Оценка уровня реализации ресурсного потенциала регионов (на примере субъектов центрального федерального округа)

УДК 332.1

ОЦЕНКА УРОВНЯ РЕАЛИЗАЦИИ РЕСУРСНОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНОВ (НА ПРИМЕРЕ СУБЪЕКТОВ ЦЕНТРАЛЬНОГО

ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА)

М.И. Закирова

Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

В статье представлено авторское определение понятия «ресурсный потенциал региона». Автором предложены блоки оценивания ресурсного потенциала региона и определены основные индикаторы оценки данных элементов. Представлена методика оценки ресурсного потенциала территории субъекта, в основу которой легли выделенные факторы. Апробация методики проведена на основе Центрального Федерального округа. Рассмотрены результаты исследования, проведенного на основе применения статистических методов, элементов корреляционно-регрессионного анализа, факторного анализа, методов главных компонентов, табличного и графического представления данных. В работе приведены результаты расчета итогового интегрального показателя уровня реализации ресурсного потенциала, состоящего из четырех факторов: фактор «труд», фактор «земля», фактор «капитал», фактор «предпринимательство». На основе выполненного расчета с использованием предложенной методики были определены регионы-лидеры реализации ресурсного потенциала. По каждому субъекту ЦФО было выявлено наличие/отсутствие стратегического ресурса региона. Разработанная методика позволяет как оценить фактические значения уровня реализации ресурсного потенциала, так и выполнить оценку всего процесса в динамике.

Ключевые слова: ресурсный потенциал, интегральный показатель, фактор производства, классификация регионов.

Ввод рядом западных стран экономических санкций по отношению к России дает мощный импульс для активизации внутреннего потенциала, а также развития национальной экономики в целом. В связи с этим становится актуальным вопрос эффективного использования ресурсного потенциала регионов.

Понятие и обзор практики оценки ресурсного потенциала региона. Ранее автором были рассмотрены основные моменты формирования ресурсного потенциала [4, 5]. Автором предлагается следующее определение ресурсного потенциала региона - это система взаимосвязанных элементов, объединяющая не только имеющиеся в определенных территориальных границах все виды ресурсов (материальных, финансовых, человеческих, природных и т.д.), как вовлеченных в хозяйственный процесс, так и тех,

использование которых потенциально возможно в перспективе, так и условия (как природные, так и инфраструктурные) использования указанных выше ресурсов. При этом следует также отметить, что указанная система, несмотря на то, что она существует в стохастических условиях, должна функционировать с определенным уровнем эффективности (экономической и/или социальной), обеспечиваемом, прежде всего, инновационной направленностью экономики, способствующей повышению качества и уровня жизни населения и обеспечивающей устойчивое, т.е. безопасное для будущих поколений, расширенное развитие при исторически сложившихся экономической специализации региона и уровне взаимодействия с внешней макросредой.

В настоящее время сложилось достаточно значимое количество подходов к

оценке ресурсного потенциала региона. Ряд авторов предлагает методику на основе оценки единого комплексного индикатора (Г.Е.Мекуш, Е.О.Ушакова, Е.А.Бессонова, О.Ю.Мерещенко,

С.С.Галазова и др.) [10; 1; 2], второй подход предполагает оценку на основе выделенных факторов (О.А. Ломовцева, Ю.В.Маркина) [7, 9]; еще один подход предполагает оценивание ресурсного потенциала территории на основе балльной шкалы (Е.Б. Лопатина, О.Р. Назарев-ский)[8]; в свою очередь Ф.Н. Клоцвог и И.А. Кушникова [6] предлагают методику оценивания на основе абсолютного показателя. Общий анализ методик позволяет сделать несколько выводов:

- отсутствует не только универсальная методика, но и сам единый методический подход к вопросу оценки ресурсного потенциала территории остается дискуссионным;

- большинство существующих подходов базируются на предположении о равнозначности развития элементов ресурсного потенциала, что, по мнению авторов данных методик, свидетельствует об оптимальности развития региона, его гармоничности. Однако, на наш взгляд, равномерное развитие всех видов ресурсов во всех субъектах Федерации невозможно в принципе, ввиду специфического пути развития, индивидуальных природных условий, а также сложившейся промышленной специализации;

- независимо от того, к какому из выделенных типов относится та или иная методика оценки, т.е. на ее «выходе» присутствует один показатель или их группа, результат анализа представляет

собой скорее количественную оценку сложившейся ситуации, в то время как качественная сторона оценивается весьма приблизительно, в большинстве случаев данный процесс базируется на экспертном или балльном методе, что является достаточно субъективным. По нашему мнению, качественная составляющая также является важной стороной, так как данный индикатор характеризует качество жизни населения, степень удовлетворения его потребностей, а это, в свою очередь, выступает фундаментом не только для дальнейшего развития региона, но и страны в целом.

