследование основано на данных Федеральной службы государственной статистики РФ по 83 субъектам РФ в 2000-2017 годах [16]. Устойчивость развития оценивалась на основе пяти структурных показателей, отражающих структуру ВРП и долю государственного сектора в экономике:

1) отношение доходов консолидированного бюджета субъекта РФ к ВРП, BR;

2) отношение фактического конечного потребления домашних хозяйств на территории субъектов РФ к ВРП, CONS;

3) отношение инвестиций в основной капитал к ВРП, IN;

4) отношение экспорта к ВРП, EX;

5) отношение импорта к ВРП, IM.

Агрегирование этих показателей осуществляется путем расчета расстояний Махаланобиса - средних нормированных расстояний каждого региона до центра:

DM

где х = (Xj, x2, x3,..., xK)T - многомерный вектор показателей, ^ = (p,x,)T - вектор средних значений показателей, S- обратная матрица их ковариаций. Таким образом мы получаем расстояние Махаланобиса для каждого i-того региона (i = 1,m) в каждом t-том году (t = 1,n), Dmit.

Далее производится разделение трендовой и циклической составляющей путем построения линейных временных регрессий расстояний Махаланобиса и их оценивания методом наименьших квадратов:

DMit = ао i + ai i  t + eit

л D Mi

где а01 и СС11 - коэффициенты регрессии, ви - остатки регрессии.

Уровень неустойчивости развития региональной экономики рассчитывается на основе показателя среднего квадратического отклонения остатков регрессии:

с =

ylVar

А

г=1

Чем выше этот показатель, тем больше колебания экономического развития региона относительно собственного устойчивого тренда.

Для выявления связи неустойчивости с параметрами регионального развития нами тестировались три гипотезы:

1. Гипотеза о том, что неустойчивыми являются наиболее динамично развивающиеся регионы, что приводит к их интенсивному приближению к центру либо удалению от него. Поэтому в качестве одной из объясняющих переменных было выбрано абсолютное значение среднего темпа изменения расстояния Махаланобиса, рассчитанное на основе формулы (2) - ААБК(а1).

Рисунок 1.

Уровень абсолютной неустойчивости развития региональных экономик (логарифмическая шкала). Источник: расчеты автора на основе данных Росстата [16].

Примечание.

Субъекты РФ обозначены согласно их административным кодам.

2. Гипотеза о положительной связи нестабильности с общим уровнем развития. В качестве показателя развития региона использовался логарифм ВРП на душу населения в 2017 году (ln(y)).

3. Гипотеза о положительном влиянии степени отраслевой диверсификации экономики на устойчивость развития. Для определения степени диверсификации приме -ним показатель схожести двух отраслевых структур (D/v), ранее использовавшийся в работе [12].

Результаты и их обсуждение

На рис. 1 на карте РФ представлены оценки уровня неустойчивости региональных экономик, рассчитанного на основе расстояний Махаланобиса. Согласно получен -ным результатам, рейтинг нестабильности региональных экономик выглядит сле -дующим образом: Тюменская область, Сахалинская область, Республика Калмыкия, Чукотский АО, Ненецкий АО. Наиболее стабильными российскими регионами ока -зались Саратовская и Томская области, Чувашская Республика, Свердловская и Челябинская области. Рис. 2 показывает положительную связь между нестабиль -ностью развития и удаленностью показателей региона от центра.

Для выявления связи неустойчивости региональных экономик (ое) с тестируемыми показателями нами построена линейная регрессия следующего вида:

о e =- М,488 + 1,113 • ABS

Достижение робастности оценок потребовало исключения из выборки региона с аномальными значениями (Тюменской области). Построенная регрессия зна -чима по критерию Фишера, а ее коэффициенты значимы по критерию Стьюдента

Рисунок 2.

Связь между местом региона относительно центра

и неустойчивостью его экономического развития (логарифмическая шкала). Источник: расчеты автора на основе данных Росстата [16].