Подводя итог вышесказанному можно заключить, что проблема построения методики оценки ресурсного потенциала территории в настоящее время остается достаточно актуальной, в то время как существует достаточно значительное количество работ в данной области.

Авторская методика оценки ресурсного потенциала региона на основе выделения стратегически значимого ресурса. В рамках исследования, в качестве объектов анализа выбраны показатели регионов ЦФО РФ, отраженные в общедоступных данных ежегодной статистической отчетности [11].

На наш взгляд, представляется целесообразным, ресурсный потенциал региона представить в виде четырех взаимосвязанных блоков, базирующихся на установившихся в экономической теории представлениях о структуре факторов производства (рисунок 1). В свою очередь каждый из факторов включает ряд индикаторов (таблица 1).

Таблица 1

Анализ корреляционной связи индикаторов оценки ресурсного потенциала и _валового регионального продукта__

Наименование показателя Индикатор Коэффициент корреляции

Фактор производства «труд»

Численность рабочей силы Х1 0,957321 0,958264

Среднегодовая численность занятых Х2 0,816167 0,738847

Уровень занятости населения Х3 0,471508 0,426581

Уровень безработицы Х4 -0,450308 -0,351031

Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата Х5 0,979940 0,991610

Число профессиональных образовательных организаций, осуществляющих подготовку квалифицированных рабочих, служащих Х6 -0,973247 -0,979089

Число образовательных организаций высшего образования (на начало учебного года) Х7 -0,455060 -0,472217

Число профессиональных образовательных организаций, осуществляющих подготовку спе- Х8 -0,436499 -0,426215

циалистов среднего звена

Заболеваемость на 1000 человек населения Х9 0,702678 0,740266

Число больничных коек Х10 -0,960614 -0,971794

Мощность амбулаторно-поликлинических организаций Х11 0,862797 0,867513

Численность зрителей театров Х12 0,988133 0,975482

Число посещений музеев Х13 0,878971 0,867002

Общедоступные библиотеки: библиотечный фонд общедоступных библиотек Х14 -0,972444 -0,988702

Фактор производства «земля»

Стоимость основных фондов Х15 0,991951 0,995212

Степень износа основных фондов Х16 0,901085 0,934305

Плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием Х17 0,943722 0,949862

Перевозки грузов автомобильным транспортом организациями всех видов деятельности Х18 0,956080 0,960184

Автомобильные дороги общего пользования Х19 -0,967706 -0,974513

Оборот розничной торговли Х20 0,993095 0,994585

Внешняя торговля млн. $ экспорт Х21 0,761931 0,701572

Внешняя торговля млн.$ импорт Х22 0,693164 0,649611

Фактор производства «капитал»

Инвестиции в основной капитал Х23 0,987504 0,968684

Внутренние затраты на научные исследования и разработки Х24 0,990494 0,996296

Затраты на технологические инновации Х25 0,953708 0,953105

Инвестиции в основной капитал на душу населения Х26 0,986799 0,967427

Фактор производства «предпринимательство»

Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками Х27 -0,813696 -0,852854

Число созданных передовых производственных технологий Х28 0,953049 0,948632

Объемы инновационных товаров, работ, услуг Х29 0,937510 0,933771

Число предприятий и организаций Х30 0,643076 0,677294

Фикнн/р ш пи* к'ИМс!

Факнюр

У'. . к'ЛИ * у * Л у N Ш й/ННЬ Ш*и1

И \и.тп11)1\

1111Н О В.1Ц НО Н НО [ 1

ОСН01ЖММ

уел ов№Ч1

кон курентосгпосо

бнОСТИ Любой 'ЖОНОЧНЧККОИ системы является

челончншй капитал, л тпкя^е

у . кчч1и еги

форчнротшин

ОонйаиоА физический кялит&п, сии печиМючн и цаму мпнрЖ) ЮСП использования

»CTajTi.iii.lv

I 1.'Е1. н  ::шн л

любого

ПОГКНЩНЕШЛ

смн: нре манного

Е1 ДОСТАТОЧНОГО

Обеспечения его необхоли мым н финансовыми н ННВвйтицномны

мм [)ССур1,Я\Ч1

ЛнюнП объем ЗВ1ВШВ при нерацийнАльийм кптлъкщдит!

сепмиея

111Г№ПИ1М1И

I 1С> I Ц-И 11Щ1ЛН 1 М . ИДА^-М

фзгтлр челлпеня как п|Ч:и |Ц»цр|мн11-т». и

'ЮМ ЧИЁЛЙ КПИШШННТЮ! ^, VI м УСШШ III"!

ойьслш^нию 0ГДСПЫ1УХ [[шктлр^т^ 11|«1|| 1Щ1.и'| |<11 II ¥.Т|>И№'

или

Рис. 1. Структура ресурсного потенциала

Следует отметить, что в ходе анализа коэффициентов корреляции выделенных индикаторов относительно результирующих величин (валовым региональным продуктом на душу населения, как экономическим показателем результативности и среднедушевым денежным доходом, как качественным результирующим показателем), несколько индикаторов, из перечня первоначально отобранных, было исключено, поскольку сила их связи с результирующими величинами является слабой (в таблице 1 данные показатели отмечены полужирным шрифтом). В силу того, что все представленные в таблице 1 индикаторы имеют различные единицы измерения, следует выполнить нормализацию всех показателей перечня индикаторов по группам факторов по формуле (1) [12]:

г =

норм

,

тах у

где гнорм - нормализованный показатель;

Гу- фактическое значение показателя 1-го региона ву-й период времени;

Гтах у - максимальное значение показателя среди всех анализируемых регионов в у-й период времени.

Стоит отметить, что в том случае, если имеет место быть обратная зависимость показателя, формула нормализации приобретает вид (2):

г = 1 -

норм

тах у

Далее, на основе результатов нормализации для четырех факторов, предлагается провести вычисление коэффициента значимости ресурса по блоку, который осуществляется в два этапа:

1. Выполняется расчет нормы накопления по каждому элементу ресурсного потенциала территории. Вычисление производится по формуле (3):

N =

X — X

_ Н,1у п—1,у

п,1]

X

,

где N - норма накопления ресурса; Хп,у - величина запаса 1-го ресурса ]-региона в период времени п;

Хп-1,1] - величина запаса 1-го ресурса ]-региона в период времени п-1.

2. Вычисление коэффициента значимости ресурса по блоку (4):

г

г

к=1+1,

Стоит отметить, если Ыокр >Щ рег, то 1=0 - анализируемый тип ресурса не является стратегическим;

если Джр 1<Щ рег, то 1=1/п

где I - значимость ресурса конкретного типа;

п - количество индикаторов в группе фактора.

Результаты расчета коэффициента значимости ресурса Х10 представлены в таблице 2. По аналогии рассчитываются все элементы.

Таблица 2

Коэффициенты значимости ресурса Х10

Регион (область) ЦФО Наличие стратегического ресурса*

Годы

2011 2012 2013 2014 2015 2016

Фактор производства «Труд»

Коэффициент значимости ресурса Х10

Белгородская 1 1,1 1,1 1,1 1,1 1

Брянская 1 1,1 1 1 1 1

Владимирская 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1

Воронежская 1,1 1,1 1,1 1,1 1 1,1

Ивановская 1 1,1 1 1 1 1

Калужская 1,1 1 1 1 1 1

Костромская 1,1 1,1 1 1,1 1,1 1,1

Курская 1 1,1 1 1,1 1,1 1,1

Липецкая 1 1 1 1,1 1,1 1

Московская 1,1 1 1,1 1,1 1,1 1,1

Орловская 1 1,1 1,1 1,1 1,1 1

Рязанская 1 1 1 1 1,1 1,1

Смоленская 1 1,1 1,1 1 1,1 1,1

Тамбовская 1 1,1 1 1 1,1 1,1

Тверская 1 1,1 1 1,1 1,1 1,1

Тульская 1 1 1 1,1 1,1 1,1

Ярославская 1 1,1 1,1 1 1 1,1

г. Москва 1 1,1 1 1 1 1

*авторская разработка, стратегический ресурс отмечен полужирным шрифтом

По данным таблицы 2 можно заключить, что нет четко сформированных тенденций в изменении ресурса Х10. На основании рассчитанных значений коэффициента значимости, был определен единый показатель уровня реализации блока ресурсного потенциала за анализи-

руемый период. Расчет производился по формуле (6):

1т = ^к1Х1/ ^кг , (6) где 1т - сводный индикатор по

блоку;

Х1у Х2, ... Хп - показатели внутри блока; к1г к2, ... кп - коэффициенты значимости ресурсов.