на уровне р < 0,01. Множественный коэффициент детерминации равен Я2 = 0,595, то есть вариация факторов объясняет вариацию зависимой переменной почти на 60%.

Из найденной зависимости следует, что увеличение среднедушевого ВРП на 1% способствует росту показателя неустойчивости развития в среднем на 0,17 процентных пункта (п.п.). Увеличение темпа сближения или удаления региона от центра на 1 п.п. вызывает рост нестабильности на 1,1 п.п., а повышение степени диверсификации экономики на 1 пункт (то есть увеличение показателя на 0,01) приводит к снижению нестабильности на 0,7 п.п.

Таким образом, нестабильность может свидетельствовать как о кризисных явлениях в экономике региона, так и являться платой за развитие и выступать в качестве его отрицательного побочного продукта (или негативной экстерналии). Поэтому учет резилиентности позволяет сформировать более полное представление об экономическом развитии регионов и его последствиях.

Заключение

Наше исследование развивает динамический подход, согласно которому под устойчивостью развития экономики страны или региона понимается ее движение вблизи некоего устойчивого тренда и слабая реакция на воздействие внутренних и внешних шоков.

Во -первых, разработанные нами новые подходы, основанные на расчете расстояний Махаланобиса, позволяют интегрировать множество показателей развития в единый, а также отделить волатильность от тренда, то есть устойчивый рост от циклических колебаний.

Во -вторых, на основе разработанной методики получены оценки уровня не -устойчивости экономического развития регионов РФ. Исследование показало, что лидерами нестабильности являются добывающие регионы, сильно зависящие от мировой конъюнктуры на рынках нефти и газа. Эти регионы характеризуются активными инвестиционными процессами, высокой степенью открытости экономики, миграцией трудовых ресурсов, что сказывается на нестабильности потребле-

ния. Также высокий уровень неустойчивости отмечается в слаборазвитых республиках Северного Кавказа, Калмыкии, Алтае и др. В то же время наиболее стабильными оказываются главным образом регионы с высоко диверсифицированными экономиками в основном европейской части России.

В -третьих, на основе построенных эконометрических зависимостей были подтверждены три гипотезы - о положительной связи неустойчивости экономического развития регионов с уровнем и темпом их развития, а также об ее отрицательной связи со степенью отраслевой диверсификации региональных экономик.

Развитие предложенных выше подходов в будущем возможно путем расширения системы показателей для оценки устойчивости развития, использования альтернативных методов их агрегирования и отделения циклической компоненты оттрендовой, включения в модели других факторов и тестирования альтернативных гипотез устойчивого развития.

Библиографический список / References

1. Доклад о Целях в области устойчивого развития, 2019 год. Организация объединенных наций. URL: https://unstats.un.org/sdgs/report/2019/The-Sustainable-Development-Goals-Report-2019_Russian. pdf (дата обращения 10.04.2021).

The Sustainable Development Goals Report 2019. United Nations. URL: https://unstats.un.org/sdgs/ report/2019/ (accessed 10.04.2021).

2. Добровольный национальный обзор хода осуществления Повестки дня в области устойчивого развития на период до 2030 года. URL: https://www.economy.gov.ru/material/file/dcbc39abeafb0418d 9d48c06c958e454/obzor. pdf (дата обращения 10.04.2021).

Voluntary National Review of the progress made in the implementation of the 2030Agenda for Sustainable Development. URL: https://sustainabledevelopment.un.org/content/documents/26962VNR_2020_Russia_ Report_English. pdf (accessed 10.04.2021).

3. Цели устойчивого развития в Российской Федерации. 2020: Крат. стат. сб./Росстат. - М, 2020 - 79 с. Celi ustojchivogo razvitiya v Rossijskoj Federacii. 2020: Krat.stat.sb. / Rosstat - M., 2020 - 79 p.

4. Рейтингустойчивого развития городовРоссии.2020.Выпуск8.URL: https://www.agencysgm.com/projects/ Брошюра2019. pdf (дата обращения 10.04.2021).