Интегральные показатели по бло- таблице 3. кам факторов наглядно представлены в

Таблица 3

Сводные показатели по блокам факторов, формирующих ресурсный

потенциал регионов ЦФО

Регион (область) ЦФО Годы

2011 2012 2013 2014 2015 2016

Фактор производства «Труд»

Белгородская 0,236 0,245 0,245 0,249 0,252 0,242

Брянская 0,239 0,249 0,246 0,253 0,251 0,245

Владимирская 0,281 0,268 0,271 0,268 0,267 0,240

Воронежская 0,280 0,293 0,289 0,283 0,258 0,250

Ивановская 0,220 0,204 0,217 0,215 0,215 0,204

Калужская 0,265 0,268 0,267 0,268 0,270 0,262

Костромская 0,282 0,291 0,298 0,301 0,296 0,283

Курская 0,279 0,279 0,273 0,277 0,271 0,264

Липецкая 0,231 0,236 0,234 0,234 0,229 0,221

Московская 0,413 0,404 0,397 0,397 0,413 0,407

Орловская 0,206 0,192 0,197 0,192 0,192 0,190

Рязанская 0,244 0,250 0,249 0,253 0,254 0,239

Смоленская 0,258 0,262 0,252 0,256 0,258 0,241

Тамбовская 0,246 0,253 0,260 0,269 0,272 0,267

Тверская 0,241 0,241 0,239 0,245 0,242 0,236

Тульская 0,268 0,272 0,272 0,276 0,271 0,256

Ярославская 0,335 0,332 0,325 0,328 0,314 0,296

г. Москва 0,856 0,871 0,873 0,874 0,887 0,884

Фактор производства «Земля»

Белгородская 0,235 0,251 0,266 0,237 0,229 0,245

Брянская 0,180 0,145 0,137 0,143 0,140 0,183

Владимирская 0,157 0,168 0,149 0,156 0,142 0,147

Воронежская 0,216 0,171 0,182 0,188 0,172 0,183

Ивановская 0,152 0,160 0,149 0,141 0,136 0,142

Калужская 0,164 0,164 0,167 0,162 0,161 0,154

Костромская 0,144 0,130 0,108 0,103 0,112 0,119

Курская 0,168 0,144 0,155 0,156 0,141 0,155

Липецкая 0,192 0,180 0,200 0,191 0,181 0,176

Московская 0,422 0,415 0,384 0,400 0,403 0,410

Орловская 0,155 0,136 0,131 0,127 0,123 0,132

Рязанская 0,171 0,142 0,132 0,125 0,123 0,122

Смоленская 0,192 0,144 0,131 0,121 0,124 0,137

Тамбовская 0,109 0,100 0,111 0,106 0,110 0,118

Тверская 0,192 0,180 0,180 0,161 0,150 0,163

Тульская 0,180 0,176 0,169 0,163 0,170 0,173

Ярославская 0,134 0,145 0,139 0,136 0,128 0,128

г. Москва 0,898 0,894 0,900 0,874 0,842 0,839

Фактор производства «Капитал»

Белгородская 0,266 0,243 0,200 0,173 0,217 0,205

Брянская 0,112 0,101 0,121 0,121 0,103 0,114

Владимирская 0,139 0,121 0,120 0,130 0,141 0,120

Окончание табл. 3

Воронежская 0,242 0,239 0,262 0,268 0,280 0,262

Ивановская 0,089 0,033 0,080 0,063 0,050 0,044

Калужская 0,239 0,238 0,259 0,239 0,212 0,130

Костромская 0,080 0,085 0,035 0,092 0,039 0,039

Курская 0,160 0,158 0,160 0,148 0,134 0,164

Липецкая 0,324 0,226 0,213 0,208 0,223 0,239

Московская 0,404 0,442 0,520 0,524 0,534 0,442

Орловская 0,123 0,133 0,124 0,134 0,143 0,118

Рязанская 0,148 0,130 0,169 0,129 0,106 0,093

Смоленская 0,181 0,155 0,133 0,128 0,132 0,123

Тамбовская 0,195 0,214 0,222 0,228 0,251 0,204

Тверская 0,218 0,169 0,155 0,144 0,124 0,151

Тульская 0,162 0,158 0,153 0,152 0,168 0,132

Ярославская 0,209 0,198 0,185 0,139 0,132 0,143

г. Москва 0,944 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Фактор производства «Предпринимательство»

Белгородская 0,051 0,043 0,032 0,032 0,051 0,088

Брянская 0,028 0,025 0,013 0,018 0,023 0,031

Владимирская 0,053 0,036 0,026 0,033 0,036 0,034

Воронежская 0,033 0,043 0,106 0,032 0,062 0,065

Ивановская 0,023 0,022 0,022 0,010 0,029 0,044

Калужская 0,092 0,089 0,103 0,058 0,063 0,066

Костромская 0,010 0,013 0,005 0,005 0,004 0,003

Курская 0,013 0,015 0,012 0,015 0,013 0,016

Липецкая 0,063 0,023 0,025 0,036 0,025 0,026

Московская 0,433 0,328 0,353 0,354 0,295 0,384

Орловская 0,015 0,004 0,005 0,005 0,005 0,003

Рязанская 0,021 0,014 0,021 0,019 0,019 0,022

Смоленская 0,011 0,009 0,008 0,022 0,015 0,021

Тамбовская 0,012 0,003 0,003 0,008 0,008 0,008

Тверская 0,046 0,023 0,025 0,021 0,018 0,022

Тульская 0,080 0,056 0,033 0,039 0,033 0,035

Ярославская 0,065 0,059 0,063 0,035 0,041 0,033

г. Москва 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

*авторская разработка

Заключительным этапом по оценке уровня реализации ресурсного потенциала выступает расчет итогового сводного индикатора, осуществляемый по формуле

(3):

1=11+ ¡2+ ¡3+ ¡4 , (3) где ¡п - индикатор реализации блока ресурсного потенциала по каждой группе факторов (таблица 4).

Наиболее оптимальным является значение I стремящееся к максимуму.

Анализ данных таблицы 4 показывает явных лидеров среди субъектов ЦФО - г. Москва, Московскую область - территории с высоким уровнем реализации ресурсного потенциала.

Немаловажным также является исследование динамики изменения итогового индекса, в целях выявления особенностей развития регионов. Следует отметить, тот факт, что в 2011 году регионов со средним уровнем реализации потенциала (0,9-1) не наблюдается.

Таблица 4

Суммарный показатель оценки уровня реализации ресурсного потенциала региона

Регион (область) ЦФО Годы

2011 2012 2013 2014 2015 2016

Белгородская 0,787690 0,785400 0,742940 0,690370 0,748860 0,781050

Брянская 0,559182 0,519254 0,521591 0,534220 0,516882 0,572441

Владимирская 0,629783 0,591665 0,565696 0,590771 0,586038 0,540197

Воронежская 0,815701 0,746607 0,839849 0,810259 0,772479 0,760079

Ивановская 0,484120 0,459378 0,468122 0,433404 0,428696 0,433986

Калужская 0,759162 0,799038 0,800234 0,727340 0,710050 0,652557

Костромская 0,516144 0,519560 0,486317 0,501220 0,491146 0,488551

Курская 0,624697 0,596577 0,599703 0,595003 0,559112 0,599187

Липецкая 0,810151 0,669200 0,675740 0,668955 0,661473 0,661745

Московская 1,716039 1,589283 1,657946 1,674492 1,644999 1,643959

Орловская 0,503687 0,465090 0,456184 0,457884 0,462635 0,446511

Рязанская 0,584207 0,575961 0,571648 0,526815 0,501788 0,479270

Смоленская 0,642683 0,570457 0,524393 0,527280 0,528823 0,522918

Тамбовская 0,560691 0,574848 0,599221 0,610803 0,641270 0,597213

Тверская 0,697057 0,613929 0,599145 0,569641 0,535111 0,571747

Тульская 0,689893 0,662462 0,631361 0,630574 0,645163 0,636165

Ярославская 0,742279 0,734505 0,712018 0,717121 0,614573 0,639950

г. Москва 3,697962 3,764834 3,772953 3,748137 3,729134 3,722631

* авторская разработка

К группе развивающихся регионов (0,8-0,899) относятся Воронежская область (0,816) и Липецкая область (0,810). Регионы с показателем интегрального индекса /<0,8 представляется возможным отнести к территориям с низким уровнем реализации ресурсного потенциала (территории - аутсайдеры). В 2016 году ситуация кардинально меняется, однако группа регионов с высоким уровнем реализации ресурсного потенциала не меняется. Основная доля регионов показывает низкий уровень реализации ресурсного потенциала (значение совокупного индикатора менее 0,8).