Rejting ustojchivogo razvitiya gorodov Rossii. 2020. Issue 8. URL: https://www.agencysgm.com/projects/ Брошюра2019. pdf (accessed 10.04.2021).

5. Foster K.A. A Case Study Approach to Understanding Regional Resilience / Institute of Urban and Regional Development, University of California, Berkeley, Working Paper 2007-08.

6. Martin R. Regional economic resilience, hysteresis and recessionary shocks //Journal of Economic Geography. 2012. Vol. 12, iss. 1, pp. 1-32. DOI: 10.1093/}eg/lbr019.

7. Dubé J., PoléSe M. Resilience Revisited: Assessing the Impact of the 2007-09 Recession on 83 Canadian Regions with Accompanying Thoughts on an Elusive Concept // Regional Studies. 2016. Vol. 50, iss. 4, pp. 615-628, DOI: 10.1080/00343404.2015.1020291.

8. Morkünas M., Volkov A, Bilan Y., Raisiené, A.G. The role of government in forming agricultural policy: economic resilience measuring index exploited // Administratie si Management Public. 2018. Vol. 31, pp. 111-131. DOI: 10.24818/amp/2018.31-08.

9. Rahma H., Fauzi A, Juanda B., Widjojanto B. Development of a Composite Measure of Regional Sustainable Development in Indonesia // Sustainability. 2019. Vol. 11,5861. DOI: 10.3390/su11205861.

10. Гамбаров Г.М., Мусаева М.У., Крупкина А.С. Индикатор рисков российского финансового рынка // Деньги и кредит. 2017. № 6. С. 29-38.

Gambarov G.M., Musaeva M.U., Krupkina A.S. Indikator riskovrossijskogo finansovogo rynka//Den'gi i kredit. 2017. Vol. 6, pp. 29-38.

11. Angeon V.R., Bates S. Reviewing Composite Vulnerability and Resilience Indexes: A Sustainable Approach and Application // World Development. 2015. Vol. 72, pp. 140-162. DOI: 10.1016/j. worlddev. 2015.02.011.

12. Малкина М.Ю. Оценка устойчивости развития региональных экономик на основе расстояний Маха-ланобиса // Terra Economicus. 2020. Том 18. № 3. С140-159. DOI: 10.18522/2073-6606-2020-18-3-14 0-159.

Malkina M. Yu. Ocenka ustojchivosti razvitiya regional'nyh ekonomik na osnove rasstoyanij Mahalanobisa // Terra Economicus. 2020. Vol. 18. iss. 3, pp. 140-159. DOI: 10.18522/2073-6606-2020-18-3-140-159.

13. Duran H.E., Fratesi U. Employment volatility in lagging and advanced regions: The Italian case // Growth and Change: A Journal of Urban and Regional Policy. 2020. Vol 51, iss. 1, pp. 207-233.

14. Villaverde J., Maza A. The economic resilience of the Spanish provinces: From recession to recovery //Acta Oeconomica. 2020. Vol. 70, iss. 2, pp. 195-213. DOI: 10.1556/032.2020.00010.

15. Trendle B. Regional economic instability: the role of industrial diversification and spatial spillovers // The Annals of Regional Science. 2006. Vol. 40, pp. 767-778. DOI: 10.1007/s00168-005-0055-1.

16. Федеральная служба государственной статистики РФ. Официальный сайт. URL: https:// rosstat.gov.ru/folder/10705 (дата обращения 10.04.2021).

Federal State Statistics Service of RF. Official cite. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/10705 (accessed 10.04.2021).

Контактная информация / Contact information

Нижегородский государственный университет имени Н.И.Лобачевского

603000, РФ, г. Нижний Новгород, пер. Университетский, д. 7, комн. 107.

Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod

107, 7 per. Universitetskij, Nozhni Novgorod, 603000, Russia.

Малкина Марина Юрьевна / Marina Yu. Malkina

+7 (906) 358 -65- 20, mmuri@yandex.ru