В рамках данного исследования представляется возможность оценить динамику определенного уровня реализации ресурсного потенциала на основе анализа среднего темпа изменений ито-

гового показателя, который определяется по формуле (8):

Полученные в результате расчета данные представлены на рис. 2. Анализируя полученные данные следует отметить, прежде всего, тот факт, что большинство субъектов имеют отрицательную тенденцию. Исключение составляют Белгородская область, Тамбовская область, Брянская область, а также г. Москва. Подобная динамика показывает, что происходит снижение интенсивности ре-сурсонакопительных и ресурсообменных процессов, что является негативной тенденцией.

1,020 1,010 1,000 0,990 0,980 0,970 0,960 0,950 0,940 0,930

1,01

0,998

1,00

0,99

0,99

0,99 0,99

0,97

0,96

I

0,98

0,96 0,96

II

1,00

0,98

0,96

I

¿> ¿> 4 Л? # ¿> *

^ ^ & & ^ ^ & ^ ^ & f & ^ ^ & ^ & ^

А А А А А А А А А А А А А А А А А V

& Л? & & & & Л? & & & Ж лУ

Рис. 2. Средние темпы изменения показателя оценки уровня реализации

ресурсного потенциала региона

Помимо указанных выше факторов уменьшения дифференциации в социально-экономическом плане, а также усиления концентрации ресурсных потоков в отдельных регионах, причиной могут служить искусственные ограничения ресурсных потоков, вызванные внешнеэкономическими санкциями.

Выводы. Таким образом, в заключение можно сказать, что предлагаемая методика позволяет оценить как фактический статический уровень реализации ресурсного потенциала, так и провести оценку всего процесса в динамике. Кроме того, становится возможным провести ранжирование регионов по рассчитанному индикатору. Следует отметить, что предлагаемый инструментарий обладает универсальностью, что позволяет проводить оценку не только на уровне отдельного федерального округа, но также и на общенациональном уровне, а в ряде случаев (при наличии общей статистической базы) и международные сравнения.

ЛИТЕРАТУРА

1. Бессонова Е.А. Методические подходы к оценке ресурсного потенциала региона // Вопросы региональной экономики. 2016. Т. 29. № 4. С. 17-24.

2. Галазова С. С., Краснова Т. Г., Плотникова Т. Н. Оценка ресурсного потенциала социально-инновационного развития федерального округа// Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. 2016. № 4. С. 106-111

3. Зайцев И.Ф. Природные ресурсы - на службу экономическому прогрессу. М.: Мысль, 1972. 157 с.

4. Закирова М.И. Методический подход к оценке ресурсного потенциала региона// Экономика и предпринимательство. 2018. №1. С. 306310.

5. Закирова М.И. Ресурсный потенциал региона в условиях модернизационных процессов в экономике// Вестник Владимирского государственного университета имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых. Серия: Экономические науки. 2017. № 3 (13). С. 60-67.

6. Клоцвог Ф.Н., Кушникова И.А. Макроэкономическая оценка ресурсного потенциала российских регионов // Проблемы прогнозирования. 1998. № 2. С.31-35.

7. Ломовцева О.А. Совокупный ресурсный потенциал региона: методология определения и измерения// Научные ведомости. Серия История. Политология. Экономика. Информати-ка.2012. №1. С. 61-67.;

8. Лопатина Е.Б. Вопросы региональной комплексной экономической оценки природных

ресурсов и условий// Известия. АН СССР. Сер. геогр.1966. № 1. С. 99-108.;

9. Маркина Ю.В. Ресурсный потенциал инновационного развития экономики региона// Креативная экономика. 2011. №5. С. 76-81;

10. Мекуш Г.Е. Исследование ресурсного потенциала новосибирской области для развития туристской отрасли // Вестник СГУГиТ, № 1 (29), 2015. С. 101-110;

11. Федеральная служба государственной статистики:[Электронный ресурс]. - Режим доступа: иКЪ:Шр://тс^^'.£;к5.ги^й^1/Ь17_14р/ Мат.И1т

12. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. - М.: Статистика, 1977. 200 с.

Рукопись поступила в редакцию 26.04.2018

JEL code: С40, Q30, O31, R58

ESTIMATION OF LEVEL OF REALIZATION OF RESOURCE POTENTIAL OF REGIONS

M. Zakirova

In article author's definition of concept «resource potential of region» is presented. The author offers blocks of estimation of resource potential of region and the basic indicators of an estimation of the given elements are defined. The technique of an estimation of resource potential of territory of the subject in which basis the allocated factors have laid down is presented. Technique approbation is spent on the basis of the Central Federal district. Results of the research, spent on the basis of application of statistical methods, elements of correlation-regression analysis, the factorial analysis, methods of the main components, tabular and graphical representation of data are considered. In work results of calculation of a total integrated indicator of level of realization of the resource potential, consisting of four factors, are resulted: the factor "work", the factor "earth", the factor "capital", the factor " entre-preneurship ". On the basis of the executed calculation c use of the offered technique had been defined regions-leaders of realization of resource potential. On each subject of CFD presence/absence of a strategic resource of region has been revealed. The developed technique allows as to estimate actual values of level of realization of resource potential, and to execute an estimation of all process in dynamics.

Key words: resource potential, integrated indicator, the manufacture factor, technique, classification of regions.

References

1. Bessonova E.A. Metodicheskie podhody k ocenke resursnogo potenciala regiona / Voprosy regional'noj ehkonomiki. 2016. T. 29. № 4. S. 17-24;

2. Galazova S. S., Krasnova T. G., Plotnikova T. N. Ocenka resursnogo potenciala social'no-innovacionnogo razvitiya federal'nogo okruga. Korporativnoe upravlenie i innovacionnoe razvitie ehkonomiki Severa: Vestnik Nauchno-issledovatel'skogo centra korporativnogo prava, upravleniya i venchurnogo investirovaniya Syktyvkarskogo gosudarstvennogo universiteta. 2016. № 4. S. 106-111

3. Zajcev I.F. Prirodnye resursy - na sluzhbu ehkonomicheskomu progressu. M.: Mysl', 1972. 157 s.

4. Zakirova M.I. Metodicheskij podhod k ocenke resursnogo potenciala regiona.EHkonomika i predprini-matel'stvo. 2018. №1. S. 306-310

5. Zakirova M.I. Resursnyj potencial regiona v usloviyah modernizacionnyh processov v ehkono-mike.Vestnik Vladimirskogo gosudarstvennogo universiteta imeni Aleksandra Grigor'evicha i Nikolaya Grigor'evi-cha Stoletovyh. Seriya: EHkonomicheskie nauki. 2017. № 3 (13). S. 60-67.

6. Klocvog F.N., Kushnikova I.A. Makroehkonomicheskaya ocenka resursnogo potenciala rossijskih re-gionov. Problemy prognozirovaniya. 1998. № 2. S.31-35.

7. Lomovceva O.A. Sovokupnyj resursnyj potencial regiona: metodologiya opredeleniya i izmere-niya. Nauchnye vedomosti. Seriya Istoriya. Politologiya. EHkonomika. Informatika.2012. №1. S. 61-67.

8. Lopatina E.B. Voprosy regional'noj kompleksnoj ehkonomicheskoj ocenki prirodnyh resursov i uslo-vij.Izvestiya. AN SSSR. Ser. geogr.1966. № 1. S. 99-108.

9. Markina YU.V. Resursnyj potencial innovacionnogo razvitiya ehkonomiki regiona. Kreativnaya ehko-nomika. 2011. №5. S. 76-81.

10. Mekush G.E. Issledovanie resursnogo potenciala novosibirskoj oblasti dlya razvitiya turist-skoj otrasli .Vestnik SGUGiT, № 1 (29), 2015. S. 101-110/

11. Federal'naya sluzhba gosudarstvennoj statistiki:[EHlektronnyj resurs]. - Rezhim dostupa: URL:http://www.gks.ru/bgd/regl/b 17_14p/Main.htm (data obrashcheniya 05.02.2018).

12. CHetyrkin E.M. Statisticheskie metody prognozirovaniya. -M.: Statistika, 1977. 200 s.